スマートファクトリーの導入事例10選と実現ステップを解説！メリット・デメリット・失敗しないための注意点がわかります

スマートファクトリーとは、製造部門をデジタル化・可視化させて生産性を改善する工場のことで、工場の最適化を目的としたものです。近年、国内企業でもスマートファクトリーを実現する企業が増加しています。

そこで、この記事では、スマートファクトリーの成功事例を紹介していきます。また、冒頭ではスマートファクトリーを進めるためのステップについても解説しています。これから「自社の製造部門をスマートファクトリー化していきたい」「スマートファクトリーを成功させる方法を知りたい」という方は是非、最後までご覧ください。

製造業に強いAI会社の選定・紹介を行います

今年度AI相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超

完全無料・最短1日でご紹介 製造業に強いAI会社選定を依頼する

AI開発会社をご自分で選びたい方はこちらで特集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。

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、そしてそれらを統合するデジタルツインがあります。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。

具体的には、情報収集を担うIoT、情報を仮想空間に再現するデジタルツイン、そしてその情報を解析して最適解を導き出すAIという役割分担がなされています。。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。

デジタルツインは、 IoTによって集められたデータを元に現実の工場と寸分違わぬ「双子」をデジタル空間上に構築する技術です。現実の工場を止めずに、仮想空間で何度でも試行錯誤を繰り返せる実験場の役割を果たします。

関連記事：「デジタルツインで生産性は向上する？製造業や工場で効率を高める方法・AIによる効果を徹底解説！」

製造業に強いAI会社の選定・紹介を行います

今年度AI相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超

完全無料・最短1日でご紹介 製造業に強いAI会社選定を依頼する

スマートファクトリーがもたらす6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。

• IoTとAIで設備の稼働状況をリアルタイムに数値化
• 熟練技術者の手元をAIで解析し、勘やコツを数値として後継者に伝える
• AIが単純作業や事務処理を代替することで人員配置の柔軟性が上がる
• データ解析の自動化と遠隔監視が業務効率化につながる
• データに基づくトライアンドエラーの繰り返しが長期的な品質改善を可能に
• CAE×AI×デジタルツインで試作品レス

それぞれのポイントについて説明します。

IoTとAIで設備の稼働状況をリアルタイムに数値化

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。

熟練技術者の手元をAIで解析し、勘やコツを数値として後継者に伝える

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。

関連記事：「技能伝承でのAI活用は？継承が進まない原因やAIを導入するメリット、活用事例を徹底解説！」

AIが単純作業や事務処理を代替することで人員配置の柔軟性が上がる

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。

データ解析の自動化と遠隔監視が業務効率化につながる

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。

データに基づくトライアンドエラーの繰り返しが長期的な品質改善を可能に

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。

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事例10選

スマートファクトリーの成功事例を紹介していきます。

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。

IoTを活用し受注生産品の大量生産体制を整備（ダイキン）

ダイキンは、ビル用マルチエアコンを生産する新工場新工場を大阪・堺に稼働させました。さまざまなモノがインターネットにつながるIoTを活用し、顧客のニーズに応じた受注生産品を大量につくるマスカスタマイズ生産ができる体制を整えました。

この工場では、1本の生産ラインで異なる仕様の製品を流れ作業で組み立てることができます。生産ラインを流れるパレットに内蔵されたIDカードのなかの様々な情報を基に、生産ラインに作業指示が出され、異なる製品を組み立てることができます。

また、IDカードの情報を「工場IoTプロジェクトセンター」に集約し、生産状況の見える化を図るとともに分析を行って、設備の故障などの異常、生産の遅れを事前に検知する体制を整えています。こうしたスマートファクトリーにより、1つの生産ラインでマスカスタマイズ生産を可能にしています。

ロボットとICタグ導入で過去最高の生産歩留まりを達成（TOTO）

TOTO株式会社は、滋賀⼯場に最新鋭の技術の投資を行い、国内外全ての⼯場のモデルとなる先端の製造現場を作り上げました。生産ラインは混流⽣産で、流れる衛⽣陶器製品は品番が異なり、組み立て位置も毎回違ってきます。

管理の困難な混流生産でも、最新のセンサー技術を使い、⼨分の狂いもなく組み立て位置の違いを正確に識別し、迅速に位置を合わせるロボットを導入しました。

また、パレットにICタグを組み込んでおり、衛⽣陶器に貼り付けたバーコードに紐付けることで、⼀元管理を行っています。この ICタグとバーコードを読み取ることで、品番や⼯程で発⽣する各種ログ情報を呼び出すことが可能です。

製造ビッグデータとして⼯程管理や品質管理、出荷後のトレーサビリティなどに活⽤でき、過去最高の生産歩留まりを達成しました。

「匠の技」を数値化する（東洋製罐／ウイングアーク1st）

東洋製罐株式会社では、ウイングアーク1st株式会社の開発したシステムを活用して、製造ラインで働くベテラン社員のスキルを数値化・形式知化しました。

東洋製罐の製造ラインは、1つのラインに複数の工程があり、各工程に1～2人の担当者が付き、担当する工程の状況把握を行っていました。そのため、ライン全体の状況を俯瞰的に把握できていないことが課題でした。

また、担当者の高齢化も進み、経験の浅い社員でも品質を保持しながら効率的にラインを稼働できる体制づくりが求められていました。そこで製造ラインで働くベテラン社員の暗黙知となっているスキルを「見る（可視化）」「知る（通知）」「蓄える」ことでシステム化しました。

関連記事：「暗黙知とは？放置するリスク、形式知化の手法、AIで解決した企業事例を徹底解説」

スキルを数値化・形式知化することで、経験の浅い社員でも品質を保持しながらラインを稼働できる体制を構築しました。

具体的には、製造ラインで取得できる細かなデータを可視化できるITツールを活用しました。リアルタイムでライン全体の状況を把握、アラート機能を利用して、ラインの異常を素早く知らせる仕組みを構築しました。

また、一定の条件によりアラートが担当者のスマートフォンに通知される仕組みを自社開発し、担当者の負担を軽減することも可能です。

これにより、ライン全体の状況をリアルタイムで把握でき、少ない人数でも品質を保持しながらラインを稼働できるようになったのです。ベテラン担当者だけでなく、若手の担当者も適切に対処できる体制を作り上げることができました。

低コストでデータ収集の自動化・見える化（旭鉄⼯）

旭鉄工株式会社は、工場の改善を行う上で、現状把握とそれに伴う問題点の洗い出しのためにデータ収集の自動化・見える化を低コストで実現しました。具体的には、以下のような情報の収集・見える化を行いました。

• 各製造ラインの製造数量（時間あたり）
• 停止（時刻、長さ）
• サイクルタイム（製品1個を作る時間）

製品が1つできるたびに、シグナルタワーが点灯する機械なら光センサーを、安全扉の開閉など動きのある機械には磁気センサーを取り付けパルス信号を発生させます。市販の１つ50円程度の光センサーや、250円程度の磁気センサーと低コストなものを使用しています。

パルスの数で生産個数を、パルスの間隔でサイクルタイムを表すことで、作業時間のバラツキなどが分かるようになります。パルスの時間間隔が一定以上長くなれば、ラインが停止したと想定できます。こうした情報をクラウド経由で、責任者や担当者のスマートフォン、社内のモニターで見える化ができるようにしました。

製造ラインをスマートフォンで見えるようにしたことで、現場で状況を見ながら改善策を検討、実施していくことが可能になりました。同社の時間当たり出来高は、80ラインで平均34％、最大128％アップを実現しています。

旭鉄工では、自社で蓄積したIoTノウハウを元に、製造ラインのIoTデータモニタリングサービス提供やコンサルを行うi Smart Technologies（iSTC）を立ち上げました。

ダイセル式生産革新（ダイセル）

株式会社ダイセルの製造部門の改善手法「ダイセル式生産革新」は、その効果が着目され徐々に他社へも広がり、様々な製造業がその取り組みを導入しています。同社は、熟練工の大量定年退職する問題を迎えたことを契機に、熟練工のノウハウや技能を徹底的に見える化し、誰もが安心して作業が行える『人にやさしいモノづくり』 を目指しました。

しかし、人間はどうしてもミスしてしまうもので、仮にミスをしても安心して作業できる仕組みを模索し続けています。作業者の動作や設備・材料の状態を定量的に把握することが、製品の品質改善や生産性、安全性の向上を図る上で有効であることを突き止めました。

この結果をもとに、製造現場における作業員の逸脱動作やライン設備の動作不具合などの予兆を検出する「画像解析システム」を開発しました。システムは以下の要素で構成されています。

• 「人」に対応する人物動作解析
• 「設備」に対応する設備異常解析
• 「材料」に対応する溶接異常解析

3次元形状を取得できるカメラを用いて作業者の動作が規定した値を超えた場合や、設備や材料で、通常画像と比較し異常を検知した場合に、生産ラインの監督者に通知が送られる仕組みを構築しました。さらに生産工程に不適切な作業が発見された時は、シリアル単位で最終製品を追跡できるトレーサビリティも実現しました。

画像解析を活用した生産アシストシステムこれにより、ミスをしても安心して作業でき、製品の品質改善や生産性を向上させることに成功しました。

少数精鋭企業でも業務の見える化とベテラン社員の知識の共有（今野製作所）

株式会社今野製作所は、東京（営業と設計）・大阪（営業）・福島（製造）の３拠点、全社員数36名と少数精鋭でありながら、業務の見える化・IT化を実現しました。同社は以下のような課題がありました。

• 受注設計生産のベテランへ社員への仕事の集中・依存
• 世代交代や若手へのスキルの継承
• 作業時間が増加する一方で売上高が増加しない

これらを解決するために、まず１年かけて、受注→設計→生産→出荷までの「業務の見える化」の徹底を行いました。業務の見える化により、仕事の流れがどうなっているかを可視化することができました。

「業務の見える化」を徹底したことで、情報の流れを把握することができ、どの部分をIT化すべきかを把握することが可能となりました。次に、市販の業務アプリ構築クラウドサービスによる情報システムの構築を行いました。

この情報システムを活用することで、拠点間の状況をリアルタイムで連携するだけでなく、社員の知識や経験を共有することも可能になりました。こうした取り組みによって、同数の社員で特注品の売上高は2,000万円から9,000万円に増加しました。年間50件の設計提案は170件まで増加し、大幅な業務効率化を実現することができています。

AWSにおける4M分析のAI活用（Amazon）

Amazonは、AWS Summit Japan 2024の展示で4M分析に生成AIを組み合わせ、稼働率低下の要因を4Mの視点から分析するユースケースを実施しました。

具体的には、ERPなど各種業務システムから抽出したデータを「Amazon S3」に集約し、RAGによって統合的に解析する仕組みです。

デモでは、稼働率が22.0%と急低下した日時を検出し、その直前の「日常点検簿」に記録された空調設備のエラーコード（123）を根本要因として特定するなど因果関係を正確に提示できました。

また、生成AIのRAG技術を使えば、社内データのPDFやWordなどのデータをもとに対話しながら分析できます。稼働率が閾値を下回った際に自動でアラートを出し、Amazon Bedrockに分析を依頼するパイプラインの構築により、自動分析も可能です。

製造業に強いAI会社の選定・紹介を行います

今年度AI相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超

完全無料・最短1日でご紹介 製造業に強いAI会社選定を依頼する

スマートファクトリー実現のステップ

スマートファクトリー実現のためのステップを解説します。

1：データを収集・蓄積して可視化する

まず、IoT機器を活用してデータを収集・蓄積して情報を可視化します。製造工程での各機械のデータや製造に関するノウハウ、個人的な知見などを蓄積していきます。

例えば、設備にセンサーを取り付けてモニタリングすることで、設備の稼働状況を収集・監視できます。設備の稼働が多い時期や少ない時期、稼働が多い生産ラインなどの情報を得ることができるようになります。

このとき、収集・蓄積するデータは、すべての情報ではなく、目的を達成するために有益なデータかどうかを見極めることが大切です。

2：データ分析・予測

次に、収集・蓄積したデータを分析・学習し、目的達成に必要な要素の抽出や、モデル化、パターン化を行います。これにより、標準的な作業モデルの作成や過去データからの予測などを行うことができます。

例えば、収集した過去の稼働状況データを分析することで、今後の受注予測や設備の負荷が大きいものの整備時期などを予測することも可能になります。これらのデータは様々な種類で、かつ大量であるため、分析や予測にはAIを用いるのが有効です。

3：最適化

最後に、分析した将来の予測をもとに、生産計画や経営戦略の最適化を行っていきます。

例えば、今後の受注予測や設備の負荷の分析から、人員配置や資材調達、生産ラインの切り替えなど様々な戦略を立てていく必要があります。また、分析したデータから収益分析や設備の損耗度を把握し、適切な設備投資の計画・実行を行うこともできるようになります。

ここでは、IoTやAIの技術で得たデータをもとに人間が判断を下すことが重要です。データはあくまで判断を下す材料であり、最終判断を下すことは人間の仕事であることを意識しておく必要があります。

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。目的に合った設備を絞り込んで導入することで、予算内での最適化が可能になります。

機器選定に迷う場合は専門家への相談が近道です。

AI Marketでは、製造業向けのAI・IoT導入相談を累計1,000件以上対応してきた実績をもとに自社の課題や予算感に合った開発会社を無料で紹介しています。要件が固まっていない段階からでもコンサルタントが整理をサポートするため、初期費用の見通しを立てるための比較検討に活用できます。

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。

関連記事：「デジタルツインの導入手順は？検討段階のポイント・注意点・AI活用を加速させるステップを徹底解説！」

製造業に強いAI会社の選定・紹介を行います

今年度AI相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超

完全無料・最短1日でご紹介 製造業に強いAI会社選定を依頼する

スマートファクトリーを失敗しないためには

スマートファクトリー化で失敗しないためには、以下の点に注意する必要があります。

• 課題と目的を明らかにする
• マニュアル作成・研修を行う

それぞれの注意点を解説します。

課題と目的を明らかにする

スマートファクトリー化を失敗しないためには、現状の課題と目的を明らかにする必要があります。スマートファクトリー化というと、工場全てを機械化・自動化するために取り組む場合がありますが、まずは現状の課題・目的を明確化して必要な設備を洗い出すことが重要です。

スマートファクトリー化の失敗の原因の1つとして、コストによって最適化できないということが挙げられます。スマートファクトリー化のためのIoT機器やAI、システム構築など初期コストが膨大になり、予算不足で最適化することができないケースが多いのです。

目的に応じた設備やシステムを導入することで、予算内での最適化を行うことができるようになります。

どの設備・システムが自社課題に合うかを判断するには、製造業のAI導入実績を持つ専門家の視点が役立ちます。AI Marketでは、フォームまたは電話で相談すると、コンサルタントが課題を整理したうえで1〜3営業日程度で候補会社を厳選して紹介します。

一括見積もり型とは異なり、希望した会社のみと接続する設計のため、社内調整の負担を抑えながら比較検討を進められます。利用は無料です。

マニュアル作成・研修を行う

スマートファクトリー化が形骸化してしまうのを防ぐためには、工場内の運用体制を事前に構築する必要があります。スマートファクトリー化を行うことで、これまでの生産フローや業務体制などが大きく変わります。いざ実運用を始めたときに、「現場からの問合せが相次ぐ」「現場が使いこなせない」といった問題が発生し、現場に定着せずに失敗に終わるケースもあります。

どのように業務が変わり、どのような効果が得られるのかを説明するとともに、業務内容・フローについては、マニュアルの作成や従業員への研修や教育を行うことで、スムーズに稼働することができ、定着しやすくなるでしょう。

製造業に強いAI会社の選定・紹介を行います

今年度AI相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超

完全無料・最短1日でご紹介 製造業に強いAI会社選定を依頼する

スマートファクトリーについてよくある質問まとめ

まとめ

スマートファクトリーを成功させるためには、以下の手順で進めます。

1. データを収集・蓄積して可視化する
2. データ分析・予測
3. 最適化

スマートファクトリー化を行う上で重要なのは、必要な情報を収集・見える化するだけでなく、情報を分析・予測をして、有効に活用することです。収集したデータを効率的かつ正確に分析・予測するためにはAI技術を活用することが有効でしょう。

一方で、自社の課題に対してどの技術・システムが最適か、初期費用に見合うROIをどう設計するかといった判断は、製造業のAI導入を熟知した専門家の視点が助けになります。

AI Marketでは、製造業向けのAI・スマートファクトリー関連の相談を累計1,000件以上対応してきた実績をもとに、課題の整理から要件定義、審査済み開発会社の紹介まで無料でサポートしています。構想段階からでもご相談いただけます。