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製造ラインのIoT化とは？課題と対策・製品を解説
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組立・生産における製造ラインのIoT化とは？
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医療分野のシステム構築事例をご紹介いたします。
当資料では、複数台のカメラを遠隔操作し、高精度の同期制御により
ごく短時間の過渡現象を捉える「電子ビームプロファイルモニターシステム」
をはじめ、「2次元動作解析システム」や、「瞳孔検出システム」などの
構築事例を掲載。各システムの特徴や適用についてご紹介しています。
当資料に掲載されている事例は納入実績の一例です。
用途に応じたカスタマイズも承りますので、お気軽にお問い合わせください。
【掲載事例】
■電子ビームプロファイルモニターシステム
■2次元動作解析システム
■瞳孔検出システム
■発汗マネキン制御装置
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
医療分野 関連事例一覧
ネットワークを介して、中央制御室より制御指令を受け、電磁石電源コントローラへの出力パターン制御と出力波形および各機器状態のモニタを行うシステムを開発しました。
※詳しくは、カタログをダウンロード、またはお問い合わせ下さい。
電磁石電源制御ソフトウェア
BLE+USB Entry Packは弊社のμC3-BLE Stackとグレープシステム社のGR-USBホストドライバとをBLE対応USBアダプタータイプのBluetoothモジュールで使用するSDKです。電波法の認証が不要なため、BLE通信を導入した製品の商品化もサポートします。
【特長】低コストでBLE通信を実現できます
■電波法の認証不要
認証取得済みの市販のBLE対応USBアダプター（BLE4.0/5.0）を利用できるため、電波法認証ロゴ認証の取得が不要
■スマートフォン用サンプル提供
市販の評価ボード＋BLE対応USBアダプターで動作確認できる
BLEサンプルを同梱（Android）
■市販のBLE対応USBアダプターに対応
一般的に購入可能なBLE 4.0,5.0のUSBアダプターが利用できます。μC3-BLE StackではBLE Ver.4.2までの動作が確認できており、今後も随時アップデート予定です。
#eForce #イーフォース #無線 #BLE #USB #IoT #組み込み #組込み #SDK #センサー #スマホ
【医療機器向け】『BLE+USB Entry Pack』
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組立・生産における製造ラインのIoT化
組立・生産における製造ラインのIoT化とは？
医療機器の組立・生産製造ラインにおけるIoT化とは、センサーやネットワーク技術を活用して、製造ライン上の様々な機器や設備、作業員の動きなどをリアルタイムに収集・分析し、生産性の向上、品質の安定化、コスト削減、トレーサビリティの強化などを実現する取り組みです。これにより、データに基づいた意思決定が可能となり、より効率的で高品質な医療機器製造を目指します。
課題
リアルタイムな状況把握の困難さ
製造ラインの各工程における進捗状況、設備の稼働状況、不良発生状況などがリアルタイムに把握できず、問題発生時の迅速な対応が難しい。
品質管理の属人化とばらつき
熟練作業員の経験や勘に頼る部分が多く、品質にばらつきが生じやすい。また、品質に関するデータが体系的に蓄積・分析されていない。
生産効率のボトルネック特定と改善の遅れ
生産ライン全体のボトルネックとなっている工程や設備を特定することが難しく、改善策の実施が遅れがちになる。
トレーサビリティ確保の複雑化
使用部品、作業者、製造日時などのトレーサビリティ情報を手作業で管理しており、漏れや誤りが発生しやすく、迅速な追跡が困難。
対策
データ収集・可視化基盤の構築
製造ライン上の機器にセンサーを設置し、稼働状況、温度、湿度などのデータをリアルタイムに収集。収集したデータをダッシュボードなどで可視化し、現場の状況を一覧できるようにする。
AIによる品質異常検知と予測
画像認識やセンサーデータ分析により、製造中の製品の品質異常を自動で検知。過去のデータから不良発生を予測し、未然防止につなげる。
生産ライン全体の最適化分析
収集した生産データ（生産量、リードタイム、設備停止時間など）を分析し、ボトルネックとなっている工程や非効率な作業を特定。データに基づいた改善策を立案・実行する。
デジタルでのトレーサビリティ管理
各工程での作業内容、使用部品、検査結果などをデジタルで記録・管理。QRコードやRFIDを活用し、製品のライフサイクル全体にわたるトレーサビリティを迅速かつ正確に確保する。
対策に役立つ製品例
産業用IoTゲートウェイ
様々なセンサーや機器からデータを収集し、クラウドやオンプレミスシステムへ安全に転送する機能を提供し、データ収集基盤の構築を支援する。
製造実行システム（MES）連携型AI分析ツール
製造実行システムと連携し、生産データや品質データをAIで分析。異常検知や予兆保全、生産性向上に貢献する。
デジタルツイン構築システム
製造ラインの物理的な状態をデジタル空間に再現し、シミュレーションや分析を通じて生産ライン全体の最適化や改善策の効果検証を可能にする。
ブロックチェーンベースのトレーサビリティ管理システム
改ざん不可能なブロックチェーン技術を活用し、製品の原材料から最終製品までの履歴を確実に記録・管理することで、高度なトレーサビリティを実現する。
