サーボモータ自体が”センサ”の役割となって、データの収集・視える化、そして、蓄積・解析を一括して行うソフトウェアツール「YASKAWA Cockpit」を介すことで、工程ごとに装置や産業用ロボットが稼働している速度・温度・トルク値・時間・圧力・通信品質・外乱といった時系列になったプロセスデータを生成し、機器の状態を監視することができます。生産現場で一つのラインとなると何百種類の異なるデータとなりますが、それらのセンシングデータこそが製造業のIoT対応を支えるビッグデータといえます。

生産現場でIoT化を進める際には、設備や装置から検出されるビッグデータの種類や量を向上させることによって稼働状況が把握しやすくなったり、異常時の要因が特定しやすくなったりします。当社のマシンコントローラ「MP3000シリーズ」は、備わっている時系列データで記録するデータロギング機能によって、マイクロ秒 (100万分の1秒)単位でのタイムスタンプが可能です。更に装置ごとの時間軸を合わせることで、ラインが意図せず止まってしまった際に、どの装置のどの工程で問題があったかを特定することができます。

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