FAQ

MES（Manufacturing Execution System：製造実行システム）は、ERPが策定する生産計画と、PLCや制御装置などが動く製造現場の間に位置し、「製造実行の中核」を担うシステムです。
生産資源の管理や工程の進捗確認、設備状態のリアルタイム監視、品質データの管理・分析、設備保全など、製造現場のさまざまな活動を支援します。

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ERPとMESでは、管理する役割と情報の粒度が異なります。
ERPは長期的な経営計画や財務、サプライチェーン計画などを扱い、「何をどれだけ作るか」という計画を担います。一方、MESは生産実行の管理・監視・最適化や実績収集を行い、「どのように実行するか」を管理します。
スマートファクトリーの実現においても、ERPが「計画」、MESが「実行」を担う補完関係となり、代替とはなり得ません。

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MESの代表的な効果として、製造コストの改善、製造リードタイムの短縮、品質の向上・安定化、顧客満足度の向上などがあります。
設備や材料、作業員などの状況をデータとして把握することで、手待ちや手戻り、不良などのムダを発見し、改善につなげることができます。

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MESの標準11機能は、MESA Internationalが定義したMESの中心的な機能です。
具体的には、「資源の割り当てとステータス管理」「作業のスケジューリング」「製造指示のディスパッチ」「文書管理」「データ収集」「労務管理」「品質管理」「プロセス管理」「保守・保全管理」「製品の追跡と体系管理」「パフォーマンス分析」の11機能です。

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MESパッケージを検討する際は、製品名や機能数だけで判断するのではなく、自社に必要な機能を見極めることが重要です。
記事ではMES機能を「実行・指示」「データ収集・管理」「追跡・分析」「連携・基盤」という領域に整理しています。また、スモールスタートや部分導入（コンポーザブル導入）も導入戦略として取り上げています。

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まず、自社がどの領域を重視するのかを整理します。
たとえば、作業指示やスケジューリングを重視する「実行・指示系」、実績収集や品質管理を重視する「データ収集・管理系」、トレーサビリティや分析を重視する「追跡・分析系」、ERP・SCADA・PLCなどとの接続を重視する「連携・基盤系」といった観点があります。
現場の手間が増えないか、不要な機能まで含まれたオーバースペックになっていないかという点も確認が必要です。

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コンポーザブルMESは、すべての機能が密接に結び付いた一枚岩のシステムではなく、独立した機能を組み合わせて構成する考え方です。
必要な機能からスモールスタートし、環境の変化に合わせて機能を追加・変更していくことができます。ノーコード／ローコードツールなどと連携しながら改善していくことも想定されています。

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MESのクラウド化が進む背景には、IoTセンサーなどから収集される大量のデータ処理、高度な分析、複数拠点のデータ活用など、従来のオンプレミス環境では到底処理しきれない計算リソースへの需要の高まりがあります。
クラウド技術を活用することで、PaaSやクラウドファンクションなどを利用した機能構築や、マイクロサービス化も行いやすくなります。
一方で設備制御を行う場合には、システム構成を確認し、設備制御をどこまで行うかを事前に決める必要があります。

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スマートファクトリーとは、従来の「決められた動作を正確に繰り返す」自動化工場とは異なり、蓄積データを分析して可視化・予測・判断支援を行い、継続的にプロセスを改善（カイゼン）し続ける工場を指します。「データ」「テクノロジー」「プロセス」「人」「セキュリティ」の5つの要素で構成され、最終的にはシステム自らが自己修正・自己最適化していくことが到達点とされています。

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個別に導入したIoTツールやAIはデータ形式がバラバラで「サイロ化」し、工場全体の最適化につながりません。またERPは「日・週・月」単位かつ金額・数量ベースの管理にとどまり、MESが扱う「秒単位」かつ「物理的な状態・品質特性」のデータとは代替関係になりません。業務プロセスに組み込まれた形でデータを統一的に集約できるのはMESだけであり、現場とシステムをつなぐ「OS的な存在」として不可欠だからです。

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IoTプラットフォームとは、工場や現場に設置されたセンサーや機器からデータを収集し、管理・分析・制御するためのシステム基盤です。
デバイス管理、データ収集・蓄積・可視化、リアルタイム分析・アラート、遠隔制御、他システムとの連携などの役割があります。

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オンプレミス型は自社内にサーバーを設置する方式で、カスタマイズ性が高く、自社のセキュリティポリシーに沿った運用ができます。
クラウド型は初期投資を抑えやすく、スピーディーな導入や柔軟な拡張が可能です。
自社の要件や運用体制に合わせて選択する必要があります。

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IoTゲートウェイは、PLCやセンサー、計測器などの現場機器からデータを集め、クラウドや社内サーバーなどの上位システムへ中継する機器です。
単にデータを中継するだけでなく、通信プロトコルの変換、データのフィルタリングや集計、通信が途切れた場合のデータ蓄積なども行います。

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PLCは設備を制御するための機器です。I/Oから信号を読み取り、制御ロジックに従って設備を動かします。
IoTゲートウェイは、PLCやセンサーからデータを取得して必要に応じて変換・蓄積し、サーバーやクラウドなどへ送る役割を担います。
PLCが「設備制御」を主目的とするのに対し、IoTゲートウェイは「データ収集と橋渡し」を主目的としています。

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PLC（プログラマブル・ロジック・コントローラ）は、製造現場で機械や設備をプログラムに基づいて制御するための装置です。
センサーやスイッチなどから信号を受け取る「入力」、制御プログラムに基づいて判断する「演算・判断」、モーターやバルブなどへ信号を送る「出力」という流れで設備を制御します。

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PCはネットワーク通信や画面表示、データ処理などの汎用的な情報処理を得意としています。
一方PLCは設備制御を最優先として設計されており、処理の確実性やリアルタイム性、長期間にわたる安定稼働が重視されています。

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PLCは設備が安定稼働することを最優先に設計されており、通信規格の標準化が前提とされてきませんでした。そのため、設備更新のたびにその時点で最適なPLCが選定され、同一工場内でもメーカーや世代の異なるPLCが混在しがちです。各社が独自の通信プロトコルを採用し、古い機種では仕様自体が非公開のケースもあるため、そのままでは上位システムに接続して共通形式でデータを扱うことができず、設備ごとにデータが分断されてしまいます。

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PLCやCNCが通信機能を持っている場合は、その通信機能を利用できます。
そのほか、RS-232Cなどのシリアル通信を利用する方法や、通信機能を持たない古い設備に後付けセンサーを設置する方法などがあります。

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設備の状態によっては、後付けセンサーによってデータを取得できます。
記事では、積層信号灯の点灯状態を光センサーで読み取り「稼働・停止・異常」を取得する方法や、モーターの電源線にクランプ式電流センサーを取り付けて負荷状況などを取得する方法を紹介しています。

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取得できるデータやツールを先に決めるのではなく、「何のために、どの程度の精度でデータが必要なのか」という目的の整理や、継続的な運用を前提とした設計が重要です。
記事では、現場主導で変更・運用できるかという点や、データ収集から蓄積・可視化まで一体で設計できているかなど、5つの判断ポイントを整理しています。

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通信方式は、現場側（OT）と上位システム側（IT）を分けて考えることが基本です。
現場側ではEtherNet/IP、PROFINET、Modbus TCP、OPC UA、RS-485など、上位側ではMQTTやHTTPSなどが使われます。
選定時には、リアルタイム性、データ量、ネットワークの制約、保守性などを整理します。

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見える化ダッシュボードでは、生産進捗や設備状態など、工場内に分散している情報を一つの画面へ集約します。
現場と管理者が同じデータを確認することで、「計画通り進んでいるか」「どこでロスが発生しているか」などを把握し、改善行動につなげるための基盤として活用します。

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設備データだけでなく、現場オペレーターが入力する帳票データなどの実績情報を組み合わせることで、より詳しく状況を把握できます。
たとえば、設備から自動取得したデータと、不良理由や段取りなどの作業者入力データを同じ時間軸で組み合わせることもできます。

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ネットワークに直接接続できない古い設備でも、設備の状況に応じたデータ取得方法があります。
記事では、古いPLCの通信方式、接点信号、後付けセンサー、CSVファイルなどを利用してデータを取得する方法を紹介しています。

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特定の1ラインやボトルネックとなっている設備などから始めるスモールスタートを推奨しています。
まず限られた範囲でデータ収集とダッシュボード活用を行い、その後ほかのラインや品質データへ対象を広げていく進め方です。

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設備から信号やカウンタを取得してべき動率をリアルタイムに集計することで、数秒から数分程度の短い停止（チョコ停）の蓄積や、時間ごとのべき動率推移などを確認できます。
標準ピッチと実績を比較することで、「設備は停止していないもののサイクルが遅くなっている」といった性能低下を把握することもできます。

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直行率とは、後工程での手直しや修正を必要とせず、一度で良品として工程を通過した割合を示す指標です。
リアルタイムで把握することで、不良が発生した時刻と設備状態を紐づけたり、工程・作業者・品番など複数の切り口から分析したりできます。

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直行率は「手戻りなしで工程を通過した割合」を示します。
一方、良品率は、投入した原材料や部品に対して最終的に良品となった割合を示し、最終的に出荷できない廃棄品を含めて評価する指標です。

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