〜実践的なPLCプログラミングを学ぼう〜 第5回: IoTとPLCの連携
1. はじめに
前回の第4回: HMIとの連携とデータ可視化では、HMIを活用したデータの可視化と操作パネルの構築について学びました。
今回は、PLCとIoTの連携 に焦点を当て、クラウドとのデータ連携、リモート監視、データ解析の手法について解説します。
2. IoTとPLCの連携とは？
(1) IoT（Internet of Things）とは？
IoT（モノのインターネット） は、機器やセンサーをインターネットに接続し、データをクラウド経由で送受信する技術です。
PLCとIoTを組み合わせることで、以下のような機能を実現できます。
✅ リモート監視（工場や設備の稼働状況をクラウドから確認）
✅ 異常検知とアラート通知（異常が発生したらスマホやメールに通知）
✅ データ収集と分析（生産データをクラウドに蓄積し、AI分析を実施）
✅ エネルギー管理（電力使用量をリアルタイムでモニタリング）
(2) PLCとIoTの接続方法
PLCとクラウドを接続するには、主に以下の方法があります。
| 接続方法 | 概要 |
|---|---|
| MQTT通信 | 軽量なプロトコルでPLCとクラウド間の通信を実現 |
| OPC UA | 産業用IoTの標準規格として、PLCデータを統一フォーマットで送信 |
| REST API | Webサービスを利用してPLCデータをクラウドに送信 |
| Modbus TCP | 既存の産業用機器との接続に活用可能 |
3. MQTTを活用したPLCとクラウドの接続
(1) MQTTとは？
MQTT（Message Queuing Telemetry Transport） は、IoTデバイス向けの軽量な通信プロトコルです。
PLCのデータをクラウドに送信する際に、低遅延で効率的なデータ転送 が可能です。
✅ 軽量でシンプルなプロトコル（産業用機器でも負荷が少ない）
✅ パブリッシュ / サブスクライブ方式（データ送受信をリアルタイムに実行）
✅ クラウド連携が容易（AWS IoT、Azure IoT Hub、Google Cloud IoT などと接続可能）
(2) MQTTを使ったPLCのデータ送信
ここでは、CODESYSを使い、PLCデータをMQTTブローカーに送信する方法 を紹介します。
① CODESYSのMQTTライブラリをインストール
- CODESYS Store から MQTT Client Library をダウンロード
- プロジェクトにMQTTライブラリを追加
② ST言語でMQTTの送信プログラムを作成
PROGRAM MQTT_PLC
VAR
MQTTClient : MQTT.MQTTClient;
Message : STRING := 'Temperature: 25.3°C';
END_VAR
BEGIN
(* MQTTクライアントを初期化 *)
MQTTClient.Hostname := 'broker.hivemq.com'; (* MQTTブローカーのアドレス *)
MQTTClient.Port := 1883; (* MQTTのデフォルトポート *)
MQTTClient.Connect();
(* メッセージを送信 *)
IF MQTTClient.IsConnected THEN
MQTTClient.Publish('factory/temperature', Message);
END_IF;
END_PROGRAM
✅ 温度データをリアルタイムでクラウドへ送信
✅ MQTTブローカー（HiveMQ, Mosquitto）を利用して通信
4. OPC UAを活用したクラウドとのデータ連携
(1) OPC UAとは？
OPC UA（Open Platform Communications Unified Architecture） は、産業用システムの標準通信プロトコルであり、
PLCやHMI、SCADAとクラウドを統合する際に使用されます。
✅ 産業界の標準規格として広く採用
✅ セキュリティが強固で、データ通信の信頼性が高い
✅ 複数のPLCや異なるメーカーの機器を統合できる
(2) CODESYSでのOPC UA設定
5. データの可視化とリモート監視
PLCとクラウドが接続できたら、次はデータの可視化を行います。
(1) 可視化ツール
| ツール名 | 特徴 |
|---|---|
| Grafana | MQTT/OPC UAデータをリアルタイムでグラフ化 |
| Node-RED | ノーコードでIoTデータを可視化 |
| AWS IoT Analytics | クラウドで大規模なデータ分析が可能 |
| Power BI | ビジネスインテリジェンス向けの可視化ツール |
(2) Grafanaでの可視化
- Grafanaをインストール
- MQTT / OPC UAデータを取得
- 温度・稼働時間・アラームをリアルタイム表示
6. 実践課題：IoTとPLCを組み合わせた予知保全
予知保全（Predictive Maintenance） は、IoTとPLCの活用で最も期待される分野の1つです。
(1) 予知保全の基本概念
- リアルタイムで機器の状態を監視
- 異常な振動や温度変化を検出
- メンテナンスを最適なタイミングで実施
(2) PLCとIoTの組み合わせ
✅ ダウンタイムを削減し、生産性を向上！
7. まとめ
今回は、PLCとIoTを連携し、クラウドとのデータ通信、リモート監視、可視化 について解説しました。
| 学んだ内容 | 概要 |
|---|---|
| IoTの基本概念 | PLCとクラウドの連携によるメリット |
| 通信プロトコル | MQTT / OPC UA を使ったデータ送信 |
| データの可視化 | Grafana / Node-RED でのリアルタイム監視 |
| 予知保全の実装 | IoTとPLCを組み合わせた異常検知 |
クラウドとPLCを連携することで、スマートファクトリーや生産性向上 を実現できます。
次回は、「PLCを活用したAI制御」 について解説します！
8. 次回予告
📌 第6回: AIを活用したPLC制御と最適化
次回は、PLCとAI（機械学習）を組み合わせた高度な制御技術 を学びます！
お楽しみに！
