製造業を含む各種工場のなかで、DX化が進んでいます。
DX化と一重に言っても様々なものがありますが、特に今注目されているのが「スマートファクトリー」です。
本記事では「スマートファクトリーとは何か？」を軸に、メリットや注意点について解説します。
スマートファクトリーとは？
スマートファクトリーとは、機械と基幹システムや製造管理システムがネットワークでつながっている工場です。
各製品の製造日や納品場所などの情報を一目で確認できるため、製造業がこれまで抱えていたいくつもの課題を円滑に処理できます。
生産性向上や品質向上、人手不足まで解決できる仕組みとして、注目されています。
スマートファクトリーとDXの違い
スマートファクトリーと製造業DXは、密接に関連するものですが、同じものではありません。
スマートファクトリーは、機械と基幹システムや製造管理システムなどがネットワークでつながり、データの可視化・デジタル化によって生産性が改善した工場を指します。
一方で、製造業DXは、受注から販売など、企業活動全体を指します。
つまり、スマートファクトリーは、製造業DXの中の一部と言えます。
スマートファクトリーの基盤「インダストリー4.0」
スマートファクトリーの基盤となるのが「インダストリー4.0」という概念です。
インダストリー4.0は、ドイツ政府が提唱した国家プロジェクトであり、「第4次産業革命」という意味をもちます。
第4次とあるように、これまでも以下のように産業革命は行われてきました。
- 第1次産業革命…蒸気機関による機械設備が導入
- 第2次産業革命…石油と電力を活用した大量生産
- 第3次産業革命…IT技術を活用
上記に続く第4次の産業革命が、スマートファクトリーの実現です。
このインダストリー4.0を進める上で重要になるのが、「サイバーフィジカルシステム（Cyber Physical System）」。
サイバーフィジカルシステムは、物理空間の情報を、AIやIoT技術などを用いて収集して、デジタル処理を行い、現実世界にフィードバックするシステムです。
このシステムの導入により、これまで解決できなかった課題の解決方法を模索できるとされています。
製造業にスマートファクトリーが必要な理由
製造業にスマートファクトリーが必要な理由は、生産性改善にあります。
これまでも生産性改善に対する取り組みは行われてきましたが、現在でも人手不足や予算などの関係で製造業には課題がいくつも残されています。
そのなかで「競争の多い製造業をどのように作っていくか？」という問題に対して、スマートファクトリーが適切だと考えられているのです。
製造業がスマートファクトリーに注目する理由
製造業がスマートファクトリーに注目する理由は、上記で解説した「生産性改善」ではあるものの、とくに人材不足が関係しています。
製造業は、人口減少や少子高齢化によって、年々人手不足に陥っており、どのような工場でも人手不足の状態です。
しかし、スマートファクトリーにすることで、柔軟なサプライチェーンの構築や、余剰人員の整理を行うことができ、「人件費の削減」「人的生産性の最大化」と繋がります。
製造業におけるスマートファクトリーの現状
製造業にとってスマートファクトリーはメリットになる点が多いです。
しかし、現状を見ると、スマートファクトリーやDX化の取り組みは進んでいない傾向にあります。
経済産業省・厚生労働省・文部科学省の「2020年版ものづくり白書」によると、製造工程のデータ収集に取り組んでいる企業は減少傾向。
収集したデータを製造工程の改善に向けて利活用している企業は、22.3%ほどしかありません。
このようにスマートファクトリーが進まないのは、いくつかの問題があります。
製造業でスマートファクトリーが進まない原因
製造業でスマートファクトリーが進まないのは、以下5つの問題点があるからです。
- セキュリティリスク
- 現在のシステムとの置換
- 投資費用
- 効果が見えにくい
- スマートファクトリーへの従業員の理解
上記5つについて、どのような問題が発生してしまうのかについて、解説します。
セキュリティ面のリスク問題
スマートファクトリーは、サイバー攻撃のリスクがあります。
ネットワークに接続されたデバイスを使用するため、これまでリスクとならなかったネットワーク関連のリスクが生じてしまうのです。
もしサイバー攻撃の被害にあってしまった場合は、生産プロセスや機密情報の漏洩などの恐れがあります。
また、マルウェア感染による機能停止のリスクにも気を付けなければいけません。
現在のシステムとの置換
スマートファクトリーで使用する技術は、最新のIT技術です。
そのため、導入や運用には技術的な課題が伴います。
これらの技術やシステムを現在のシステムと置き換えなければいけないため、大きな手間が発生してしまうのです。
投資費用
スマートファクトリーを実施するには、投資費用が必要です。
主にかかる費用は、以下の4つ。
- 機器・システムの導入
- インフラ整備
- 従業員のトレーニング
- IT人材の採用
大手の製造業であればこれらの費用を捻出できるかもしれませんが、小さな製造業の場合はすべての費用を捻出するのが難しいかもしれません。
効果が見えにくい
スマートファクトリーを行っても、効果はすぐに体感できるものではありません。
経営課題においても、分析しておかなければ改善効果は感じられないでしょう。
改善効果を感じるには、経営層を含めて分析する時間やスキルが必要です。
スマートファクトリーへの従業員の理解
スマートファクトリーを導入するには、従業員の理解とスキルが必要です。
新しいデジタル技術を導入するので、従業員が使いこなせなければ意味がありません。
そのため、従業員の育成コストや新しいIT人材を採用するコストも発生してしまいます。
また、スマートファクトリーの実現にはチームで取り組む必要があるので、リーダーシップのある人材も必要になります。
スマートファクトリー化を進める上での3つのポイント
スマートファクトリーの実現には、いくつもの課題が生じます。
これらの課題を懸念して、スマートファクトリーに踏み切れない製造業もあるでしょう。
しかし、以下3つのポイントを意識すれば、スマートファクトリーを実現しやすくなります。
- スモールスタートする
- 組織全体の改善を目指す
- 効果を可視化して従業員に共有する
スマートファクトリーを行うにあたり、なぜ上記3つのポイントが効果的なのか、以下で解説します。
スモールスタートする
スマートファクトリーを進めるには、スモールスタートで始めましょう。
いきなり大規模なシステムを導入しようとすると、経営層や従業員の理解が追いつかず、失敗しやすいです。
そのため、成果の出やすい説く知恵の業務や工程だけに絞って取り組んでいきましょう。
スモールスタートで短いサイクルでPDCAを繰り返していけば、ノウハウも蓄積されていきますし、どのような改善ができるのかも体感しやすいです。
組織全体の改善を目指す
前提として、スマートファクトリーは、会社全体で取り組むものです。
そのため、一部の部門だけが理解していたりスキルを蓄積していたりするだけでは意味がありません。
仮に部分最適化が進んでしまった場合、他の部門から不満となって挙がる可能性もあります。
これらの問題をなくすためには、初期の段階から関係部門のメンバーが集まり、共通認識を図りながら体制を構築していきましょう。
また、従業員にスマートファクトリーの重要性が伝わりきらない可能性もあるので、経営者自身が表に立ってスマートファクトリーについて伝えた方が良いです。
効果を可視化して従業員に共有する
スマートファクトリーを進めていくなかで、必ず効果を可視化して従業員に共有できるようにしてください。
スマートファクトリーを進めるには、工場のあり方や業務内容を変えなければならないため、従業員に負担を与えてしまいます。
負担が大きいために従業員が新しいシステムを使わずに、元のシステムに頼ってしまうケースも考えられます。
このような従業員のモチベーションを下げないために、以下の効果を可視化して共有してください。
- スマートファクトリ－による効果
- どの業務に手間がかからなくなったのか
従業員それぞれがスマートファクトリーの成果を実感することで、スモールスタートから、さらに大きな取り組みへと進めていけます。
スマートファクトリー2つのデメリット
スマートファクトリー化は、課題があるだけではなく、デメリットも2つあります。
- 導入コストの高さ
- 機器のメンテナンスが必要
上記2つのデメリットから、スマートファクトリーを進められない製造業もあるのではないでしょうか。
メリットも多いスマートファクトリー化ですが、デメリットとしてどのような部分があるのか把握しておきましょう。
導入コストの高さ
スマートファクトリー化を進めるには、多額のコストがかかります。
初期費用から従業員の教育コストまで考えると、企業にとっては大きなデメリットに感じてしまうかもしれません。
しかし、スモールスタートで始めれば、50万円～80万円ほどで導入できます。
「スマートファクトリー＝費用がかかる」と考えてしまうケースがほとんどですが「実際には小さいところから始める方法もある」と理解しておきましょう。
スモールスタートのやり方については後述します。
機器のメンテナンスが必要
スマートファクトリー化を進めるには、機器の購入のほか、購入後のメンテナンスも必要です。
機器については人のメンテナンスが必要になるので、その分従業員のIT機器への理解やメンテナンス方法の教育も行わなければいけません。
場合によっては、機器を操作するための人材の採用も必要になります。
スマートファクトリーのメリット
ここまでスマートファクトリーを進める流れやポイントについて解説してきましたが、具体的なメリットを把握できていない方もいるのではないでしょうか。
スマートファクトリーの実施は、大きく「生産性改善」にありますが、具体的には以下の8つのメリットがあります。
- 生産性の向上
- 品質向上
- コスト削減
- リードタイムの短縮
- 技術継承問題の解決
- イノベーションの創出
- 人手不足の解消
- 工場内導線の改善
なぜ上記それぞれのメリットが得られるのか、以下で解説します。
生産性の向上
スマートファクトリーの大きなメリットは、生産性の向上です。
生産性の向上が可能になるのは、工場内の人や設備からIoTでデータを収集し、製造工程全体が可視化し、生産効率を下げる要因を発見、改善できるからです。
たとえば、製造業のなかで機械停止トラブルが起きた場合に、データを収集することで「何が原因でトラブルが起きやすいか」を発見できます。
これにより、トラブルの予兆を検知して未然に防げるようになります。
品質向上
製造業にとって品質向上は不可欠です。
しかし、人材不足で教育やマネジメントが行き届かないことで、不良品が出てしまうリスクは高まります。
この点においても、スマートファクトリーで改善できます。
たとえば、人が作業をする様子や設備の動作をリアルタイムに収集・分析すれば、不良が発生しても素早く対処できます。
コスト削減
製造業が抱えるコストにおいても、スマートファクトリーで改善できます。
なぜなら、工場内の設備や人の稼働状況が最適化され、効率的にモノづくりを行えるようになるからです。
また、上記で解説したように、不良品の発生数も減り、原材料費も無駄になりません。
リードタイムの短縮
スマートファクトリーは、リードタイムの短縮にも効果的です。
設計段階から量産に至るまでモノづくりのあらゆるデータを活用すれば、新製品の企画から市場投入まで、あらゆるリードタイムを短縮できます。
たとえば、過去の設計モデルや製造工程のデータを蓄積したレシピを作成しておけば、類似製品を作る際に応用できます。
さらに、デジタル空間上で生産ラインを再現して試作を繰り返せば、製造ラインの設置や試運転の必要もなくなります。
技術継承問題の解決
製造業は、属人的な側面があります。
とくに昨今は少子高齢化によって、ベテラン技術者が高齢になっている背景があり、若い世代に技術が受け継がれない問題があります。
これにより、工場全体の生産性が下がり、技術が失われてしまう懸念点もあります。
しかし、この点もスマートファクトリーで改善できるのです。
スマートファクトリーでは、ベテラン技術者の動きをセンサなどで収集し、分析もできます。
収集した技術やノウハウをデータ化すれば、ロボットでの自動化に活用したり、若手人材の教育に使えたりします。
イノベーションの創出
スマートファクトリーでは、新たなイノベーション創出にも繋がります。
これまでかかっていたリソースを割けることは当然ですが、そこから新たな生産体制を作ることもできるでしょう。
また、DX化による需要予測で、今後世の中に求められるニーズを察知した製品を作り上げることもできます。
人手不足の解消
製造業にとって大きな課題である人手不足の解消についても、スマートファクトリーで改善できます。
たとえば、従来人の手で行っていた作業をロボットで自動化できるようになれば、人件費の削減だけではなく、人手不足による生産性低下を防げます。
また、製造をロボットに任せ、IT人材を多く採用することで、よりスマートファクトリー化が進むようになるでしょう。
工場内導線の改善
スマートファクトリーは、工場内の人の動きや荷物の搬入・搬出などの導線改善にも役立ちます。
とくに昨今製造業で注目されている自動搬送機を導入する際は、導線の改善が必要です。
スマートファクトリーでは、現状の工場の設備配置の問題点も可視化できるので、より効率的な導線を検討できます。
製造業でスマートファクトリーを進めるためのステップ
製造業でスマートファクトリーを進めていくには、以下の4ステップで進めていきましょう。
- 目的・目標の設定
- データの収集・蓄積
- データによる分析・予測
- データ制御・最適化
上記の流れで進めていかなければ、ほとんどのケースで失敗してしまいます。
漠然とスマートファクトリーを進めても、大幅な生産性向上には繋がりません。
スマートファクトリーを進める上での重要なステップなので、参考にしてください。
目的・目標の設定
スマートファクトリーを実行するにあたって、大前提として重要なのが、目的の設定です。
目的を絞らずにスマートファクトリーを進めていくと、理想通りの結果にはなりませんし、改善効果も感じにくくなります。
自社にとって何が必要かを考えた上で、スマートファクトリーを進めましょう。
データの収集・蓄積
目的を定めたら、データの蓄積をしていきましょう。
- 「目的のために何が必要か？」
- 「目的のためのデータをどこでどのように集められるか」
上記2つを考えて導入していけば、効果的にスマートファクトリーを進められます。
データによる分析・予測
データの収集ができたら、分析を行いましょう。
生産性向上を目的とする場合は、以下の分析を行うと良いです。
- 生産効率を下げる要因になっている設備
- 生産性効率を下げる要因になっている人
- 清算成功率を下げる要因になっている工程
それぞれを繰り返すことで、将来予測ができるようになります。
データ制御・最適化
分析ができたら、その結果をもとに、設備を制御したり、人の作業手順や生産計画を最適化したりします。
基本的には人の手で最適化していきますが、最終的にはAIを活用すると、より効率的になります。
スマートファクトリーに関連する技術・概念
スマートファクトリーをより具体的に理解するために、以下5つの用語についても知っておきましょう。
- IoT
- AI
- AR
- デジタルツイン
- グリーン・トランスフォーメーション
それぞれの言葉の意味を理解しておけば、スマートファクトリーを進める上でも役立ちます。
IoT
IoTは「モノのインターネット」を指す言葉です。
センサー機器や住宅、家電製品がインターネットに繋がる技術などをIoTと呼びます。
スマートファクトリーにおけるIoTとは、主に、生産ラインの機械や設備に搭載されたセンサーを意味します。
AI
AIは、人工知能を指します。
AIを利用することで、IoTが収集したデータの分析や予測を立てられます。
人の力では難しい膨大なデータの処理も可能となるので、スマートファクトリーを進める上でも必要不可欠です。
AR
AR（Augmented Reality）は、拡張現実を指す言葉です。
主にスマートフォンやARゴーグルなどのデバイスを介して現実世界に拡張現実を重ねます。
ゲームなどのエンターテイメント性のあるものに使用されているイメージもあるかもしれませんが、製造業のスマートファクトリーにおいても、AIの予測分析の可視化手法として利用できます。
デジタルツイン
デジタルツインとは、現実世界の情報をデジタル化し、仮想空間上に再現した現実世界に対応させたモデルを指します。
デジタルツインを活用すれば、工場の装置や設備の挙動に対するシミュレーションや分析を、コンピュータや端末上で確認できます。
グリーン・トランスフォーメーション
グリーン・トランスフォーメーション（GX）とは、再生可能なクリーンエネルギーを活用し、温室効果ガスの排出を抑えつつ、産業の競争力向上を目指す概念です。
国家レベルでグリーン・トランスフォーメーションに対する関心は高まっており、政府にて内閣総理大臣を議長とした「GX実行会議」も設置されています。
グリーン・トランスフォーメーションでは「デジタル化や電化等の対応に不可欠な省エネ性能の高い半導体や光電融合技術等の開発・投資促進に向けた支援の検討を進める」ことを目標としているので、スマートファクトリー化を進めるうえで考慮しておく必要があります。
スマートファクトリーを知る3つの事例
スマートファクトリーは、実際に国内外の多くの企業で進んでいます。
とくに代表的な事例を持つ企業は、以下の3つです。
- ヤマハ
- パナソニック
- 旭鉄工
実際にどのようなスマートファクトリー化を進めたのか、以下で解説します。
ヤマハ｜楽器工場のスマートファクトリー化
楽器・音響メーカーとして有名なヤマハ株式会社では、楽器工場をスマートファクトリー化しました。
一方で、国内外13ヶ所の各工場が独自にスマートファクトリー化を進めたため、システムのサイロ化が課題となってしまったのです。
そこで、各工場のデータ管理の標準化を実施。データ可視化ツールも導入することで、データの一元化に成功しています。
そのほかにも、ギターの組立工程におけるデジタルツインの活用など、スマートファクトリー化を着実に進めています。
パナソニック｜エネファームの製造工程改善
電化製品で有名なパナソニックでは、家庭用燃料電池「エネファーム」の製造工程において、IoTの導入に取り組みました。
工場のあらゆるプロセスで収集したデータを結合・一元管理することで、25項目の製造管理指標の見える化を実現。
さらに、製品・工程設計力の向上を目的とした「バーチャルモノづくり」として、VPS（Virtual Product Simulator）の導入による3D-CADと作業ナビゲーションの連携や、職人技のデジタル化、検査工程における製品完成度の見える化なども実施しています。
旭鉄工｜CO2排出量の見える化
自動車向けの金属加工製品を取り扱う旭鉄工株式会社では、「CO2排出量の見える化」に取り組んでいます。
特に重視しているのは、正確性の高いCO2排出量の算出です。
旭鉄工では、製品1個当たりのCO2排出量を実態に近い形で評価するために、さまざまなデータを分析して原単位モデルを構築。
さらに、2021年1月より10年先の成長戦略を見据えたDXプロジェクトを開始しています。
スマートファクトリーの将来性
今後、製造業のスマートファクトリーは、より重要性を増していくと考えられます。
工場で働く人の人材不足や少子高齢化も要因の一つですが、2019年から猛威を振るった新型コロナウイルスの影響も大きいです。
新型コロナウイルスが爆発的に広がった時期には、人の行動が大幅に制限され、製造現場でも部品調達の遅延が発生しました。なかには、一時閉鎖した工場もあります。
今後も新型コロナウイルスのような脅威が起きないとは限りません。
このような事態を避け、「生産性を止めないための取り組み」の一つが、スマートファクトリーなのです。
スマートファクトリー化が進めば、以下のような状態となり、常時稼働できます。
- 作業員がいなくても稼働できる
- 遠隔地から稼働状況を確認できる
- 無人搬送車を活用して生産ラインを止めない
アフターコロナ時代になった昨今でも、大きな脅威に対応するため、スマートファクトリー化は求められていくでしょう。
スマートファクトリーを理解するところから始めましょう
スマートファクトリーについて解説しましたが、スマートファクトリーを実現するためには、経営層から従業員までの理解が必要です。
経営層だけが独断でスマートファクトリー化を進めても、従業員はついてこれません。
従業員も巻き込んで進めていかなければ、効率化どころか従業員の負担となってしまうだけです。
そのため、スマートファクトリーを進めるにあたっては、まず理解を深め、モチベーションを高めるところから始めましょう。
「スマートファクトリー化を実現することで環境が改善する」
と理解してもらえれば、スムーズに進んでいきます。
そのほかにも、前段階として社内環境の改善は必要なので、スマートファクトリー化の前に、今見える課題に向き合うことも忘れないでください。
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