スマートファクトリーは、ドイツの政府・産業界が推進するインダストリー4.0という国家プロジェクトが策定されてから注目を集め続けています。日本においても、経済産業省が2017年にスマートファクトリーロードマップを発表し、インダストリー4.0に対応したものづくり産業の改革が求められています。
本記事では、スマートファクトリーの概要やメリット、実現するうえで有用なツールなどについて紹介します。
スマートファクトリーとは
スマートファクトリーとは、品質向上や業務プロセスの改善を実現するIoTやAIなどの最新IT技術を取り入れ、DX（デジタルトランスフォーメーション）を体現する工場のことです。国内産業の問題を解決する手段となるスマートファクトリーは、多くの企業で実現が求められています。ここからは、スマートファクトリーの具体的な特徴について解説します。
スマートファクトリーの意味と定義
スマートファクトリーとは、最新IT技術を活用して生産性を高めている工場のことで、2012年にドイツ政府が国家プロジェクトとして発足したインダストリー4.0によって注目されるようになりました。
ものづくりにおける技術・コスト・機器などの管理にIT技術を取り入れることで、あらゆる情報を可視化できようになります。そのため、今まで見えていなかった課題の解決策や経営の改善方法を見出すことを可能にします。
スマートファクトリーが求められる理由
スマートファクトリーが日本の産業界で求められてる背景には、深刻化する労働力の高齢化と慢性的な人手不足があります。スマートファクトリー化による技術継承問題の解決や生産性の向上、人手不足の解消が急務となっています。
具体的には、IoTやAIを組み込むことでデータの収集・分析・活用が可能になり、今まで人の手を必要としてきた業務の機械化・自動化が期待できます。
さらに、業務の自動化や効率化によって生まれた人的リソースを業務改善や経営改革といった高度かつ複雑な業務に割り当てることができ、結果として企業の成長につながります。
スマートファクトリー化の5つのメリット
スマートファクトリーを実現することで人手不足の解消や生産性の向上などが期待でき、産業界の改革につながるさまざまなメリットをもたらします。ここでは、スマートファクトリー化によるメリットを5つ紹介します。
生産性向上によるコストの削減
IoTやAIによってデータを有効活用することによって非効率となっている工程や業務を割り出すことで、改善すべき課題を発見できますます。また、機械設備や原材料、人的リソースなどを正しく分配することも可能で、作業工程の最適化やコスト削減を実現できます。
作業工程の最適化やコスト削減が実現できれば、より高品質で低コストな製品を短期間で生産できるため、業務効率の向上も期待できます。
従業員の習熟度をデータ化し技術継承を効率化
日本の社会問題である少子高齢化は産業界にも影響を及ぼしており、業務の属人化や技術の継承者不足が大きな問題となっています。そのため、各企業では効率的な技術の継承が求められています。
具体的には、従業員の技術・知識をデータとして収集し、データベースを作成します。そのデータを分析・共有することで効率的な人材育成が可能となり、また人材育成にかかるコストも削減できます。
機器の問題に対し迅速な対応が可能
IoTやAIを設備に取り入れることで、稼働状況をリアルタイムで把握できます。そのため、設備の異常を検知した際は、即座に適切な処置をとれます。また、過去に収集したデータを分析することで、設備に異常が起きて稼働に支障が出る前に予知・保全を行うこともできます。
設備の異常に対する迅速な対応や予防によって、工場の製造ラインがストップするといった問題も防ぐことができ、設備を効率的に稼働させることで生産性の向上にもつながります。
在庫や設備の状況を一括管理
在庫や設備のデータを収集・分析することで、原材料コストや設備の稼働状況などを自動で最適化できます。具体的には、過去のデータから在庫数やコストなどを分析して適切なコストを割り出し、今まで余分にかかっていたコストを削減します。
また前項でも挙げたように、IoTやAIを工場設備に取り入れることで、空調設備の調整や機器の不具合を即時に検知できます。在庫状況や設備の稼働状況をデジタル化して一元管理すれば、設備を長期安定的に稼働させられます。
各拠点の連携強化が可能
日本国内や海外に複数拠点がある場合、拠点によって品質に差が出てしまう、技術者のスキルに格差が生じてしまうといった問題が発生します。スマートファクトリー化によってあらゆる情報を各拠点で共有することで、拠点同士の連携や新たな技術開発が可能になります。
また、技術者のノウハウや知識をデータとして各拠点で共有することで、新製品の開発やフレキシブルな技術開発も期待できます。新製品の開発においても、IoTやAIによって各拠点の設備を有効活用すれば、最小限の設備投資で開発が可能です。
スマートファクトリー化における注意点
スモールスタートからの変革
スマートファクトリー化は製造現場の全体最適を実現することが目的です。しかし、スマートファクトリー化にはシステムの構築やネットワークの整備、機器の購入などさまざまなコストがかかるため、いきなり大規模な変革を行おうとすればリスクが高くなります。
まずは小さい範囲でPoCを行い、導入効果を検証して、課題を解決するための最適解を探りましょう。スマートファクトリー化の目的を明確にしたうえでその達成までのロードマップを作り、確実な効果を得られるよう段階的に変革を進めていくのがポイントです。
適切なデータ収集がカギ
スマートファクトリーは、データの収集・分析・活用によって製造現場を可視化し、業務の自動化や最適化を実現します。そのため、まずは分析に使うために適切な方法や粒度でのデータ収集が必要です。
しかし、日本の製造業はデジタル化が進んでいない現場が多いのが実情です。デジタル化されていても個別最適でデータが収集されており、全体最適のスマートファクトリーを実現するために必要なデータになっていないケースも少なくありません。そういった現場では、まず適切なデータを集める仕組みを整える必要があります。
経済産業省のスマートファクトリーロードマップ
スマートファクトリーが2012年にインダストリー4.0の発足で注目され始めてから、日本国内でも経済産業省がスマートファクトリーロードマップを策定して産業界の改革を推進しています。
スマートファクトリーロードマップとは、経済産業省が2017年5月31日に発表したものづくりの今後における課題と解決に向けた手段を明示したものです。
参照：https://www.chubu.meti.go.jp/b21jisedai/report/smart_factory_roadmap/roadmap.pdf
IT技術の進歩によってあらゆるものがデジタル化され、ものづくりを取り巻く環境が大きく変化しています。そのため、産業界が現行のやり方を変更しない場合、社会のニーズや海外企業に対応できなくなる恐れがあります。
IT技術の進歩に対応するための手段として、スマートファクトリーロードマップでは3つのレベルに沿ったスマートファクトリーの実現を推奨しており、具体的な方法や実施するうえでの課題などを確認するのに適しています。
スマートファクトリー実現の流れ
ここでは、スマートファクトリーを実現するための3つの工程について解説します。スマートファクトリーロードマップでは、3つのレベルに沿って段階的に進めることを推奨しています。データを収集して分析したあと、自動制御や最適化などを実現するまでの流れを解説します。
1. データの収集・蓄積
スマートファクトリーの第一段階は、データの収集と蓄積です。データを収集する際は、最終目的を定めてどのデータをどれだけ収集するのかを明確にすることが重要です。また、活用できるデータであることや効率的に収集できることが前提条件となります。
データの収集・蓄積はスマートファクトリーを実現できるかどうかが決まる重要な工程であり、慎重に進める必要があります。生産管理システムや生産スケジューラなど、ツールを活用するのも効果的です。
2. データによる分析・予測
収集したデータを分析し、材料コストや生産期間、最短完了時期などの正確な予測を目指します。将来予測の精度が向上すると、各種コストの最適化が容易になるため生産性や利益率の向上につながります。
また、設備や人が効率的に稼働していない時間を割り出してその原因を特定することによって、最適な稼働率の算出が可能です。
さらに、完了時期の予測が可能になれば、顧客の依頼に対して現実的な交渉ができ、より正確な納品時期を提示できます。正確な納品時期がわかれば納期遅れやスケジュール遅延のリスクも軽減され、顧客との信頼関係を保つことにもつながります。
3. データによる制御・最適化
最後に、データの分析結果や未来予測を活かして設備の制御や現場の最適化を行います。
適切な従業員の作業割り当てやリソースの稼働時間の最大化などが図れる高精度な生産スケジュールを立案できます。
また、最適な生産スケジュールを計画することで、余分な稼働時間や原材料などを削減でき、コストの削減や開発期間の短縮につながります。
これにより、高品質な製品を低コスト・短期間で生産する仕組みが実現します。
スマートファクトリー化の事例
最後に、国内でスマートファクトリー化を実現した事例をご紹介します。
HITACHIの事例
株式会社日立製作所が国内外に展開する工場では、リードタイムの短縮や多品種少量生産における全体最適の計画立案、在庫の最適化、属人的作業の解消などが課題となっていました。そこで、営業活動から受注、設計、調達、製造、物流、サービスまでサプライチェーン全体の業務プロセスを全体最適になるよう見直したそうです。
まずは必要な情報を収集し、統合データベースを構築。さまざまな要因を自動的に分析して見える化することで、問題の中手っと迅速に最適なアクションを策定する仕組みをつくりました。これにより現場のあらゆる情報をデジタル化し、サプライチェーンが最短の時間で最大のキャッシュフローを創出することができるようになります。
参考：https://www.foresight.ext.hitachi.co.jp/_ct/17030556
日産自動車の事例
高品質・高効率な生産工程や匠の技術によって高精度な車づくりを実現してきた日産自動車株式会社の栃木工場では、カーボンニュートラルの実現に貢献する同社独自の「ニッサン インテリジェント ファクトリー」を導入しました。
電動化技術やコネクテッド技術を搭載した次世代自動車への対応や、匠の技術を継承したロボットによる高品質な車の量産などを実現し、生産現場の最適化に加えて脱炭素社会の実現に向けた取り組みとしても注目されています。
参考：https://global.nissannews.com/ja-JP/releases/release-c252360e116720126985295f9d7480af-211008-01-j
富士電機の事例
受配電機器を製造する富士電機株式会社の大田原工場では、IoTを活用したものづくりを行うなかで生産性の向上が課題となっていました。
そこで品質や進捗、稼働率などQCDに関わる現場の状況をリアルタイムで見える化し、問題が発生した場合に迅速に対応できる体制を整えました。ダッシュボードに工場内のライブ映像やエネルギーの使用状況、生産状況、品質情報などあらゆる情報が一元化されているため、生産ラインで発生している問題の因果関係がわかるようになっています。
これにより同工場では生産性を5％向上することができました。
参考：https://www.fujielectric.co.jp/products/solution/case-studies/dashbord_otawara.html
まとめ
ものづくり産業がIT技術の進歩に対応するために、スマートファクトリーの実現が求められています。しかし、どの工程にIoTを取り入れるのか、どのデータを収集すればいいのか、既存システムとの連携は可能なのかなど、スマートファクトリー化にはさまざまな課題があります。
スマートファクトリーソリューションについてまとめた資料がありますので、ぜひご覧ください。
