「DX」 または 「デジタル化」 はソサエティ5.0の取り組みで、単純に手書き・紙ベース記録を電子データ化ではなく、現場層（「自動記録」「制御の最適化」「管理サポート」「データとコマンドの自動更新」 等 ）から、ビジネス層（「分析データの可視化」「サプライチェーンのコネクティッド」「会社戦略」 等） まで、AZAPAは最上位と最下位の連携こそが 「最適化された製造」 であると定義しています。
「最適化された製造を実行する」ために、
①マクロレベル：工場シミュレーションとバリュードライバーの可視化
②マイクロレベル：エッジにおける制御最適化ロジック
の2軸で取り組んでいる。
①マクロレベル：工場シミュレーションとバリュードライバーの可視化
モデルベース開発の特性を活用した製造DX で 「価値設計⇒目標⇒現状⇒予測⇒最適アクション準備⇒実装」を実現
可能なシステムを目指して、AZAPAがモデルベース製造DXシミュレータを開発している。
各企業・工場・作業は特長を持ち、標準化が難しいことを理解した上で、パーソナライズ可能なライブラリーモデルを開発して
ビルディングブロック形で各工場のパーソナライズモデル化を可能なシステムを目指して開発している。
構築した工場のパーソナライズモデルを活用し、AZAPAは以下の3つのステップで現場の最適化アプローチを協力工場と共に展開します。
STEP1. データ収集：現場のリアルな稼働データをデジタル上に抽出・再現します。
STEP2. 製造シーン分析：収集したデータを基に、ボトルネックや非効率な要因を特定します。
STEP3. パラメータ・行動の最適化：機器の制御から運搬のロジックまで、最も効率的なアクションを導き出します。
②マイクロレベル: エッジにおける制御最適化ロジック
工場シミュレターは 「スケジュール」、「物流」 の最適化を支援できるが、工場のプロセスもリーン開発のコンセプトでプロセスの最適化も必要不可欠であると捉え、「作業最適検討アルゴリズム」の活用を開発している。
この 「作業最適検討アルゴリズム」 は 入力として 「最適」 を数式化の定義して、その数式による機械学習で最適解を探索する。現在、AZAPA では 6軸ロボットアームの「動作時間」と「使用エネルギー」を軸として、このアルゴリズムを検討しています。
新たな最適実装向けて
シミュレータ軸のTotal Managementとリーン開発軸のCustomizable Optimal Control でAZAPAは未来の製造業ため Magician なりにビジョンも持ち実現させる第一歩目を踏み込んでいる。
