設備稼働可視化システム

サービス概要

Nsightの設備稼働可視化システムは、AIカメラと画像認識技術を用いて、生産ラインの個数・稼働率・停止要因をリアルタイムで計測・可視化するソリューションです。従来のIoTセンサーやPLCの数値データだけでは見えなかった「なぜ止まっているか」「どこがボトルネックか」まで、映像＋数値の両輪で把握できるようにします。

工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）が叫ばれて久しい一方で、中堅・中小規模の製造現場では「稼働状況を日次で紙に書いている」「生産数は月末の棚卸で初めてわかる」という運用が、今も珍しくありません。その主因は、既存設備の多くがIoT対応していないこと、そして本格的なMESやSCADAを導入しようとすると数千万円規模の投資が必要になることにあります。

Nsightは元キーエンス画像処理部門出身のエンジニアが、カメラ・照明・エッジ推論ボックス・PLCインタフェースを一体設計。既存設備に追加のセンサを取り付けず、カメラを1台設置するだけで、ライン稼働の可視化とデータ蓄積を始められる構成を標準としています。特に中堅・中小規模の工場でありがちな「MESを入れるには重すぎるが、Excel運用は限界」という中間層に、最もフィットするポジションを取っています。

計測できる3つの領域

個数カウントの実例

AIカメラによる個数カウントは、本システムで最も多く引き合いをいただく用途です。食品・飲料・医薬品・金属加工・プラスチック成形など、幅広い製品に対応します。撮影したその瞬間に個数が数値化されるため、ライン速度のまま計測を続けながら、数値とログを取り続けることが可能です。

個数カウントが業務に与えるインパクトは、単に「数を数える作業を機械に置き換える」以上のものがあります。現場の経験豊富なオペレータでも、高速で流れる製品を目視で数え続けるのは疲労蓄積や見落としの原因になります。AIカメラで24時間安定した精度のカウントが実現すれば、オペレータは数える作業から解放され、より付加価値の高い品質判定や改善活動に時間を使えるようになります。

金属バー598個の自動検数｜撮影するだけで即カウント

食品ライン｜パンの個数カウント

上記のような用途では、従来のセンサー式カウンターでは難しい「ランダムに積み重なった山積み状態」や「一瞬で通過する高速流れ」にも、画像認識ならば対応できます。ルールベースの画像処理＋従来AI（CNN）を組み合わせた構成で、0.2秒/個レベルのラインスピードに追従しながら、カウント精度を維持します。

稼働率・停止要因分析の具体例

稼働率の数値だけを追っていても、現場改善の糸口はつかみにくいものです。Nsightの可視化システムでは、ラインが停止した瞬間の映像ログを自動記録し、後から「なぜ止まったか」を映像とともに振り返れるようにしています。

例えば、以下のような停止要因の自動分類ができます。

• ワーク待ち（前工程からの供給が追いつかない）
• オペレータ不在（配置換え・休憩・離席）
• 段取り替え（品種切替に伴う一時停止）
• 異常停止（機械故障・品質NG・エラー発生）
• 計画停止（休憩時間・点検・清掃）

これらを自動分類することで、「ムダ・ムラ・ムリ」のどこに真のボトルネックがあるかが、数値とともに可視化されます。トヨタ生産方式の「見える化」を、カメラとAIで一段高い精度で実現するイメージです。改善活動のPDCAサイクルが回り始めると、同じ設備・同じ人員でも稼働率が10〜15%向上する事例は珍しくありません。

PLC・MES連携の実務

製造業のDXが進まない大きな理由のひとつは、「新しい仕組みを入れると、既存のPLCやMESとの整合性が壊れる」という現場の不安です。Nsightのシステムは既存PLC・MESに対して「読み取り専用」の関係から始められるように設計されています。

具体的には、画像認識で取得したカウント数・稼働状況をPLCに書き込まず、別経路のAPI・CSV・MQTT等で送信する構成を標準としています。これにより、既存の生産制御系に影響を与えることなく、データ蓄積と可視化だけを先行させられます。効果が確認できた後、双方向連携（例：異常検知したら既存PLCへ停止信号を送る）に拡張していくのが、現場に負担をかけない進め方です。

実際の監視画面とダッシュボード

計測したデータは、クラウドまたはオンプレサーバー上のダッシュボードでリアルタイム可視化されます。工場長室の大画面モニター・管理室のPC・現場のタブレット・外出先のスマートフォン、それぞれの権限と用途に合わせてデータを閲覧できます。

ダッシュボード画面では、以下のような情報をひと目で確認できます。

システム構成と既存設備との連携

Nsightの設備稼働可視化システムは、以下の4層で構成されます。既存のPLCやMESを置き換えるのではなく、「上に重ねる」形で導入するため、既存の運用フローを崩さずに導入できます。

クラウド版・オンプレ版のいずれも選択可能です。機密性の高い工程や、社外へのデータ送信が制限される業界ではオンプレ版を、グループ拠点横断での可視化を行いたい場合はクラウド版を、それぞれ推奨します。必要に応じて両者のハイブリッド構成（現場はオンプレ、集計のみクラウド）にも対応します。

導入効果（代表値）

以下は過去の導入実績から抽出した代表的な効果です。実際の効果は対象ライン・計測対象・改善活動の深さによって変動しますので、PoC段階で現場条件に即した見込み値を算出してご提示します。

こんな現場におすすめです

関連事例：鋼材バーのリアルタイム検数

個数カウントの代表的な応用例です。撮影した瞬間にAIが金属バーを検知し、数値として即時表示します。棚卸・ヤード管理・積込確認にそのまま応用できます。

鉄バーの充填率・本数をリアルタイムに計測・表示

AIカメラが金属バーを自動検知して個数をリアルタイムカウント（105個検出）

このように、AIカメラを設置する目的を「カウントだけ」に限定しないのがNsightの提案の特徴です。同じ撮像系に複数の画像処理ロジックを載せることで、同じハード投資で複数の業務課題を一度に解決できます。

既存のMES・SCADAとの違い

「設備稼働の可視化」は、MES（製造実行システム）、SCADA（監視制御システム）、IoTセンサープラットフォームなど、すでに市場にさまざまな製品・サービスが存在します。Nsightの画像ベースの可視化は、それらと代替関係ではなく補完関係にあります。ポジショニングの違いを整理します。

Nsightの可視化システムは、既存のMES・SCADAを置き換えるものではなく、それらが取れない「現場の視覚情報」を補完する位置付けです。既存システムのデータ基盤を壊さず、上に乗せる形で追加するため、情報システム部・生産技術部双方にとって導入判断がしやすい構成になっています。

導入の流れ

技術仕様と対応範囲

実際の案件でご質問をいただくことの多い、技術仕様・対応範囲についてまとめます。これ以外の条件でも、現場条件に応じて個別設計が可能ですので、まずはご相談ください。

よくある質問

既存のカメラ（防犯CCTV等）を流用できますか？

用途によって可能です。人員・作業員の動き検知や、ラインの停止検知であれば、既設の防犯CCTVの映像をそのまま推論入力に使えるケースが多くあります。一方、細かい個数カウントや微小な欠陥検出には専用のカメラ・照明が必要になります。現場の写真を送っていただければ、流用可否を判断してご提案します。

ライン速度が速すぎて、カメラで追えないのでは？

ラインスキャンカメラと液体レンズの組み合わせで、毎秒数メートルの搬送速度にも対応できます。食品・飲料ラインのような高速搬送でも、リアルタイムでのカウント・計測が実績としてあります。エリアカメラで対応できない速度域でも、設計変更で追従可能です。

工場のネットワークが社内イントラのみで、クラウド接続できません。

オンプレ版の提供が可能です。現場にサーバーを設置し、ダッシュボードも社内イントラからのみアクセスする構成にできます。後日、情報システム部門の判断でクラウド連携に拡張することも可能な設計にしておけます。

停止要因の自動分類は、どこまで可能ですか？

「ワーク待ち」「オペレータ不在」「段取り替え中」「異常停止」といった主要なカテゴリ分類は、VLMと画像ルールの組み合わせで自動化できます。より詳細な要因（どの部品が不足したか、どの装置で異常が発生したか）は、PoC段階で現場の運用ルールに合わせてカスタマイズします。

導入コストの目安は？

カメラ1〜2台構成のスモールスタートで、ハード＋ソフト＋初期セットアップで数百万円台からです。既存設備の規模・必要なカメラ数・ダッシュボード要件によって変動するため、PoC設計書の段階で精緻な見積をご提示します。IT導入補助金の対象にもなり得ます。

保守・運用はどうなりますか？

定期的な推論モデルのアップデート、ハードウェアの遠隔監視、異常時のサポートまでを含んだ保守契約をご用意しています。現場でよくある「どこに連絡すればいいかわからない」「トラブル時に動いてくれる相手がいない」という問題を、Nsightがワンストップで受けます。