スマートファクトリーという言葉を聞く機会が増えています。

こちらではスマートファクトリーの概要を解説し、導入のメリットや実際に成功している企業の実例も併せて紹介します。

スマートファクトリーについて、より理解を深めていきましょう。

スマートファクトリーとは？

スマートファクトリーとは、デジタル技術の活用によって業務プロセスを効率化し、品質の向上を継続的に行う工場のことを指します。

スマートファクトリーの元となったのは、2011年にドイツ政府が提案した「インダストリー4.0」という国家プロジェクトです。

「インダストリー4.0」は、IoTやビッグデータといった先端技術を取り入れて製造業を変革することを目指したプロジェクトであり、次の4つの設計原則を定めました。

• 相互運用性 ：工場内の人や設備、システムなどが相互につながりを持つこと
• 情報の透明性 ：工場内のあらゆるデータを見える化し、分析すること
• 技術的な補助 ：人にとって困難な課題を設備やシステムがサポートすること
• 分散型決定 ：設備が可能な範囲で自律的に意思決定を行うこと

スマートファクトリーが製造業で注目される理由？

日本の人口は2008年をピークに減少しており、高齢化も伴って、製造業では今後ますます深刻な人手不足に陥っていくと予想されています。

また製造業は、原料・部品調達、生産、出荷といったサプライチェーンにより成り立っています。

新型コロナウイルス感染症の影響で、人が介在する工場の生産ラインは停止することもありました。

世界中の工場が感染症の影響を受け、半導体をはじめとする原料・部品調達も難しくなりました。

スマートファクトリー実現により工場の省人化やサプライチェーン補完ができ、工場およびサプライチェーン全体の流れを潤滑にします。

結果として、余剰人員整理による人件費削減やサプライチェーンの合理化により、生産活動の最大化を図ることができます。

そのため少子高齢化や感染症による人手不足への対策を、実現可能にする手段でもあります。

 

スマートファクトリーのメリット

スマートファクトリーのメリットは以下の4つです。

製造工程が可視化される

スマートファクトリーを使った改善方法として、製造工程を見える化することが挙げられます。

可視化できるツールを駆使して、工場の各製造工程の異常箇所やボトルネック箇所を細部まで探し、それらを改善することで製造効率の工場が図ることができます。

振動データから産業機械の異常を取得したり、温度や圧力センサーのデータを取得することも可能となってきていることから、工夫次第では現場全体の細部まで可視化できます。

可視化部をパターン分けして、問題となる箇所を交換・修繕することで劇的に工程が良くなります。

円滑な技術継承ができる

少子高齢化で労働人口が減少するなか、過去の失敗から学んだベテランの経験や蓄積された高度な技術の継承がされずに、品質が担保できない問題が顕在化しています。

そこで作業の内容の洗い出し、製品品質の標準化、ノウハウデータの作成など、さまざまな工程においてデジタル技術を応用した規格やデータの蓄積が進んでいます。

例えば産業機械を動かす際、産業機械から発せられる音に着目し、その変化を感知して、熟練技術者でないと分からなかった微妙な違いを数値として検知します。

検知した数値をAIなどの解析手法を用いてパターン化することで、熟練技術を可視化して教育ツールとし、後継者への技術伝承に役立てるという方法が用いられています。

ロジスティクスが改善される

サプライチェーンを効率化する際、原料入荷・製品出荷の工程において改善余地が見受けられることが多々あります。

その1つとして、製造現場におけるロジスティクスが該当します。

倉庫と現場までの距離が長い、単調な棚の出し入れ工程が多いといった現場に自動運転トラックや自動搬送機が導入され、製造現場ロジスティクスが改善されています。

シミュレーションを通じて効率化・高度化できる

IoTデバイスを取り付け、デジタル空間上に製造現場を複製し、今後起こると考えられることをシミュレーションできるようになります。

例えば新規製造設備を導入する前にシミュレーションを実施し、その設備がどんな動きをしてどんな改善ができるかを、机上で推定することができます。

こうすることで、多額の設備費用をかけずに効果が検証できます。

スマートファクトリーの課題

導入メリットが多いスマートファクトリーですが、製造現場に浸透させるには2つの大きな課題があります。

デジタル化の浸透

ほとんどの製造業はデジタル化があまり進んでおらず、昔からのやり方から変更することへの抵抗感があったり、熟練者が勘に頼ることが多くデジタル化を食わず嫌いしたりすることがあります。

スマートファクトリーで活用される技術は、製造設備を直接改造して効率化するための機器装置ではなく、莫大なデータを分析・解析して人が活用するソフトの面が強くあります。

日本で行われてきた手作業の製造とは全くの別物であるが故に、デジタル化が浸透しにくい状況となっています。

導入判断の難しさ

スマートファクトリーを構築するためにセンサーや設備を購入しますが、新しい技術のために実用性のあるものか判断が難しいことが挙げられます。

システムの要件を抽出するにあたり、技術の適用可否を判断して、必要な機能を盛り込まなければなりません。

しかし導入費用が高く実績も乏しいために、本当に工場で必要な機能かどうか判断できないことが多々あります。

また工場全体の最適化をする場合、各工程のプロフェッショナルと仕様を調整しなければなりませんが、どの会社もIT人材が豊富というわけではなく、1つの技術を導入しようとしても理解が得られるまで時間がかかります。

導入判断をしてもらうために、さまざまな資料作りと説明会を繰り返さなければならないという導入の難しさがあります。

スマートファクトリーに関連する技術

スマートファクトリーに関連する主な技術は、製造現場の設備状況を検知するセンサーでデータを収集し、センサーから収集した膨大なデータをAIで解析し、現実世界のようにシミュレーションすることです。

それぞれの技術について紹介していきます。

IoT

IoT（アイオーティー）とはInternet of Thingsの略であり、センサー・ソフトなどが組み込まれたモノのネットワークを表します。

設備にセンサーを取り付けて、製造時や停止時の設備の動きのデータを取得し、設備情報をネットワーク上で共有します。

AI（人工知能）

AI（エーアイ）とは、Artificial Intelligenceの略であり、人工知能のことをいいます。

人間が行っている問題解決や意思決定といった能力をシステムのプログラムが利用して、最適な答えを導き出します。

AIを使うことで、人間が時間をかけて実施してきた異常の解析と発見をAIが代わりに実施します。

AR（拡張現実）

ARとはAugmented Realityの略であり、拡張現実のことをいいます。

この技術により、スマートフォンやスマートグラスを用いて製造現場の映像を遠隔にいるベテランに提示し、あたかもベテランと一緒に作業しているかのようにレベルの高い作業をすることができます。

デジタルツイン

デジタルツインとは、既存の工場設備と同じものを仮想空間上に作成し、仮想空間状で実際に起こりえる動作を再現することです。

デジタルツインを活用することで、既存の設備を壊すことなく設備の故障を再現でき、修理費をかけずに効果的な原因究明と改善が可能になります。

スマートファクトリーの成功企業事例

スマートファクトリーの導入に成功した企業の事例を3つ紹介します。

寒梅酒造

米作りから酒の製造までを行っている寒梅酒造では、酒の製造工程において品質を一定に保つために大変苦労していました。

酵母によってアルコールを生み出す発酵過程において、製品の温度を一定に保つことが課題となっていました。

NTT東日本の技術を用いて、製造工程に温度・湿度などを管理する多種のセンサーやカメラを設置し、それらから取得したデータを遠隔地から確認し、的確に製造工程を管理できるようになりました。

これらのIoT技術は製品品質の安定化だけでなく、データとして蓄積された標準的な管理基準データが後継者への技術伝承にも役立つとされています。

ヤマシナ

1917年創業のねじ・ボルト・金属部品の専門メーカーであるヤマシナは、長い製造の歴史を持つため、昔から使用している設備が数多く残っています。

ヤマシナの工場では普段から工程改善等を実施しています。

しかしさらなる製造効率向上の観点から、設備稼働率や製品不良率を分析し、工場全体の生産管理をデジタル化しようと考えていました。

従来、設備の稼働状況を管理するために、タワーライトの積層信号から目視で確認していました。

しかし必ず人の配置が必要であったため、この信号監視を自動化できないか苦慮していました。

自動化するにあたっては電源やネットワークに必要な有線ケーブルが敷設できない問題があったため、デジタル化は実現できませんでした。

しかしアドバンステックの技術を借りて、信号監視の自動化が実現しました。

その技術はソーラーパネルと無線技術を用いているため、有線問題がなくスマートファクトリー化が実現できたのです。

日立製作所

日立製作所では工場での製造工程のリードタイムが長く、加えて職人による作業が複雑で標準化できず、工程の改善が課題となっていました。

その課題を解決するために、製造工程におけるサプライチェーンを細かく分解し、全体におけるボトルネック工程を探すことにしました。

ボトルネック工程を探すために、クラウドを使用した工程解析システムを整備し、サプライチェーンにおける各工程を一元管理しました。

システムによる一元管理により、製造工場における新製品の開発設計製造サイクルを短縮するとともに、短期間での生産体制の確立と製品の品質保証を実現することができました。

まとめ

製造工程の可視化や蓄積データによる技術伝承などを実現できる、スマートファクトリーについて解説しました。

センサーから収集するデータとシステムがあってスマートファクトリーが実現しますが、製造設備と比較すると管理システムに馴染みがないことや投資対効果や必要性がわかりづらいなど、浸透しづらさや導入判断の難しさが障壁となり導入が進んでいません。

スマートファクトリーは製造業において、省力化の手助けやサプライチェーンの効率化を実現するための強力な武器となりえるテクノロジーです。

特に新規に工場を建設する場合や新たに製造事業に乗り出す場合は、差別化を図るためにスマートファクトリーの要素を取り込むことを検討頂くと中長期的な強みになると思われます。

もし、スマートファクトリーについて検討される場合は是非「TACHIAGE」にご相談ください。TACHIAGEでは、企業の戦略や業務改革、新規事業などのコンサルティングを強力にサポートします。