工場へのデジタル技術導入支援

データの収集と分析の重要性

IoT（Internet of Things）は、デバイス同士がインターネットを通じて相互に通信し、データを共有する技術です。
センサーやデバイスを介して大量のデータを収集し、それを分析することで価値のある情報を見つけることができます。
これにより生産性の向上、予測分析、リアルタイムの意思決定が可能になります。

データ取得の方法

センサー / デバイス

デバイス	メリット	デメリット
市販のIoTデバイス おんどとりシリーズ グラフテック データロガー	セットアップが簡単で技術的なスキルが不要 UIが使いやすくデザインされておりユーザビリティに優れる	提供された機能や設定以外のカスタマイズが難しい ラズパイやArduinoに比べてコストが高い
ラズパイ/Arduino + 各種センサー 温度センサー 光センサー 振動センサー 電流センサー	システムを自由にカスタマイズしたり機能を追加出来る 比較的コストが安い	プログラミングや基本的なハードウェアの知識など技術的なスキルが必要 トラブルシューティングに時間が掛かる

ローカル / クラウド　サーバー

取得したデータはローカルサーバーまたはクラウドサーバーに保存します。
サーバーに保存されたセンサーデータをグラフやチャートとして可視化することで、トレンドやパターンを把握できます。
またスマホやPCからアクセスしモニタリングすることができます。

事例紹介

導入のポイント

１．既存設備を改造せずデータを簡単に収集できる事

• 旧型設備の場合、コントローラと通信ができずそのままではデータ収集しにくい場合が多い。
• 信号取得のため配線工事を行う場合、工事が大掛かりになってしまったり、場合によってはメーカー保証から外れる。

２．生産現場の作業負担が増えない事

• 担当者の業務を増やすシステムは、導入しても活用されなかったり正確なデータが取得できない。
• 帳票や日報など手作業による集計は製造現場の負荷が大きく、ヒューマンエラーも起こりやすい。

３．初期投資はコンパクトかつ低コストである事

• いきなり理想を追い求めたり、全ての意見を集約しようとすると大規模な提案となりやすい。
• システム導入は費用対効果が明確にしにくく、いきなり大規模な予算は確保できない。

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