PLCデータをリアルタイム分析し、目標重量に近づける最適な設定値を継続的に提案。将来の自動反映も見据えた仕組みを構築しました。
粉体の充填では、目標重量に近づけるために風圧、電圧、充填時間、低速へ切り替える閾値など、複数の設定値を細かく調整する必要があります。 しかし、実際の充填結果は設定値だけで決まりません。気温や湿度、粉体の状態、パッカーごとのコンディションなど、現場で直接調整できない要因も重なります。そのため、昨日うまくいった設定が今日も最適とは限らず、担当者が毎日経験を頼りに調整していました。 さらに、生産効率を上げるために充填時間を短くすると、ほかの設定値も連動して見直さなければなりません。人の感覚だけで複数条件の最適な組み合わせを探すことには限界があり、誰も本当の最適値を把握できていない状態が課題となっていました。
各パッカーのPLCから、設定値と実際の充填重量、処理時間などの実績データを取得。稼働直後の結果をその場で分析できる構成としました。
風圧、電圧、充填時間、低速切替の閾値などをまとめて評価し、その時点の設備状態や環境条件に適した設定値を提示します。
重量精度だけでなく、充填時間を短縮した場合にほかの値をどう調整すべきかも分析。生産効率を落とさず、目標重量への近似を目指します。
現在は最適値の提案を中心としつつ、今後は算出した設定値をパッカーへ自動反映できるよう、設備接続まで見据えた設計としました。
熟練者の感覚に頼っていた調整を、実績データに基づく共通の判断へ置き換えられるようになりました。
重量精度だけを追うのではなく、充填時間も含めて調整できるため、品質と処理速度を両立しやすくなりました。
リアルタイム分析と設定値提案の仕組みを整えたことで、今後の自動反映・自動制御へ段階的に移行できる状態を実現しました。
PLCから取得した設定値と実績データをリアルタイムで分析し、目標重量への近さと充填時間の短さを同時に評価します。設備ごとの傾向や環境条件の変化を踏まえ、その時点で有効な設定値の組み合わせを継続的に再計算します。
カ月
対象設備数、PLC仕様、既存データの蓄積状況により異なります。
万円
分析対象のパラメータ数、設備接続範囲、自動反映の有無により異なります。