日清製粉がMicrosoft Fabricでデータ活用を拡大
元記事公開日: -
出典: https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26328-nisshin-flour-milling-microsoft-fabric
日清製粉は、IoTセンサーやPLCから集めた生産・品質データをMicrosoft Fabric Real-Time Intelligenceで即時処理し、Power BIのダッシュボードや工場サイネージで可視化している。熟練工のノウハウは機械学習でデジタル化し、分析・自動化に活用する。高度な専門知識が不要になり、100を超えるダッシュボードが部署を超えて共有されている。
背景
日清製粉は日本最大の製粉メーカーとして国内外で多品種・高品質の小麦粉を生産し、2022年に「日清製粉グループ中期経営計画2026」を策定してデジタル活用を成長の柱に位置づけた。製粉工程は小麦の湿度・硬度に応じたミクロン単位の調整が必要で、伝統的に「ミラー」と呼ばれる熟練工の暗黙知に依存していた。工場には2000年代前半からMESが入り現場のリアルタイム可視化は実現していたが、データは工場内に閉じ本社や他工場との共有が難しかった。2021年後半からAzure IoT Hub、Azure Stream Analytics、Azure Synapse Analytics、Data Factoryなどを組み合わせた共有・可視化の仕組みを構築し、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。
要望・目的
工場スマート化の一環として、属人化の解消に向けたノウハウのデータ化や自動化が進められてきた。一方で完成したAzure基盤は自由度が高い反面、リアルタイム分析に高度な専門性が求められ、生産現場の担当者がデータ活用するハードルが高く、活用の裾野が広がりにくい状況だった。高度な専門知識がなくてもリアルタイムデータを扱いやすくし、現場から本社までデータ活用を広げることが求められた。
実装・実施内容
課題解決のため、マイクロソフトがMicrosoft Fabric Real-Time Intelligenceの導入を提案した。その内容を踏まえ、2025年7月にはFabric Real-Time Intelligenceの活用が行われている。IoTセンサーやPLCから生産・品質データをリアルタイム収集し、Fabric Real-Time Intelligenceで即時処理する。処理結果はPower BIのダッシュボードや工場内サイネージで可視化し、現場担当者が状況を把握できるようにしている。MESのリアルタイムデータに加え、各種センサー、生産機器の故障、基幹系などの多岐にわたるデータをFabricに取り込む構成としている。
AIサービス・システム
中核はMicrosoft Fabric Real-Time Intelligenceによる生産・品質データの即時処理である。熟練工（ミラー）のノウハウは機械学習でデジタル化し、分析・自動化に活用する取り組みも進めている。Fabric NotebookとPower BIの連携により、機械学習を用いた高度な分析が行いやすくなった。データの事前集計から分析までをFabric内で完結できるため、高度な専門知識を前提としない運用が可能になった。
結果・効果
高度な専門知識がなくてもリアルタイムデータを活用できるようになり、工場の現場担当者に加え他部署でもFabricの利用が進んだ。Fabric内では100を超えるダッシュボードが公開され、部署の壁を超えて共有・活用されている。時間を要していた集計作業は内製で自動化され、他データを使う際にExcelへ転記して集計する必要がなくなった。複数ソースを横断した多角的分析が容易になり、本社の意思決定では統合レポートに基づく議論が可能になった。機械学習に関する社内対応力も向上し、収集から可視化までをFabric内で完結できるため全社横展開が行いやすくなった。今後はあらゆるデータをFabricに集約してデータ活用を全社に広げ、生成AIなどの活用も広げていく方針である。