2022年7月27日
製造業におけるデータ活用方法やメリットは？事例も合わせてご紹介！
製造業において、データの活用および分析は、業績アップに大きな力を発揮します。
しかし、具体的なメリットはなんなのか、実際にはどのようにデータ活用を行えばよいかわからない、という方もいらっしゃるのではないでしょうか。
そこで今回は、製造業におけるデータ活用方法を、具体的な事例も交えてご紹介します。
データ活用・分析を通じて、自社の業務改善や利益の向上につなげましょう。
製造業におけるデータ活用・分析
製造業とデータ活用・分析には、どのような繋がりがあるのでしょうか。
ここでは、製造業においてデータ活用を行うメリットや、具体的な用途を中心に解説していきます。
製造業におけるデータ活用・分析のメリット
製造業においてデータ活用・分析を行う代表的なメリットは以下の通りです。
データ分析による自動化
製造業におけるデータ活用のメリットとしてまず挙げられるのは、データ分析による機器の自動化です。
データ活用を行ってAIやIoT設備を導入すれば、現場作業の大幅な自動化が見込めます。
近年では工場設備の大部分にデジタル技術を使用したスマートファクトリーも注目されており、今後も製造業におけるデータ分析の重要性は高まっていくことが予想されます。
製造業の現場においては、人の手による業務が多いため、データ活用による自動化の恩恵は特に大きいといえるでしょう。
コストの削減
材料や商品のコスト削減につながることも、データ活用を行うメリットです。
データ分析を行うことで商品製造時の業務フローや使用する原料などの最適化につながるため、これまで余計に発生していた物質的・時間的コストの削減につながります。
また、製品の出荷データなどを活用すれば、製品の需給予測なども行えるため、必要なものを必要なだけつくる環境を整備することができるでしょう。
原料や食品ロスの防止にもつながるため、環境問題にも配慮した持続的な生産体制を整備できます。
業務品質の向上
全体的な業務品質の向上につながることも、製造業においてデータ分析を行うメリットです。
データ活用によって、不良品や操作ミスの発生するタイミングや状況を分析することで、業務改善を行うべきポイントの把握ができます。
また、分析したデータを品質確認などに流用すれば、商品の個体ごとの品質差の低減にもつながるため、商品ごとのムラが少ない製造環境を整えることもできるでしょう。
製造業におけるデータ活用・分析の具体的な用途
ここでは、製造業においてデータ活用・分析を行うことが、具体的にどのように役立つのかについて解説します。
従業員の労働環境の改善
製造業におけるデータ分析が活躍する状況としてまず挙げられるのは、従業員の労働環境の改善です。
現場作業の多い製造業においては、従業員の労働環境や人手不足は常についてまわる課題といってよいでしょう。
データ活用による自動化を通じて、人の手による業務量の削減を行えば、現場業務に割く人員が減り、担当者の負担の削減にもつながります。
また、データ分析によってヒューマンエラーの発生しやすい状況を把握すれば、人員配置や休憩時間などの適切な設定にも活用できるでしょう。
専門的な技術の継承
専門的な技術の継承に利用できる点も、製造業におけるデータ分析のメリットです。
製造業においては人の手による熟練の技で製造を行う商品も存在しますが、技術やノウハウを継承するには長い期間の研修を積まなければならないこともあり、技術の継承は製造業における課題の一つとなっています。
そんなときにデータ活用とAIによる自動化を行えば、研修等に長い期間を要することなく、専門的な技術を用いた商品の製造を行えます。
近年では機器の性能も向上し、人の動きをより細かい点まで模倣できる技術も発展しているので、技術の継承が難しい場合にはデータ活用による対応も検討しましょう。
製品や設備の保守管理体制の改善
製品や設備の保守管理体制の改善も、製造業におけるデータ分析のメリットです。
工場をはじめとした現場管理にデータ活用とAI技術を取り入れることで、より正確な保守管理が行えます。
製品や製造現場の画像・動画といったデータの分析を行えば、目視では気づかない不具合や不良品を検知できます。
人の目による確認は集中力の低下などによるヒューマンエラーが発生しやすいため、データ活用による保守管理体制の改善は製造業にとって、特に効果の高いデータ活用方法といえるでしょう。
製造業においてデータ活用を行った具体的な事例
ここでは、データ活用で業務改善に成功した企業の事例をご紹介します。
これらの具体的な事例を参考に、自社でどのようなデータ活用が考えられるかを検討してみましょう。
スマートファクトリーで不良品ロスを改善～ヤマハ発動機～
ヤマハ発動機株式会社ではデータ活用によって、より生産性を高めるためのスマートファクトリーの実現に成功しました。
スマートファクトリーでは、200を超える工程データをビックデータとして蓄積・分析し、約1億円の不良品ロスの問題の改善を実現しています。
ヤマハ発動機では「デジタル・データ蓄積・分析基盤」を構築することに力を入れており、今後はビックデータとAIを組み合わせて工場で活用することを目指しています。
DXや自動化が注目される製造業で、効果的なAI活用を行った事例としてのヤマハ発動機のさらなる成果に期待が高まるところです。
ロボットで工場を無人化～アイリスオーヤマ～
茨城県に位置するアイリスオーヤマつくば工場では、「物流倉庫一体型工場」として生産ラインの無人化に成功しました。
多関節ロボットをはじめとした現場における用途に合ったロボット、AGV（無人搬送車）を効率的に活用して、現場の生産性向上に繋げています。
アイリスオーヤマでは工場作業者が行った作業の全工程をデータにして、ロボットや無人搬送車に記憶させることで無人での工場運営を可能にしました。
これによって現場作業を行っていた従業員の大幅な負担軽減を実現し、これまで現場作業に割いていたマンパワーを、その他の業務へ転換することで、より多くの従業員が事業のコア業務に携われる環境を整備しました。
世界130の工場を繋ぐプラットフォームを開発～デンソー～
自動車部品メーカーのデンソーは、世界の工場を繋ぐ「Factory-IoTプラットフォーム」を自社で開発しました。
このFactory-IoTプラットフォームでは、130の工場のデータを1つのクラウドに蓄積することで、より柔軟なデータ活用・分析に成功しています。
工場のデータを可視化することで工場の稼働状況や作業者の動きもリアルタイムで管理する事が可能になり、保守管理体制の向上を実現しました。
また、遠く離れた場所で作業を行っている従業員とも、Factory-IoTプラットフォームのクラウド上で連携をとることができる点も業務改善に大きく貢献しています。
データ共有および意思の伝達を容易にすることで、各地に存在する無数の工場の一括管理を実現した、データを効果的に活用した事例といえるでしょう。
熟練者の技術を可視化～IBUKI～
株式会社IBUKIは射出成形用金型の設計や製造を主要事業としている企業で、データ活用によって熟練者の技術の伝承を実現しました。
先述の通り、熟練者の技術の継承は製造業における大きなの課題の一つです。
そこでIBUKIは熟練者の技術をモデル化し、AIと連携させることで専門的な技術の利用の簡素化に成功しました。
従来は熟練者の経験に頼っていた金型作業ですが、金型にセンサーを取り付けることで数値による可視化を行って、技術利用のハードルを下げることに成功しました。
熟練者の技術をより容易に継承することに成功した、製造業における課題にAI活用で挑戦する画期的な事例といえるでしょう。
低コストでデータ活用環境を整備～三菱電機～
三菱電機株式会社では、工場内で生産情報とITを連携させる仕組みである「e-F@ctory」により、低コストで実現できるデータ活用環境の整備に成功しました。
三菱電機中津川製作所・飯田工場では、設備から集積されたデータが自動的にデータベースに登録されるシステムを構築し、商品や製造現場の品質管理に活用しています。
生産ラインで異常が発生した場合には、従業員が身につけている端末にアラートが通知され、復旧までにかかる時間の大幅な削減に成功しています。
本システムはデータの分析や開発において、表計算などの汎用ソフトを利用できる点も大きな魅力で、専用システムの整備や学習にコストを割く必要がないため、よりローコストでのデータ活用を実現しました。
三菱電機では今後も生産現場のデータ活用によって、ものづくり全体の生産性向上やコスト改善を目指しています。
製造業におけるデータ活用の課題
データ活用を行うための資金調達
データ活用を行える環境を作るための資金調達は、製造業におけるデータ活用の大きな課題です。
データを有効活用するためには高額な機器を購入したり、IT人材を雇ったりと、多額の費用が発生することも珍しくありません。
資金調達が難しい場合には、まずは初期費用が少なく済むデータ活用から開始することを検討しましょう。
データ活用や分析を行える人材が必要になる
データ活用・分析に詳しい人材を確保しなければならない点も、製造業におけるデータ活用の課題といえるでしょう。
IT関連知識は専門性が高く、自社で人材の育成を行う場合には相応の時間とコストがかかることが予想されます。
場合によってはヘッドハンティング等による人材の採用も考えられますが、いずれにしてもコストが発生することは避けられません。
人材を揃えるための、コストとデータ活用のメリットを検討したうえで、方針を決定しましょう。
データ活用を競争力の向上につなげよう
今回は、製造業におけるデータ活用方法を具体的な事例も交えてご紹介しました。
製造業においては現場作業や商品管理などをはじめとして、データ分析が有効活用できる業務が無数に存在します。
現在は企業全体で行われるDXやスマートファクトリーなどの推進によって、よりデータ活用が重要となることが予想されます。
データ分析を有効活用して生産性の向上や業務体制の改善を行い、自社の競争力をさらに高めていきましょう。
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