スマートファクトリーの目的とは？メリット・課題・事例も詳細解説
経済産業省が後押しをしているスマートファクトリーは、多くの製造業が注目し実現を目指しています。企業のDXやIT化推進の担当者も、実現を検討しているのではないでしょうか。今回は、スマートファクトリーの目的や事例などを解説します。それぞれのケースに適したスマートファクトリーの参考になりますので、最後までお付き合いください。
目次
スマートファクトリーについて
スマートファクトリーはなぜ注目されているのでしょうか。概要から背景、国内で必要な理由を解説します。
スマートファクトリーとは
スマートファクトリーとは、AIやIoTなどの最先端デジタル技術を活用して、生産性や生産効率が高い工場を指します。最先端のデジタル技術を活用すれば、低コストで期間を短縮した生産が可能となり、高品質な製品や付加価値が高い製品を安定して生産できます。
スマートファクトリーは、ロボットによる製造ラインや機械による自動化とは異なる概念です。IoTやAIなどを駆使して工場内の改善点を「見える化」する仕組みなどがスマートファクトリーといえます。
スマートファクトリーが注目されている背景
AIやIoTなどの先端デジタル技術を導入したものづくりは世界的に広がっています。これまでの製造業の既存ルールは変化せざるをえなくなっているのです。
日本の製造業の喫緊の課題は人材です。技術力の高い人材は高齢化し、人材の質が低下しています。同時に、少子高齢化による労働人口の減少も重なり、製造業で働く人材が不足しています。スマートファクトリーをいち早く実現し、稼働させることが望まれています。
スマートファクトリーが日本で必要な理由
経済産業省は、2017年5月に「スマートファクトリロードマップ」を発表しています。その中で「ものづくり企業は、20～30年後のものづくりの未来の姿に向けて、製造現場のデジタル化・ソフトウェア化への対応など７つの戦略課題に対応することが求められる」※1としています。
【7つの戦略課題】
- 社会のデジタル化・ソフトウェア化に伴う消費の高度化への対応
- デジタル技術による擦り合わせ・カイゼンのコモディティ化への対応
- 生産技術・材料技術のイノベーションの取り込み
- 製造現場のデジタル化・ソフトウェア化への対応
- 人材の質・量の不足への対応
- 資源制約・CO2フリーへの対応と成長市場の取り込み
- リスクマネジメントへの対応
製造業が、経済産業省の提唱する課題を解決するためには、スマートファクトリーが不可欠です。官民一体となったスマートファクトリーの取り組みにより、1つでも多くの課題を解決することが、日本の製造業に求められています。
IoTとAIはスマートファクトリーに不可欠
スマートファクトリーに必要な最新デジタル技術の代表格はIoTとAIです。IoTセンサーでリアルタイムに取得したデータを、クラウドやエッジサーバーに送信し、取得したデータをAIが分析し工場作業に反映させることができます。
反映できる分析データを活かし、生産ラインの効率化に役立てるような一連の流れや仕組みがスマートファクトリーです。ロボットや機械化などとは異なる概念であるスマートファクトリーを実現させるには、IoTとAIは不可欠なデジタル技術といえます。
スマートファクトリーの目的
スマートファクトリーを実現し、稼働させるためには明確な目的が必要です。ここでは、スマートファクトリー目的について解説します。
目的1新たな付加価値の提供
スマートファクトリーを実現し稼働させることによって、顧客に新たな付加価値を提供できます。価値の高い製品をリーズナブルプライスで提供することも可能です。アフターサービスを充実させて、新たなアフターサービスを生み出すこともできるようになります。
目的2:人材の育成による人材不足の解消
スマートファクトリーの実現は、人材不足の解消を目的としています。技術力の高い従業員のノウハウをAIで分析し、マニュアル化することで人材育成できます。
そのマニュアルを他言語かすれば、国外のファクトリーでも活用可能です。育成した国外の人材を国内に移動させれば、人材不足の解消につながります。
目的3:製品化の期間短縮
製品化の時間短縮もスマートファクトリーによって解決できる課題です。 IoTを駆使することでデータの集積が容易となります。AIによるデータの分析解析を行えば、製品化の速度が上がり、期間が短縮できるでしょう。
目的4:生産性の向上と量産化
スマートファクトリーを稼働させれば、生産性の向上と量産化も可能です。IoTとAIによる高度なデータ活用により、製造工程を最適化させることができます。製造工程だけではなくリソースも最適化できて、設備故障による稼働停止も削減できるのです。
目的5:コストカット
スマートファクトリーにより、生産工程の最適化やリソースの最適化が実現できれば、コストカットも図れます。在庫管理が適正となれば余剰在庫を削減できて、設備などの保守に関わる人員や経費も削減できるのです。
目的6:製品の品質向上
スマートファクトリーの目的は、生産効率向上だけではなく、品質も向上も含まれます。IoTによる管理とAIによる分析を活用すれば、ミスが起きやすい状況を事前に把握できます。ミスを未然に防ぐことで製品の品質があがり、仮にミスが起きてもすぐに対応できるため、常に高品質な製品を生産できるのです。
目的7:リスク管理
スマートファクトリー実現において、リスク管理も重要な目的です。生産ラインにIoTと通信機器、AIを組み込むことで、不良品を出荷するリスクが軽減します。
製品そのものにIoTとエッジAIを組み込んでおけば、出荷後も顧客より先に不具合が判明します。不具合に対して迅速に対応すれば、クレームを未然に防ぐことも可能です。
スマートファクトリーを実現させるメリット
スマートファクトリーを実現させれば、たくさんのメリットを受けられます。ここでは代表的なメリットを3つ紹介します。
改善点の見える化
スマートファクトリーを実現させれば、見えにくかった改善点の見える化が可能となります。あらゆるデータを収集分析すれば改善点を見つけ出せます。
機器の稼働状況やエラーなども把握できるため、生産性向上のための現状分析が容易となります。
人手不足が解消される
スマートファクトリーでは、センサーやAIが製品の可否判断を行い、機器の故障などを検知します。検品や保守点検の人員を他部署に回せます。最適化された工場では人員が削減できるため、人手不足が解消されるのです。
AI・IoTによる資材や設備の最適化
AI を活用して工場環境の最適化や自動化を図れば、従業員は快適な環境の中で作業を進められます。AIによる空調の調整や照明の管理などが代表的です。IoTによるデータ共有ができれば、工場内の稼働状況を誰でも把握できます。共有したデータをAIで分析すれば、設備の最適化や在庫の最適化ができるため、余分な資材や設備を調達する必要がなくなります。
スマートファクトリー実現への課題
スマートファクトリー実現には、さまざまな課題があります。ここでは、代表的な課題を3つ解説します。
IoTによるデータ収集
スマートファクトリーを実現させるためには、IoTによるデータ収集が欠かせません。しかし、現在使用している設備や機器が古ければ、IoTを搭載しても正確なデータを収集することは難しいでしょう。必要なネットワーク構築までのハードルも高くなります。まずは、データを取得する目的を明確にし、必要な設備や機器のIoTを搭載したものに変更することが大事です。
データの活用
スマートファクトリーの実現には、収集したデータを活用する仕組みを作ることも大切です。データを分析・活用し、ビジネス価値を生み出さなければ、スマートファクトリーは成功しません。データ活用のノウハウを習得し、分析し活用したデータのフィードバックから価値を生み出す必要があるのです。
セキュリティ
スマートファクトリーが実現し、稼働したとしても手薄なセキュリティは大きな問題です。製品データなどの機密事項を盗まれたり、暗号化されて身代金を請求されたりする恐れがあります。
工場は防犯セキュリティがあっても、サイバーセキュリティが手薄になりがちです。データ収集・データ活用前に、ランサムウェア対策を重要課題とした堅牢なセキュリティを構築しましょう。
スマートファクトリーの事例
製造業では、すでにスマートファクトリーに成功した企業があります。ここでは、3つの実現事例を紹介します。
エネルギーの効率化に成功した建材メーカー
工場内環境の見える化により、季節風を利用した空調電力の削減に成功した建材メーカーがあります。工場内のエネルギー消費量や室温などの工場内環境をリアルタイムに数値化できる独自システムを導入しました。
このシステムを活用し、工場内に季節風が流れる風の通り道を作成しています。結果として、従業員に負荷を強いることなく夏場の空調電力を17％削減しました。
IoTで見える化に成功した車両メーカー
産業車両を製造しているメーカーでは、製品にIoTを搭載しクラウド機能を持たせることに成功しました。
世界各地に製品を納入していますが、クラウド機能により、世界中のどこにあっても、自社の製品の稼働状況が把握できるようになっています。
製品の稼働状況をデータとして収集し分析することにより、メンテナンス時期を予測できるようになっています。これにより、人員配置の最適化など能動的なオペレーティングが可能となりました。
AIにより技術の伝承に成功した金型加工業
金型加工業では、AIにより技術の伝承に成功しています。熟練金型技術者の技を可視化しモデルを作成しました。可視化したモデルを元にAIに技術を伝承し、技術者のさまざまな見識や知見をつなぎあわせたネットワーク図も表現しています。
これまで、10年以上かけた技術者の育成が短期間ですむようになっています。
スマートファクトリー成功のポイント
スマートファクトリーを成功させるポイントは、一部だけを実現させるのではなく、全体最適化につなげるように計画を練ることです。スマートファクトリーは、一部から始めていくことになるのですが、前述の以下のポイントで、ゴールまでのロードマップを作成しましょう。
・どのようにビッグデータを収集するか？
・蓄積されたデータをどのように活用するか？
・データや機器のセキュリティをどのように担保するか？
ゴールは全体最適化になります。このため、バランスのとれた、データ基盤構築とイテレーションにより改善できるシステム構築が大きなポイントになります。
スマートファクトリーには最先端のデジタル技術を
スマートファクトリーを実現させるためには最先端のデジタル技術の導入が不可欠です。IoT で正確な情報を集めるためにはイメージセンサーをはじめとする、目的に合わせた各種センサーが必要であり、高速で大量の。
データ基盤構築のためにも、最先端のデジタル技術が必要となります。情報収集のためのIoTや情報分析には、大量のデータが必要であり、このためにデジタル技術やエッジAIが重要になってくるのです。このエッジAIには、低消費電力で稼働する最先端のエッジコンピューティングが必要です。