DAFトラックとSIAはインテリジェント生産を開発しています

ルーベン大学ディーペンベーク校の学生であるJan Swertsは、トラックメーカーがSiemens Industrial Edge を使用してプログラマブルロジックコントローラー（PLC）のデータをより簡単に分析し、他のプラットフォームで利用できるようにする方法を修士論文で探りました。彼の結論は有望です。オープンITプラットフォームは、スムーズで将来を見据えた生産を確保するために必要な洞察を提供するスケーラブルなソリューションを提供します。

ウェスターロのDAFトラック工場は、ベルギーで最も高度に自動化された生産環境の1つです。タクシー工場では、トラックキャビンは溶接、塗装、仕上げの3つの段階で組み立てられます。特に車体工場では、25台以上のSiemens PLCの監視下にある145台のロボットがキャビンを溶接するため、最大限の信頼性とパフォーマンスが求められます。

これらの機械によって生成される膨大な量のデータにより、この部門は、DAFが分析用のPLCデータをより効率的に抽出する方法を研究するための理想的なテスト環境になっています。トラックメーカーにとって、これはSiemens 産業アカデミーとの新たなコラボレーションに最適なケースでした。

レバーとしてのデータ処理

「トリガーは簡単でした」と、DAF Trucksのオートメーションエンジニア、Jorisは説明します。「私たちは、機械データからより多くの洞察を得て、パフォーマンスを最適化したいと考えていました。故障はどこで発生するのか、どのくらいの頻度で、どれくらいの期間続くのか、生産性にどのような影響があるのか。情報はすでにPLCにありましたが、抽出には時間がかかりました。PLC、サーバー、データベースを追加して独自のソリューションを使用しましたが、このアプローチは拡張性がなく、大幅なメンテナンスが必要でした。これを自動的に、安全、効率的に行う方法を探していました。」

Jan Swertsは、Siemens インダストリーアカデミーでのキャリアの一環として、Industrial Edge がどのようにこの役割を果たすことができるかを調査する任務を負いました。「生産を中断することなく、溶接セルのデータをよりよく見えるようにしたかったのです」とJoris氏は言います。「Industrial Edge では、データ処理をPLCから移動して、別のシステムで実行することができます。これにより、機械制御が安定し、貴重な洞察を得ることができます。」

PLCからクラウドへ：安全なデータストリーム

Janは、既存の設備のネットワーク分析から始め、その後、ロボット、PLC、周辺機器（実際の生産ラインの小型版）を備えた工場のテストセルに取り組みました。このセットアップで、彼はデータをキャプチャ、処理、クラウドに送信するためにIndustrial Edge をインストールしました。

「PLCやロボットからアラーム、ストップ、イベントに関するデータを収集しました」とJan Swerts氏は説明します。「その後、これらはモデル化され、SQLデータベースに送信されました。そこで、同僚はデータを視覚化して傾向や異常を特定できます。このようにして、機械性能の構造的向上の基礎を築きました。」

ITとOTをつなぐ架け橋

Siemens では、このプロジェクトは現代の産業データアーキテクチャがどのようなものかを示す完璧な例と見なされていました。Siemens セールススペシャリスト、ジュリー・トラッペニアーズは次のように説明します。「DAFは、自社のデータから洞察を得て、アクセスしやすくサイバーセキュリティで保護された方法で他のプラットフォームでも簡単に利用できるようにしたいと考えていました。

「Industrial Edge では、データ処理をPLCからその目的のために特別に設計されたプラットフォームに移行できます」とTrappeniers氏は言います。「プロセスを最適化するための洞察が得られる間、生産は安定しています。Industrial Edge は、一元的なデータ管理と安全なソフトウェア更新を可能にすると同時に、ITとOTの世界をつなぎます。これは多くの企業が現在苦労していることです。」

市場調査

DAFにとって、このプロジェクトは技術的に興味深いだけでなく、戦略的にも価値がありました。

「私たちにとって、Siemens 産業アカデミーの最大の付加価値は、最新のSiemens 技術とともに進化することにあります。私たちは常に新しい生産ラインを建設しているわけではないので、SIAは生産を中断することなくイノベーションを探求する機会を提供しています。学生は一種の現場市場調査員として働いています。新しいテクノロジーをプロセスに統合する方法を研究していて、すでに最初の開発段階を完了しています。これにより、時間を節約し、社内の知識を深め、後で実装するための強固な基盤を築くことができます」とJoris氏は言います。

プロジェクトの結果は説得力がありました。テストセットアップにより、Industrial Edge はデータを効率的に収集して送信し、Power BIですぐに分析できることが実証されました。これらの洞察は、DAFが設備全体の効率（OEE）を改善し、ダウンタイムを構造的に削減するのに役立ちます。「このプログラムのおかげで、安全にロックを解除してデータを利用してプロセスを改善できることがわかりました」とJoris氏は締めくくります。

構造パートナー

最初のプロジェクトの成功は、その後のフォローアップにつながりました。DAFは1月の結果に基づいて新しいSIAプロジェクトの建物を提出しました。ゲント大学の新入生は、現在、Industrial Edge を介して収集されたデータストリームがどのように工場内のプロセスをさらに最適化できるかを研究しています。

このテクノロジーは、Janが開発したテスト環境の不可欠な部分となり、新しい分析の基礎を形成しています。このように、DAFとSiemens インダストリーアカデミーのコラボレーションは、技術の探求から具体的な職場改善へと発展しています。これは、このプログラムがDAFにとって1回限りのプロジェクトではなく、構造的イノベーションの学習パートナーであることを証明しています。

また、Janは満足そうに振り返ります。「自動化とデータがどのように組み合わされているかが間近でわかります。私の仕事は大きな影響を与え、とても満足しました。Industrial Edge での経験は、Siemens 別のパートナーであるActemiumでの最初の仕事に就くのにも役立ちました。私がDAFで得た知識は、私が今日やっていることと完全に一致しています。DAFトラックス、Siemens、Siemens インダストリーアカデミーのコラボレーションは、業界、学界、テクノロジーのパートナーがいかに互いに強化し合っているかを示しています。」