スマート工場とは?製造業の未来を担う新しい工場の形

 2021.06.14  デジタルトランスフォーメーションチャンネル

IoTやAIといったIT技術を駆使したスマート工場は、故障予知や不良品検出、人財育成、省エネルギー化といった場面で活躍する可能性を秘めています。スマート工場は、製造業が工場運営について抱える課題に対する、有効な解決策の1つです。

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スマート工場とは

スマート工場(スマートファクトリー)とは、工作機械や生産ラインといった各種設備をネットワーク接続し、情報管理の効率化や運営の最適化を図る工場を指します。

従来の工場運営では、熟練工や高度な技術を持つスタッフ、経験豊富な管理者などの人手に頼ることが多いのが一般的でした。しかし、製造業の根幹を支える工場では、常にさまざまな課題に対応しなければなりません。故障の検知や不良品の検出、生産性の向上やエネルギーの最適化といった課題に取り組むには、人の手では限界があるのも事実です。

現在は機器の高度化に加え、自動化を支えるFA機器(ファクトリーオートメーション機器)の導入や、モノのインターネット化を指すIoTの普及、AI(人工知能)の実用化など状況は刻々と変化しています。工場運営に関するあらゆる業務がITによって支えられているといっても過言ではありません。製品の品質や状態、工場設備の稼働状況、ライン情報のスピーディな連携が可能になり、飛躍的に能力が向上しています。

その結果、従来からの課題である省力化や生産性改善について、実現するための選択肢が増加しました。スマート工場の導入により、人手不足への対応や省エネルギー化といった喫緊の課題についても、対応がしやすくなりつつあります。

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世界で進むスマート工場への取り組み

スマート工場への取り組みは、世界各国でも進んでいます。

欧州の製造大国であるドイツ政府は「インダストリー4.0」を提唱しています。IoTといった先進的な技術による製造業の発展を産業革命に当たるものと位置付け、政府が推進しているのです。IoTが発展すれば、コスト低減や生産性の向上が推進され、新たな経済発展や社会構造変革にもつながるという考えが根底にあります。

例えば、スマート工場の高度化がさらに進めば、機械が人の命令を実行するだけでなく、工場設備自らが完成品に向けた道筋を導き出せるようになります。人の指示がなくても製品を完成させられるようなスマート工場の開発が進められているのです。

中国では国家指導部が「中国製造2025」という産業政策を提唱しています。製造業の高度化を果たすために設定されているのは、次世代情報技術(半導体や5G)や新エネルギー車といった10分野・23品目です。2025年までの「世界の製造強国の仲間入り」を目指し、製造業の強化に取り組んでいます。

そして、インドも「メイク・イン・インディア」を掲げ、海外からの投資によってインド製造業を発展させる方針を示しました。中でも製造インフラの整備が重要視されており、スマート工場も含めた、製造業の包括的な高度化に向けた取り組みが進められることになったのです。

スマート工場で解決できる課題

製造業を支える工場はさまざまな課題に直面しています。例えば、故障対応・不良品対策・熟練者不足・省エネ対策はどの工場でも着実に対処しなければならない課題として挙げられるでしょう。

ビジネスのグローバル化や消費者ニーズの多様化により、顧客の要望は納期・コスト・品質とも多種多様に拡大している状況です。また、優秀な人材の争奪戦は業界の垣根を越えて広がり、事業を支える人材の確保は困難さを増しています。そのような中、従業員の高齢化という問題とも向き合わなければなりません。技術の安定継承も喫緊の課題の1つです。

スマート工場は、このような製造業が抱える問題解決の支えとしての役割を期待されています。

故障の予知

故障の予知とは、IoTを活用して機器やその他工場設備の状況を監視し、あらかじめ故障の確率を予測したり、あるいは、現在異常がある箇所を検出したりすることです。

工場ラインのモニタリングは、一般的な工場であればすでに実施されているケースが多いでしょう。しかし、機器が旧式であるためにデータが計測できなかったり、データの計測そのものは問題なく行えるとしても、データ形式が異なるため管理に手間がかかったりするケースが多くあります。このような場合、稼働状況を正確に把握したり、故障に備えたりするには多大な労力がかかってしまうという課題があるのです。

工場をスマート化すれば、このような課題を解決できます。例えば、機器にIoT機能の備わったセンサを設置することで、新式・旧式に関わらずデータを集計できます。データを一箇所に集約すれば、稼働状況の一元管理も可能です。稼働率や稼働状況を把握しやすくすることで管理が効率化され、一元化されたデータを活用して故障予知の精度を上げられます。

画像認識で不良品を発見

画像認識技術は不良品の発見にも役立ちます。従来は人力に頼った検査によって不良品を発見する方法をとってきました。しかしこの方法では、多くの労力が費やされるだけでなく、検査ができる人材育成やヒューマンエラーのリスクを排除できないという課題があります。また、不良品検出のための設備を導入するには、多額のコストも必要です。不良品への対処は工場運営の大きな悩みであり続けてきたといえるでしょう。

現在の画像認識技術を用いれば、このような不良品に関する課題を解決できる可能性が高まります。AIの深層学習(ディープラーニング)では、大量の画像データを読み込ませると、自ら特定のパターンを検出します。これを繰り返すことで、画像データの中からパターンを発見する精度が飛躍的に向上するといった成果が現れているのです。

この技術は工場の不良品検出にも応用できます。品質検査をデジタル化すればデータからAIが自動的に学習できるほか、不良品が発生しやすい状況までも蓄積でき、原因分析にも大いに役立つでしょう。

VRによる遠隔支援で人財育成

遠隔での操作・管理を可能とするVR(バーチャルリアリティ)技術は、人財(人材)育成にも役立ちます。

製造業全体や工場運営では人財の確保・育成が喫緊の課題です。日本全体が少子高齢化へと進む中、労働力人口に占める若い世代の割合は減り、ミドル以上の年代のボリュームが増えつつあります。そのような中で人手不足も発生し、働き方改革のもと労働時間の削減が推進されています。工場では、ベテランが抱えている技術をどのように継承していくのか、いかに時間を有効活用して次世代人財を育成するかという課題を抱えているのです。

VRは「仮想現実」と呼ばれるように、ゴーグル型のデバイスやカメラ、遠隔システムを使って、そこにいなくてもまるで現場にいるかのように状況をモニタリングしたり、体験したりする技術です。その関連技術として、同じくゴーグル型デバイスをつけた人物が現在見ている現実に加え、別の映像も同時に見られる「複合現実」という技術も登場しました。

これにより、離れた場所にいるベテラン従業員が新人に対してゴーグル越しに作業を指示したり、マニュアルを提供したりすることも可能になったのです。VRのしくみを利用することで、効率的な人財育成ができるようになりつつあります。

工場のエネルギーをセンサで最適化

スマート工場は工場全体の省エネルギー化にも適しています。現在は「SDGs」(持続可能な開発目標)や「ESG経営」(環境・社会・統治に配慮した経営)といった言葉にも代表されるように、世界的に環境に対する意識の重要性が強調されています。多くのエネルギーを利用する製造業界も明確な対応を迫られているのです。

スマート工場では、IoT化されたセンサの活用により、工場の稼働状況やエネルギーの利用状況を可視化できます。数値で管理することによって、効率的にエネルギーを利用し、省エネルギー化も実現可能です。

まとめ

スマート工場は、IoTやAIといったIT技術を活用した工場で、効率的な運営や生産性アップを実現する助けとなります。2019年時点で東京、名古屋、大阪といったエリアでexpoなども盛んに開催されています。展示会にも注目しながらスマート工場のメリットと特徴を把握し、自社に合った導入方法を検討することが大切です。

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