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Hitachi

(株)日立産業制御ソリューションズ

Σ-Factory (シグマ ファクトリー) ソリューション

製造現場(Physical)のデータ収集と、仮想(Cyber)でのビッグデータ解析の融合

Σ-Factory・イメージバー

近年、「スマート工場」が注目されています。
「スマート工場」とは、センサーや設備を含めた工場内の機器をインターネットに接続し (IoT:Internet of things) 、品質・状態などの情報の「見える化」「因果関係の明確化」を実現し、設備同士 (M2M:Machine to Machine) や、設備と人が協調して動作する(製造現場と仮想世界の相互連携による(CPS:Cyber-Physical System))『自ら考えて生産・管理する工場』です。

自ら考えて生産・管理する工場

図1.自ら考えて生産・管理する工場

しかし、スマート工場の実現においては、その目標に対してクリアすべき「課題」も多くあります。
当社の[Σ-Factoryソリューション]は、その課題に対するひとつの回答です。

スマート工場の目的と課題

図2.Σ-Factoryソリューションによる、課題クリアへのサポート

Σ-Factory(シグマ ファクトリー)とは

製造現場をデータ発生のエンジンととらえ、現場データをΣ(総和)することにより、データの潜在力を引き出し、新たな価値を創出することをめざす、当社ソリューションです。

Σ-Factoryイメージ

図3.Σ-Factory概要図

Σ-Factoryの特長

データ収集機能 最適IoTセンシングの提案
データ中心アプローチ(DOA)による運用データの調査をもとに、既設設備の活用も含めた最適のIoTセンシング方式を提案します
統合製造情報DB機能 現場データ情報価値の最大化
「生産管理情報」と「設備管理情報」を融合した「統合製造DB」(コンテキスト情報)を構築します
データ解析サービス スモールスタート、機動性重視のデータ解析
現場データの規模、特性に合わせた解析ツール/解析手法の適用と産業システムSEによる解析エンジニアリングサービスを提供します
実行システムの開発 ビッグデータ解析結果の活用
ビッグデータ解析により得られた品質影響パラメータ(診断モデル)を、実行システムとして開発し、設備予兆診断/品質兆候検知システムを構築します
GDB機能 グローバルスケールの「スマートマニュファクチュアリング」への拡張性
GDBにより、国内・国外の拠点のデータをグローバルスケールで統合し、クラウドでの経営視点の分析に拡張可能とします
  • GDB: Global Data Bus

Σ-Factoryの機能構成

Σ-Factory機能構成

図4.Σ-Factory機能構成図

  • ETL:Extract Transform Load

活用例:グローバルへの拡張性と拠点レベルの課題解決の両立

Σ-Factory活用例

図5.Σ-Factory活用例

  • EAM(設備資産管理):Enterprise Asset Management

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