ITで設備を制御する

ITで設備を制御する～クラウドコントロールドファクトリーに向けて～
工場のデータを収集する取り組みの紹介と、工場設備にデータを書き込む挑戦についてのお話です。

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2. 2025/10/22 クラスメソッド株式会社 製造業ビジネステクノロジー部 水島 達哉 関西製造業祭り ITで設備を制御する ～クラウドコントロールドファクトリーに向けて～
3. 目次 3 1. 工場のデータを活用するシステム  OTとIT  PLC Data To Cloud 2. 背景・検討  障壁となる事柄  技術的に可能か検証 3. 実際にやってみる  ゲートウェイPCよりPLCへの書き込みを行った事例 4. 未来に向けて  ITで設備を制御する
4. 1. 工場のデータを活用するシステム：OTとIT 4 Operational Technology 制御・運用技術  利用シーン：製造業・インフラ  ライフサイクル：10年以上  セキュリティ：寛容・物理的  接続性：限定的・内部的  優先順位：可用性 ＞ 完全性 ＞ 機密性  保護対象：安全・設備・操業  プロトコル：Ethernet TCP, UDP OPC-UA 独自プロトコル Information Technology 情報通信技術  利用シーン：全業種・一般消費者  ライフサイクル：3～5年  セキュリティ：厳密・論理的  接続性：網羅的・外部的  優先順位：機密性 ＞ 完全性 ＞ 可用性  保護対象：データ  プロトコル：Ethernet TCP HTTPS 汎用プロトコル
5. 1. 工場のデータを活用するシステム：OTとIT 5 工場ネットワーク(OT) 社内ネットワーク(IT) クラウドサービス 閉じたネットワーク 設備の独自プロトコル 手動で構築されることが多い 遅延が許容されない 情報部門により管理された ネットワーク インターネット接続 インターネット・VPN・専用 線を経由して接続可能 基本的に暗号化された接続
6. 1. 工場のデータを活用するシステム：OTとIT 6 工場ネットワーク(OT) 社内ネットワーク(IT) クラウドサービス 閉じたネットワーク 設備の独自プロトコル 手動で構築されることが多い 遅延が許容されない 情報部門により管理された ネットワーク インターネット接続 インターネット・VPN・専用 線を経由して接続可能 基本的に暗号化された接続 ネットワーク的にもプロトコル的にも、直接はつながらない
7. 1. 工場のデータを活用するシステム：OTとIT 7 工場ネットワーク(OT) 社内ネットワーク(IT) クラウドサービス 閉じたネットワーク 設備の独自プロトコル 手動で構築されることが多い 遅延が許容されない 情報部門により管理された ネットワーク インターネット接続 インターネット・VPN・専用 線を経由して接続可能 基本的に暗号化された接続 ゲートウェイ 社内ネットワーク経由のインターネット接続
8. 1. 工場のデータを活用するシステム：OTとIT 8 工場ネットワーク(OT) 社内ネットワーク(IT) クラウドサービス 閉じたネットワーク 設備の独自プロトコル 手動で構築されることが多い 遅延が許容されない 情報部門により管理された ネットワーク インターネット接続 インターネット・VPN・専用 線を経由して接続可能 基本的に暗号化された接続 ゲートウェイ Mobile / FTTH
9. 1. 工場のデータを活用するシステム：OTとIT 9 工場ネットワーク(OT) 社内ネットワーク(IT) クラウドサービス 閉じたネットワーク 設備の独自プロトコル 手動で構築されることが多い 遅延が許容されない 情報部門により管理された ネットワーク インターネット接続 インターネット・VPN・専用 線を経由して接続可能 基本的に暗号化された接続 ゲートウェイ VPN
10. 1. 工場のデータを活用するシステム：OTとIT 10  現時点では、多くの場合…（例外はあります）  工場ネットワークとクラウドは直接つながらない  クラウド上にゲートウェイを置く場合、留意事項が多い  工場ネットワークにゲートウェイを接続する方法に優位性がある  回線品質が低くてもデータ損失が少ない  ネットワーク要件がシビアな設備機器にも対応できる
11. 1. 工場のデータを活用するシステム：OTとIT 11  セキュリティ面では  ゲートウェイからクラウドへはTLSなどで暗号化通信する  傍受や改ざんへの耐性はある程度高いレ ベルで 担保される  ゲートウェイは Fire wallで 必要な通信のみ許可する  工場ネットワークの設備の多くはノー ガードであることを 念頭に
12. 1. 工場のデータを活用するシステム：PLC Data To Cloud
13. 1. 工場のデータを活用するシステム：PLC Data To Cloud 13 •PLC Data To Cloud  工場から設備データ 収集を行 うシステム  工場で動 作するゲートウェイとA WSで構 成されている Fa ctor y A WS IoT Green gra ss PLC s Gate wa y Hard ware Hu b Internet A WS Cloud IT OT MQTT s Data Visualization Platform Data Anal yt ics Plat for m Kine sis Data Fireho se S 3 Pr ivate Su bnet Pu bl ic Su bnet V irtual Pr ivate Cloud (VPC ) Internet Gate wa y Aurora Far gate Data Handl in g Glue Red sh ift IoT Core S QS La mbda Cu sto m So ft ware
14. 1. 工場のデータを活用するシステム：PLC Data To Cloud 14 •ゲートウェイ  工場の設備機器からの情報をクラウドに 橋渡しするた めの 装置  工場設備、情報システムと通信するソフトウェア およ びハードウェア Fa ctor y A WS IoT Green gra ss PLC s Gate wa y Hard ware Hu b Internet A WS Cloud IT OT MQTT s Data Visualization Platform Data Anal yt ics Plat for m Kine sis Data Fireho se S 3 Pr ivate Su bnet Pu bl ic Su bnet V irtual Pr ivate Cloud (VPC ) Internet Gate wa y Aurora Far gate Data Handl in g Glue Red sh ift IoT Core S QS La mbda Cu sto m So ft ware
15. 1. 工場のデータを活用するシステム：PLC Data To Cloud 15  たけ びしデ バイスゲートウェイ  多 様な設備に対応  多 数のプロトコルに対応  数種 類の ハードウェアの 他、 ソフトウェア 版も 選択可能  PLC Data To Cloudでは、 Green gra ssを 使用してコンテ ナ 版を 組み込んで 使用している
16. ここから本題に入ります 16
17. 2. 背景・検討：障壁となる事柄 17 •PLC Data To Cloudを 導入されている お客様から 追加の 依頼 •いままでは 「PLCへの書き込みは 絶対にしないでく ださい 」とい う条件で PLCからはデータの 取得のみを行っていた PLC Gateway PC AWS IoT PLC Data To Cloud
18. 2. 背景・検討：障壁となる事柄 18  な ぜPLCに書き込みをしてはいけないか ？  PLCは工場設備の制御を行 うことが本 分  万一、 不用意な書き込みにより制御が 狂うことは許されない  業 界的な製造プロセスの制 約に 従って製造手順を管理している  管理されていない手順で製造機器が操 作されることは許されない  とい うのが、通 常なのですが…
19. 2. 背景・検討：障壁となる事柄 19 •お客様から 追加の 依頼の内容は… •「PLCから 取得した 値から 計算を行い、 結果をPLCに書き込んで ほしい 」 PLC Gateway PC AWS IoT
20. 2. 背景・検討：障壁となる事柄 20 •この 依頼の背景には… •「MESを改 修すれ ば実現できるが、 非常にコストが高い 」 PLC Gateway PC AWS IoT 　 　 MES 生産管理システ ム
21. 2. 背景・検討：技術的に可能か検証 21  当初は、要件の全 貌が 見えて おら ず具体的な 提案が 難しかった  どれくらいの 頻度、どれくらいのレス ポンスを要 求されているのか  行いたい 計算が一 体どのよ うな内容か、 想像もつかない  プロ グラムを書いて実行する ほどのものなら、 Green gra ss上で動 作さ せて、たけ びしD GWとのつな ぎ込みを行 う  比較的 単純な 計算なら、たけ びしD GWの 組み込み機能でも可能  い ずれに せよ 「出来ない 」ことはないは ず！
22. 2. 背景・検討：技術的に可能か検証 22  最終的な要件（ 概要）  目的 量が設定されて おり、 それに 沿い 原料の 計量を行 う  目標量と実際の 計量値の 誤差を 計算する  目標値、 計量値、 計算結果を回 数ごとに 指定されたアドレスに書き込 む  この 処理を バッ チの回 数ぶん 繰り 返す  原料がなくなり バッ チが完 了したら、全ての 値をリセットする
23. 2. 背景・検討：技術的に可能か検証 23  必要となる機能は…  任意の 値の 変化でトリ ガできる  値比較（一 致・ 大・ 小）で 分岐できる  四則演算ができる  任意の時 間の 待機ができる  任意の 値や 取得した 値、アクシ ョン内での 計算結果を 任意のタ グ（ 登録済みのPLCデータ）に書き込みできる  たけ びしD GWのアクシ ョン機能に上 記の全ての機能が 揃っている
24. 2. 背景・検討：技術的に可能か検証 24 •結論：この構 成で 目的は達 成できる PLC Gateway PC AWS IoT 　 　 MES 生産管理システ ム 計算実行
25. 3. 実際にやってみる 25  大まかな 流れは…  手 元の検証 環境（PLC・たけ びしD GW）で一通りの 処理を構築  お客様提供のテストデータを 入れて動 作を 確認  テスト エビデンス 提出  全行程の実行 結果を 記録  本 番環境にたけ びしD GWの設定データを 追加  本 番環境での動 作確認
26. 3. 実際にやってみる 26  要件にそって処理を構築 •計算式を 四則演算のステップに 分解  D GWの 演算機能で行 えるのは、1ステップで1種 類、2つの 値の 演算のみ •カウンタの 値で 分岐し書き込み先を 変更  書き込み先を 変数とすることはできない •アクシ ョン 数が多い場合は 処理を 分割  登録できるアクシ ョンは 64 個まで
27. 3. 実際にやってみる 27 テストを行う •以 前のイ ベントで 展示した 模擬操 作盤  道具を一から 作ると時 間がかかるので、 既存の工 作物を 流用 •運転ボタンを 押すと工程が 進み、 停止ボ タンを 押すと工程を 終了しリセットされ るよ う、ラ ダー およ びイ ベントを構 成 •工程が 進むごとに、 提供されたテスト データが 入力され、書き込みされる 結果 が 想定と一 致するかの 確認を行 う
28. 3. 実際にやってみる 28  テスト 結果を 記録し、 お客様に 共有  テスト 結果の 確認は 問題なく完 了  テスト 環境より設定データを 切り 出して、本 番環境に 挿入  動 作確認 無事、本 番環境での動 作が 確認できました
29. 4. 未来に向けて：ITで設備を制御する 29 •ゲートウェイで お客様作成のプロ グラムを実行することは可能か ？  Green gra ssを利用して、ゲートウェイにプロ グラムをデプロイ可能  たけ びしD GWに対して、 MQTTなどのプロトコルで 入出力可能 PLC Gateway PC AWS IoT オフィスあるいは … どこでも ユー ザー定 義 プロ グラム
30. 4. 未来に向けて：ITで設備を制御する 30 •工場の設備をクラウド経由で直接操 作することは可能か ？  技術的には可能  セキュリティ、安全性、行動基 準など、 配慮することは多い PLC Gateway PC AWS IoT オフィスあるいは … どこでも
31. 4. 未来に向けて：ITで設備を制御する 31  PLCへの書き込み、つまり外部IT機器から工場を制御することは…  顧客の事情や要件によっては、要 望される・許可される可能性がある  今回は GWソフトウェア内での 計算実行でしたが、 将来的には…  Gate wa yPC上で 任意のプロ グラムを実行して 処理を行 う  クラウド 側から 指令を 送って制御する といったことも、技術的には可能  技術的には可能なこと だが、制 約も多い  一 歩進ん だス マートフ ァクトリーを 目指して、 今何ができるか ？