「工場のDXって具体的に何をどうすればいいのかわからない」
当記事をお読みの方は、上記のお悩みをお持ちではないでしょうか。当記事では工場DXで行うべきことや、工場DXを行うことによるメリット、課題、手順について解説しています。工場DXの成功事例や補助金の解説も含まれていますので、自社の工場でDXを推進する際にも、役立つ内容です。ぜひ興味がある箇所からでも、お読みいただければ幸いです。
工場におけるDXとは？
工場におけるDXについて、以下の順で解説します。
- DXの概要と定義
- 工場DXの具体的な要素と取り組み領域
- 工場におけるDXがもたらすメリット
DX（デジタルトランスフォーメーション）の概要と定義
DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、企業がデジタル技術を活用しビジネスモデルの変革を行い企業の競争力を高めることです。経済産業省の「デジタルガバナンス・コード2.0」では、DXを以下の定義としています。
「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」
DXを進めることによって、人々の生活はよりよいものになります。企業は利益を求めて事業活動を行いますが、その活動が利益と同時に人類に対するベネフィットを生み出す必要があるためです。あらゆる業界の全ての企業がDXに取り組むべき状況となっています。
詳しくはDXについての記事や、DXの市場規模が拡大していることを解説した記事もあわせてご覧ください。
工場DXの具体的な要素と取り組み領域
上記で解説したDXを工場で取り入れるにはどうすればよいのかについての解説です。工場DXは経済産業省がスマートファクトリーとして施策を推し進めています。工場DXの具体的なアイデアは以下の通りです。
- IoT（Internet of Things）
- ビッグデータ分析
- 人工知能（AI）と機械学習
- ロボットや自動化技術
IoTはセンサーやデバイスを用いて生産設備や製品に関するデータを収集する技術です。リアルタイムでモニタリングや分析も可能で、プロセスの可視化やトラブル予防につながります。
ビッグデータ分析は膨大なデータを分析するための技術です。分析した生産データや品質データなどを生産効率や品質の向上につなげます。
AIや機械学習アルゴリズムは知的判断を人間ではなく機械が代わりに行う技術です。利用することで、異常検知や品質管理に必要なコストの削減につながります。
ロボットや自動化技術は、人間以外に作業を行わせる技術です。生産性の向上や危険な作業の代替による事故、ヒューマンエラーの軽減を実現できます。
工場におけるDXがもたらすメリット
以下では工場におけるDXがもたらすメリットを3点解説します。
- 生産性の向上
- 品質の向上
- 技術の属人化を回避できる
生産性の向上
工場におけるDXによって生産性が向上します。工場DXではロボットやAIによる自動化やプロセスの最適化を行うケースが多いです。生産プロセスが効率化されることで、生産ラインの停止時間短縮や不良品の発生件数の減少につながります。生産プロセスの効率化が行われた結果、生産性の向上を実現可能です。
生産プロセスの効率化として、生産ラインではIoTデバイスのデータ収集によるプロセスの見直しが挙げられます。ほかにもAIによる生産計画の予測、メンテナンス時期の予測も効果的です。工場DXの技術によって無駄なプロセスや、設備の故障が少ない工場運用につながり、生産性が向上するメリットを実現します。
品質の向上
工場におけるDXは生産する製品の品質向上にも貢献します。IoTデバイスやビッグデータ分析、AIによる画像認識によって、品質異常や異常の原因特定を素早く行うことができるためです。具体例として以下の方法によって品質の向上が実現されます。
- 生産ラインにおけるリアルタイム監視
- 品質テストの自動化と異常の早期検出
- 品質異常の原因特定
工場DXによって上記を実現することで、より高品質な生産プロセスの検討や不良品生産の防止につながるメリットがあります。
技術の属人化を回避できる
工場におけるDXによって技術の属人化を回避できるメリットがあります。従来の工場では、特定の作業者が特定の技術やノウハウを持っているケースがありました。しかし、属人化してしまうと、特定の作業者の不在時や退職時に対応できなくなってしまい、企業にとって大きな問題となります。
工場DXによって情報のデジタル化や、可視化を行うことで特定の作業者による属人化の回避が可能です。技術者間で知識共有や技術の均一化が行われるため、製品の品質が均一化されます。また技術者間の技術の継承や、技術の保存がスムーズになるメリットもあります。工場DXを進めることで技術の属人化を回避し、生産ラインの安定化を実現可能です。
工場DXの成功事例3選
工場DXの成功事例として以下の3事例を解説します。
- 川崎重工業株式会社「PLMの社内PaaS化」
- オムロン株式会社「i-BELT」
- トヨタ自動車「工場IoT」
事例1: 川崎重工業株式会社「PLMの社内PaaS化」
川崎重工業株式会社は、製造業のDXとしてPLM（Product Lifecycle Management）の社内PaaS化を実施しています。PLMとは製品のライフサイクル全体を管理するシステムで、製品設計はもちろん、営業やマーケティング、製造、品質管理などのデータを統合的に管理できるシステムです。
川崎重工業株式会社では製造分野ごとに異なるPLMを利用し、分野間での連携がしにくい課題がありました。またITサービスを外注に頼る場面が多く、外注の委託費が企業の財政を圧迫していたことも社内PaaS化を目指した背景の1つです。
PLMのPaaS化を自社で実現することで、以下のメリットを得られました。
- 共通のシステムとなったため、分野間でのデータ連携をしやすくなった
- ITツール運用のために外部に支払っていた費用を削減できた
- 柔軟性が高いPLMの活用でカスタマイズがしやすく、細かいニーズに対応しやすくなった
工場DXとしてもPLMの社内PaaS化を行ったことで、製造プロセスの効率化につなげることに成功しました。また製造工程の共有が、新製品の開発や製品の品質向上につながることも期待されています。
事例2: オムロン株式会社「i-BELT」
オムロン株式会社は、顧客との共創型サービスとしてi-BELTを提供しています。i-BELTは現場のデータ活用サービスであり、データ収集、分析をして製造のさまざまなプロセスに活用しています。
オムロン株式会社は生産や設計のノウハウを持つ機器製造メーカーです。ノウハウを生かし「生産管理」「品質管理」「設備効率」「エネルギー」の4つの分野に対してツール導入と、顧客の課題解決に向けたデータ利用方法を提案しています。
工場DXに取り組みたいと考える企業は多くあります。しかし「何から手をつければいいのかわからない」という経営者も多いです。オムロン株式会社はこうしたニーズに応えるため、i-BELTを用いたデータの収集、可視化、分析を行い、製造プロセスや品質管理の改良に取り組んでいます。顧客が目指すゴールに向かって段階的に工場DXを進めることも可能です。オムロン株式会社の取り組みは、日本の製造業全体のDXに貢献するでしょう。
事例3:トヨタ自動車「工場IoT」
トヨタ自動車株式会社は工場のデジタル化データを一元管理できるプラットフォームを活用しています。従来からデータ活用に力を入れ成果を挙げてきた一方で、顧客から送られてくるデータのリアルタイムな分析やフィードバックをうまくできていない課題がありました。
工場IoTでは工場横断のプラットフォームを活用しています。また社員が、より効率的にデータを活用できるよう、AIやBIツールをプラットフォーム上に用意しました。十分なセキュリティ対策も行ったことで、安心してDXに取り組む文化が醸成されています。トヨタ自動車は「プロセスの全てをデジタル化」しようとするのではなく「必要なものを、必要なときに、必要な分だけ」をテーマにしたことで、費用対効果が高いDXが推進されました。
プラットフォームを活用して品質向上や付加価値向上にも取り組めているので、今後はマーケティングや開発サイクルの強化に向けたDXを進めていく方針だそうです。
出典：製造業DX取組事例集, zdnet, omron, qumzine
工場DXの5つの課題と克服策
工場DXには以下の5つの課題があります。
- 導入コストが高い
- 従業員のデジタルスキルの低さとDXへの抵抗
- データセキュリティとプライバシーの課題
- DXを進めるスペシャリスト人材の不足
- 技術の属人性が高く継承を進めにくい
各課題の内容と克服策を解説します。
課題1: 導入コストが高い
工場DXの課題として、導入コストが高いことがあります。デジタル技術やシステムの導入には、ハードウェアやソフトウェアの購入はもちろん、システムの設置やカスタマイズ、社員の育成などにかかるコストは避けられません。また既存システムとの連携、新システムへの切り替えが必要なケースや、テクニカルサポートを利用するケースもあります。工場におけるDXに取り組む際には上記のさまざまなコストが必要になるため、重い腰を上げられない企業も多いです。
コストが高いという課題には、導入コストの削減や投資戦略の見直しが有効な克服策となります。ハードウェア購入ではなくIaaSの利用、オープンソースソフトウェアの利用など、導入コストを安くすませる方法を検討してみましょう。また費用対効果が高いものから優先的に導入することで、納得感が高い選択が可能です。
課題2: 従業員のデジタルスキルの低さとDXへの抵抗
従業員のデジタルスキルが低いことやDXへ抵抗を示すことも、工場DXを進める上での課題となります。工場DXを実現するためには、従業員のデジタルスキルの向上とDXへの理解が不可欠です。しかし、従業員の中にはデジタル技術に対する知識やスキルが不足しているケースや、DXへの抵抗感を持っているケースがあります。結果として工場DXを思うように進められずにいると、コストばかりがかさんでしまいます。
克服策としては、従業員の理解度向上や、デジタルスキル向上の教育に力を入れることです。DXへ抵抗を示す原因が「デジタルスキルが低く、使いこなせるか不安だから」という可能性があります。デジタルスキルの向上によってDXへの抵抗が軽減されることで、工場のDXを進めやすくなるでしょう。
課題3: データセキュリティとプライバシーの課題
工場DXを進めるに際しては、データセキュリティとプライバシーの課題があります。工場のDXは、成功事例にもあるようにデータの収集、分析、活用を中心に進めることが多いです。大量のデータを扱うことになるため、データの保護や漏洩対策にも力を入れて取り組まなければなりません。データセキュリティの対策やプライバシー遵守に対して知見がなければ、工場DXに踏み出すことは難しくなります。
克服策としては、専門家のアドバイスを受けながら、対策を進めていくことです。データの暗号化、アクセス制御、セキュリティ監査など必要な対策に対して専門家のアドバイスを受けることで、工場DXに安心して取り組めます。
課題4:DXを進めるスペシャリスト人材の不足
工場DXを進める上での課題として、スペシャリスト人材の不足があります。工場DXを進めるためには、ツールの導入やデジタル技術に精通したスペシャリスト人材が必要です。スキルとしてIoTやクラウドサービスなど、ITの最先端技術が必要になるケースがあります。しかし、多くの場合、工場にいる従業員の中にスペシャリスト人材がいることは少ないでしょう。
克服策として、課題2と同様にデジタルスキルの教育に力を入れると同時に、専門家やコンサルタントへの協力を求めましょう。また新たな人材獲得の方法として、大学や専門学校との連携、インターンシップの受け入れなども検討してみてください。
課題5:技術の属人性が高く継承を進めにくい
技術の属人性が高いことも工場DXを進める上での課題の1つです。前述の通り、技術の属人化の解消が工場DXの目的の1つですが、既にある技術の属人性自体が工場DXを難しくしています。理由として経験則や感覚による属人性の高さは、言語化やデータ化が難しく、再現性を高くできないためです。
克服策としては、固定概念に縛られずにデータを数値化することです。因果応報という言葉があるように、よくも悪くも結果には必ず原因があります。一見無関係そうなデータでも、数値化することで相関に気がつく場合があるので、属人性が高い技術ほど、多くのデータを集めてみましょう。
工場DXの流れ
工場DXの流れは以下の通りです。
- 正しい現状把握と課題認識
- DXのイメージを社内に共有
- リソース確保とツールの準備
- データの収集
- 既存の業務プロセスの改革
- 新規ビジネスモデルの検討
正しい現状把握と課題認識
工場DXを進めるために最初に行うべきことは、正しい現状把握と課題認識です。特に課題を正しく把握していない場合は、DXによって成果を上げられません。よくないパターンは「他社があのツールを導入して、作業効率がよくなったみたいだからうちも」と、ツール導入自体を目的としてしまうことです。ツール導入＝DXではありませんし、導入をしても逆効果になってしまう可能性もあります。
正しい現状把握と課題認識を行い、どのような解決策が必要かを踏まえて、ツール導入をすべきです。DXすればいい、というものではなく、製造プロセスの効率化や、品質向上に繋げる必要があります。社会と顧客のニーズに応える成果につながってこそ、DXを推進する意味があるためです。第一歩として、正しい現状把握と課題認識をしっかりと行いましょう。
DXのイメージを社内に共有
正しい現状把握と課題認識を終えたら、DXのイメージを社内に共有しましょう。DXを進める際には新しい業務プロセスも構築する必要があります。DXの前から全てのプロセス変更を明確にすることは難しくても、イメージだけは社内で共有しておくべきです。事前にイメージ共有をしておくことで、導入直後から社員の受け入れがスムーズとなり、成果を上げやすくなります。
逆に考えると、DXによって導入されたツールやシステムを使いこなせなければ、成果を上げられません。現状把握や課題認識が誤っている場合は、イメージを共有しても「そんなことは求めていない、今の方が楽だ」と現場から反対されてしまうでしょう。ただ、反対意見が出た場合も、イメージ共有段階であれば、その意見への検討や対応が可能なため、やはりイメージ共有もDXにおいて大切なプロセスであるといえます。イメージ共有の方法として、セミナーへの参加や社内説明会の実施など、従業員がイメージを持てるようにすべきです。
リソース確保とツールの準備
イメージの共有後は、イメージを実現できるツールやリソースを確保しましょう。言うまでもなく、ツールは把握している課題を解決できるものであることが最低条件です。そのほかにも現場の意見や、予算、現在利用しているシステムとの連携性などの観点から、総合的に最適なツールを選定しましょう。
またDXを進めるにあたり、予算、人員、時間といったリソースの確保も必要です。特に人員は内部で育成するのか、あるいは外部のスペシャリストに依頼するのかによって、予算や導入期間が大きく変わってきます。導入やスタートアップは特に時間が必要なため、現業との兼ね合いを見ながら、余裕を持ったスケジュールを立てておくべきです。また導入後のサポートや、導入失敗時の対応など不具合が生じた際の対策も、この時点で立てておけるとDXをスムーズに進めることにつながります。
データの収集
ツール導入後には、DXの第一歩としてデータの収集を行います。センサーやIoTデバイスを用いて在庫管理、製造プロセスの数値化、人員の担当状況など、たくさんのデータを集めましょう。必要なデータと、不要なデータの見分けは最初のうちは難しいので、なるべく多くの種類のデータを集めることが必要です。また多くの種類のデータ収集に対応できるようなデータベースを用意することも必要となります。
課題3でも取り上げたように、収集したデータには、セキュリティやプライバシーの問題が伴います。アクセス制限や通信の暗号化などのセキュリティ対策や、データに関するプライバシーポリシーの準拠によって、問題とならないよう配慮が必要です。
既存の業務プロセスの改革
収集したデータの分析を行い、既存の業務プロセスを改革しましょう。DXの目的は生産性や品質の向上によって顧客、社会に貢献することです。現状の業務プロセスを改革することで、生産性や品質の向上につなげましょう。
収集したデータの分析や可視化によって、DXを進める前から把握していた課題の原因がわかります。また新たな課題の発見にもつながるため、それぞれの課題を解決できる業務プロセスに改革しましょう。
業務プロセスの改革には時間がかかります。事前にイメージを共有しても、実際にやってみなければわからない部分も多いためです。新たな業務プロセスの定着には従業員のスキル向上などが必要となることも多いため、大部分のプロセスを一気に変えることは避けましょう。プロセスは計画的に段階を踏んで変更していくべきです。
新規ビジネスモデルの検討
DXによって現状の業務プロセスの変革を終えたら、新たなビジネスモデルの検討に移りましょう。DXが進むことで、現状では対応できていない顧客の悩みを顕在化して解消できる可能性が高まるためです。世間や顧客のニーズは年々変化します。変化に対応できる柔軟性を持つこともDXで実現すべきことです。
集めたデータをより活用する方法や、外部企業とのパートナーシップの締結、新たなニーズの把握など、新たな付加価値の創造に向けて行動を開始しましょう。それが企業の新たな使命を果たすことにつながります。
工場DXの経済産業省の見解
経済産業省は、製造業のDXを経済成長戦略の一環と位置づけています。経済産業省は、工場DXの推進によって以下のメリットが実現されることを期待しています。
- 生産性の向上
- 品質の向上
- 新たなビジネスモデルの創出
ただし、製造業全体においてデータ活用が遅れていることも指摘しています。2019年時点では、製造業でデータ活用を行っている企業は51.0%でした。
世界と日本のDX市場規模を解説している記事もありますので、以下のリンクからご覧ください。
日本や世界のDX市場規模・推移や予測から分かるDXの現状と今後の動向
経済産業省はDXを進めた企業と進めなかった企業間で、業績に差が出ることを懸念しています。またDXを進めないまま放置しておくと、2025年以降は毎年12兆円の損失が生まれる可能性がある、という「2025年の壁」問題も提唱しました。DXの第一段階として、レガシーなシステムの放置を避けるべきとしています。
経済産業省は、日本企業の工場DXの推進に向けて以下の施策を進めています。
- 人材育成と教育の強化
- 技術基盤の整備
- 産業界の連携と支援
上記の取り組みによって経済産業省は、工場DXによる国内製造業の競争力向上や、持続的な経済成長を目指しています。
工場DXで利用できる補助金制度について
工場DXを推進する企業や製造業者に対して、補助金制度が用意されています。以下は補助金制度の具体例です。
- IT導入補助金
- ものづくり補助金
IT導入補助金は、中小企業や小規模事業者がITツールを導入するために利用できる補助金制度です。通常枠だけでなく、セキュリティ対策推進枠やデジタル化基盤導入類型など、導入するツールごとに利用できる枠（金額や期間）が異なる特徴があります。
ものづくり補助金は、中小企業や小規模事業者が今後継続して行われる制度変更に対応できるように設立された補助金です。電子申請システムにおいて、賃上げを誓約するなど複数の手続きを完了させることで申請できます。
まとめ
工場DXについて解説しました。工場DXを進めることで、生産性や品質の向上につながる業務プロセス変革を実現できます。鍵となるのはデータの収集と分析、活用です。必要なデータを集め、分析し、プロセス変革のためにデータが活用されることが必要となります。
また工場DXを進めるには多くの課題がありますが、外部のサポートや補助金制度を利用することで解説した手順に沿ったプロセスを進めることが可能です。
