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スマートファクトリーとは?言葉の意味や目的、導入事例など徹底解説します

記事公開日:2023/07/21
最終更新日:2023/11/16
スマートファクトリーとは?言葉の意味や目的、導入事例など徹底解説します

スマートファクトリーとは、AIやIoT技術などのデジタルテクノロジーを駆使して、機械と管理システムをつなげ、業務・経営全体が最適化されている工場を指します。

 

スマートファクトリーを構築することで、業務プロセスの改善や低コストでの高品質製品の生産、継続的な工場の生産性UPなど様々なことを実現できるため、製造業における注目度が近年高まっています。大きな問題となっている人手不足や技術継承問題を解消できるのもスマートファクトリーのポイントです。

 

本記事ではスマートファクトリーの基礎知識をはじめ、導入のメリットや関連技術、課題や注意点などをわかりやすく解説します。ぜひ自社の経営戦略などにお役立てください。

スマートファクトリーとは

スマートファクトリーについて正確に理解するため、本章では概要や従来の工場との違い、混同されやすい「インダストリー4.0(第4次産業革命)」との関係やDXとの違い、製造業における必要性について解説します。

スマートファクトリーとは

スマートファクトリー(もしくは「スマート工場」)は、工場内の基幹システム(ERP)や製造管理システムなどのシステムと機械設備をネットワークで繋ぎ、デジタルデータで管理することで、業務・経営全体を最適化している工場を指します。

 

スマートファクトリーでは、AIやIoT技術などの最先端テクノロジーが活用されているのが特徴です。それらの技術を導入することで業務フローの可視化による生産性改善や、効率化による人材不足解消などが期待できます。

 

デジタルデータを利用しているため、正確な情報に基づいた課題認識と継続的な改善活動が可能になり、最終的には企業全体の収益拡大も見込めます。

 

スマートファクトリーという概念と一緒によく登場するのが「インダストリー4.0(第4次産業革命)」です。スマートファクトリーと「インダストリー4.0(第4次産業革命)」にどのような関連性があるのかを解説します。

「インダストリー4.0(第4次産業革命)」との関係

ドイツ政府が国家戦略として2011年に提唱し、世界の市場に大きな影響を与えた「インダストリー4.0(第4次産業革命)」というコンセプトを体現した工場がスマートファクトリーであるといえます。

 

「インダストリー4.0(第4次産業革命)」は、生産ラインをセル=区画で管理する「スマートセル」を行うことで、生産ライン全体の最適化を行うというコンセプトです。IoTやAIによる高精度な生産管理や、現実空間とデジタル空間をつなげるサイバーフィジカルシステム(CPS=Cyber Physical System)による技術革新を特徴としています。

 

「インダストリー4.0(第4次産業革命)」を体現したスマートファクトリーの実現は、日本のみならず全世界的な動きとなっており、今後もさらなる発展が予想されています。

 

よりスマートファクトリーについて明確に理解するため、従来の工場とスマートファクトリーについてみていきましょう。


【関連記事】

インダストリー5.0とは?「次世代の自動化製造」に取り組むメリットや課題、各国の取り組みや歴史的背景を解説

従来の工場との違い

スマートファクトリーと従来の工場との最も大きな違いは、生産性の向上を実現するプロセスの効率化にあります。

 

生産性の向上は両者において大きな課題とされていますが、従来の工場では紙媒体を主体にした手作業でのデータ記録や、表計算ソフトなどを活用した属人的な業務など、非効率的な作業形態が主流です。

 

このようなアナログな管理によるプロセスでは迅速な業務や、継続的な改善活動が難しいという課題があり、効率化を実現するのは厳しいといえます。

 

スマートファクトリーではデジタルデータを活用することでデータを一元管理でき、速やかな課題把握と改善活動の実行を促します。このように生産性の向上を実現するプロセスが異なるという点が、従来の工場とスマートファクトリーとの違いです。

DXとの違い

さらに、スマートファクトリーと混同されやすい考えに「DX(Digital Transformationの略:デジタルトランスフォーメーション)」があります。

 

「DX」はIT・デジタル技術を社会に浸透させることで、人々の生活をよりあらゆる面で良いものへと変革することを指します。デジタル技術やデータを活用することは両者に共通しますが、DXはビジネスに限らずより幅広い意味合いをもつことが特徴です。

 

DXをビジネスに適用させた場合は、企業がビジネス環境における激しい変化に対応するためにデジタルデータや技術を活⽤して、製品・サービス・ビジネスモデル・業務そのものなどを変⾰し、競争上の優位性を確⽴することであると考えられています。

 

つまり、DXを生産過程に適用した工場がスマートファクトリーということになり、逆に言えばデジタル技術・データを活用して業務の改善・効率化を行うスマートファクトリーを実現することが「ビジネスにおけるDX」を意味します。

 

ではなぜ近年製造業におけるスマートファクトリーの必要性が高まっているのでしょうか?

 

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製造業DXの重要性とは?メリットや取り組み事例をご紹介

製造業でスマートファクトリーが必要とされる背景

製造業におけるスマートファクトリーの必要性が高まっている背景には、「人口減少や少子高齢化による深刻な人手不足・コロナ禍による原料価格の高騰・第3国の大きな進展」などの様々な社会情勢の変化があります。

 

社会情勢や環境の変化によって、製造業を営む企業には多くの課題が山積みになっており、特に製品価格を安く提供する第3国との競争に打ち勝つために、競争優位性を確保することは国全体における課題にもなっています。

 

このような背景の中、スマートファクトリーを構築して生産性向上を実現できれば、「人手不足の解決・コスト削減・品質の安定化・日本企業の競争優位性の確保」などの問題の解消につながるため、スマートファクトリー構築の必要性がこれまで以上に高まっているのです。

スマートファクトリー構築のメリット

スマートファクトリーを構築することで、具体的にどのようなメリットがあるのでしょうか?

製造工程の見える化

スマートファクトリーを構築することで得られる大きなメリットのひとつとして、「製造工程の見える化」が挙げられます。

 

「製造工程の見える化」は生産性改善を実現するために必須の取り組みです。スマートファクトリーでは、最先端技術によってデジタルデータで情報を管理・分析することで、工場内のあらゆる情報を数値にして確認でき、見える化を実現します。

 

様々な単位(製造ライン全体、工程単位など)で製造工程の見える化ができれば、単位ごとの効率的な生産性改善が可能になり、最終的には企業全体の効率化へとつながります。

 

見える化によって工場内での死角がなくなるのも大きなポイントで、非効率な工程や無駄な作業を見つけやすくなるほか、問題が発生した際の迅速な原因特定や対応が可能になり、効率的なリスク管理も実現できます。

品質の向上

スマートファクトリーを構築することで、「人手不足の解決・コスト削減・競争優位性の確保」などの様々な課題を解決することができ、製造業で最も重要な品質向上に時間・労力を注ぐことができます。

 

他にも、スマートファクトリーでは製造プロセスのデータが製品データと紐づいて保存されるため、製品品質に関する要因(使用原材料・製造工程・出荷検査結果など)の追跡可能性を表す「品質トレサビリティ」を確保することが可能です。

 

製品がいつどのように製造されたのかがわかる「品質トレサビリティ」が確保できれば、品質管理の精度や効率が向上するうえ、最終的にはユーザからの評価向上や、それに伴う売上UPも期待できます。

 

また、デジタルデータを活用することで、ヒューマンエラーの削減による不良品の流出防止も実現可能です。

コストの削減

スマートファクトリーを構築すれば、コストを削減できるというメリットもあります。

 

コストの削減は経営において非常に重要なポイントですが、従来の工場では、コストを削減するために必要な「現状の正確な製造コストの把握が難しい」という課題がありました。

 

スマートファクトリーではデジタルデータを活用することで、様々なデータ(部材の調達コスト・各設備の稼働時間・エネルギー使用量・製造に必要な工数・不良品の発生率・消耗部品の交換情報など)を一元管理することができます。

 

それによって正確なコストが把握できるうえ、現状と目標のギャップの見える化によって課題や改善点、対策内容が浮き彫りになり、効率的にコストの削減を実現します。

人材不足の解消

人材不足の解消も、スマートファクトリーを構築することによって期待できるメリットのひとつです。

 

少子高齢化による労働人口・熟練技術者の減少や採用難、外国人労働者の増加などで、製造業をはじめとするあらゆる業界において人材不足が問題になっています。

 

スマートファクトリーでは、AIによる事務作業やレポート作成、ロボット・自動化設備の導入によるものづくりの自動化など、単純作業を機械に任せられるほか、各種手順書やマニュアルの電子化、動画による人材教育、ビッグデータを活用したスキル・ノウハウの標準化なども実現でき、慢性的な人材不足を解消できます。

技術継承

先述した人材不足の解消に少し関連しますが、スマートファクトリーの構築は技術継承にも大きなメリットをもたらします。

 

人材不足の課題をより詳細に見ていくと、長い年月をかけて培った高度な技術を持つ技術者の継承問題という大きな課題があります。深刻化している人材不足や技術継承問題においても、自動化や先端技術の活用が必要です。

 

たとえばAIやIoTを活用したデータ取得によって、作業の内容や仕上げの品質確認など、熟練技術者でないとわからない細かなポイントや熟練技術を言語化・可視化し、後継者育成に役立てたり、機械のプロセス自体への技術組み込んだりすることができます。

 

スマートファクトリーを構築することで技術継承における様々な課題を解決でき、企業運営に大きなメリットをもたらすでしょう。

シミュレーションによる未来予測

スマートファクトリーでは、IoTデバイスを通して取得した現場の状態に関するデータを活用してリアルタイムでデジタル化してシミュレーションを行い、未来を予測することができます。

 

具体的には、生産設備の配置の改善や最先端設備を新たに導入する際、「生産性への影響」「稼働領域」「単位時間あたりの生産数の変化」などを明らかにすることができ、様々な観点での未来予測を実現できます。

 

また製造現場におけるデータだけではなく、市場の需給データなどをもとにしたシミュレーションも行えるため、ヒト・モノ・カネの資産を最適なタイミング・配分で活用することが可能です。

故障の未然防止

デジタルデータを取得・活用できるスマートファクトリーでは、機械設備の故障や不具合を事前に検知することで、未然に防止できるというメリット もあります。

 

従来の「予防保全」の取り組みでは「まだ使用できる部品も交換してしまう」という点が課題になっていましたが、「予知保全」システムの確立によってそれを防ぐことができるため近年注目を集めています。

 

故障・不具合の兆候を検知して故障発生前の最適な時期に保全を行う「予知保全」を確立することで、止まらない生産ラインや、作業工数・交換部品コストの削減などを実現可能です。

 

「予知保全」は工場の機械設備全体の適切なメンテナンス時期の予測が必須であり、各設備からデジタルデータを収集して管理するスマートファクトリーでは、高度な予知保全の実現が可能です。

ロジスティクスの改善

スマートファクトリーの構築は、物流の運送・保管・包装・荷役という一連の流れを最適化する「ロジスティクスの改善」も大きな効果を期待できます。

 

倉庫や製造現場における物品の搬送は、人手による作業が多いため「作業者の負荷が高い・導線が最適化されていない」などの課題があります。

 

その課題を解消するため、一定の領域において自動で走行し物品の搬送を行う自動搬送機「AGV」が現在登場しており、スマートファクトリー内ではロジスティクスの改善も進むことが見込まれています

 

さらに近年は、自動でルートを算出して人や障害物などを回避するAMR(自律走行搬送ロボット)が注目を集めています。機械とシステムがネットワークでつながったスマートファクトリーではAMRへの指示出しも容易にできるため、状況に合わせた搬出など、ロジスティクスのより大きな改善が期待できるでしょう。

スマートファクトリーに関連する4つの技術

スマートファクトリーでは、機械・設備状況の把握や取得したデータの分析、それらのデータの可視化など、様々な技術が必要です。以下ではスマートファクトリーで活用される主な4つの技術について紹介します。

IoT

IoT(Internet of Thingsの略)は「モノのインターネット」と呼ばれ、従来インターネットに接続されていなかった機械設備などのモノをネットに接続することで、これまでになかったサービスが実現する技術を指します。

 

IoT機器には、センサーやカメラ、無線通信が搭載されており、モノの状態や動きなどのデジタルデータを取得するのが特徴です。スマートファクトリーにおけるIoTは主に、生産ラインの機械や設備に搭載されたセンサーを意味し、取り入れることで設備機器の現状把握や稼働状況を可視化でき、作業の効率化を実現します。

AI(人工知能)

「人工知能」を意味するAIもスマートファクトリーにおいて欠かせない技術のひとつです。AIはIoTが収集したデジタルデータを高精度で分析・予測します。

 

具体的には異常検知や単純作業、製品の検品など、これまで人が行っていた業務をAIに任せることで、検品精度の向上や作業効率化、省人化、ミスの削減、ヒューマンエラーの回避を実現します。

 

さらに、これまでと比べて膨大なデータを処理できるようになるため、異常や新しい法則の発見、データ分析による未来予測が可能になる点もAI活用の大きな魅力です。

AR(拡張現実)

AR(Augmented Realityの略)は日本語で「拡張現実」と呼ばれ、スマートフォンやARグラスなどのデバイスを通して、現実空間にデジタルコンテンツを重ね合わせて表示できる技術です。

 

ARは「視覚」に関して現実環境を拡張する活用法が主で、スマートファクトリーではAIの予測分析の可視化手法として利用できるほか、組み立てなどにも利用されるケースがあります。現在も多数の製造業向けソリューションが登場しており、今後さらに活用される場面が増えることが期待されています。

デジタルツイン

デジタルツインは、​​現実から様々なデータを取得してデジタル空間に物理空間のツイン(双子=コピー)を作り出し、コンピュータ上のデジタル空間で再現して予測に役立てる技術を指します。

 

デジタルツインを活用することで、具体的には工場内の機械や設備の稼働に関するシミュレーション・分析をコンピュータや端末上で確認することができ、スマートファクトリーを実現するために欠かせない技術のひとつです。工場の工程だけではなく、渋滞予測などの幅広い要素を検証できるという特徴もあります。

 

【関連記事】

デジタルツインとは?シミュレーションとの違い、製造業での活用事例などをご紹介

スマートファクトリーの課題と注意点

スマートファクトリーを構築するメリットについて紹介してきましたが、一方でまだ多くの課題や気を付けるべき注意点が存在しています。スマートファクトリー構築に取り組む前にそれらをしっかりと把握し、実際に構築する際に役立ててみてください。

段階的に構築を進める

スマートファクトリーを構築する際には、まずスモールスタートで導入効果を検証してから、段階的に大規模な投資へと進めていくことをおすすめします。

 

スマートファクトリーを構築するとなると、システム構築や機器購入、ネットワーク整備など、大規模且つ多岐に渡る投資が必要です。工場の規模にもよりますが、数百・数千万単位の初期費用がかかる場合もあり、検証やトライアルなどを実行せずに大規模な投資に踏み切ることは高いリスクを伴うことになる上、導入自体が目的となりかねません。

 

そのため一般的にスマートファクトリーの構築は段階的に進めていくことが推奨されています。小規模な検証を重ねるスモールスタートから始め、リスクを最小限に抑えながら導入効果見込みや最適な手段などについて検討し、徐々に大規模な投資を行ってスマートファクトリーの構築を目指しましょう。

成果が出るまで継続的な取り組みが必要

スマートファクトリーを構築しても成果が出るまでに長い年月を要するため、数年単位の時間をかけた継続的な取り組みが必要です。一時的な取り組みでは導入効果は得られず、大規模投資したものが無駄になってしまいます。

 

スマートファクトリーを構築して成果を得るというゴールに到達するには、実現に向けたロードマップを作成し、それに沿って機器やシステム、蓄積されたデータの活用や安定した操業を行うことが大切です。

 

長期的・継続的な取り組みを行っていくには、実行推進担当や専用プロジェクトを組織するなど、企業全体のサポート体制やバックアップ体制を整えることも必要になります。

 

長いスパンで取り組む必要のあるスマートファクトリーですが、逆に言えば、早い時期から導入することで競争優位性の確保につなげることができるともいえます。

デジタル化浸透の難しさ

スマートファクトリーを構築する上で、デジタル化の浸透が難しいという点は大きな課題です。

 

製造業を営む多くの企業ではデジタル化が進んでおらず、ITリテラシーの低さや、DX推進・従来の作業法の変革などへの強い抵抗があることが問題となっています。

 

スマートファクトリーで導入する先端技術はあくまでデジタルデータを取得・分析するものが多く、直接生産工程を効率化するための機械や設備のものは少ないという特徴があり、現場で利用していた従来の機器や設備と大きく異なるため、より強い抵抗があるといえます。

 

外国に比べても日本ではデジタル化の浸透が遅れており、スマートファクトリーを構築する上で今後も大きな壁となりうる課題のひとつです。

導入判断の難しさ

スマートファクトリーを構築する際、デバイスや機材、設備などの最初の機器を検討・選択するのは難しいという課題もあります。

 

最初の機器選びはスマートファクトリーで一番重要なポイントであると言っても過言ではなく、目的を明確にして最適な機械・システムを導入することで、最大限の成果を得ることにつながります。

 

しかし、機械・システムの要件を定義する際には必要・不要な機能を見極めなければならず、その場合ある程度のIT知識が必要です。工場全体で変革を行う際は総合的な判断が必要になるため、あらゆる専門知識を持った人材やプロを雇用する必要も出てくるでしょう。

 

それらを調整して実行に移していくことは難しい上、多くの時間・労力・コストがかかるため、投資に対する効果を算出するのが難しく、スマートファクトリーの構築が遅れる大きな原因となっています。

まとめ

本記事ではスマートファクトリーの基礎知識をはじめ、導入のメリットや関連技術、課題や注意点などを解説しました。

 

製造業を取り巻く環境は常に変化を続けており、安定した経営の維持やさらなる発展を目指していくにはスマートファクトリーの構築が必須となっていきます。しかし、スマートファクトリーの構築の多くは規模が大きいため、漠然としたイメージで始めるのではなく、課題や注意点を理解した上で、段階的に進めていくことが大切です。

 

しっかりと着実にスマートファクトリーの構築を進めていけば、様々な課題を解消できるほか、他社との競争優位性の確保や、自社の持つ最大限の力の発揮、利益の拡大も見込めます。スマートファクトリーを構築するための第一歩である経営戦略に、本記事を役立てていただけますと幸いです。

 

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  • この記事を書いた人
  • エムタメ!編集部
  • クラウドサーカス株式会社 製造業マーケティング課

    プロフィール :

    2006年よりWeb制作事業を展開し、これまでBtoB製造業を中心に2,300社以上のデジタルマーケティング支援をしてきたクラウドサーカス株式会社のメディア編集部。53,000以上のユーザーを抱える「Cloud CIRCUS」も保有し、そこから得たデータを元にマーケティング活動も行う。SEOやMAツールをはじめとするWebマーケティングのコンサルティングが得意。

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