日清製粉、Microsoft Fabricで工場データ活用を拡大
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出典: https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26328-nisshin-flour-milling-microsoft-fabric
Microsoft Fabric Real-Time IntelligenceがIoTセンサーとPLCの生産・品質データをリアルタイムで収集・即時処理し、Power BIのダッシュボードと工場内サイネージへ可視化する。高度な専門知識を要したデータ活用の障壁を下げ、部署をまたぐ共有と分析を進めている。
背景
日清製粉は工場のスマート化を進めてきた。製粉工程では、小麦の湿度や硬度の変動に応じてロールやふるいをミクロン単位で調整する必要があり、熟練工「ミラー」の暗黙知や判断への依存があった。2000年代前半からMESで工場内のリアルタイムデータ可視化を行っていたが、本社や他工場との共有は困難だった。
要望・目的
属人化の解消に向け、熟練工のノウハウのデータ化と自動化に取り組んできた。本社と工場、工場間でリアルタイムデータを共有・可視化できる状態を整え、現場担当者を含む利用者がデータを活用できるようにすることが課題となった。複数のデータソースを横断し、意思決定にも使える分析環境が必要だった。
実装・実施内容
2021年後半からAzure IoT Hub、Azure Stream Analytics、Azure Synapse Analytics、Data Factoryなどを組み合わせ、リアルタイムデータの共有・可視化の仕組みを構築した。2023年3月に本社と工場をつなぐリアルタイムデータ基盤が完成した後、2025年7月にMicrosoft Fabric Real-Time Intelligenceを活用した。IoTセンサーやPLCから生産・品質データを収集し、即時処理する構成とした。
AIサービス・システム
Microsoft Fabric Real-Time Intelligenceは、IoTセンサーやPLCから届く生産・品質データをリアルタイムで収集し、即時処理する。処理結果はPower BIのダッシュボードと工場内サイネージで可視化する。FabricにはMESのリアルタイムデータのほか、センサーデータ、生産機器の故障データ、基幹系システムのデータも取り込まれている。熟練工のノウハウは機械学習でデジタル化し、分析・自動化に活用している。
結果・効果
Fabric内でデータの事前集計から分析まで完結し、高度な専門知識を要さずにデータを扱えるようになった。現場担当者が状況を即座に把握でき、生産現場以外にも利用が広がっている。Fabric内では100を超えるダッシュボードを公開し、部署の壁を越えて共有・活用している。Excelへ転記して集計する必要が減り、多角的なデータ分析と、本社レベルの統合レポートに基づく議論が可能になった。