最終更新日：2023-07-10
スマートファクトリーとは？解決可能な課題や導入事例・デメリットを徹底解説！
製造業で急速に進むDX化。しかし「スマートファクトリー」や「ファクトリーオートメーション」と言った掛け声だけが先行し、その目的や実現手段について地に着いたしっかりとした議論がされている現場はまだ少ないようです。
確かに、スマートファクトリーの欠かせない基礎となるAIやIoTを使いこなすのは至難の業です。どのような課題に活かせば良いのか、疑問に感じている方も多いのではないでしょうか。
本記事では、工場のDX化と言える「スマートファクトリー」のメリットやデメリット、活用事例までご紹介します。最後までお読みいただければ、スマートファクトリーで解決できる課題を知ることができ、導入のイメージをしていただけます。
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スマートファクトリーとは？
スマートファクトリーは、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のことです。これまでは、製造部や品質管理部など特定の範囲のみでデジタル技術が使われてきましたが、スマートファクトリーは工場規模でデジタル化することにより、他部署との連携も強化できます。
スマートファクトリーとファクトリーオートメーション（FA）・DXとの違い
スマートファクトリーとよく間違えられやすい言葉に、ファクトリーオートメーション（FA）とDX（デジタルトランスフォーメーション）がありますので以下に比較をまとめます。
| 概念 | 定義 | 相違点 |
|---|---|---|
| スマートファクトリー | データの可視化・デジタル化により生産性が改善した工場 | 工場全体の最適化に焦点を当てている |
| ファクトリーオートメーション（FA） | 工場における運搬・製造・管理過程を自動化すること | 工場の各工程の最適化に焦点を当てている |
| DX（デジタルトランスフォーメーション） | デジタル技術を用いて製品・サービス・業務・企業文化などを改革していくこと | 対象は製造分野に限らない |
これらの関係をまとめると「スマートファクトリーはDX・FAを行った結果」となります。つまり、FA・DXはスマートファクトリーの手段と言えます。
ファクトリーオートメーションの実現手段についてはこちらの記事で解説しています。
こちらで製造業でのDXの効果、導入ステップを詳しく説明しています。
AI・IoTがスマートファクトリーに欠かせない理由
スマートファクトリーになくてはならない技術に、AIとIoTがあります。スマートファクトリーで生産性を向上させるためには、工場の情報を集めて解析する必要があるからです。情報収集にIoT、解析にAIが使われるため、AIとIoTはスマートファクトリーに欠かせない存在なのです。
工場のIoT化で検討必要な課題、活用事例についてはこちらの記事で解説しています。
IoTはInternet of Thingの略で、従来インターネットに接続されていなかったものをインターネットに接続する技術です。AIは人工知能のことで、IoTなどを活用して集められた情報を迅速かつ正確にデータの処理・解析を行います。また、AIは解析後のデータをさらに応用することが可能です。
CAE×AI×デジタルツインで試作品レス
スマートファクトリーでは、CAEという「コンピューター上で試作や実験を行う」システムもよく使われます。CAEを活用することで、試作品を実際に作ることなくシミュレーション可能です。開発に要する費用と時間を大幅に抑えることができる優れたシステムなのですが、最近はCAEとAIを連携させて解析を効率化する動きが広がっています。
さらに、CAEをデジタルツイン（現実世界とリンクしたデジタル空間）で使えば、「この条件を変えても生産ラインは正常に動くのか」「自社内の他の優秀な工場の条件を他の工場に適用したら生産性は上がるか」などといった未来の予測をすることも可能です。デジタルツインにもIoT・AIは利用されているため、AI・IoTはますます製造業に必要不可欠なツールと言えるでしょう。
製造業におけるデジタルツインのメリット・デメリットや活用事例はこちらの記事で詳しく解説しています。
スマートファクトリーがもたらす5つのメリット
スマートファクトリーは、製造業が抱えている以下の問題を解決できます。
- データの見える化が実現
- 勘や経験に頼らない技術伝承
- 人材不足の解消
- 業務の効率化
- 継続的な品質改善
それぞれのポイントについて説明します。
データの見える化が実現
スマートファクトリーでは、IoTとAIが人の目で捉えることができない情報を捉え、正確に解析してくれるため、設備の状態や稼働状況を数値として確認することができます。不具合の原因も、より早く正確に特定することができるため、予知保全にもつながります。
製造業での施設や機械の予知保全の導入方法について詳しく知りたい方はこちらの記事もご参考ください。
工場内に視覚的・情報的な死角が減るため「仕入れ・製造・品質管理、どこに原因があるのかがわからない」という事態も防げます。非効率な工程や、足りない箇所も数値で確認可能です。
各工程において、フローの見える化を行うために重要なのが「工程管理」です。
こちらで工程管理とは？どんな手法がある？といった疑問に対する答えを詳しく説明しています。
勘や経験に頼らない技術伝承
スマートファクトリーを用いれば、効率的な技術伝承も可能です。これまでは、勘や経験は伝えるのが難しいとされてきましたが、AIで熟練技術者の手元を解析することにより、技術の内容も数値として表すことができるようになりました。
さらに、VR（Virtual Reality）やAR（Augmented Reality）を利用すれば、仮想空間で訓練を積むことも可能です。製品に影響を与えることなく何度でも練習できるため、安全・効果的に練習が積めます。
また、実際に作業も数値化することができるため、作業員の能力をより正確に評価することが可能です。不足している能力も確認することができるため「なぜかうまくいかない」という事態も減るでしょう。
人材不足の解消
レポート作成などの事務作業や単純作業であれば、AIに任せることが可能です。機械に任せられる仕事を人がやる必要がなくなるため、人材不足の解消に役立ちます。
また、AIにより各作業の工数や手間などを数値化することで、人員配置を適切に行うことが可能です。割きすぎていた人員を休みに回すことができたり、特定の作業員に負担がかかりすぎることも防げます。
業務の効率化
スマートファクトリーでは単純作業やデータ解析をAIが行ってくれるため、無駄な作業が減り業務の効率化を図ることができます。
また、移動の無駄を省くこともできます。スマートファクトリーは、工場全体をデータで確認することができるため、遠隔地からでも状況の確認が可能です。移動コストや時間を節約しながら、より正確な情報を確認することができます。
継続的な品質改善
スマートファクトリーの完成は、以下を継続可能にし品質改善の大きな近道となるでしょう。
- 技術伝承を効率的に行える
- IoTで集めた膨大なデータをAIで解析できる
- 改善案をデジタル上で何度でも試せる
上記を行うと、高い技術が伝承され続け、品質改善のトライアンドエラーを正確なデータに基づいて何度でも行うことができます。また、スマートファクトリーを長期にわたり運用することで、その工場特有の問題にも対応できるようになります。
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スマートファクトリー2つのデメリット・課題
スマートファクトリーにはメリットが多くありますが、一方で以下のデメリットもあります。
- 成果が出るまでに長い年月を要する
- 高額な初期費用がかかる
それぞれのデメリットについて説明します。
成果が出るまでに長い年月を要する
スマートファクトリーは即効性があるものではなく、蓄積されたデータ・安定した操業によって効果を発揮します。そのため、成果が出るまでに長い年月を要します。
逆に言えば、早期から導入することでより多くのデータを集めることができ、他社と比べてアドバンテージを得ることができます。
高額な初期費用がかかる
工場の規模にもよりますが、スマートファクトリーの実現には、数百・数千万単位の初期費用がかかります。投下した資本に対して、回収にどれくらいかかるか事前の検討が必要でしょう。
スマートファクトリーで一番重要なことは、最初の機器選びと言っても過言ではありません。しっかりとした目的を持ち、最適な機器を導入することで、効果を最大限発揮することができます。最適な機器選びの際には、AIのプロに相談することを強く推奨します。
AIシステム外注の費用相場の考え方とパートナーの選び方についてこちらの記事で解説していますので併せてご覧ください。
スマートファクトリーの活用事例3選
スマートファクトリーを実際に導入している以下の事例を紹介します。
- 工場全体の「見える化」で生産性を向上（富士電機）
- 匠の技をロボットに伝承（日産）
- 世界130の工場データを一元管理（デンソー）
それぞれの事例を詳しく説明します。
工場全体の「見える化」で生産性を向上（富士電機）
富士電機の大田原工場は、スマートファクトリーの構築により、工場全体の「見える化」を行い、生産性を5%向上させました。工場内には、品質や生産進捗、稼働率が確認できるダッシュボードが設置されています。これにより、現場で発生した問題をいち早く知ることができ、迅速な対応が可能になりました。
ダッシュボードには、計測された数値だけではなく、AIによるデータ分析結果も表示されており、生産率が落ちている原因や品質悪化の因果関係なども確認可能です。また、工場の上層部だけではなく、各作業員も生産状況を確認できます。そのため、稼働状況や品質課題においてスタッフ間の認識のブレが少なくなります。
さらに、大田原工場で得られたデータを海外拠点の工場に共有することで、グループ全体の生産性改善にもつなげています。
匠の技をロボットに伝承（日産）
日産は、自動車製造における熟練作業員の技術（匠の技）をロボットに伝承させることにより、高い技術力を有したスマートファクトリーを実現しています。
これまでは、水漏れを防ぐシーリングは、施行する部位の形状が複雑なため自動化ができず、勘やコツを持つ熟練作業員の技術に頼っていました。しかし、IoT・AI技術を駆使して熟練作業員の手の角度や力加減を数値化することに成功し、匠の技をロボットが再現することを可能にしました。
また、実際のラインで現物を見ながら作業ができるMR（Mixed Reality）技術を取り入れ、若手の作業習熟の効率化を実現しています。このように日産は、目的に応じたシステムを導入し、高度なスマートファクトリーを実現させている企業の一つです。
世界130の工場データを一元管理（デンソー）
デンソーは、世界130に及ぶ工場のデータを一元管理し、各工場の運用管理に役立てられる仕組みを作っています。これまでバラバラに蓄積されていたデータを接続し、工場全体の設備データを「見える化」しました。
データを一元管理することによって、工場をまたいで製造された商品のトレーサビリティが容易になり、顧客サービスの幅も広がりました。また、工場を比較したデータ分析・品質管理ができ、改善点があれば、他工場の事例やシステムを見て参考にすることができます。工場一つにとどまらず、グループの工場すべてを一元管理することにより、活用できるデータの幅が大幅に増えました。
このデータプラットフォームは、デンソーの生産技術部が内部制作したものであり、現在も改善・進化しているそうです。デンソーのコンセプトである「あたかもひとつ屋根の下にあるかのごとく」を実現した、大規模なスマートファクトリーとなっています。
まとめ
DX化の先駆けとなっている製造業で、スタンダードになりつつあるスマートファクトリー。現在は、大企業による導入実績が多く集まっており、中小企業でも導入効果や費用の計算ができるようになってきました。
スマートファクトリー成功の鍵は「目的に応じた最適なIoT・AIの選定」と「早期導入によるデータの蓄積」の2つです。適した機器を、競合企業より先に導入してみてはいかがでしょうか。
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AI Marketの編集部です。AI Market編集部は、AI Marketへ寄せられた累計1,000件を超える開発相談経験を活かし、AI（人工知能）に関する技術や、製品・サービスなどの紹介記事を提供しています。ご興味をお持ちの製品やサービスがありましたら、ぜひご相談ください。
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