製造業において「スマートファクトリー」を実現することは、業務のデータ化と自動化へつながり、生産性向上や品質の安定、人件費削減など、大きなメリットを得ることができます。しかし、スマートファクトリーの実現には解決しなければならない問題点もあります。そこで今回はスマートファクトリーについて多角的に解説していきましょう。
スマートファクトリーとは？
スマートファクトリーとは、ドイツ政府が提唱するインダストリー4.0を具現化した先進的な工場を指します。工場内にAIやIoTを導入して、あらゆる機器をインターネットに接続し、デジタルデータを活用することで、品質や生産性の向上、作業の自動化・見える化などを実現することが目的です。
スマートフォンやスマートスピーカーなどでは、オペレーティングシステムやAIアシスタント機能などを活用し、さまざまなデバイスと連携を図ることで利便性を飛躍的に高めることに成功しました。その原理を製造業にも応用し、コスト削減や業務プロセスの改善などを目指して提唱されたのがスマートファクトリーという概念です。
スマートファクトリーの定義
スマートファクトリーとは、一般的にAIやIoTといった技術を活用することで、業務の見える化や自動化を促進し、コスト削減や生産性の向上など、業務プロセスの改革を継続的に発展させていくことを目的とした工場です。
最近では、製造ラインや部門レベルでの小さな部分最適ではなく、経営レベルまでを含めた全体最適を目指す考え方に変わりつつあり、スマートファクトリーの適用範囲は拡大傾向にあると言えます。
スマートファクトリーの基盤「インダストリー4.0」とは？
インダストリー4.0とは、最初にドイツ政府が提唱した国家プロジェクトであり、「第4次産業革命」という意味をもつ言葉です。蒸気機関による機械設備が導入された第1次産業革命。石油と電力を活用した大量生産が始まった第2次産業革命。IT技術を活用した第3次産業革命。それらに続く大きな革命となるのが、スマートファクトリーの実現による第4次産業革命と位置付けられています。
インダストリー4.0ではモジュール構造化された分散型の工程を採用しています。さらには、AIやIoTを駆使した、生産や物流におけるあらゆるプロセスの自動化を進めます。それらにより、生産性向上やコスト削減などを実現することが、インダストリー4.0の目的です。
インダストリー4.0を実現する上で鍵となるのが「サイバーフィジカルシステム（Cyber Physical System）」です。サイバーフィジカルシステムとは、物理空間（フィジカル）の情報を、AIやIoT技術などを用いて収集して、デジタル処理を行い、現実世界にフィードバックするシステムです。このシステムの導入により、今までにない課題解決の方法を模索できるとされています。
国内のスマートファクトリー化の実情
スマートフォンやスマートスピーカーといったデバイスが世界を変えたように、スマートファクトリーは製造業の歴史を大きく塗り替える可能性を秘めています。しかし、国内のスマートファクトリー化については、導入の必要性は感じているものの、実行に移している企業は少ないのが実情です。
経済産業省が発行している「2020年版ものづくり白書」によると、「デジタル技術を活用している」と回答した企業は49.3%である一方で、「未活用」と回答した企業も46.4%と、二極化が進みつつあります。企業の規模別で見ると、大企業のスマートファクトリー導入率は60.8%であるのに対して、中小企業では48.5%となっており、資金面に優れる大企業の方がデジタル技術を活用している割合が高い傾向にあります。スマートファクトリー化によって大きな成果を出す企業がある一方で、旧体制から抜け出せずに停滞する企業も増えており、製造業はデジタル化の有無による二極化が今後ますます進んでいくでしょう。
スマートファクトリー化のメリット
総務省統計局の調査によると、日本の人口は2008年の1億2,808万人をピークに、減少の一途をたどっています。人口減少と少子高齢化により、今後ますます深刻な人手不足に陥っていくと予想される製造業ですが、AIやIoTなどデジタル技術を導入し、機器の稼働や管理などを自動化することで、さまざまな業務が人間を必要としなくなります。スマートファクトリー化を実現することで、人材不足の問題を抜本的に解決できるのです。その結果、余剰人員を整理することで人件費の削減につながり、人的生産性を最大化できます。
スマートファクトリー化によって得られるメリットは、人手不足の解消だけではありません。エラー情報や、機器の稼働状況などのデータ収集により、在庫管理や進捗管理、製品検査や故障感知、情報蓄積や人材教育のノウハウ共有などまで、すべてリアルタイムで可視化されます。それにより機器や設備の最適化が実現し、生産性の向上、品質の安定などへつながるのです。
スマートファクトリー化が進まない理由
スマートファクトリーには、AIやIoTによって多くの業務が自動化されることで、労働という概念そのものを大きく変える可能性を秘めています。
しかし、まだまだスマートファクトリーという概念は浸透しておらず、導入にあたってはいくつかの大きな課題もあります。それが、ネットワーク構築、データ活用のための仕組みづくり、そしてネットワークセキュリティです。
さまざまな機器間でのネットワーク構築
スマートファクトリーの導入には、設備とネットワークをつないでデータ収集・蓄積を行う必要があります。しかし、古い機器や設備はAIやIoTを利用したデータ取得を前提として作られてはいません。そのため、適切なネットワーク構築までのハードルが高く、資金力のない中小企業はその重要性と必要性を理解しながらも、スマートファクトリーの導入が遅れてしまっています。
また、データは活用してこそ意味をもちます。生産ラインの稼働状況や設備の異常検知、業務の進捗状況などを日々管理し、さまざまなデータを収集・蓄積することで最適化していく必要があるからです。どのようなデータを取得して、いかにして事業にフィードバックしていくのかという目的を明確にして最適なネットワーク環境を構築していく必要があるでしょう。
データを活用するための目的と仕組みづくり
機器や設備をデジタル化してネットワークにつなぎ、データを取得し蓄積できる仕組みが整ったとしても、データを活用するための仕組みづくりに関するノウハウがなければビジネス価値を生み出せるとは限りません。
「抽出されたデータからフィードバックを得て、どのような価値を生み出し、どのようにして顧客へ提供するのか」。このような、データを役立てるために肝心な、加工・編集という仕組みづくりが疎かになっている企業も少なからずあります。
セキュリティ問題
得られたデータをもとに自社にしかない付加価値を生み出せたとしても、それが奪われたり、破壊されたりしては意味がありません。スマートファクトリーとは近年生まれた概念であるため、従来の製造工場では防犯セキュリティはあっても、サイバーセキュリティは手薄であることが多いです。
2017年にはランサムウェア「WannaCry（ワナクライ）」による大規模なサイバー攻撃が開始され、150カ国の23万台以上のコンピュータに感染するという事件が勃発。その結果、多くの工場が一時的に稼働停止に追い込まれるという事態に発展しました。スマートファクトリー化によるインダストリー4.0を実現するためには、セキュリティ問題をどのようにして解決するのかが最大の課題です。
スマートファクトリー化への4つのステップ
スマートファクトリーを実現するためには、欠かすことのできないキーワードが4つあります。それが情報の「収集」と「蓄積」、そして「分析」と「活用」です。IoTなどを用いてデータを「収集」し、サーバやクラウドといったネットワークに「蓄積」。そして、蓄積されたビッグデータをAIで「分析」し、得られたデータをノウハウとして体系化して「活用」。この情報の「収集」「蓄積」「分析」「活用」のサイクルこそが、スマートファクトリーで成果を出す基本的構造です。
そのため、本記事で解説したような、多くの情報を「収集」し「加工」、「蓄積」するためのシステムが必要とされているのです。
IT革命以降、目まぐるしく変化してきたIT産業は、昨今、AIの台頭によりさらに進化していくと予測されます。製造業にもさまざまな変化が訪れる可能性を視野に入れ、蓄積したでデータ情報を活用できる拡張性の高いシステムを構築していく必要があるでしょう。
まとめ
今後、日本は少子高齢化と人口の減少によって、さらなる不景気と深刻な人手不足に悩まされることが予測されます。製造業を営む企業がより大きく成長していくために、生産性向上や品質の安定、人件費削減を一挙に行えるスマートファクトリー導入は、一つの大きな選択肢であると言えるでしょう。
