シン｜AI×エンジニア
@shin_debug_ai
「頼れるのは会社じゃなく自分」に気づいた電気設計エンジニア｜PLC現場5年×AIでアプリ作って業務改善｜暗黙知を言語化して資産化｜副業未経験→1ヶ月10万円｜人生の制御盤を自分で握り直す記録
詳しい経緯はnoteに書いてます👇
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現場でトラブルが出て、
「ここなんですけど」
とコネクタのアップ写真が送られてくることがある。
写真はきれい。
型式も読める。
ピン数も分かる。
でも一番知りたい、
装置のどこにあるのかが分からない。
結局、
「もう少し引いて撮って」
「その右側も」
「どこから来てるケーブル？」
と写真が増えていく。
立上げ中に写真を残すなら、
設備全体。
対象ユニット。
対象機器。
コネクタや端子。
この順番で撮っておくと、数か月後でも位置関係を追える。
配線もコネクタのアップだけではなく、
どこから来て、
どこを通って、
どこへ刺さっているか
が一枚あるだけで全然違う。
PLCの異常コメントも同じ。
「ワークセンサ異常」より、
「搬送2 出口側 ワーク有無センサ」
の方が現場では使える。
トラブル対応で必要なのは、情報をたくさん残すことじゃない。
現物のどこを見ればいいか、迷わない情報を残すこと。
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信頼されるのは、優しい人じゃない。相手や状況で見せ方は変えても、譲らない基準だけは絶対に緩めない人だ。
インターロックも同じで、条件は現場ごとに違っても、「人を守る」という役割だけは絶対に外さない。
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人の状態は、ノイズと同じで、触れていなくても伝わる。
制御盤なら絶縁で防げるが、人間関係はそう簡単に切り離せない。
だから距離は、避けることじゃなく設計だ。
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「原因は完全に特定できていません」と報告するのが怖くて、半日、原因不明のまま現場に張り付いていた時期がある。
真面目な人がメンタルを崩すのは性格ではなく、0か100かでしか自分を評価できない思考の癖にある、という指摘は現場にもそのまま当てはまる。
デバッグは大体、70点の仮説で動き始めて、現物を見ながら精度を上げていく作業。100点になるまで動かない方が、むしろ現場では信頼を落とす。
完璧な原因究明より、今わかる範囲で動く方が信頼される。
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設備の省エネというと、
機器の話ばかり。
高効率モータ。
省エネインバータ。
電動シリンダ。
みたいな機器選定の話になりやすい。
でもPLCを見ていると、機器を替える前に削れそうな電気が結構ある。
ロボットが毎回HOMEまで戻る。
次工程まで数秒なのにサーボはずっとON。
クランプ完了後もモータで押し続ける。
軸を最高速度まで上げて、すぐ急減速する。
全部の軸が停止してから次の軸を動かす。
一つ一つは小さい。
でも設備はそれを一日何百、何千回と繰り返す。
特にサイクル短縮するときに、
「軸速度を10％上げる」
から入るより、
「この待ち、本当に必要？」
を見た方がいい。
干渉しないところまで戻ったら、次の軸を動かす。
必要のないHOME復帰をやめる。
長い待機なら省電力状態へ入れる。
これならサイクルを削りながら、ピーク負荷や機械への負担も増やしにくい。
省エネ設計は、機器選定だけじゃない。
PLCで何回動かすか。
どこまで動かすか。
いつ止めるか。
設備の電気代は、ラダーやロボットプログラムにも書かれている。
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知識は、保存した瞬間に安心して止まる。動かした瞬間に、はじめて自分のものになる。
盤の前でこれができない人は、資料の量ではなく、手を動かした回数が足りないだけだ。
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困りごとを右から左に流すだけの技術者と、そこから商品を作れる技術者は違う。
現場の「ここ使いにくい」を聞くだけなら誰でもできる。それを粗利8割の標準品に翻訳し切るところに、この構造の凄みがある。
自分もFA現場で客先の一言を拾うことはあるけど、大抵は個別対応で終わる。仕組みに変える発想がまだない。
高い給料は、聞く力じゃなく翻訳し切る力への対価。
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「キーエンスは平均年収2000万超えですごい！」と表面だけ語られがちだけど、本質はそこじゃない。
「直販スタイルで現場の生の課題（ニーズ）を死ぬほど吸い上げる」➔「市場にない超高付加価値（粗利8割）の標準商品を企画する」➔「代理店を挟まず超ハイスピードで直販する」という『高収益の完璧な構造』を作り切った経営陣の勝利。
高い給料は、高い付加価値を生み出し続ける仕組みの対価。
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協働ロボットは、置き場所を変えた瞬間、別の安全審査対象になる。
機体の仕様書ではなく、周りの壁との距離が、事故の分類を決めている。
意味もわからずコピーしたラダーで、想定外の動きをした装置の前で固まったことがある。
毎回そう。
そういうときは大体、「わかった顔で通した」一箇所に行き着く。
わからないと言えないのは自信の話じゃなくて、確認を後回しにする癖の話だと思う。
止まって聞いた方が、結局早い。
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わからないことを
わからないと言えるのって
本当に大事だと思う。
知ったかぶりして
中途半端な理解のまま進めると、
後で「実はわかってませんでした」が
一番信頼を失う。
その場では
少し格好悪く感じても、
素直に聞いた方が
結局早く正確に
物事が進む。
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評価は回収するものじゃなくて、置き忘れるものだと思う。振り返ったときにまだそこにあったら儲けもの。
「使わせる」を諦めた会社が、一番早く前に進む。
NECが選んだのは、社員のAI力を鍛えることじゃなく、鍛えなくても回る仕組みを作ることだった。
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8/1、NECが日本の大手企業で初めてＡＩだけの部署を作った。自動化したいことをその部署に投げるスタイルとのこと
このニュースを見てかしこいなとおもったのが、結局社員はＡＩを使わないとNECが判断したこと
※実際、パナソニックでも仕事でＡＩを使う層は2割程度
ＡＩを使ってる人(使える人)なんてのはごく一部。だから自動化したいことが思いつけばそれを任せるという運用に舵を切ったのがすごいなと
裏を返せば、社員のAIエンジニアリング力は据え置きになりますが
これはキーエンスの性弱説にも似ていて、できない前提で物事を考えているからできること。JTCの多くはできる前提で考えるので、納期の遅延がデフォルトになりがち
ただ単にＡＩエージェント部隊を作ったって話ではなく、それ自体はどこでも出来る。
それをすることで弱体化するかもしれないリスクを承知で大きな勝負に出たなと見てます
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AIがPLCプログラムを書けるようになると、
「制御設計者いらなくなる？」
みたいな話になりやすい。
でも実際に装置を立ち上げる側からすると、先に減りそうなのはラダーを入力する時間だと思う。
シリンダ前進。
端確認。
タイムアウト。
異常出力。
この辺は仕様が決まっていれば生成しやすい。
問題はその後。
前進途中でセンサが消えたら？
前進端と後退端が同時ONしたら？
自動途中で停止して復帰したら？
通信断から戻った瞬間は？
ワーク有りのまま原点復帰したら？
実際、ストロークが短すぎて前進端と後退端が同時ONして、ダマ停になったことがある。
ここを決める仕事は残る。
むしろAIが一瞬で100回路作れるなら、人間が100回路を一個ずつ読むレビューは現実的じゃない。
必要になるのは、
「この状態だけは絶対に起こしてはいけない」
を先に決めて、そこへ到達しないか機械的に試すこと。
PLC設計も、
コードを書く仕事から、設備がどう壊れるかを先に考える仕事へ寄っていく。
AIで一番自動化したいのはラダー入力。
人が残したいのは、異常時にどう動かすかを決めるところだと思う。
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同じ制御盤を見ても、ベテランは異音の変化で異常に気づき、新人はランプの色しか見ていない。
差は経験の量。
現場で「なんでそこに気づかないんだ」と言われる若手を何人も見てきたけど、責めても意味がない。まだ気づき方を知らないだけだから。
ズレを恥じるより、そのズレをどう言語化して渡すかを考えたい。
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同じ本を読んで、感想が人と違う。それは読み方が間違っているからではなく、当然の話です。すべての人は、皆がそれぞれ別の眼鏡をかけているかのように異なる視点を持っている。同じ対象に向き合っても、導き出される理解は変わる。だから、他人と同じ読みができないことを恥じる必要はなく、むしろそのズレこそが、自分ににしか出せない答えの源泉です。
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同じ箇所で止まる。原因を潰しても、また同じ箇所で止まる。
三回目でようやく気づく。思い込みだったと。
「何度でもやる」は根性じゃなく、原因を一つずつ潰す作業そのもの。
回数がそのまま、勘になる。
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好感は「動作確認しました」の一言で作れる。
信頼は、電源を入れたあとダマ停が起きなかったという事実でしか作れない。
言葉の重さは知識の量じゃなく、コケた回数で決まる。
現場でも同じで、マニュアル通りにやって痛い目を見た経験がある人の言葉だけ、後輩に刺さる。
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自分を安く見せると、相手も本気で見てくれない。値段は自己評価そのものを映す鏡だから、安売りは信頼まで安売りすることになる。
「たまたま」は3回続かない。続いた時点で、それはもう実力と呼んでいい。
時間を作る技術より、作った時間の使い道を決める技術の方が難しい。多くの改善はここで止まっている。
即答してるように見える人ほど、事前にたくさん自問している。会話の前に、もう終わってる。
