センシングとは？ IoTに欠かせない技術の特徴と製造業における活用事例

品質管理レベルの向上

センシング技術により、人間の感覚よりも高い精度で情報を取得できます。目視検査での判別が難しい不具合を検知したり、検査を自動化してヒューマンエラーを削減したりすることで、品質向上が可能です。また、設備の加工条件を計測・分析することで、加工時の問題点を発見して品質改善に役立てることができます。

さらに、センシング技術はトレーサビリティを確保するうえでも効果的です。製造条件や品質記録を紙で保管しておくと手間がかかりますが、センシング技術で取得した情報をデータとして蓄積することで、すぐに必要な情報を検索できます。

設備保全の効率化

多くの製造現場では、設備の稼働状況を把握するために人による巡回・点検作業が行われています。保全担当者が工場内を巡回し、目視や手書きで点検していると相当な工数がかかってしまいますが、センシング技術を活用すれば省人化が可能です。

設備にセンサーを取り付けて温度や電流などの情報を取得し、遠隔で監視できる仕組みを構築すれば、保全担当者がトラブルの発生をすぐに検知して対応できるようになります。さらに、昨今ではAIを用いた予知保全や故障予測も行われて、設備トラブルの発生を未然に防いで被害を最小限に抑えられるようになっています。

生産性の向上

センシング技術を活用すれば、作業の進捗（しんちょく）状況や設備の稼働状況、製品や部品の所在地といったあらゆる情報をリアルタイムに把握できるようになります。生産の遅れを素早く検知して対処する、モノの滞留を削減してリードタイムを短縮する、といった形で生産性を向上させることが可能です。

また、製造現場の「見える化」によって改善すべきポイントが明確になる点もメリットです。ポイントを絞った改善活動によって生産効率を高めていくことで、品質（Quality）・原価（Cost）・納期（Delivery）の向上につながるでしょう。

データの収集方法が分からない

例えば、設備から直接データを収集して生産管理などに活用したいと考えても、既存設備が古くてデータを収集できないという声をよく聞きます。実際に日本の製造現場では、10～20年以上前の設備が今でも現役で稼働しているケースが多く、そういった設備からデータをうまく収集できずにIoT化が限定的になっている傾向にあります。新しい設備であればデータ収集する機能が標準で備わっていることもありますが、既存の古い設備からどうやってデータを収集すればよいのかと悩んでいる方は多いのではないでしょうか。

また、設備から直接データを収集する方法がブラックボックス化してしまい、設備メーカーでなければ分からないというケースも見受けられます。特に中小企業の場合は設備のメンテナンスを担える生産技術担当者が少ないため、メーカーやベンダーに一任していて自社では仕様がよく分からないという状況に陥りやすい傾向にあります。

こういった悩みを抱えている企業におすすめの方法は、「センサーの後付け」です。昨今では既存設備に後付けして使用できるセンサーが数多くあり、古い設備からであっても必要なデータを収集・活用する仕組みを構築できます。設備メーカーに都度問い合わせることなくデータ収集を進められるため、自社の思う通りにIoT化やDXを進められます。

どのようなデータを収集すべきかが分からない

製造現場には作業者や設備といったデータ収集の対象が数多く存在し、データの種類も多岐にわたります。それら全ての膨大なデータを収集しようとすると、膨大なコストがかかるだけでなく、せっかく収集したデータをうまく扱いきれない可能性もあります。

また、データの種類だけでなく粒度にも注意しなければなりません。例えば、温度を計測する場合に、1℃単位で計測するのか、0.01℃単位で計測するのかではセンサーに求められる精度が大きく異なります。より詳細なデータを収集しておきたいと考える気持ちはよく分かりますが、目的に見合わない過剰なデータを収集していても余計なコストがかかるだけです。

このように、センシング技術を活用してデータ収集を行う際には、やみくもにデータを集めるのではなく、自社の目的や用途に応じて収集するデータの種類や粒度を選定する必要があります。しかし、どういったデータを収集すべきなのか、どの程度の粒度で収集すべきなのか、といったノウハウを持つ企業はまだまだ少ないのが現状です。センシング技術やIoTに精通した外部のベンダーに相談し、PDCAを回しながら少しずつデータ収集に取り組んでいくことをおすすめします。

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