最終更新日：2023-10-17

工場のIoT化とは？スマート工場でできること・メリット・導入ステップを完全解説！

AI Magazine

「工場のIoT化って実のところ何をすればいいの？」
「自社ですぐにIoTを導入する方法は？」

工場のIoT化や、スマート工場またはスマートファクトリーといった言葉を耳にする機会が多くなったと思います。工場の機械や設備にIoTセンサーやIoTデバイスを導入し、AI（人工知能）を活用したデータ分析・制御を行うことで、生産性向上や業務効率化を実現している工場が増えています。

本記事では、工場のIoT化やスマート工場について解説し、できることや導入のステップを紹介します。

スマートファクトリーの実現に向けての課題、実例についてはこちらの記事で分かりやすく解説しています。

製造業でのAI導入に強いシステム開発会社はこちらの記事で特集していますのでご覧ください。特に問い合わせが多いAIによる外観検査の導入に実績豊富な開発会社はこちらの記事で別に特集していますので併せてごらんください。

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工場のIoT化とは？

工場のIoT化とは、工場の製作機械や設備などにIoT機能を持たせることで、自動化、省力化を実現しながら作業の安全性や効率性を高める取り組みです。IoTとは「Internet of Things」の頭文字の略称で、さまざまなモノやデバイスがインターネットにつながっている仕組みを指します。

製造業や物流業、農業などさまざまな産業向けIoTも活用されるようになってきました。なかでも製造業におけるIoT活用が注目されています。特にIoTセンサーを活用した製造機械や機器のデータ収集が主流です。IoTセンサーの種類や仕組み、活用事例についてはこちらの記事で特集しています。

工場での最新技術の活用は、ファクトリーオートメーションに始まり、IT化、そしてIoTの導入と続き、止まることを知りません。工場でのIoT化は「スマート工場」「スマートファクトリー」を実現するため不可欠な手段とされています。今さら聞きにくいファクトリーオートメーションの定義、メリット・デメリットはこちらの記事にまとめています。

データをもとにあらゆるデバイスが連携するのがIoTシステムです。それに加え、AIによるデータ分析を駆使した作業の最適化、そして遠隔制御などの先端技術を活用することで、受注から製造、発送の管理まであらゆる業務の改善や改革が実現できるでしょう。AIとIoTの関係性、目的の違いについてはこちらの記事で解説しています。

生産工程をスマート化するために、人と機械とが共同して生産活動をすることにより、自律的な製造現場の実現が可能です。

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工場のIoT化でできる6つのこと・導入事例

工場のIoT化をイメージしやすくなるよう具体例や導入事例を挙げて解説します。

異常や故障の予知保全

IoTシステムで、工場内にある機械や設備の予知保全が可能です。工場内の日々の状況をリアルタイムでモニタリングできるため、異常や故障などトラブルの発生の予兆を早期発見できます。

従来の機械や設備の保全は、以下の2つの手法が主流でした。

異常が発生してから対応を行う事後保全
一定の期間を定め定期的なメンテナンスを行う予防保全

工場では計画に従って生産しなければなりませんが、機械故障などが発生した際には生産ラインを長期で止めるリスクが生じます。また、稼働量が変動する製造ラインで、定期メンテナンスの最適なサイクルを設定するのは簡単なことではありません。不要な定期メンテナンスは製造効率を下げ、メンテナンスコストの増大を招きます。

IoTセンサー・を使えば、デバイスから得た機械や設備の計測データを分析し、不具合や故障が生じる前にアラートを発する予知保全・予兆保全が可能です。関係する複数の要素をAIで分析すれば、より精確に機器の寿命や不具合発生を予知できます。

例えば、クレーンのワイヤーの寿命は以下のような多くのデータが判定要素となります。

ロープ径
合計稼働回数
稼働時間
荷役した対象物の合計重量
荷役時の平均気温

AIを活用すればすべての要素を加味して、正確にワイヤーの寿命と最適な交換スケジュールを分析できます。異常や故障の予兆を検知したタイミングで保全業務を行うので、人件費や部品の交換に無駄がなくなり、コストダウンにつなげられます。AIを活用した予知保全についてはこちらの記事でも詳しく解説していますのでご覧ください。

データドリブンによる工場の経営

IoTの導入で、データドリブンでの工場経営が可能です。データドリブンとは、企業経営に必要な意思決定をデータや分析結果をもとに判断して実行することを指します。

製造の現場においては、現場の担当者だけでなく経営判断を行う役員などさまざまな人が関与します。そのため、実際の現場に求められる最適な判断を下すことは容易ではありません。IoT化された工場では、工場の稼働状況を示すデータを収集し、分析できます。

現場サイドであろうと、経営サイドであろうと最新の客観的なデータを基に最適な稼働計画を立案可能です。データドリブンによる客観的な経営判断は、設備投資の最適なタイミングを実現可能とするでしょう。

製造業におけるデータドリブン経営のメリットをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

育成費用のコストダウン、技術の伝承

IoTデバイスで、従来では取得できなかったデータを得られるようになり、AIで分析して体系化すれば難しかった技術の伝承も可能です。

人材の不足や熟練者の高齢化は深刻な課題です。技術の継承をどのように進めていけばいいのかは多くの企業で悩みを抱えているでしょう。技術を次の世代へ伝えていくことは重要ですが、容易には実現できません。熟練者の技術は数値化や明文化することが難しく属人化となる傾向が強いため、育成マニュアルなどの形にしづらいからです。

例えば、IoTデバイスによるアイトラッキングを使えば、熟練者の目の動きを画像処理して勘やコツを分析して体系化できます。熟練者のノウハウを可視化すれば、後継者や若い労働者にスキルの習得支援もできるでしょう。人材の育成にかかるコストも削減できます。

工場の効率化

IoT化により生産性を上げ、工場業務を効率化できます。勘に左右されない明確なデータに基づいて、適切に人材を配置したり工数の削減が可能だからです。

例えば、従来は生産設備に表示される計器類の指標を点検者が確認し記録する作業が必要でした。このような巡回目視や点検は重要業務とはいえ、人員や工数が多くかかってしまい、生産性向上にも直接寄与しない問題点があります。

代わりに、IoTセンサーによるデータの自動収集を活用できます。そうすれば人手による確認や記録の作業が不要となり、多くの工数を大幅に削減可能でしょう。IoT化されている設備自身が、計器類やセンサーの測定値をデータとして送信可能です。さらに従来では取得を見過ごしていたデータも種類や粒度、タイミングなどより細かく大量に取得可能となり分析に役立つでしょう。

現在、製造業の現場、経営層を問わず導入に向けた議論が盛んになっているDXにおいてもIoTによる生産の効率化が欠かせません。

こちらで製造業でのDX導入事例、導入ステップを詳しく説明しています。

エネルギー使用量の見える化

工場におけるIoTシステム導入の具体例として、エネルギー使用量の削減が挙げられます。エネルギー消費量の見える化は比較的取り組みやすく、効果もわかりやすい取り組みです。

近年、電気代や燃料費の高騰は大きな課題であり、環境配慮の点でもエネルギーの使用量の削減に注目が集まっています。IoTセンサーで集めたリアルタイムのエネルギー消費データをAIを使って分析・最適化すれば、エネルギーのコスト、CO2排出量の削減に貢献できるでしょう。どこの工場でもエネルギー消費量の削減は必要なため、よく工場のIoT化の事例として挙げられます。

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工場のIoT化導入7ステップ

工場のIoT化の導入には、以下のステップを行っていきます。

1.　目的の明確化
2.　取得すべきデータの検討
3.　IoTシステム仮組み
4.　本システム構築
5.　AIによる見える化・分析
6.　工場内の機械や設備の制御
7.　自動化・自律化

工場のIoT化をどのように導入していくかを見ていきましょう。

目的の明確化

まずIoT化する目的を明確にしましょう。工場内各設備、各ラインの現状の稼働情報、在庫状況、歩留まり、不良発生状況などを調べます。工場内にある設備や機械などの状態や稼働状況を可視化します。

調査によって、現在、工場全体の稼働効率を下げている、または工場を阻害している部門や設備が見つかるでしょう。問題を抱えている設備やラインを抽出し、その問題を解決することがIoT化の目的となります。

取得すべきデータの検討

どのようなデータを取得すれば問題を解決できるか検討しましょう。不良品の発生率を下げることが目的であれば、製造ラインの各プロセスで完成品の品質に影響を与える要素を抽出しなければなりません。

現場スタッフが日ごろから感覚的に感知している音やにおいや振動なども重要になってくるかもしれません。もし、直接測定が難しい要素である場合は、代替の測定要素を検討できます。例えば、金属加工中に生じる焦げ臭であれば、においの代わりに温度や音を測定できるかもしれません。

IoTシステム仮組み

必要なデータを取得するセンサーと、データをPC端末で受信する簡易なシステムを構築しましょう。まだ、大がかりなシステムを組む必要はありません。センサーから直接PCにデータを移動し、以下ができているか評価してください。

目的のデータを取得できているか
取得したデータで課題を解決できるか

目的からずれている場合、センサーの種類、個数や取り付ける場所などを調整したうえで、再評価しましょう。

本システム構築

仮システムが機能することが分かれば、センサーをすべての機械や設備、ラインに導入しましょう。工場内のネットワークに接続し、データを取得・収集しPCやタブレット、スマホでリアルタイムに情報を監視できるようにします。

AIによる見える化・分析

IoTセンサーデバイスをネットワークにつないでデータを収集しただけでは効果やメリットは得られません。収集したデータを統計的手法で分析し、数値やグラフなどによって傾向や状態を視覚化します。ここで活躍するのがAIです。

AIを活用することで、これまでには気づかなかった無駄なポイントを見つけ出すことが可能です。無駄が見つかれば、改善すべき点も分かってくるでしょう。製造業でのAI導入事例についてはこちらの記事で特集しています。

工場内の機械や設備の制御

分析結果から、より効率的な動作を行えるように機械や設備を制御します。どの装置をどのタイミングで利用すれば、工場全体で生産性が上がり効率化が実現できるかを検討し、最適な手順やスケジュールを導くのが一例です。

生産ライン上の装置や設備を一元管理して、装置間の連携も考慮した全体最適化を行いましょう。ここでも、AIによる分析を活用できるでしょう。

自動化・自律化

自動化は、人間がロジックを考えてその通りに動く状態を指します。先のステップで見える化した機械制御の最適条件に基づいて、装置を動かし続けることです。人手が必要なくても工場の稼働が可能なので、生産性向上が実現できます。

自律化とはAIの活用で制御をシステム自身が行えるようになる状態を指します。AIに目的を学習させて、その目的を達成できるようなロジックをAI自身が作り出せる状態です。設備やシステム自身が次のアクションを自動的に判断し、設備を制御できます。

管理者やオペレーターがいなくても、生産ラインを稼働し続けることが、自律化を実現したスマート工場の最終的な目的です。

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工場のIoT化導入3つの注意点

工場のIoT化を導入するにあたって注意すべき点を3つ挙げました。注意点を詳しく解説します。

ネットワークへの負荷

生産設備を効率化、自動化するためにも十分なネットワークのキャパシティが必要になります。IoTシステムではセンサーやデバイスなどから大量のデータを収集するからです。ネットワークキャパシティが不足してしまうと、ネットワークへの負荷が著しく大きくかかってしまい、通信速度の低下や応答遅延が発生してしまいます。

負荷が発生しても対応できるよう十分なネットワークキャパシティが必要でしょう。