三菱ふそう、IoT・機械学習を活用した川崎製作所構内搬送車両の稼働最適化に着手。三次元加速度センサーを活用し、構内搬送車両の稼働率を定量的に分析

トラック車両や産業用エンジンを製造する川崎製作所では、フォークリフトやターレトラックなどの構内搬送車両がおよそ300台稼働している。今回の取り組みでは、そのうち部品の搬送に用いる約200台を対象に、稼働最適化が進められている。

これらの車両は、運転手を固定しておらず、日々の状況に応じて流動的に使用されている。輸送が頻繁に行われる場所に配備された車両はほぼ休みなく稼働しており、運転手に対して車両の数が不足し、運転手に待機時間が発生してしまう場合がある。一方、輸送の頻度が低い工程の車両には、限られた時間しか稼働しないものもある。

MFTBCは今回の取り組みによって、工場内の搬送車両の最適な配置を見出し、「必要な場所に必要な数の車両が必ずある」という環境を作り出すことで、工場内物流の業務効率化が図られている。本取り組みによって、運転手の待機時間削減による業務効率化と、車両レンタル費用およびメンテナンスコストの削減が期待されている。

この取り組みでは、対象の車両にIoT端末(三次元加速度センサー)を装着し、日々の業務での稼働状況が定量的に分析される。端末はサン電子の「おくだけセンサー」が使用される。約200台という大規模な分析を行う上で、搬送車両の業務に影響を及ぼさず、必要な粒度・量のデータを収集できることから「おくだけセンサー」が採用された。データは左右・前後・上下の3方向で収集され、機械学習のアルゴリズムによって稼働率が分析される。

MFTBCでは2024年3月より段階的に稼働データの収集が行われている。収集したデータの比較・分析を行った後、最適な車両の配置を検討し、数か月をかけて最適な配置での稼働を始める予定とされている。