m-FLIP

工作機械や産業ロボットをネットワークで結び、工場データを活用できます。

稼働状況の見える化や異常予兆を設備単位で進めやすく、既存設備との接続も広げやすいです。

設備をつなぐ基盤が中心のため、設備停止要因や作業者情報を改善レポートまで落とし込むには別途の設計が必要です。

非稼動要因とヒト時間を結びつけた改善活動までは標準でカバーせず、その部分は運用側で組み立てることになります。

既存設備にセンサーを取り付けて稼働状況を把握できます。

停止時間や要因を集めて製造現場の改善活動に使いやすく、短い導入で始めやすいです。

後付けセンサーでの稼働把握が軸のため、PLCや作業者の投入時間まで取り込んで稼動率改善へ踏み込むと取得できるデータに差が出ます。

設備データと人の時間を合わせた分析は範囲外で、踏み込んだ改善には別の仕組みを足す必要があります。

3色灯を後付けで読み取り、設備の稼働状況をまとめて監視できます。

稼働率グラフやガントチャートを標準で使え、停止状態を現場で見やすくできます。

3色灯の信号を読み取る方式のため、非稼動要因や作業者の投入時間まで改善材料に使うには取得範囲が狭くなります。

停止の有無は追えても要因の深掘りまでは届きにくく、原因分析は別途の手当てが要ります。

後付けセンサーで生産個数や停止時間やサイクルタイムを計測できます。

クラウド経由で製造ラインをリアルタイムに監視でき、既存設備にも導入しやすいです。

ラインの遠隔監視が主目的のため、作業者情報まで含めて稼動率向上の改善支援を進めると運用設計の手間が増えます。

計測したデータを現場改善の打ち手につなぐ仕組みは含まず、活用の段取りは自社で整える前提になります。