特許取得済みのアルゴリズムでオペレータの効率を最大化

以下は、ロックウェル･オートメーションの施設全体にわたる当社の電子アセンブリ作業のスナップショットです。

• 独自の回路基板設計を年間4000件生産
• 1日当たり900万個のコンポーネントを配置
• 1日当たり2千3百万のはんだ接合を形成
• 1日当たり1万4千枚のパネルを生産

当社のツインズバーグの拠点には8つの製造ラインがあります。ツインズバーグは大規模な生産施設で、すべての施設と同様に、生産に影響を与える可能性のある多くのプロセスがあります。試験的に、ステンシル印刷プロセスに焦点を当てることにしました。

プロセスを把握する

ステンシル箔にはレーザエッチングされた開口部があり、その下には回路基板が嵌合されています。次に、スクイージーブレードがステンシルの前面から背面にはんだペーストを押し、はんだペーストで開口部を充填して基板に付着させます。ストロークの最後に、回路基板が転送され、検査されます。次の回路基板は、異なるスクイージーブレードで反対方向に印刷されます。このプロセスの各部分は、パフォーマンスデータを生成します。

見た目以上に複雑

一見単純な製造プロセスはすべてそうですが、隠れた複雑さがあります。まず、ステンシル印刷プロセスは多くの独立変数で複雑です。そのため、サポートスタッフがステンシルやスクイージーの摩耗や性能の低下を検出することが困難になります。特に、その摩耗が肉眼では見えにくい場合はなおさらです。さらに、プロセスの開始とプロセス中の長い一時停止は、ペースト転送の有効性を変更し、工具の長期的な摩耗を分析するのが困難になります。

さらに、薄型または特殊コーティングのステンシルの寿命が異なるため、摩耗と擦り切れが発生するとさらに予測不可能になります。プロセスの各ステップでパフォーマンスデータが生成されますが、サポートスタッフは、IT、OT、エンジニアリングといった膨大な量のデータをリアルタイムで収集して分析することはできません。

サポートスタッフは、機器のリアルタイムのパフォーマンスデータを収集および分析し、機器の異常や損傷を直ちに警告するより良い方法を必要としていました。これは、異常検知アルゴリズムの最適な使用事例であり、印刷検査から数秒後にFactoryTalk® DataMosaix™で計算して表示することができます。

当社のプロジェクトエンジニアとソフトウェアチームは、この課題に対してアルゴリズム的なアプローチを採用しました。ロックウェル･オートメーションが所有する特許取得済みの異常検知アルゴリズムを作成し、ステンシル印刷プロセスの工具をモニタして、パフォーマンスデータをサポートスタッフに送信しました。その後、プラントの作業員が面倒な事後分析を行なわずに異常について即時アラートを受信できるように、アルゴリズムに通知を実装しました。

必要なタグおよびセンサ

まず、エンジニアリングチームは当社のステンシルとスクイージーブレードにRFIDタグを追加し、ガントリが移動する方向を検出するセンサも追加しました。チームはそのデータを収集し、既存のプログラマブル･ロジック･コントローラ(PLC)によってキャプチャされたマシンに入力されたプリント基板のシリアル番号と関連付けました。また、データを対応するステンシルとスクイージーに結び付け、異常、欠陥、はんだペーストの検査に関するパフォーマンスデータを取得しました。

エレガントなデータ収集とコンテキスト化

次に、FactoryTalk DataMosaixに目を向けました。FactoryTalk DataMosaixは、さまざまなソースから大量の生データを取得し、1つのプラットフォームにコンテキスト化して、業務管理チームが使用するアプリケーションに役立つように設計されたSaaSアプリケーションです。

このプロジェクトでFactoryTalk DataMosaixが選択されたのはなぜでしょうか。標準的なBIツールでは、このコンテキスト化をリアルタイムで実行できる能力だけでなく、十分なデータ関係モデリングも提供できませんでした。例えば、Power BIでは、誰かが手動で分析を実行する必要がありました。

ツインズバーグ工場では、この分析は毎月実施されました。FactoryTalk DataMosaixを使用すると、分析をリアルタイムで行なうことができ、このことはプラントの作業員にパフォーマンスの即時異常を通知するために必要です。

さらに、FactoryTalk DataMosaixは、スクイージーブレードとステンシルがプラントフロア内を移動する際に、そのライフサイクル全体を追跡します。通常、ステンシルを1つのラインで使用すると、そのデータが追跡されます。後で戻されて別のラインに入ると、ステンシルの過去の実行時間とパフォーマンスに言及するデータは考慮されず、作業員が潜在的なパフォーマンス問題を見逃す可能性が高まります。

FactoryTalk DataMosaixを使用して、機器の故障リスクを特定したチャートにデータをプロットしました。ロックウェル･オートメーションのソフトウェアアーキテクトであるカイ･リンは次のように述べています。「この分析方法は、ラインの性能を見るための非常に洗練された方法です。ラインが良くなっているか悪くなっているか、これを見ればわかります。」

Teams上でのリアルタイムアラート

最後に、同チームはMicrosoft Teams上にチャネルを構築しました。このチャネルにはプラントの誰もが参加でき、機器の異常や欠陥のリアルタイム通知を受信することができます。アラートはさまざまな方法で生成できます。当社のチームは、Microsoft Teamsを使用することを選択しました。これは、チームが既に使用しているビジネスシステムだからです。

プロセスが以前はどのように機能していたかをご紹介します。はんだペースト検査機が回路基板の問題を検出すると、オペレータは手動でチェックまたはクリーニングする必要があり、判断の遅れや潜在的なエラーにつながっていました。現在では、スクイージーやステンシルなどのツーリング機器の性能をモニタすることで、アルゴリズムはボードの異常に高い故障率のアラートをトリガし、オペレータは問題を迅速に一時停止して調査するように促されています。

実装されたソリューションのおかげで、オペレータは故障の原因となっている機器を迅速に特定できますが、以前は生産環境の性質上、問題の根本原因を特定することは困難でした。

今こそ、ソリューションが機能したかどうかを確認する時です。この工場では、2023年後半にアルゴリズム、FactoryTalk DataMosaix、Microsoft Teamsプロジェクトが稼働し、約70日間データを収集しました。