生産とOEE（設備稼働率）を監視する
DoLINEは製造ラインとOEE（総合設備効率）を追跡するシステムです。計画、実績、およびシフト中の各ステーション間の違いをタブレットまたはAndroidスクリーンに表示します。DIY回路やInTriggerを使用して24V DC電力を使用し、工場が独自の回路設計を必要としない場合に信号を受け取ります。
ソリューションを探る — 生産とOEE（設備稼働率）を監視するMODERN FACTORY / CONNECTED PRODUCTION
生産ライン全体を見ることができますチームコラボレーションのためにデータを接続する
Modern Factoryは、生産ラインからデータを収集するハードウェアとソフトウェアのグループで、機械の状態、生産量、品質測定値、AIカメラからの画像を含みます。そして、同じセットの数字を使用して表示および警告します。
CONNECTED FACTORY ECOSYSTEMカメラ・機械・生産データ
01 / 生産ラインからのデータ
カメラ・センサー・測定機器
02 / 接続および処理
DoLINE · InQC · nimitFlow
03 / 共有データを使用する
ダッシュボード・トレンド・アラート
Modern Factoryに適した工場の種類は何ですか？また、どこから始めれば良いでしょうか？
Modern Factoryは自動車部品、電子機器、パッケージング、およびSI（システムインテグレーター）工場に適しています。これらの工場では、シフト中に生産ラインの状況を見ることができます。シフトレポートを待つ必要はありません。開始点はDoLINEで、DIY回路またはInTriggerを使用して24V DC電力を受信する生産ライン追跡ソフトウェアです。
統計的プロセス制御（SPC）を実装するには、InQCとInGaugeを追加します。視覚的な検査を行うには、Task CamまたはLearningCamを追加します。機械状態を監視するには、InCBMを追加します。
Modern Factoryは、システムによる機械の自動停止・調整やロットの自動出荷判定が必要な工場には適していません。データ収集と通知を支援するシステムであり、判断は工場の管理計画に従って行います。AIカメラを使用する前に、実際の製品でカメラと照明の条件をテストします。
小さく始め、結果を見、その後工場全体に拡大します。
Cloud Scale-UpまたはOn-Premises展開を選択する前に、DoLINEを10ステーション無料で試し、生産ラインデータを収集します。
工場のシステムを選択する前に、どのような質問に答えればよいのでしょうか？
システムを選択する前に、以下の4つの質問に答えます。これらの回答はどの製品から始めるか、準備すべきデータは何であるかを示します。
ライン上の問題はどこにあるのか？
我々は実際のラインで何が起こるかから始めます。例えばサイクルタイム、機械が頻繁に止まる場所、または再検査が必要な部品などです。その後、使用する信号とデバイスを選択します。AIバージョンから始めることはありません。
既存の測定値はどれほど信頼性があるのか？
AIを使用する前に、データと測定システムは信頼性がなければなりません。決定に使用されるゲージが測定システム分析（MSA）を通過していない場合、どのシステムもゲージの誤差から学習します。したがって、最初に測定システムをチェックし、次にInGaugeを使用して測定装置の値を直接InQCに送ります。
どの仕事がAIを必要とするのか、そしてどの仕事がルールやSPCを使用できるのか？
我々はAIの役割を選択し、ジョブに合わせます。ピースのカウントや機械の状態の確認はセンサーやルールを使用します。移動する測定値のモニタリングはコントロールチャートを使用します。視覚的な検査や作業順序の確認はAIカメラを使用し、AIの推奨から人間の判断までを行います。
システムが警告した後、誰が何をするべきですか
アラートシステムは特定可能な責任者が必要です。私たちはシステムがアクティブになる前に受信者の位置と各ケースで何を行うべきかを定義します。受信者がいない場合、アラートは修正に至りません。
開発するものを選択
SPC（統計的プロセス制御）による品質管理
InQCはAndroidタブレット上で動作するSPCプログラムで、測定装置からInGauge経由でデータを受信します。制御チャートとプロセス能力指数（Cp/Cpk）は測定装置から直接計算され、手動コピーを減らし、IATF 16949品質プロセスをサポートします。
ソリューションを探る — SPC（統計的プロセス制御）による品質管理AIを用いた作業順序の確認
Task Camは各作業場所に設置されたAIカメラで、3つのモードがあります：順番確認モード、完了確認モード、およびポーズ確認モード。これは個人を評価したり罰したりするためではなく、従業員は使用前に通知される必要があります。LearningCamは、作業ピースの数え上げと画像による作業ピースの検査を教えるカメラです。
ソリューションを探る — AIを用いた作業順序の確認現場からのデータを接続する
nimitFlowは低コードプラットフォーム（ドラッグアンドドロップ作成）で、現場からのデータを既存の作業プロセスと組織システムに接続します。InSensorはセンサーからのデータを収集し、サイト内で処理を行い、X1 Boardを内部コンポーネントとして中央システムに送信します。
ソリューションを探る — 現場からのデータを接続する現場データから意思決定へ
データ受信
機械信号はInTriggerまたはInSensorを通じて入力され、測定装置の値はInGaugeを通じて入力され、AIカメラは内部で画像を処理し、実際の作業ステーションから結果を送信します。
処理
DoLINE、InQC、nimitFlowはジョブタイプに応じて値をステータス、トレンド、アラートに変換します。
意思決定に活用
シフトリーダーは合意された手順に従って異常事象を確認し、マネージャーは同じセットの数字から全体像を把握します
実際の仕事から学んだこと
以下の各項目は、工場での実際の作業から得られたアプローチであり、私たちが何をしたか、何を学んだか、そしてそれが貴社の工場にとって何を意味するかを示しています
決定をする前にシステムの合計値を元データと照らし合わせて確認する
実績私たちはタイの自動車部品製造業者向けに仏暦2564年にプラスチック射出型金型用のショットカウントシステムを開発し、メンテナンスサイクルを通知しました。また、カンボジアの生産拠点では2565年に同システムを設置しました。このシステムは2つのブランドの射出機からのショット数を一つの型画面に統合します。
私たちが学んだこと案件完了時の試験で、システムが読み取ったショット数を2ブランドの機械のレポートファイルと比較しました。画面の数値は、元データとの一致を確認して初めて判断に利用できます
あなたにとって何を意味するのか？システムの数字を使用して生産やメンテナンスを計画する前に、初期スケジュールには元の機械データと比較するテストフェーズを含めます。
タイ・カンボジアのショットカウント型システム事例を読む最初のラインから始めて調整を行い、完成したら次々と展開していく
実績仏暦2563–2564年に、自動車部品メーカー向けに工場内サーバーで動く生産監視Webアプリを開発し、9生産ラインを対象としました。2565年には、同じシステムをさらに11ラインへ拡張する依頼を受けました
私たちが学んだことクライアントがシステムを実際の使用でテストした後、私たちは要求された変更に応じて計算と画面を調整しました。したがって、最初のシステムは他のラインに展開する前に調整回数の時間を確保する必要がありました。
あなたにとって何を意味するのか？あなたのプロジェクトはいくつかのラインまたはステーションから始まり、指標と調整回数について合意し、最初のセットを完成させた後に他のラインに展開されます
9ラインの生産追跡を対象としたウェブアプリケーションの事例を読む使用前にAIカメラを全ての実際のワークピースでテストする
実績プラスチックキャップメーカー向けに、LearningCamのInspection Camをコンベア上方へ設置し、バリと成形不足を検査しました。仏暦2569年一月～三月に複数回の試験を実施しました。システム全体の納品確認前に、モデルの調整が引き続き進行中です
私たちが学んだこと白いキャップのテストはチームが設定した基準を満たしましたが、同じモデルは青いキャップを使用した場合基準を満たしませんでした。したがって、ある種のワークピースで訓練されたモデルは他の種類のワークピースで再テストする必要があります。
あなたにとって何を意味するのか？開始前に、検査対象となるすべての色やモデルの良品と不良品を要求し、現在の検査方法と一緒にテストを行います。その後、カメラが実際のワークピースを分類できるようにします。
LearningCamを使用してプラスチックキャップを検査する事例を読む（進行中）あなたが行いたい仕事から選択する
改善したい仕事は何ですか？
関連製品やサービスを表示するため、または既知の製品名で直接検索するために仕事を選択します
関連する製品とプラットフォーム
Hardware
Task Cam
組立作業の順序を確認し、サイクル時間（Cycle Time）を計測し、実際の作業動画からWork Instructionを作成するEdge AIカメラ
THB 46,500 / 台
Standard / Pro · 設備と設置工事の見積もりを別途提示
対象: 生産部門、IEエンジニア（工業工学）および人間労働者を使用する組立ステーションを管理するトレーニングチーム
詳細Hardware
元データからのLearningCamカウンタースクリーンの例 — オブジェクトカウントワークフローを説明するために使用
LearningCam
エッジAIカメラは内部でデータを処理し、統合されたウェブアプリがあります。選択した作業モードに応じて、製品のカウントや検査に使用されます。
THB 46,500 / 台
Standard / Pro · 設備と設置工事の見積もりを別途提示
対象: 製造エンジニアと品質チームがまだ目視で部品を数えたり検査したりしている
詳細Software
InQC
Android タブレット上の SPC プログラム（統計的プロセス制御）は、ライン上で測定している間、X-bar/R チャートと Cpk 値を表示します
対象: シフトごとに部品を繰り返し測定する品質管理(QA/QC)チームで、SPCまたはCpk（プロセス能力指数）データを顧客に送る必要があります
詳細SaaS
nimitFlow
ドラッグ＆ドロップで自動処理（Workflow）とData Pipelineを構築するLow-Codeプラットフォーム。月額THB 8,000から
対象: 複数のシステムのデータを連携し、業務に応じてPythonコードを追加したいITチームやエンジニア
詳細Software
DoLINE
生産ライン追跡とOEE（総合設備効率）システムは最初の10ステーションまで無料で、クラウドまたはオンプレミスに拡張可能です
対象: ラインマネージャーや生産部門が、シフト中の実際の数字と比較した生産計画を見せるために行っています。
詳細Hardware
InGauge
Digimatic/SPC 測定機器ポートからUSBへの信号変換器、測定データを直接コンピュータ、タブレット、またはInQCに送信します
対象: デジタル測定機器から測定値を紙に記録し、その後コンピュータに入力する品質管理チーム。
詳細Software
InCBMウェブサイトの概要画像 · 数値は例です
InCBM
振動センサーからの機械健康状態モニタリングアプリ、個々の健康値、トレンドグラフ、およびAndroidを通じた通知を表示します
- 個々のセンサーケースヘルス値と履歴グラフ
- Warning / Criticalの基準値を設定し、ボタンで通知の受領を確認
- プラント、エリア、マシンを地図化し、Nimitflow を通じてデータを接続します
対象: 機械のセンサー信号をすでに収集しており、機械が停止する前に点検を計画したい保全チームや設備エンジニア
詳細Hardware
DoDisplay製品ドキュメンテーション画像
DoDisplay
LANネットワークに接続し、Nimitflowプラットフォームと連携する画面表示制御装置
- 標準VGAポート · HDMIはオプション
- LAN (RJ45) · 24V DC 電源
- アルミニウムケース 140 × 180 × 260 mm
Hardware
製品データセットからInTrigger画像
InTrigger
ボタン、センサー、ソフトウェア間の信号を接続します。ワークステーションに適したモデルを選んで受信または送信します
- IN-100: ボタン押下を受け入れる / PNP 24V および HID USB を送信
- OP-100: 光絶縁2チャンネル24V信号伝送
- 電源とトリガーのステータスインジケーターLEDがあります
Hardware適応可能
参考機器画像に基づくInSensorのモックアップセット · 実際の構成は選択したセットによります
InSensor
IoTゲートウェイセットは、センサーと機械のデータを受信し、X1 Boardをコントローラとして使用し、エッジで処理を行い、MQTT経由でデータを中央システムに送信します。
- ボードをアナログ、RS-485/Modbus、デジタルI/O信号を受け取るよう設定します。
- イーサネットまたは外部の4Gルーターを使用してデータを送信します
- 使用箇所でボードセットとケース、設置サービスを選択できます
センサーや機械からの振動信号を収集するように設計され、X1 Boardを使用してAI処理とFFT（周波数領域の信号分離）を行い、仕事の要件に応じて行います。工場での納品例はありません。
対象: フィールドセンサーデータを収集する必要がある研究者、システム開癇者、およびシステム請負業者
詳細
エンジニアとの議論のためにデータを準備する
- 最初に見たいラインやステーションと既存の信号、例えば機械の状態ランプやカウンター
- 検査対象となるすべての色やモデルの良品と不良品、そして顧客がAIカメラのテスト結果を判断するために使用する基準
- SPC作業用の現在の測定ツールモデルとサンプル検査レポート
- チームが使用している指標、接続する既存システム、およびシステムがトリガーした際にアラートを受け取る人の位置
- パフォーマンス測定の初期値、例えばシフトごとの停止時間や再検査が必要な部品数