DAF TrucksとSIAがスマート生産体制を構築

ルーヴェン・カトリック大学ディープンベークキャンパスの学生であるJan Swerts氏は、修士論文において、トラックメーカーがSiemens Industrial Edgeを活用してプログラマブル・ロジック・コントローラ（PLC）のデータをより容易に分析し、他のプラットフォームでも利用可能にする方法を検討しました。彼の結論は有望なものです。このオープンなITプラットフォームは、円滑かつ将来を見据えた生産を確保するために必要な知見を提供する、拡張性の高いソリューションとなっているのです。

ウェステルロにあるDAF Trucksの工場は、ベルギーで最も高度に自動化された生産環境の一つです。キャブ工場では、トラックのキャビンが溶接、塗装、仕上げの3つの工程で組み立てられます。特にボディショップでは、25台以上のSiemens製PLCによって制御される145台のロボットがキャビンの溶接を行っており、最大限の信頼性と性能が求められています。

これらの機械によって生成される膨大なデータ量により、この部門は、DAFが分析のためにPLCデータをいかに効率的に抽出できるかを研究する理想的なTest環境となっています。トラックメーカーにとって、これはSiemensインダストリー・アカデミーとの新たな協業を行う絶好の機会でした。「

データ処理をレバーとして

」 DAF TrucksのオートメーションエンジニアであるJoris氏は次のように説明します。「パフォーマンスを最適化するために、機械データからより多くの知見を得たいと考えていました。具体的には、どこで故障が発生するか、どのくらいの頻度で、どのくらいの時間続くのか、そして生産性にどのような影響を与えるのかといった点です。情報はすでにPLC内にありましたが、それを抽出するには時間がかかりました。追加のPLC、サーバー、データベースを用いた独自のSolutionsも試しましたが、このアプローチは拡張性がなく、多大なメンテナンスを必要としました。「私たちは、これを自動的かつ安全、効率的に行う方法を探していました」

Siemensインダストリー・アカデミーでの研修の一環として、Jan Swerts氏はIndustrial Edgeがこの役割をどのように果たせるかを調査する任務を任されました。「生産を中断することなく、溶接セルのデータをより可視化したいと考えていました」とJoris氏は言います。「Industrial Edgeを使えば、データ処理をPLCから切り離し、別のシステム上で実行できます。これにより、機械制御の安定性を保ちつつ、貴重な知見を収集することが可能になります。」

PLCからクラウドへ：安全なデータストリーム

Jan氏はまず、既存の設備のネットワーク分析から着手し、その後、ロボット、PLC、周辺機器を備えた工場内のTestセル（実際の生産ラインのミニチュア版）で作業を行いました。このセットアップにIndustrial Edgeを導入し、データの収集、処理、クラウドへの送信を行いました。

「PLCやロボットからアラーム、停止、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。「これらのデータはモデル化され、SQL Databaseに送信されました。そこで同僚たちはデータを可視化し、傾向や異常を特定できます。このようにして、私は機械性能の構造的な改善に向けた基盤を築きました。」

ITとOTの架け橋

Siemensでは、このプロジェクトは現代的な産業用データアーキテクチャの理想的な事例と見なされました。「DAFは自社のデータから知見を得ると同時に、アクセスしやすくサイバーセキュリティに配慮した方法で、他のプラットフォームへデータを容易に提供したいと考えていました」と、Siemensのセールススペシャリスト、Julie Trappeniers氏は説明します。

「Industrial Edgeを活用すれば、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へと移行できます」とTrappeniers氏は言います。「生産は安定したまま、プロセスを最適化するための知見を得ることができます。Industrial Edgeは、一元化されたデータ管理と安全なソフトウェア更新を可能にし、同時にITとOTの世界を接続します。これは現在、多くの企業が苦戦している課題です。」

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、戦略的にも価値のあるものでした。

「私たちにとって、Siemensインダストリー・アカデミー（SIA）の最大の付加価値は、最新のSiemens技術と共に進化できる点にあります。常に新しい生産ラインを構築しているわけではないため、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くれます。学生は一種の現場市場調査員として、新技術をプロセスにどう統合できるかを研究し、すでに初期開発フェーズを完了させています。これにより時間を節約し、社内の知見を蓄積し、後の導入に向けた強固な基盤を築くことができます」とJoris氏は語ります。

プロジェクトの結果は説得力のあるものでした。Test環境では、Industrial Edgeがデータを効率的に収集・送信し、Power BIでの分析にすぐ利用できる状態であることを実証しました。これらの知見は、DAFが総合設備効率（OEE）を向上させ、ダウンタイムを構造的に削減するのに役立っています。「このプログラムのおかげで、データを安全に活用し、プロセス改善につなげられることが分かりました」とJoris氏は締めくくりました。

構造的なパートナー

最初のプロジェクトの成功を受け、その後、続編が実施された。DAFは、Jan氏の成果を基にした新たなSIAプロジェクトを提案しました。現在、ゲント大学の新たな学生が、Industrial Edgeを通じて収集されたデータストリームが、工場のプロセスをいかにさらに最適化できるかを研究しています。

この技術は、Jan氏が開発したTest環境の不可欠な要素となり、新たな分析の基盤を形成しています。DAFとSiemensインダストリー・アカデミー（SIA）の協業は、このように技術的な探求から具体的な職場改善へと進化しています。これは、このプログラムがDAFにとって単発のプロジェクトではなく、構造的なイノベーション学習パートナーであることを証明しています。

Jan氏も満足げに振り返ります。「自動化とデータがどのように融合するかを間近で見ることができます。私の仕事には確かな成果があり、大きな満足感を得られました。また、Industrial Edgeでの経験は、Siemensの別のパートナー企業であるアクテミウムでの最初の就職にも役立ちました。DAFで得た知識は、現在の私の業務に完璧に活かされています。 DAF Trucks、Siemens、そしてSiemensインダストリー・アカデミー間の協業は、産業界、学術界、そして技術パートナーが互いに強化し合っていることを示しています。」