三菱ふそう IoT・機械学習を活用した川崎製作所構内搬送車両の稼働最適化に着手
2024/07/2413:10配信
- 三次元加速度センサーを活用し、構内搬送車両の稼働率を定量的に分析
- 分析結果を川崎製作所内における構内搬送車両数の最適化に活用
- 最適化により、業務効率化と車両レンタル費用・メンテナンスコストを削減
三菱ふそうトラック・バス株式会社（本社：神奈川県川崎市、代表取締役社長・CEO：カール・デッペン、以下 MFTBC）は､IoT(モノのインターネット)および機械学習による高度分析を活用し、川崎製作所における構内搬送車両の稼働最適化に着手しました。
川崎製作所の構内搬送車両(フォークリフト)
トラック車両や産業用エンジンを製造する川崎製作所では、フォークリフトやターレトラックなどの構内搬送車両がおよそ300台稼働しています。今回の取り組みでは、そのうち部品の搬送に用いる約200台を対象に、稼働最適化を進めています。
これらの車両は、運転手を固定しておらず、日々の状況に応じて流動的に使用されています。輸送が頻繁に行われる場所に配備された車両はほぼ休みなく稼働しており、運転手に対して車両の数が不足し、運転手に待機時間が発生してしまう場合があります。一方、輸送の頻度が低い工程の車両には、限られた時間しか稼働しないものもあります。
MFTBCは今回の取り組みによって、工場内の搬送車両の最適な配置を見出し、「必要な場所に必要な数の車両が必ずある」という環境を作り出すことで、工場内物流の業務効率化を図ります。本取り組みによって、運転手の待機時間削減による業務効率化と、車両レンタル費用およびメンテナンスコストの削減が期待できます。
この取り組みでは、対象の車両にIoT端末(三次元加速度センサー)を装着し、日々の業務での稼働状況を定量的に分析します。端末はサン電子株式会社(本社：愛知県名古屋市、代表取締役社長：内海龍輔)の「おくだけセンサー」を使用します。約200台という大規模な分析を行う上で、搬送車両の業務に影響を及ぼさず、必要な粒度・量のデータを収集できることから「おくだけセンサー」を採用しました。データは左右・前後・上下の3方向で収集され、機械学習のアルゴリズムによって稼働率を分析します。
フォークリフト稼働率の可視化のイメージ(緑部が稼働を意味する)
MFTBCでは2024年3月より段階的に稼働データの収集を行っています。収集したデータの比較・分析を行った後、最適な車両の配置を検討し、数か月をかけて最適な配置での稼働を始める予定です。
MFTBCは今後も生産工程のデジタル化の取り組みを進め、IoTの活用やDX(デジタルトランスフォーメーション)によって、製造現場の業務効率の最大化を目指します。
最終更新：2024/07/2413:17
