縫製機器のデータ活用(II)

設備の保守・メンテナンスはデータマイニングに依存しており、設備データマイニングは設備構造の最適化と価値管理を支援し、「競合他社よりも相対的に優れた製品とサービスを顧客に継続的かつ効率的に提供する」ことを目的としています。 装備はさまざまなオブジェクトに適用され、装備のパラメータ設定も異なります。 したがって、機器をよりスマートにするためには、機器はセンシング機能 (センサー) だけでなく、視覚機能 (カメラ) やハンズオン機能 (機械式ハンド) も備えている必要があります。 従来のシリアル ポート通信伝送では、異なるブランド、モデル、制御システムの機器を相互接続するために必要な膨大な量のデータをもはや満たせません。 生産設備のデータ伝送にイーサネット通信を利用し、システムインターフェースを統一することで、生産設備間のデータ収集の敷居を下げ、データ収集効率を大幅に向上させることができます。 将来的には、デジタルツイン技術による設備の遠隔仮想制御の実現がより重要となり、設備のデジタルメンテナンスからデジタル制御へ移行し、従来の繊維・アパレル業界の作業方法や環境を根本的に変えることになります。

現在、縫製工程の自動化が実現できない前提で、AGVを活用することで各部門間の物流輸送を実現し、機器を連携させることでより正確な納期予測を実現しています。 情報モデル定義、サービスセット、および通信標準を組み合わせた OPCUA フレームワークは、MES および ERP の基本層から管理層まで、さまざまな種類の機器からの生データの送信を実現し、異なる機器間のセマンティック相互運用性の問題を解決します。異種設備間のデータ相互接続を実現し、生産実行システムの枠組みにおける設備管理問題を解決します。