そこでこの記事では工場や製造現場などで使えるiotの用途をいくつかの分類に分けて紹介します。
危ないところに人がいないかチェックする
工場などで機械を動かす時、周囲に人がいないかどうかを確認してから動かすのは必須です。日本の工場などでは徹底されていますが、それでも時に事故は起きてしまいます。パトランプを使って警戒を出すことはできますが、徐々に慣れてしまったり、間違って近寄ってしまうこともあります。
これを未然に防止するため、カメラと通知システムが使えます。普段の機械が動作している映像以外の何か（人や不要なもの）があったときには機械を動かせなかったり、停止するといった仕組みが作れます。目検も大事ですが、それでも見過ごしてしまう部分に対してiotが役立つでしょう。
工場内でのソーシャル・ディスタンス
コロナ禍にあって作業員同士の距離に注目が集まっています。例えばお互い2m以内に近寄らないようにといったルールがあったとしても、2mがどれくらいかは瞬時に判断できないでしょう。また、慣れとともに徐々に距離が縮まってしまうかも知れません。
Amazonの倉庫での事例ですが、カメラと機械学習を使って各作業員の距離を可視化しています。
Https://Www.Youtube.Com/Watch?V=Fexugnxvkve
サークルが各作業員の安全な距離（ソーシャル・ディスタンス）になります。このサークル同士が重なると赤くなってアラートが出ます。人では分からない距離感も、システムによって可視化できる好例になるでしょう。
アナログメーターの読み取り
機械の定期点検はiot向きの施策といえます。最近の機械では元々ネットワークにつながったシステムからコントロールできますが、昔のものはアナログな計器がついており、作業員の人が随時読み取らなければなりません。
そうした場合に計器にカメラを設置し、その値を機械学習またはopencvなどによって読み取ることができます。自動化することで手間が減り、これまでよりも細かく数値を読み取れるようになるでしょう。これはアナログ・デジタルどちらでも利用できるアイディアです。
カメラ利用型アナログメーター自動読取サービス：株式会社日立システムズ
ランプの点灯検知
工場などで問題が起こったり、作業車が通過する際などにはパトランプが点灯します。これ以外にもちょっとした問題（素材が大きくて機械が停止してしまうなど）でもパトランプが設置してあったりします。あまりにもパトランプが多いと、その状態に慣れてしまったり、見過ごしてしまうことになりかねません。
そうしたランプの点灯と通知システムを組み合わせることで、発生頻度を記録したり、より効率的な移動経路を考える材料にできます。ランプが光ったら場当たり的に対応しがちですが、自動で記録したり通知できるようにすれば、より生産性の高くなる改善ができるでしょう。
温度湿度管理（工場、ワインセラーなど）
冷凍や生ものを扱う食品工場やワインセラーなど、工場での温度管理は重要です。単純にエアコンなどで冷やせばいいという訳ではなく、機械や柱などの配置によって温度ムラは発生しがちです。その度、人が調整するのは面倒です。
計測については温度センサーが役立つでしょう。そして、その温度の変化によって空調の風向きや強さを変えるのは難しいことではありません。ワインセラーなど、微調整が必要な環境においては特に役立つでしょう。
騒音対策
工場の騒音は周辺環境や作業者への影響が大きい問題です。耳栓などをすることもできますが、逆に重要な音を聞き逃してしまう可能性もあります。騒音センサーを使って特に大きな音が発生している場所や機械を特定にすれば、対策もとれるでしょう。
また、機械の騒音は故障に繋がる可能性もあります。オイルが不足している、ネジががたついているといった問題が起きているかも知れません。騒音センサーで常時騒音レベルを記録しておくことで、人では慣れてしまって気付かなかった騒音の変化を可視化できるでしょう。
サーモセンサーを使った体調管理
コロナ禍に限ったものではありませんが、体調不良な状態で食品を扱ったり、ミスの許されない機械を扱うのは大きなリスクです。一時的な無理によって、大きなトラブルにつながるといったニュースはよく見かけます。
サーモセンサーはいわゆる体温を計測するセンサーになります。顔認識と組み合わせることで、従業員一人ひとりの体調管理が可能になります。特に工場などの密閉空間においては、サーモセンサーを通過しないと中には入れないといった仕組みになっている企業もあります。
Iotと連携した遠隔体温測定サービスを販売開始 – Iot Media | Iotメディア
まとめ
製造現場においては、これまで人の手や目によって行われていた作業をiot化することで生産性の向上、改善が行えるようになります。特に使われるのがカメラですが、そこで撮った映像を分析し、情報を引き出す際には機械学習が用いられます。
今回挙げたような例をもとに、自社ではどういった改善が行えるのか、ぜひ考えてみてください！
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