工場のDXで実現できることは？方針の決定に役立つDXの具体例を解説

製造業の工場が抱える課題を解決するために、DX（デジタルトランスフォーメーション）に取り組む企業が増えています。実際に、DXの成功事例としてメディアに掲載された情報を目にすることが増えたと感じている方もいるでしょう。

そこで今回は、「工場のDXが話題になった理由や活用事例」について解説します。「工場のDX担当になったけれども具体的に何をしたらいいか分からない」という方は、参考にしていただけたらと思います。

工場でのDXが話題になっている理由

DXが話題になったのは、2018年に経済産業省から発表された「DXレポート」によって企業における既存システムの課題とDXの重要性が示されたことがきっかけです。

製造業では、人材不足や製品競争のグローバル化により、課題を解消し競争力を強化していくために、デジタル技術を活用して新たな製品開発や生産を効率的に行うことが必要不可欠です。

DXは業務効率化や業務プロセスの改善といった「守りのDX」と、商品の付加価値工場やビジネスモデルの改革といった「攻めのDX」に分類されます。企業では、守りのDXによってリソーセスを生み出し、攻めのDXに繋げていくことが重要とされています。

工場では、まず守りのDXに取り組むことで、既に生じている課題を解決していくことが必要です。

工場のDXでは何ができるのか？

まず、工場のDXではどのようなことができるのかを解説します。

• 現状の見える化によるコスト削減
• 検査の自動化による品質の向上
• 現地業務の減少による働き方改革
• サプライチェーン全体の最適化

現状の見える化によるコスト削減

IoTを用いて現状を見える化することで、コスト削減を実現できます。

例えば、生産工程にIoTを導入して工程ごとの必要時間や停止率などを見える化することで、工程上のボトルネックが明確になります。ボトルネックを解消するために優先順位をつけて、作業手順や分担の変更を加えれば、生産性が向上するでしょう。

また、電力使用量を管理するデマンドコントロールを導入することで、高騰する電力使用量と料金を最適化できます。

検査の自動化による品質の向上

工場の中でも検査の工程は自動化が難しく、人の手や目に頼らざるを得ませんでした。しかし、IoTセンサやAIアルゴリズムなどのデジタル技術を活用することで、自動化できます。

人の作業ではなくせなかった人為的ミスによる不良品の流出をゼロにできるため、品質の安定化や向上に繋がります。

現地業務の減少による働き方改革

工場での作業の多くは、製品を確認し、設備を稼働させるために、現地で実施しなければなりません。そこで、IoTシステムやロボットを活用することで、現地に作業者がいない場合でも業務の実施が可能になります。

暑熱・騒音環境などでの作業を減らし、リモートワークを活用した遠隔監視・遠隔操作を増やせば働き方改革に繋がります。年々難しくなっている人材確保にもいい影響があるでしょう。

サプライチェーン全体の最適化

生産管理システムを中心に、社内外のさまざまなシステムと連携できるようになり、部品の入荷状況や出荷情況を明確にできます。

何をどのタイミングで入荷し生産すればいいか、発送すればいいかなどが明確になることで、サプライチェーンが最適化されるため、過剰な在庫を持つ必要がなくなります。

工場におけるDXの具体的な事例

工場におけるDXの具体的な事例を紹介します。自社への適用の際に参考にしてください。

• IoTを活用した無人環境におけるロボットの状態監視
• データ収集のIoT化による技能教育の効率化
• 工場のエネルギー消費見える化によるコスト改善
• 予知保全による部品交換タイミングの最適化
• 生産管理システムの連携によるサプライチェーンマネジメント
• IoTセンサとAIの連携による従業員行動分析
• 画像認識を活用した検査工程の自動化による品質向上

IoTを活用した無人環境におけるロボットの状態監視

多くの工場で、作業の自動化による効率化、生産性向上を実現するためにロボットの導入が進められています。自動化したロボットが適切に稼働し続けているかは、作業者が常に確認し、必要に応じて設定の変更やメンテナンスなどの調整を行う必要がありました。

台数が多くなるにつれて管理に時間がかかるようになり、他の作業が行えなくなったため、状態監視の自動化を実現することで、作業者の管理工数を低減しました。

実現手段としては、IoTセンサでロボットの状態を常に監視し、その情報をクラウドで処理できるようにしています。これにより、作業者が監視をしなくてもロボットを効率的に活用し、作業者が対応する時間は本当に必要なタイミングのみに限定しています。

データ収集のIoT化による技能教育の効率化

日本の製造業では、優れた技能を持った人材の高齢化が進んでいること、また新たな人材の獲得が難しくなっていることから、技能を引き継ぐ後継者育成が大きな課題です。

長い年月を経て培った技術の伝承は簡単ではありませんが、作業時のさまざまな情報をセンサで取得しデータとして見える化することで、教育の際に活用できる職人の勘やコツを可視化できます。

ある切削加工の工程では、加工機の電流データや作業者の作業手順を可視化し後継者の作業と比較することで、取り組むべき課題を明確にしています。

工場のエネルギー消費見える化によるコスト改善

燃料価格の高止まりに伴い、エネルギーに関するコストが大きくなっているため、消費量の最適化が必要不可欠です。

そこで、IoTを活用して電力消費量を調整するデマンドコントロールにより、一次的に消費が増大しそうな情況では、あらかじめ設定した優先順位に基づいて冷凍冷蔵庫や空調などの機器の稼働を調整することで、翌年の電気基本料金の増加を避けられます。

これ以外にも、エネルギー消費に関するさまざまなデータを取得することで、無駄なエネルギー消費を可視化することが可能です。

予知保全による部品交換タイミングの最適化

生産に関するトラブルの中で影響が大きいものの一つに、設備の故障やメンテナンスに伴う生産の停止が挙げられます。

設備に関するさまざまな情報をリアルタイムに監視し、そのデータを分析することにより、設備の状態を把握することが可能です。過去のデータと比較して故障が発生する前段階の状態を検知することで、メンテナンスタイミングを管理者が主体的に決められます。

部品の入荷待ちによる生産停止期間の短縮を実現すれば、生産性向上やコスト削減に繋がります。

生産管理システムの連携によるサプライチェーンマネジメント

サプライチェーンマネジメントとは、原材料や部品の調達、生産、製品の客先への納品までの工程を管理することです。製造業では生命線となっているサプライチェーンの改善を行うことができれば、大きな利益向上要因となります。

社内外の生産管理システムや物流システムを連携させることで、在庫管理の適正化やリードタイムの短縮、供給の安定化などに繋がります。

IoTセンサとAIの連携による従業員行動分析

従業員の動線や作業手順を分析することで、作業のやりにくさ、無駄を削減し、作業効率を改善できる可能性があります。

カメラなどのIoTセンサにより取得したデータをクラウドに集約し、AIアルゴリズムを用いて分析を行うことで、最適な従業員の動線を明確にすることが可能です。また、この情報をうまく活用して、作業標準を策定すれば、従業員の教育も効率化できます。

画像認識を活用した検査工程の自動化による品質向上

検査工程は、生産工程の中でも自動化が難しい工程の一つで、長い経験を積んだ従業員の感覚に頼らざるを得ない部分がありました。

従業員の感覚による判断と、製品をカメラで撮影した画像をAIアルゴリズムにより分析した結果と組み合わせることで、従業員の感覚を可視化し、高精度な検査の自動化を実現できます。

生産数が多い場合は複数人で担当する必要があり、人による作業時間や品質のバラつきがあった検査工程を自動化すれば、工数削減による利益率の向上と品質の安定化に繋がります。

まとめ

人材不足の解消や生産性の向上、仕様変更に対する工程変更の早期化など、工場にはさまざまな課題があり、それをDXで解決する企業が増えています。

IoTやAI、ロボット、ビッグデータなどさまざまな要素を複合的に活用するDXの事例を知ることで、自社の課題を解決するためにどのような取り組みが必要か考える際の参考になるでしょう。

ほとんどの企業では自社内で取り組みを完結することは難しいため、外部の専門家にうまく協力を仰ぎながら、効果的な取り組みを進めていきましょう。