スマートファクトリー化｜事例とともに簡単に解説！製造業と工場は効率化できるのか

工場のスマート化（ スマートファクトリー ）は、 製造業 が抱えるさまざまな課題解決と効率化に役立ちます。モノや人をインターネットでつないで見える化を行う IoT は、生産体制の効率化を実現する画期的なシステムです。

本記事では、スマートファクトリー化の概要と導入メリットについて解説し、セキュリティ性の高いIoTシステムを紹介します。

スマートファクトリー（スマート工場）とは｜概要と背景を解説

スマートファクトリーとは、先進技術を活用して、製造業の効率化や生産性向上を実現する次世代型の工場です。IoT（モノのインターネット）、AI（人工知能）を活用して課題を解決し、より効率的で高品質な製品の製造を可能にします。

スマートファクトリー（スマート工場）の基礎知識

近年では、製造業が抱える課題解決に向けて、スマートファクトリー導入のニーズはますます高まっています。 スマートファクトリーとは、IoTやAIなどの新しい技術を用いて生産プロセスの管理や最適化を行うことで、生産性の向上や安定した品質管理を実現する先進的な工場を指します。

工場をネットワーク化して、生産の進捗管理やラインの稼働状況を遠隔から把握できるようになれば、工数削減をはじめとしたリソース管理もスムーズになるはずです。このように先進的な環境が整った工場では、製造データを収集したり、分析したデータにもとづいて生産体制を最適化したりすることが可能です。

工場のスマート化が実現すると、IoTを使って熟練作業員の技能情報をビッグデータとして集め、見える化もできます。そしてそのデータを社員教育に活用すれば、技術継承に関する課題も解消されます。後継者問題を抱える工場にとって、スマート化は製造業の歴史を塗り替える技術革新として、大きな注目を集めているのです。

スマートファクトリー（スマート工場）が重要視されるようになった背景

スマートファクトリーが重要視されるようになった背景には、以下の要因が挙げられます。

企業間競争が激化する中で、コスト削減、品質向上、納期短縮が求められています。しかし、少子高齢化に伴う労働人口の減少や、若年層の製造業への関心の低下により、人材不足の状況です。 人材不足と、それに伴う人材育成に注力が難しい状況 で、IoT、AI、ビッグデータ分析などの技術が急速に発展しています。さらに、技術革新による製品ライフサイクルの短縮や多品種少量生産のニーズが増える中、 柔軟な生産体制が必要 です。

これらの背景を踏まえ、多くの企業がスマートファクトリー化に取り組むことで、製造業の競争力強化を可能にします。

スマートファクトリー（スマート工場）実現に不可欠な技術｜AI・IoTの導入

工場のスマート化をかなえるためには、AIとIoTの導入が必要不可欠です。 スマートファクトリーは、 「見える化」「制御」「自動化」の3つのフェーズで構成されていて 、それぞれのフェーズでAIによる分析とIoTを用いた相互通信がなくては成り立ちません。

工場では、「機械と機械」もしくは「機械と人」をつなぐ必要があります。それぞれがリアルタイムで連携することにより、遠隔からでも各ラインの稼働状況が把握できるようになり、生産体制の最適化が実現するのです。

製造業は深刻な人材不足に陥っています。さらにこれからは高齢化も進むため、スマートファクトリーの重要性がますます高まってきそうです。

スマートファクトリー化のメリット

工場をネットワークで1つにつなぐと、どのようなメリットが得られるのでしょうか。スマートファクトリー導入のメリットとして挙げられるのは、生産性の向上・コスト削減・設備の最適化などが挙げられます。本章では具体的なメリットを詳しく見ていきましょう。

生産性の向上

スマートファクトリー化は、製造業の生産性向上など、製造現場に以下のようなさまざまなメリットをもたらします。

まず、従来の 手作業を自動化やAIを活用することで、生産サイクルを短縮し、生産性を大幅に向上 させます。スマートファクトリー化では、設備や機械がネットワークで接続され、リアルタイムでデータを収集・分析することが可能です。このデータ活用により、生産工程の ボトルネックを迅速に特定し、稼働率を最大化 することができます。

また、スマートファクトリー化により、設備の稼働状況をリアルタイムでモニタリングすることは、業務効率の向上に有効です。異常の早期検知や需要予測を正確に行い、最適な在庫レベルを維持します。

さらに、IoTを活用した予測分析により、生産計画を柔軟に調整することもできます。需要変動に対応し、設備の稼働状況を最適化することで、生産性の向上に寄与します。

コスト削減

スマートファクトリー化による効率的な運用は、製造コストの削減にもつながります。例えば、 エネルギー消費の最適化や、在庫管理の自動化によるヒト・モノ・カネの無駄の削減に効果的 です。

スマートファクトリー化によって、自動化による人件費の削減、人材不足問題の緩和など、課題解決に期待できます。属人化した手作業の削減により、人材育成や高度な問題への時間を確保することも可能です。

設備の最適化

スマートファクトリーでは、 設備の稼働状況やパフォーマンスデータをリアルタイムで監視できるメリット があります。AIなどの技術によって改善点の早期発見が可能です。例えば、センサーデータにもとづいて設備の異常を予測し、突発的な故障を防止し、計画的にメンテナンスを行うことができます。

このように、システムから収集した情報をもとに、設備の連携状況を把握しやすくなります。また、これらの情報をもとにAI分析し、必要な調整を迅速に行うことで、設備の稼働効率の最大化に有効です。

人材不足の解消

スマートファクトリー化の導入は、人材不足や労働力不足、人材育成の解決策として挙げられます。単純作業を自動化・AI化することにより、 業務プロセスが最適化され、一人ひとりの作業負荷を軽減する ことが可能です。それにより、より判断力が必要な業務へ適任者を配置できます。

さらに、IoT、AI、ロボットや自動化技術により、少人数でも高い生産性を維持する手段として最適です。最新技術による生産計画の最適化や、作業指示の効率化により、従業員の負担を軽減できます。

単純作業の自動化と最新技術の導入により、人材をより高付加価値な業務、 重要な技術教育、生産性の高い判断などに集中させることが可能 です。

人的ミスの予防

人的ミスを予防することは、スマートファクトリー化のメリットの1つです。スマートファクトリー化は、 IoTやAIを活用して製造プロセスを自動化し、データを可視化することで、人的ミスの解消に大きな効果を発揮 します。

スマートファクトリー化が人的ミスの予防に効果的な理由は、以下の点です。

作業者によってばらつきのある作業を、デジタル化によって標準化することで、誰でも同じ結果となり、ミスや品質不良を未然に防止します。また、品質検査にAIを導入することで、データを分析してミスや不良品の特定をし、早期発見が可能です。

スマートファクトリー化（スマート工場化）を進める上での製造業の課題

スマートファクトリー化は、導入メリットが大きい一方で、導入には製造業としてのさまざまな課題が伴います。ここでは、製造業が直面する主な課題について解説します。

メリット・効果が分かりにくい

スマートファクトリー化は、IoTやAIといった先端技術を導入するため、その 効果を具体的にイメージしにくい という点が課題です。スマートファクトリー化の効果は、データやシステムの活用による効率化や品質向上といった形で現れます。メリットは一目で把握できるものではなく、特に、導入初期段階では投資対効果を測ることが難しいのが現状です。そのため、経営層の理解を得るのが難しいケースも少なくありません。

このように、スマートファクトリー化は、 短期的な効果よりも長期的な視点での改善 が期待されます。一定期間をめどに、定量的な目標設定や優先効果の選定が欠かせません。

すぐに成果が出るわけではない

スマートファクトリー化は、 設備やシステム全体を最適化することが求められるため、長期的な計画が必要 です。一部の工程をデジタル化するだけではなく、システム構築やデータ分析など、多くの時間と労力が求められます。初期コストが高いため、目的や目標が曖昧だと成果が分かりにくく、中長期的な視点での取り組みが必要です。

また、導入直後はシステムの調整や従業員のトレーニングのための期間を設定する必要があります。加えて、AIによって収集されたデータを分析し、改善につなげるためには、経過を見る時間と専門知識も必要です。

デジタル人材が不足している

スマートファクトリー化には、IoT、AI、ビッグデータなどの 先進技術を活用するため、データ分析などに関する専門知識を持つ人材が不可欠 です。しかし、製造業では依然として従来型の業務が中心であり、これらの技術を理解し運用できる人材が不足していることが課題です。社内でデジタル人材を育成する場合にも時間がかかるでしょう。

また、現場従業員への教育やスキルアップのための時間とコストも負担となり、導入を阻む要因となっている可能性があります。外部パートナーや専門家の活用も、選択肢の1つです。

導入範囲の特定が難しい

スマートファクトリー化は、 全工程に適用するのではなく、特定の業務や工程から段階的に進めることが一般的 です。どこから導入を開始すべきか、どの範囲に広げていくべきか、導入範囲の特定が難しいという課題があります。社内全体の業務や設備を把握していないと、スマートファクトリー化の範囲を見極める判断は容易ではありません。

また、設備のIoT化選定や、プロセスの自動化範囲を明確にしないまま進めると、期待していた効果が得られないリスクがあります。導入範囲が広がるほど初期投資費用も増大するため、 現場の課題を明確にし、優先順位をつけるプロセスが重要 です。

スマートファクトリー化（スマート工場化）を進める際のポイント

スマートファクトリー化を導入するにあたり、重要性を理解し、導入ポイントを押さえて進めることが必要です。課題を解消しながら段階的に進め、成功事例を積み重ねていくことで、スマートファクトリー化を成功に導くことができます。

スモールスタートで進める

スマートファクトリー化は、全社的な取り組みであり、 大規模な投資と時間がかかるため、スモールスタートがおすすめ です。いきなり全工程を対象とするのではなく、まずは一部の工程やプロセスから開始するなど、導入を計画的に進める必要があります。具体的には、タスク整理をしたり導入しやすい部分を区切ったりして、それらの業務が連携可能かを見極めることです。

段階的に導入範囲を拡大して、少しずつ従業員へのトレーニングを進め、徐々に規模を拡大していきます。例えば、特定の生産ラインの自動化や、特定の製品の製造プロセスに特化して導入するなど、段階的なアプローチが有効です。

このように、スモールスタートでスマートファクトリー化を進めることで、スムーズな導入が可能となります。

見える化を意識する

スマートファクトリー化では、 生産データや設備稼働状況などを可視化すること が重要です。リアルタイムでデータを収集・分析することで、ボトルネックとなる工程や問題を特定し、改善が必要な箇所を明確に把握できます。これにより、効率化の具体的な目標を設定し、効果的な対策を講じることが可能です。

スマートファクトリー化を進める上で、見える化を意識することが重要な理由は、以下の点が挙げられます。

これらは、 経験や勘に頼らず、より客観的な判断を行う手段として有効 です。見える化は、スマートファクトリー化の成功に不可欠な要素であり、生産性向上、品質向上、コスト削減に大きく貢献します。

ツールを活用する

スマートファクトリー化には、さまざまなITツールの活用が有効です。 簡単に導入できるツール活用で見える化から導入を始め、徐々に導入範囲を広めていく手順 をおすすめします。例えば、IoTセンサーやクラウドコンピューティングなど、最新のテクノロジーを活用することで、より高度な自動化や最適化が可能です。

見える化のツール選定には、自社の課題や目的に合ったものを選びます。例えば、ダッシュボード機能など、一目で状況が分かり、操作もしやすいなど、特徴に合わせた選択が重要です。また、ツール導入後も、継続的な運用と改善が求められます。

製造業におけるスマートファクトリー化（スマート工場化）の現状

スマートファクトリー化は、データ収集やデータ活用の取り組みが不可欠であり、製造業の生産性向上や競争力強化にとって重要な課題です。しかし、その進捗状況は企業規模や業界によって大きく異なり、現状、スマートファクトリー導入は道半ばといえます。

日本の製造業は、長年培ってきたモノづくりの技術力と品質に対する高い意識を誇ってきました。しかし、近年は人材不足やグローバル競争の激化といった課題に直面している状況です。 日本の製造業におけるスマートファクトリー化の取り組みは、まだ発展途上 であり、特に中小企業では、 導入コストや専門知識の不足が障壁 となっています。それにより、大企業に比べて導入が遅れている傾向が見られます。

スマートファクトリー化（スマート工場化）の成功事例

スマートファクトリー化は、製造業の将来を支える重要なイノベーションであり、一部の企業ではすでに高い成果を上げている手法です。ここでは、企業の成功事例を取り上げ、各企業の課題、取り組み内容、成果を紹介します。

参考： 製造業DX取り組み事例（経済産業省）

H製作所の事例｜生産性の最適化

H製作所は、製造ラインにおける 生産効率のばらつきや、納期短縮、稼働率の向上という課題に対してスマートファクトリー化で成果を上げています。

主な課題

H製作所の課題は、多品種少量生産に対応しつつ、生産性を向上させ、納期短縮を実現することです。従来の生産システムでは、生産計画の立案や工程間の連携に時間がかかり、生産効率が低下していました。

また、設備の故障やメンテナンスによるダウンタイムの発生などが、この状況を増長しました。

以下が、解決が必要な課題です。

取り組み内容と成果

H製作所が取り組んだのは、 IoTプラットフォーム を活用した生産設備からのリアルタイムデータ収集・分析による、 生産状況の可視化です 。見える化によって 生産ラインの浪費個所を特定し、無駄な生産をカット する判断ができます。生産性を最適化することで、製品の品質安定性も向上し、改善に成功しました。

これにより、生産計画の最適化、工程間の連携強化、 異常検知 の迅速化を実現し、生産性が大幅に向上しました。また、AIを活用することで、不良品の発生を事前に予測し、品質向上にも貢献しています。

株式会社Sの事例｜業務プロセスの変革

株式会社Sは、スマートファクトリー化を進め、自動車製造における生産効率や品質管理を向上させた成功事例です。生産現場でのIoTやAIを活用し、課題解決と成果を達成しました。以下では、具体的な課題と取り組み内容、成果について解説します。

主な課題

株式会社Sでは、 経験と勘による熟練作業者に依存する工程が多く、品質管理のばらつき が挙げられます。新規従業員や異動者によるミスが発生することで、製品品質の均一化が求められていました。

また、検討不足による見落としや不具合によって開発をやり直さざるを得ず、業務遅延が発生しました。それにより、特定工程のボトルネックによるライン全体の効率低下が課題でした。需要変動への柔軟な対応が難しい状況であり、業務プロセスの見直しが早急に求められていました。

取り組み内容と成果

株式会社Sが取り組んだのは、AIを活用して生産データを分析し、 データにもとづいた業務進行による業務プロセス改革の実現です。データ分析により、定量的に検討や判断をすることが可能 となり、生産ラインの課題を解消しました。

また、3Dデータなどの デジタル技術を採用 し、製造プロセス全体をシミュレーションする手法も取り入れます。シミュレーションによるデータの蓄積も可能となり、スムーズな生産体制を構築しました。

株式会社Tの事例｜工場と現場などのデータを一元管理

株式会社Tは、スモールスタートが決め手となってスマートファクトリー化した成功事例として注目されています。 IoTやAIを駆使し、工場と現場のデータを一元管理 することで、生産性の向上やコスト削減を実現しました。以下に、取り組みの詳細と成果を解説します。

主な課題

株式会社Tは、複数の工場で製造を行っており、各工場のデータが分散しているため、全体的な生産状況を把握することが困難でした。各工場では異なるシステムが導入されており、 現場で得られるデータが全社的な意思決定に活用しにくい 、といった情報断絶の問題です。

また、生産計画の立案や在庫管理に時間がかかり、生産効率が低下していました。設備の稼働状況や生産性をリアルタイムで把握できず、ボトルネックの特定や改善策の策定が困難だったためです。

取り組み内容と成果

株式会社Tは、スモールスタートを採用し、スマートファクトリー化を段階的に進めました。まず取り組んだのは、特定の生産ラインや設備に限定してIoTセンサーやデータ分析ツールを導入し、 小規模な投資から効果を検証し、課題と改善点を明確化することです 。

また、導入したIoTセンサーで設備の稼働データや生産性データをデジタル化し、クラウド上で一元管理を開始しました。これにより、各工場のデータがリアルタイムで可視化され、効率的な意思決定が可能となりました。

まとめ

スマートファクトリー化の成功には、課題の整理や具体的な目標設定をし、段階的な導入を進めることが重要です。それにより、人材不足の解消や生産性の向上など、自社の状況に応じたスマートファクトリー化が実現できます。

スマートファクトリーを導入すると、これまで解決できなかったさまざまな課題解決の糸口が見つかり、やがて企業の発展や拡大のチャンスもつかめるはずです。