
2004年6 月1日 オムロンソフトウェア株式会社
工場における各種製造装置の日々の動作情報をセンサーを用いて収集し、その情報から将来起こり得る製品品質不良の発生を事前に予知するソフトウェアを2004年6月1日より発売します。
現在、工場などの生産現場では、多くの工程で「人」が勘と経験により製造装置の調整を行っています。この場合、調整を行う担当者の経験やスキルの差、また感覚の違いなどによって装置の調整状態が均一でなくなり、製品品質にばらつきが生じたり、不良品を生む結果になります。また装置の経年劣化の判断も「人」が経験や勘で行うことが多く、同様に製品品質を落とす結果となります。いずれも不良品を出してから装置の異常や調整ミスに気付き処置を行う「事後対応」となるため、無駄に不良品を生じさせることになると共に、コスト負担も増大します。
例えば半導体工場では、1枚2~300万円のウェハーに約40日もの工数をかけて回路図を書き込む工程がありますが、ここでも製造装置の多くは担当者の経験と勘により調整されています。不良品を出した際の材料費や時間的損失が非常に大きいため課題視はされていますが、抜本的な解決策がないのが現状です。
Duepmは、毎日の装置定期点検時に収集される複数のデータ(劣化特性値、各種温度、各種圧力、特性値等)を利用し、データマイニングの手法(※1)を用いて製造装置の異常を予知し、製品品質不良を未然に防ぐソフトウェアです。
また属人的であった装置の調整を、科学的に解析されたデータを基に行うことで、最適な状態にすることができます。
予知により事前の対応が可能となりますので、稼動中に製造装置の異常が発生しラインを停めることがなく、生産に影響を与えない保全を行うことができます。
また異常を検知した場合はその要因となる箇所を提示しますので、効率の良い保全作業ができ、大幅な保全コストの削減が可能となります。
さらにこれらのデータを用いて、当該装置が担う今後の仕事量なども計算に入れた設備保全計画の策定・実施が可能となりますので、機器停止リスクの回避を考慮した適切な工場運営を行うことができます。
日常点検時の状態基準特性値(※2)や、始業運転時のならし運転により製造された製品の品質特性値を利用して、設備の異常を事前に予測する為の最適な予測アルゴリズムをデータマイニングの手法により求めます。また、その求めたアルゴリズムの適用性を判断する目安として、予測する確かさを提示します。
予測した製品の品質特性値に対する閾値(しきいち)超えにより自動的に設備の異常を判断し、異常が発生した場合には、予め設定されたメールの送信先に対して、異常対象の品質特性値とその異常に関連した状態基準特性値を通知します。
データマイニングの手法に関する専門的知識を知らない方でも利用することが可能です。
生産設備、装置の特性条件、基準値を確保することにより製品品質水準の安定維持が可能です。また、属人的なスキルへの依存度が軽減できます。
製造装置の異常発生前に保全ができ、異常による装置停止時間を低減できます。ライン停止を最小に抑えるだけでなく、保全のための停止を計算に入れた最適な生産計画を立てることも可能です。
予知による事前保全を行うことで、予備部品在庫数の適正化、保全部品の先行手配、保全作業時間の短縮など、さまざまな面で保全コスト削減を図ることができます。
用語解説
※1 データマイニング:大量データから何らかの規則性を発見するためのデータ解析のプロセス
※2 状態基準特性値:設備の状態を示す計測値
インターネット上の仮想共有空間を使い、完全なリアルタイム処理で遠隔地同士の開発者がアプリケーションを利用できるオプションを用意しています。オンラインホワイトボード、プログラム共有による同時編集、および動画の共有が利用可能です。
【Duepm詳細お問合せ先】 ※お問合せ先が変更になりました
オムロンソフトウェア株式会社 SN事業部 品質ソリューショングループ
〒600-8234 京都府京都市下京区塩小路堀川東入
TEL:075-352-7296 FAX:075-352-7218
URL:http://www.qsauce.com
E-mail:due-sales@omronsoft.co.jp
担当: 河野(こうの)・横山(よこやま)
【本資料のお問合せ】
オムロンソフトウェア株式会社 経営企画部 広報
〒600-8216 京都市下京区西洞院木津屋橋通東入ル
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