ガラスびん製造工程のIoT化で製造不良を防止、データ駆動型ものづくりを実現
ガラスびん製造工程では職人技に依存した温度管理が課題だった。IoTプラットフォームサービスを導入し、ゴブ落下状態を可視化・監視するGAMシステムを構築。製造不良を防止し、定量データに基づく意思決定を可能にするものづくり体制を実現した。
- 導入企業
- 東洋ガラス株式会社
- 業種
- 製造業
- 規模
- 従業員807名
- 部門
- 生産本部 生産技術部
- 解決した製品
- IoTプラットフォームサービス（kobelcosys.co.jp）
- 導入開始
- 2022年11月
- データ収集から可視化までの構築期間
- 2カ月
- データ基盤構築完了から取材時点までの期間
- 3年目
- 取得従業員数
- 807名
01課題
日ごとに製造製品が異なるため、ガラスの流量や温度が毎日変動する。マシン調整やガラス温度の管理に職人の経験が必要であり、作業者ごとに技能差が生じていた。また、ゴブ遅れなどの製造不良は検査工程で発見されるまで検知できず、早期対応が困難だった。
02やったこと
IoTプラットフォームサービスを導入し、PLC接続やファイル転送で設備データを収集・蓄積する基盤を構築。生産計画と型替実績を紐付けて現在生産している製品とIoTデータを関連付けた。さらに、ゴブの落下状態をラインセンサーカメラで撮影し、落下タイミングを数値化するGAM（Gob Arrival Monitor）を独自開発し、異常を検知する仕組みを実装した。
03成果
現場のオペレーターが装置や樋の状態を迅速に確認・調整でき、製品不良を防止することが可能になった。定量データに基づく意思決定を可能にするものづくり体制が構築された。GAMシステムは同社独自の技術として特許を取得し、予防的な欠点検知AIアルゴリズムの開発も進めている。
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