IoT技術の進化により、工場の設備から収集されるデータは飛躍的に増えました。温度、振動、電流、位置、圧力など、あらゆるセンサーデータがリアルタイムで取得できるようになっています。
このようなデータを“見える化”するだけでなく、“設備の制御”と連動させることで、予兆保全や自律制御を実現するのが「リアルタイム設備制御」の世界です。
本記事では、初心者にもわかりやすく、その仕組みと実装例をご紹介します。
リアルタイム設備制御とは？
リアルタイム設備制御とは、IoTセンサから得たデータを即座に処理し、その結果に応じて設備の動作を自動的に制御する仕組みです。
例：
- モーターの異常振動を検知 → 自動停止 → 保全チームへ通知
- 加熱工程の温度が閾値超過 → 冷却ファン自動起動
- ワークの搬送位置ズレ → コンベアの再調整
こうした即時反応ができることで、トラブルを未然に防ぎ、生産性と品質を両立できます。
主な構成要素
リアルタイム設備制御には、以下のような構成が必要です。
- IoTセンサー（温度・振動・電流・位置など）
- エッジデバイス（Raspberry Piや産業用PCなど）
- データ収集プラットフォーム（Node-RED、Kepwareなど）
- 制御機器（PLCやモータードライバ、アクチュエーター）
- 通信方式（MQTT、Modbus、OPC UAなど）
エッジデバイス上での「しきい値判定」「傾向変化の検出」などのロジックが、リアルタイム制御の中核となります。
実装例①：射出成形機の温度管理
あるプラスチック工場では、ヒーター温度の上昇が異常成形の原因となっていました。そこで以下のような実装を行いました。
- 各ヒーター部に温度センサーを設置（1秒間隔でデータ取得）
- 設定温度＋10℃を超えた時点で、自動で冷却ファンON
- 冷却後、正常温度に戻れば自動でOFF
- しきい値超過時にはSCADAシステムにログ記録＋アラート通知
これにより、成形不良率が30％削減。しかも、作業員が常時監視する必要もなくなりました。
実装例②：AGV（自動搬送車）の走行異常検知
構内を走行するAGVに加速度・傾斜センサを搭載し、「揺れ」や「傾き」の異常を検出。以下のような制御を組みました。
- 許容振動値を超えた場合、自動減速
- 傾斜角度が一定以上ならその場停止
- 異常時には管理システムに自動メール送信
センサーデータはクラウドにも送信され、過去データと比較して「経路異常」も特定できるようになりました。
リアルタイム性を保つための工夫
- エッジ処理の活用：すべてをクラウドで処理せず、制御はローカルで行う
- 通信遅延の最小化：有線または低遅延のプロトコル（MQTTなど）を使用
- 処理軽量化：シンプルなロジックにし、反応速度を確保
- 優先順位の設定：緊急制御と通常監視は分離して設計する
リアルタイム設備制御は、秒単位での判断が求められるため、通信インフラや制御設計にも工夫が必要です。
今後の展望：AIとの組み合わせで進化
将来的には、AIによる異常予兆検知を組み合わせ、より高度な判断が可能になります。
- AIモデルで「正常データ」を学習
- IoTセンサデータとの乖離をリアルタイムで判断
- 必要に応じて制御系にフィードバック
これにより、単なる「閾値判断」から「傾向判断」へと進化し、さらなる予防保全が実現します。
まとめ：センサーは“見る”、制御は“動かす”
IoTセンサーで現場の“状態”を把握するだけでは不十分です。
その先にある「制御」まで連動させてこそ、本当の自動化が成立します。
リアルタイム設備制御は、現場の自律性を高め、人的対応を減らし、安定稼働を実現するカギです。
“気づく”だけでなく“即動ける”工場づくりへ、今こそ踏み出すタイミングです。
