2022年7月23日
スマート工場とは？導入事例やメリット、デメリットをご紹介
長きにわたり日本経済を支える製造業ですが、新型コロナウィルス感染拡大に伴い、スマート化が盛んになりました。本記事ではスマート工場は日本の製造業にどのような影響を与えるのかを解説します。
スマート工場とは？
スマート工場とは、工場においてIoT（モノがインターネット経由で通信すること）やAI（人工知能）などのIT技術を駆使し、工場設備をネットワークで接続することで生産性の向上や品質管理といった運営の効率化を図ることです。近年では〇〇や〇〇など、大企業なども盛んにスマート化を行っており、〇〇といった成果をあげています。
近年のスマート工場の動向 | 脱炭素化へ向けた企業の活動が活発化
2020年秋の「2050年カーボンニュートラル宣言」の政府宣言により、製造業においても脱炭素化へ向けた取り組みは活発化しています。脱炭素化への取り組みとスマート工場とはどのように関係しているのでしょうか。脱炭素化に向けた企業の取り組みとスマート工場化の関係性について解説します。
CO2排出量を見える化
目に見えないCO2を見える化することは、非常に難しいとされています。各工程で使う電力が化石燃料からできたかどうかは簡単に証明できません。よって、証明するために生産プロセスを細分化する必要があります。毎月の生産数や設備稼働率をデータで収集し、分かりやすく見える化した上で、製品1個当たりのCO2排出量を算出する必要があります。作業進捗やエネルギー消費量のデータを自動的に収集する仕組み作りは、スマート工場化を図ることでできるとされています。
動力設備をモニタリング
CO2排出量を最適化するには、さまざまなデータを分析する必要があります。例えば、設備の稼働管理や保守管理に加え、気象予測情報や空調機などの動力設備の状況を多面的にモニタリングしなければなりません。多面的にモニタリングすることで、エネルギーを安定的に供給しつつ、生産計画に応じた最適化が可能になります。
AIによる工場全体の効率化や省エネ化を図る
AIやロボットなどの活用で、従来の人的労働によって発生する作業ミスや産業廃棄物などを低減できると言われています。AIやロボットを導入した結果、製造現場のCO2削減へとつながるという考え方は世界中に浸透しつつあります。また、AIを活用したエネルギーマネジメントによってCO2排出量を算出できたり見える化できたりします。したがって、省エネにも貢献できるとされています。エネルギーマネジメントを行うためのクラウドサービスやプラットフォームを提供する企業も増えています。
スマート工場の実現によるメリット
それではIoTやAIなどを導入することによって、どのようなメリットがあるのでしょうか。以下からはスマート工場のメリットやデメリットについて具体的にご紹介します。
情報の見える化
工場内にあるさまざまなデータのうち、スマート工場化によって見える化できる情報は以下の3つです。
- 製品の品質
- 状態工場設備の稼働状況
- 生産ラインの情報
これらの情報がクリアになることで、工場内のボトルネックがすぐに明確になります。このように明確になった非効率な工程や作業を基にして、生産性の向上につながる改善策を検討することができるようになります。
品質・生産性の向上
製造・生産にはヒューマンエラーがつきものです。IoTやAIなどを導入することで、頻繁に発生するヒューマンエラーのデータを明確化できるため、エラーの対処方法が分かるようになります。その結果、製品の不良率を低減し品質の安定化を図ることが可能です。
導入するシステムや技術によって異なりますが、スマート工場はデータをリアルタイムで処理することもできます。これまでは人間が処理するしかなかった仕事を、AIによる機械学習の技術を使って実行することで、ほぼリアルタイムで制御と情報処理が可能になりました。
コスト削減や人材不足への対応
スマート工場化によって人材育成が容易となるのもメリットです。工場内の熟練技能者は高齢であることが多く、退職などで、いつその技術が失われるか分かりません。また工場によっては熟練技能者がいなければ成り立たない場合もあるのではないでしょうか。このような場合、熟練技能者の技術や知識のデータを収集して分析することで、熟練技能者の技術を明確にすることができます。
技能やノウハウをマニュアル化することで技術の継承が容易となり、収集したデータをロボットに学習させれば、熟練技能者の代替としても活用できます。さらに、オペレーターの業務をAIが自動化または半自動化することによって、大幅な工数低減やコスト削減が可能となります。
スマート工場の導入におけるデメリット
スマート工場で多くの業務がIoTやAIやよってデータ化または自動化されることで、工場内の状況が大きく変わることになります。しかし、スマート工場という概念は、残念ながらまだあまり浸透していません。導入にあたっていくつかの大きな課題もあります。以下からは工場をスマート化する上でのデメリットをご紹介します。
イニシャルコスト・ランニングコストが高価
スマート工場のための設備やシステムを構築するにあたり、非常に高い導入コストがかかります。例えば、ロボット、IoT, AIなどの技術や各種ソフトウエアを構築するためには、初期費用が1000万円〜5000万円とかなり膨大になります。
加えて、専門家でなければどのようなモノやプロセスを採用すればいいのかという検討が難しいこともデメリットです。また最新技術を搭載した機械には、当然メンテナンス費用もかかります。設備を保全するためのマニュアルを作成する手間や、メンテナンスするワーカーの教育コストも想定しておくことが必要です。
セキュリティーの問題
スマート工場ではIoT機器やAIなどのネットワークに直接接続するため、サイバーセキュリティーを強化しておく必要があります。実際に、ランサムウェアなどのサイバー攻撃を受けて、工場内のコンピューターにウイルスが感染した工場もあります。サイバーセキュリティの問題をどのように解決するのか、またはどのように対処するのかを事前に検討しておくことが必要です。
システム構築が難しい
スマート工場を実現するためには、生産設備からさまざまなデータを収集します。その際、ネットワークやシステムの構築が必要です。開発部門やサプライチェーンなどの部門間におけるシームレスな連携を実現するシステム構築には、かなりの手間がかかります。組織全体の転換が必要とするため、一つ一つすりあわせていくことが大切です。
スマート工場の導入事例
上述した通り、スマート工場はデータ活用の難しさやセキュリティなどクリアすべきハードルがあるものの、導入を行うことで、劇的な業務改善につながります。日本国内でも数年前からIoTやAIを活用したスマート工場の導入が活発になっています。以下からは実際にスマート工場化を採用した事例を紹介します。
旭鉄⼯株式会社
旭鉄⼯株式会社は自動車部品を製造する会社です。IoTを活用し製造ラインの自動モニタリングシステムを自社開発しました。生産状況を見える化し、生産性を向上させることが目的です。モニタリングした情報はクラウド経由でオペレーターのスマートフォンに転送され、リアルタイムでオペレーターが確認することができます。モニタリングシステムを導入して以来、80ラインで生産出来高が平均で34%UPし、平日の残業をゼロにまで減らすことができました。
ダイキン工業株式会社
ダイキン工業は国内外に空調機の生産拠点を置くグローバル企業です。海外工場では熟練者が不足するという課題があります。高品質な製品を安定して生産するには技術伝承が必要不可欠です。スマート工業化に向けてダイキン工業は日立製作所と協力し、作業工程のデジタル化を進め、作業評価システムを開発しました。この技術では熟練技術者の動きを計測・解析し、技能とノウハウをデータ化します。8つの評価項目を数値化することで、熟練技術者の技術を学ぶことができる技術を開発することに成功しました。
TOTO株式会社滋賀⼯場
住宅設備機器やユニットバスルームなどの事業を行うTOTOでは、滋賀工場でスマート工場を導入しました。IoTを活用し数百項目に及ぶ工程データを収集します。歩留まりの安定と向上を図るため、クラウドに送られたデータをBI（ビジネスインテリジェンス）ツールを使って現場で直接分析します。滋賀工場では、日々の生産活動および中期的な生産活動のPDCAに取り組み、開始してから最初の半年で過去最高の歩留まりを達成することができました。
まとめ
スマート工場ではモノとインターネットがつながることによって、さまざまなデータが見える化されます。また、製造業における脱炭素化とスマート工場化は今後さらに活発化されると予想されるため、カーボンニュートラルの実現に向けた製造上の取り組みやイノベーションがますます要求されるでしょう。
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