スマートファクトリーロードマップ紹介

デジタル化の進展や技術進歩を背景に、製造業ではものづくりのスマート化（スマートファクトリー）が求められています。しかし、ものづくりのスマート化をどのように行えば良いか把握できていない方もいるのではないでしょうか。本記事では、経済産業省が公表している「スマートファクトリーロードマップ」をもとに、ものづくりのスマート化の目的やレベルに応じたロードマップをご紹介します。

デジタル化の進展（IoT・ビッグデータなど）、⼈⼯知能（AI）、⽣産技術（3Dプリンタなど）、ロボットなどの技術⾰新、資源の制約、消費者ニーズの変化など、ものづくりを取り巻く外部環境は今後⼤きく変化することが予想されます。

こうした中で企業がグローバル競争⼒を維持・強化するためには、IoTを活用した生産プロセスの革新、製品の高付加価値化、サービスを取り込んだ新たなビジネスモデルの創出に取り組むなど、IoTやロボットを活用した「ものづくりのスマート化」が不可欠です。

また、付加価値が「もの」そのものから、「サービス」「ソリーション」へと移る現在、付加価値の創造・最大化や、現場力の向上を後押しするためにも「ものづくりのスマート化」が求められています。

「ものづくりのスマート化」とは、IoT・ビッグデータ・AI・ロボットを活用し、エンジニアリングチェーンやサプライチェーンをネットワーク化・最適化・自動化することです。

これにより、ニーズに即した短期間での製品設計や、個別のニーズや需要変動に対して柔軟性・即応性を有した生産、製品に付随したサービス提供による新たな付加価値の創出などを実現します。

ものづくりのスマート化を実現する要素・技術としては、主に以下のものがあります。

IoTは“Internet of Things”の略であり、「モノのインターネット」と訳されます。製造現場におけるデバイスや機器にセンサを組み込むことでインターネットへの接続機能や通信機能を持たせ、リアルタイムでデータを収集し、遠隔からモニタリングや制御、計測等を行うことが可能になります。

デジタル技術が進展したことで、業務に関連するあらゆる情報を収集できるようになりました。人間では収集・把握・分析が難しい多様で膨大なデータ郡のことをビッグデータと呼びますが、AIを活用することであらゆるビッグデータを収集・分析できようになり、製造プロセスの最適化や異常検知、予防保全などに活用されています。

生産プロセスの自動化も、ものづくりのスマート化には欠かせない要素です。例えばロボットを導入することで、これまで人が行っていた工程を自動化できるため、省力化・省人化に寄与します。これにより製造業の現場で深刻な課題となっている人手不足の緩和が期待できます。また、自動化を通じて作業の精度や速度を向上させることが可能であるほか、危険を伴う作業をロボットに任せることで安全性を高めることも可能です。

デジタルツインとは、物理空間（現実世界）における製品や製造現場の情報、オペレーションに関するデータなどをIoTやAIを通じて収集し、サイバー空間（仮想世界）で再現する技術のことです。物理空間と全く同じ状態をサイバー空間に構築し、リアルタイムに同期することで、現実世界で製品や設備に手を加えることなく製造のシミュレーションなどを行うことができます。これにより、製品の設計や製造プロセスの最適化を支援します。

ものづくりのスマート化によって、製造現場では以下のようなメリットを得ることができます。

IoTやAI、ロボットなどの導入により自動化を推進することで、生産ラインをよりスムーズに稼働できるようになり、これまでと同じ時間でより多くの生産量を実現できます。また、省力化を進め人件費を抑制することでも生産性向上に寄与します。

データ分析や異常検知によって、人による目視だけでは見落とす可能性のある製品の欠陥や不良品を早期かつ確実に発見できるようになり、品質管理のレベルが向上します。また、自動化を進めることで属人的な要素が減り、作業の標準化が進むため、この点でも品質向上を期待できます。

ものづくりのスマート化により省力化・省人化が進むことで人件費を抑制できるほか、不良品の減少を通じて生産におけるロスが少なくなり、トータルでの生産コスト低減につながります。

新たな設備やソリューションの導入には初期投資コストがかかりますが、中長期的なコスト削減効果や生産性向上を考えれば、費用対効果は決して小さくありません。

日々刻々と変わる市場環境や需要の変動を踏まえ、ニーズに応じた生産計画や設計・開発などの調整が容易になります。特に、AIやビッグデータを用いたデータ分析を通じてより正確な需要予測ができるようになり、柔軟かつ無駄のない生産を実現できます。

ものづくりのスマート化においては、IoTやAIを通じて生産データや顧客からのフィードバックなどを、製品や製造プロセスの分析に活用することができます。こうしたデータドリブン型のアプローチにより、製品の改良や新製品の開発などに関してより客観的な意思決定が可能となり、イノベーションを促進します。

また、前述のように生産性向上や品質の向上、コスト削減を通じて競争力が高まり、そこで得た利益を投資に活用できるため、さらにイノベーションを促進する効果があります。

企業では、ものづくりのスマート化への対応が必要と認識しつつも、スマート化に向けた戦略⽴案を⾃ら進めることができていない課題があります。これは、どのようにスマート化を進めていけば良いか明確になっていないことが要因です。

スマート化を促進するには、スマート化の⽅向性・レベルを示すことが必要です。そこで、ロボットを活⽤したものづくりのスマート化の⽅向性・レベルを示したロードマップを定義し、スマート化の各レベルに到達するために克服が必要な課題や成功のポイントを整理することが重要となります。

ロードマップの内容は目的、範囲、レベルによって異なります。たとえば目的としては、品質の向上、コスト削減、生産性の向上などがあります。範囲としては、生産性の向上が目的なら、①設備・ヒトの稼働率の向上、②ヒトの作業の効率化、作業の削減・負担軽減、③設備の故障に伴う稼動停⽌の削減などの範囲が挙げられます。

またレベルとしては、レベル①：データの収集・蓄積、レベル②：データによる分析・予測、レベル③：データによる制御・最適化というように、データ活用の水準によって分けられます。

以下では、経済産業省が公表している「スマートファクトリーロードマップ」をもとに、スマート化の目的とレベルごとに達成したい内容の具体例を抜粋してご紹介します。

「品質の向上」に向けたロードマップの例として、以下では①不良率の低減、②品質の安定化・ばらつきの低減（加⼯誤差の最小化、加工性能の最大化）、③設計品質の向上の3つをご紹介します。

「コストの削減」に向けたロードマップの例として、以下では①材料の使用量の削減、②生産のためのリソーセスの削減、③在庫の削減、④設備の管理・状況把握の省力化の4つをご紹介します。

「生産性の向上」に向けたロードマップの例として、以下では①設備・ヒトの稼働率の向上、②ヒトの作業の効率化、作業の削減・負担軽減（ヒトの作業プロセスの最適化）、③設備の故障に伴う稼動停止の削減（故障の発生頻度の最小化）の3つをご紹介します。

「製品化・量産化の期間短縮」に向けたロードマップの例として、以下では①製品の開発・設計の自動化、②仕様変更への対応の迅速化、③生産ラインの設計・構築の短縮化の3つをご紹介します。

AIやIoT等のデジタル技術の進展や市場の変化などを背景に、ものづくりのスマート化が注目されています。ものづくりのスマート化は生産性や品質の向上、イノベーションの促進などのメリットがあり、国際的な競争が激しくなっている現在、導入・推進することが不可欠となっています。

ものづくりのスマート化を進める際には、目的やレベル、業務範囲に応じてロードマップを定義し、課題を整理した上で各レベルに到達するためのステップを1つずつ踏んでいくことが大切です。

本記事でご紹介したもの以外にも、達成したい目的や範囲によってロードマップはさまざまにあります。また、取り組み事例も参考にしながら進めると良いでしょう。

以下の資料では、スマートファクトリーの取り組み事例を紹介しておりますので、ご関心のある方はぜひご覧ください。