シフトshifts.json
現場の勘「この時間は誰がいるか、だいたい分かる」
使ったデータシフト表 JSON × RFID 在席位置
出せた指標在席者リストと通知先の自動決定
使ったデータシフト表 JSON × RFID 在席位置
出せた指標在席者リストと通知先の自動決定
稼働中
–/ – 台
MTConnect
平均稼働率
–%
MTConnect
無人停止時間誰も気づいていない停止
–
MTConnect × 人感センサー
平均一次応答停止から到着まで
–
MTConnect × RFID
未応答の通知
–件
通知エンジン
在席マップRFID / 人感センサー
素材残量ToF センサー
現場の勘「そろそろ材料が切れるころ」
使ったデータToF 残量 × 実サイクルタイム × シフト表
出せた指標枯渇予測時刻と、交代前に補充が要るかの判定
使ったデータToF 残量 × 実サイクルタイム × シフト表
出せた指標枯渇予測時刻と、交代前に補充が要るかの判定
設備別 稼働タイムライン直近 20 分 設備カードを選ぶと個別の詳細に切り替わります
–
運転状態
–
–
停止の仕分けMTConnect だけでは分からない
M5Stack 停止理由ボタン押すと記録されます
稼働状態タイムライン
主軸回転数rpm
送り速度mm/s
軸負荷
軸位置
| 軸 | 機械座標 | ワーク座標 |
|---|
コンディション
通知センター誰に送るかはセンサー、いつ止めるかは MTConnect
現場の勘「近くにいる人に声をかければ早い」
使ったデータRFID 在席位置 × シフト表 × MTConnect の EXECUTION
出せた指標宛先の自動決定と、復旧時の通知自動クローズ
使ったデータRFID 在席位置 × シフト表 × MTConnect の EXECUTION
出せた指標宛先の自動決定と、復旧時の通知自動クローズ
イベントログ機械・センサー・通知を時系列で
環境モニタ室温 × 盤内温度
使用しているセンサーsensors.json
この画面が伝えたいこと
AI が速く作れたのは MTConnect が「規格」だから。
価値を決めたのは、何を測るか考えた人です。
AI にできたこと
- 規格どおりのデータを解釈して画面に落とす
- 取得・再同期・エラー復帰などの定型処理
- 集めた値を整形し、指標として計算する
人にしかできないこと
- どのセンサーを、どこに、何のために付けるか
- 現場の暗黙知を「測れる形」に翻訳する
- どの掛け合わせが行動につながるかを見極める
センサーの選定から、機械データとの掛け合わせによる指標づくりまでを扱う講座を、10〜11 月に仙台で開催予定です。
データの出どころ: VARIAXIS C-600 は MTConnect Institute 公開デモエージェント (demo.mtconnect.org) の実データ。ほかの 4 台と、すべてのセンサー・人員・シフト情報は セミナー用のダミーです。稼働率は取得できた観測期間（最大 20 分）を対象に算出しています。 機械の外観画像はヤマザキマザック株式会社の製品画像を使用しています。