スマートファクトリーのリアルタイム制御とは？
IoT・AI活用の最前線

スマートファクトリーでは、設備やセンサから得られるデータをもとに、生産ラインを即座に調整する仕組みが求められています。この仕組みの中核を担うのがリアルタイム制御です。もしリアルタイム制御の精度や応答速度が十分でなければ、品質のばらつきや設備の停止といった問題に直結します。

リアルタイム制御の実現には、通信技術やAI手法の選定と、導入時の判断基準の整理がポイントです。本記事では、産業用イーサネットやTSN、エッジコンピューティングなどの技術要素から、企業の具体的な取り組みまでを順を追って解説します。

リアルタイム制御の基本概念

リアルタイム制御とは、あらかじめ定められた時間の制約の中で、確実にデータの送受信と処理を完了させる制御方式です。一般的なデータ通信では「できるだけ早く届けばよい」という考え方ですが、製造現場の制御では「決められた時間内に必ず届く」ことが前提になります。

PLCはこの代表的な装置で、高温・低温・振動といった過酷な環境下でも動作し、信頼性の高い通信を介して産業用オートメーションシステムの各部に高精度かつ確定的なリアルタイム制御を提供します（参照*1）。ここでいう「確定的」とは、通信の遅延時間がばらつかず一定の範囲に収まることを意味します。サーボモータの位置決めやロボットアームの動作など、ミリ秒単位の遅れが品質不良や事故につながる工程では、この確定性がなければ制御そのものが成立しません。

製造現場で求められる理由

製造業では生産設備の稼働状況をリアルタイムに把握し、異常があれば即座に対処することが欠かせません。国内外の工場を遠隔監視し、どこで何が起きているかを可視化するとともに、ロボットや自動判別システムの導入によって現場の自動化を進める取り組みが広がっています（参照*2）。

IIoT（産業用IoT）による機械とデバイスの接続は、トレンドからビジネスの標準的な手法へ移行しています。リアルタイムデータの監視によって最適化された運用を実現するこの考え方は、インダストリー4.0やスマート製造とも呼ばれます（参照*3）。製造現場でリアルタイム制御が求められるのは、単に速さの問題ではなく、品質・稼働率・安全性のすべてに影響するためです。導入を検討する際には、自社のどの工程に確定的な制御が必要かを棚卸しする作業から始めることになります。

センサデータ収集とフィードバック制御

リアルタイム制御の精度を高めるうえで、IoTセンサからのデータ収集とフィードバック制御の組み合わせが基本的な手法となります。三菱電機のMELIPCラインの旗艦コンピュータMI5000は、リアルタイム機器制御と高速データ収集・処理・診断・フィードバックを1台の機械に統合し、工場の床面積を節約しながらIIoTシステム構築のコストを削減します。開発にあたっては、リアルタイム制御と実証済みの分析・診断アプリケーションを柔軟に統合できるプラットフォームが必要とされました（参照*8）。

センサデータの収集からフィードバック制御までを1つの機器で完結させる構成は、配線や設置スペースの制約が厳しい現場で有効です。導入を検討する際は、既存のセンサ群との接続方式とデータ形式の互換性を事前に確認しておく作業が必要です。

条件ベース生産制御とAI最適化

スマートファクトリーにおけるリアルタイム制御の高度な応用として、条件ベースの生産制御があります。米国国立標準技術研究所（NIST）は、スマート製造における条件ベースのリアルタイム生産制御を提示しました。この手法は、生産システムの状態を自動的に評価し、スマート製品や部品の処理経路を動的に設定することでシステム性能を向上させます。機械の劣化状態は離散状態として定義され、マルコフ連鎖としてモデル化されます（参照*9）。

インダストリー4.0の実現技術であるIIoT、AI、デジタルツインは、この10年間で十分な技術成熟度に到達したことが明らかになっています。これらの技術は、より俊敏でモジュール化された効率的な運用を可能にします（参照*10）。条件ベース制御の導入を検討する場合は、まず設備ごとの劣化パターンを定量的に記録し、モデル化に必要なデータ量を見積もることが最初のステップになります。

プロトコル選定と相互運用性

リアルタイム制御を導入する際、最初に直面する判断が通信プロトコルの選定です。産業用イーサネットには複数のプロトコルが存在し、それぞれ対応するデバイスやベンダーが異なります。異なるメーカの機器を混在させる環境では、相互運用性の確保が最も手間のかかる工程です。

IIC（Industrial Internet Consortium）のテストベッドでは、IEEE 802.1 TSNに基づく単一のネットワーク上で、OPC Pub/SubおよびCIPなどの重要なトラフィックとベストエフォートのトラフィックを組み合わせ、リアルタイム能力とベンダー間の相互運用性を実証する取り組みが行われました。あわせて、TSNのセキュリティ上の価値を評価し、初期TSN機能の安全性についてフィードバックを提供することも目的としています（参照*11）。TSNはリソース管理や可視化のツールも提供しており、デバイスの提供元がネットワーク要件に応じて機能を組み込める設計です（参照*4）。プロトコル選定では、自社で使用するベンダーの対応状況を一覧化し、テストベッドの検証結果と照合する作業が有効です。

セキュリティとサイバーリスク

リアルタイム制御をネットワーク経由で行う以上、サイバー攻撃への備えは避けて通れません。制御系ネットワークが外部と接続される場面が増えるほど、攻撃の侵入経路も広がります。

独立行政法人情報処理推進機構（IPA）は、サイバー攻撃に関する重大な事案が生じた際に原因究明調査を行う体制を設立しました。この事故調査は再発防止を目的としており、調査結果を踏まえてサイバーセキュリティ水準の向上を図るための対策、たとえばガイドラインの見直しなどを講じることが期待されています（参照*12）。リアルタイム制御の導入時には、制御系と情報系の境界にどのような防御策を設けるかを設計段階で定義し、運用後も定期的に見直す体制を構築することが実務上の要件となります。

三菱電機MELIPCのエッジ制御統合

三菱電機は、工場自動化における基本的な制御性能を実現するために、コンピュータの制御プラットフォームとしてVxWorksリアルタイムOSを採用しました。VxWorksはMI5000にリアルタイム機器制御とエッジコンピューティングの両方を1つの構成として提供します。高速CPU性能と高いリアルタイム性能を組み合わせることで、IoTデバイスからデータを収集しリアルタイムで管理でき、エッジコンピューティングのアプリケーションがデータ分析を迅速に処理します（参照*8）。

この事例が示すのは、リアルタイム制御とデータ分析を1台の機器に統合することで、設備点数と導入コストの両方を抑えられるという点です。エッジ制御の導入を検討する場合は、対象工程で必要なリアルタイム性能の水準と、分析処理に求められる計算能力を並行して見積もる作業が求められます。

TSN導入による工場ネットワーク刷新

産業機械の大手メーカでは、TSN技術を活用してCNCマシン（コンピュータ数値制御工作機械）の複数アプリケーションを統合・最適化した事例があります。TSNを導入することで、リモートI/Oカメラとマシンビジョンカメラのシームレスな統合が可能になり、正確なデータ伝送の確保とメンテナンス作業の削減を実現しました。このネットワーク刷新により、マシン制御のための確定的な通信と拡張性の向上が達成されています（参照*4）。

また、ルネサス エレクトロニクスは、産業ネットワーク対応MPU「RZ/T」および「RZ/N」シリーズ向けに、PROFINET IRTおよびPROFIdriveの認証済みソフトウェアスタックの提供を開始しました。第一弾として、サーボモータ制御アプリケーション向けの「RZ/T2M」と、リモートI/O機器や産業用イーサネットゲートウェイ向けの「RZ/N2L」に対応しています（参照*6）。TSNやPROFINET IRTによるネットワーク刷新を検討する際には、既存のフィールドデバイスが新しいプロトコルに対応できるかどうかを1台ずつ確認する作業が出発点となります。

スマートファクトリーにおけるリアルタイム制御は、通信プロトコル、エッジコンピューティング、AI活用、セキュリティといった複数の要素が密接に絡み合う領域です。Webやカタログの情報だけでは、自社の工程に最適な組み合わせを判断しにくい分野でもあります。

展示会は、これらの技術を横断的に比較しながら、導入後の運用イメージまで確認できる場です。自社の製品や技術がスマートファクトリー分野でどのように評価されるかを確かめたい方は、出展募集資料をご覧ください。

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