スマートファクトリーとは？
その名が示す通り、スマートファクトリーは… スマートです。スマートファクトリーは、機械、通信メカニズム、および計算処理能力からなる相互接続ネットワークであり、人工知能 (AI) や機械学習などの高度なテクノロジーを使用してデータを分析し、自動化されたプロセスを推進し、その進捗とともに学習していくサイバーフィジカルシステムです。
スマートファクトリーとスマートマニュファクチャリングは、インダストリー 4.0 または第 4 次産業革命と呼ばれる技術変革の一部です。最初の 3 つの産業革命はそれぞれ、蒸気機関、組み立てライン、コンピューターのパワーという私たちの働き方や製造方法を完全に変える革新的な技術から生まれました。現在、第 4 の革命は、デジタルトランスフォーメーションとインテリジェントな自動化によって推進されています。
変化し続ける世界のためのスマートファクトリー
ここ数年、ビジネスリーダーにとっては、デジタルトランスフォーメーションが、2020 年代に競争力および回復力を備えたサプライチェーンおよび製造オペレーションであるための緊急の優先事項であることが、ますます明らかになっています。パンデミックは、グローバルサプライチェーンの弱点や業界の脆弱性をさらに露呈させました。フォーブス誌の記事でも、次のように述べられています。「COVID-19は、製造業界がすでに知っておくべきことを世界に示しました。従来のサプライチェーンと製造エコシステムは失敗しており、完全にデジタル対応した適応性と俊敏性に優れたソリューションに移行する必要があります」
消費者からの期待も、スマートファクトリー技術の発展や未来の工場を後押ししています。Amazon 効果として知られる、翌日配達に対する消費者の需要は、着実かつ急速ペースで増加しています。2019年の Entrepreneur 誌には次のように述べられています。「良くも悪くも、米国経済と世界経済は Amazon 効果による苦しみを味わっています。[…] e コマースプロバイダーには、Amazon のスピードと効率性に合わせるようにというプレッシャーがますます高まっており、消費者の期待が和らいでいるようには見えません」この傾向が主な要因となって、スマートファクトリーテクノロジーに対する需要が高まっています。それは、時代遅れのシステムのロジスティクスや倉庫の収容力の規模では、この現象に対応できないことが判明したためです。
製造業者とサプライチェーンマネージャーは、海外のパートナーへの依存度を最小限に抑えようとしているため、さらなるリスクと業務の混乱に直面しています。オンデマンド製造や仮想在庫などのスマートファクトリーソリューションは、海外のサプライヤーや製造業者への依存度を最小限に抑えることができます。しかし、Harvard Business Review が 2020 年の記事で指摘しているように、製造を米国に戻すのは、言うは易し行うは難しです。「製造業者は、1 つの分野に焦点を絞った専門業者や下請け業者に目を向けましたが、それらの専門業者でさえ、ほかの多くの企業に頼らざるをえ得ませんでした。そして、世界が鉄鉱石やリチウム金属などの天然資源のためにさまざまな地域に依存するようになったのと同様に、これら専門業者の所在地域に依存するようになりました」国内製造を増やすと、コストとサプライチェーンのリスクは確かに軽減できますが、必ずしも海外パートナーが不要になったり、チェーン内のリンクの総数が減ったりするわけではありません。したがって、最大限の効率化と可視化を実現するために、デジタルファクトリーテクノロジーの導入がこれまで以上に重要になっています。
スマートファクトリーの仕組み
プロセスの自動化は、スマートファクトリー独自のものであるかのようによく言われますが、自動化とロボット化は製造オペレーションで数十年前から使用されてきました。従来の工場の多くで、オペレーションのさまざまな部分で、バーコードスキャナー、カメラ、デジタル化された生産設備などの自動化された機械を使用しています。しかし、それらの機器は相互接続されていません。従来の工場の従業員、資産、およびデータ管理システムは、すべて互いに分離されて運用されており、継続的に手動で調整および統合しなければなりません。
スマートデジタルファクトリーは、機械、従業員、ビッグデータを 1 つのデジタル接続されたエコシステムに統合することで機能します。スマートファクトリーは、データをキュレーションして分析するだけでなく、実際に経験から学習します。データセットを解釈して洞察を得て、トレンドやイベントを予測し、スマートな製造ワークフローと自動化されたプロセスを推奨および実装します。スマートファクトリーでは、自己修正と自己最適化のために継続的に手順が改善されます。スマートファクトリーは、それ自体（および人間）に回復力、生産性、安全性を高めるように自己教育できます。
スマートファクトリーの構造
スマートファクトリーの基本構造は、大きく分けて以下の 3 つのステップにまとめることができます。
スマートファクトリーを構成する 3 つの主な手順
- データの取得：人工知能と最新のデータベーステクノロジーにより、ビジネス、サプライチェーン、および世界中に散在する有用なデータのキュレーションと取得が可能になります。産業用モノのインターネット (IIoT) は、センサーとゲートウェイを介して、接続されたマシンからシステムにデータを収集できます。AI 搭載システムは、その他の多数のデータポータルを通じて、パフォーマンス、市場動向、ロジスティクス、その他の潜在的に関連するソースについてのデータセットをまとめることができます。
- データの分析： 機械学習とインテリジェントなビジネスシステムは、高度な分析と最新のデータ管理ソリューションを使用して、収集されたすべての異種データの意味を理解します。IIoT センサーは、機械の修理やサービスが必要になったときには警告を発することができます。市場データおよびオペレーションデータをまとめ、機会とリスクを特定することができます。ワークフローの効率を経時的に調査してパフォーマンスを最大限に高め、必要に応じて自動修正することができます。実際、比較および分析できるデータセットは、デジタルファクトリーの最適化とサプライチェーンの予測に情報を提供するための組み合わせのほぼ無限の可能性を示しています。
- インテリジェントなファクトリーの自動化：データが取得され分析されると、ワークフローが確立され、指示がシステム内の機械とデバイスに送信されます。これらのデバイスは、工場の 4 つの壁内にある場合もあれば、サプライチェーン内の遠く離れたロジスティクスまたは製造リンクにある場合もあります。スマートなワークフローとプロセスが継続的に監視され、最適化されています。ニュースレポートで特定の製品に対する需要の急増が警告された場合は、そのアイテムの生産優先度を上げるよう 3D プリンターワークフローに指示することができます。原材料の出荷が遅れている場合、在庫バッファをローテーションに入れて、混乱を防ぐことができます。
スマートファクトリーのメリット
多くの企業が、数十年にわたって基本的に変わっていないサプライチェーンオペレーションやシステムを活用してきました。しかし、消費者の期待と経済の不確実性がかつてないほど高まる中、サプライチェーンマネージャーは測定可能で大きなメリットをもたらし、迅速にそれを実現できるソリューションを必要としています。フォーブス誌によると、スマートファクトリーの取り組みを進めている製造業者は、2017 年にはわずか 43% でしたが、2019 年までに 68% になりました。デジタルトランスフォーメーションおよびスマートファクトリーソリューションに投資する企業には、次のような大きなビジネスメリットがもたらされる可能性があります。
- 生産性と効率性：製造は、その歴史を通して、主に何かに反応することで事業を行ってきました。すでに起きたイベントやトレンドを見て、その後にビジネスの舵を別の方向に切ろうとしてきました。スマートファクトリーテクノロジーは、事後対応を必要とする状況を減らし、高い回復力と即応性を持つサプライチェーン管理に移行できるように設計されています。予測分析とビッグデータ分析を使用すると、最適化されたプロセスを特定し、導入することができます。スマートファクトリーがもたらす効率上のメリットの一部としては、ジャストインタイムの在庫管理、正確な需要予測、市場投入までの時間の短縮があります。スマートファクトリーで働く人々も、デジタルによる洞察によって強化され、作業を合理化し、業務の全体的な生産性を高めることができます。Deloitte 社は 2019 年のスマートファクトリーの調査で次のように述べています。「企業は、スマートファクトリーの取り組みに投資した後、生産高、工場稼働率、労働生産性などの領域で最大 12% 向上したと報告しています。しかも、スマートファクトリーを持つメーカーは、2030 年までに最終的な労働生産性が従来の工場を 30％ 上回ると予想されています」
- サステナビリティと安全性：消費者は、少し価格が高くても、社会や環境に配慮した方法で調達および製造されたと分かる製品を購入するようになってきています。最新のスマートファクトリーテクノロジーにより、これまで以上に、企業が、より環境に優しく安全で社会的責任を考慮した製造方法を導入する好機を特定し、実施することが容易になっています。スマートファクトリー管理者は、ブロックチェーンや RFID センサーなどのデジタルイノベーションを使用して、サプライチェーン内の最も遠いリンクからでも、すべての資材および供給について堅実な原産地および品質の管理を実現できます。そして、さらに身近なところでは、国際自動化学会が、ロボットや自動化された装置によって、職場でのケガの 5 つの主な原因のうち 3 つを削減または排除できると報告しています。
- 製品の品質とカスタマーエクスペリエンス：子供の電話ゲームと同様に、従来の製造業者は、多くの場合、サプライチェーンの低層のサプライヤーおよび製造業者が指示を正確に受け取り、それに従うようにすることが困難でした。スマートファクトリーでは、スマートファクトリーにおけるクラウド接続とエンドツーエンドの可視化により、製造プロセスのすべての層にリアルタイムの洞察と推奨事項がもたらされます。迅速なカスタマイズとトレンドの変化への対応が可能になるため、製品を最新の顧客の要望に対応させることができます。システムデータの高度な分析により、弱点や改善すべき領域を迅速に特定できます。これにより、市場における競争力の向上、製品レビューの改善、コストのかかる返品やリコールの削減が実現します。
スマートファクトリーテクノロジー
スマートファクトリーテクノロジーには高い俊敏性があります。デジタルトランスフォーメーションの取り組みがビジネス内で拡大するにつれて、必要に応じた拡張、修正、適応がほぼ無制限に可能になります。
- クラウド接続：パブリック、プライベート、ハイブリッドのいずれであっても、クラウドは、すべてのデータと情報をスマートファクトリー全体に流す導管です。ビジネス全体およびグローバルなクラウド接続により、ビジネスの各領域がリアルタイムデータで運用され、サプライチェーン内で接続されているすべての資産とシステムが即時に可視化されます。
- 人工知能：統合された AI テクノロジーを使用する業務システムは、スピード、パワー、柔軟性を備えており、異種データセットの収集と分析だけでなく、リアルタイムの洞察と即応性の高い推奨事項を提供します。スマートファクトリー内の自動化されたプロセスとインテリジェントシステムは、人工知能によって継続的に最適化され、情報が提供されます。
- 機械学習：機械学習がスマートファクトリーにもたらす最も重要なメリットの 1 つは、高度な予知保全の能力です。製造プロセスを監視および分析することで、システム障害が発生する前にアラートを送信できます。状況に応じて、自動メンテナンスを実行したり、必要に応じて人的介入を推奨したりすることができます。
- ビッグデータ：堅牢で大規模なデータセットにより、スマートファクトリーで予測分析と高度な分析を実行できます。企業は、長年にわたりビッグデータの戦略的価値を理解していましたが、多くの場合、最近まではビッグデータの有意義な活用に必要なシステムが欠けていました。サプライチェーンとスマートファクトリーのデジタルトランスフォーメーションにより、企業がビッグデータの洞察を活用して最適化とイノベーションを実現できる世界が広がりました。
- 産業用モノのインターネット (IIoT)：スマートファクトリーでは、デバイスや機械に一意の識別子が割り当てられデジタルデータを送受信する機能が搭載されると、IIoT ネットワークが構成されます。現代の機械類はすでにデジタルポータルを備えている場合がありますが、数十年前のアナログ機械でも IIoT ゲートウェイデバイスを取り付けて時代に合わせることができます。基本的に、デバイスから送信されるデータはその状態とアクティビティを報告し、デバイスに送信されるデータは、そのアクションとワークフローを制御および自動化します。
- デジタルツイン：マシンまたはシステムの正確な仮想レプリカが、そのデジタルツインになります。これにより、運用リスクを最小限に抑えながら、最大限のイノベーションと創造性を実現できます。デジタルツインは、物理世界でのリスクやリソースの浪費を生じさせることなく、限界まで稼働させたり、複数の仮想的な方法で再設定したり、既存のシステム内の互換性についてテストしたりすることができます。
- 付加製造：3D 印刷とも呼ばれます。これにより、スマートファクトリーでインテリジェントな自動化を使用してオンデマンド製造を実行できます。特に、予期せぬサプライチェーンの混乱や急な製品需要が発生した場合に重要な役割を果たします。しかし、通常のビジネスにおいても、仮想在庫でジャストインタイム生産を可能にすることで、リスクと廃棄物を大幅に削減できます。
- 仮想現実 (VR) と拡張現実 (AR)：2019 年に、Assembly Magazine は、スマートファクトリーの VR ウェアラブルアプリケーションのいくつかについて次のように説明しました。「環境条件、在庫レベル、プロセス状態、組み立てエラーデータ、稼働率、スループットの指標を、コンテキストに依存した方法（どこを見ているかや歩いているか）で結合できる」この没入型感覚体験により、ユーザーは自分の自然感覚をあらゆる場所や時刻のリアルタイムデータで増強でき、工場の状態を何にもさえぎられずに認識できます。
- ブロックチェーン：幸いなことに、セキュリティソリューションはスマートファクトリーテクノロジーの発展に歩調を合わせて進化しています。ブロックチェーンには、サプライヤーとの「スマート契約」の作成から、サプライチェーンジャーニー全体での商品の原産地追跡やハンドリングまで、サプライチェーンに多くのアプリケーションがあります。スマートファクトリーにおいてブロックチェーンが特に役立つ点は、企業全体の接続された資産や機械へのアクセスの管理です。これにより、システムのセキュリティとそれらのデバイスが保持する記録の正確さが確保されます。
- 最新のデータベース：インメモリーデータベースと最新の ERP システムが、「頭脳」として、インダストリー 4.0、すべてのスマートファクトリー、およびインテリジェントサプライチェーンソリューションを支えています。従来のディスクベースのデータベースでは、スマートファクトリーや最新のサプライチェーンの実行に必要な複雑なデータ管理および分析機能に対応するには、限界があります（多くの場合、その限界をはるかに超えます）。
スマートファクトリートランスフォーメーションの実現
2020 年に世界中の企業は大きな混乱と運用上のリスクにさらされました。2019 年、新型コロナウイルスの出現前に行った製造業界の上級経営幹部 600人以上を対象とした Deloitte 社の調査によると、その 86% が今後 5 年間で「スマートファクトリーへの取り組みが製造業における競争力の主要な推進力になる」と考えています。デジタルトランスフォーメーションとサプライチェーンの最新化は、かつては長期的な目標でしたが、現在はイノベーションと競争力を獲得すると決定した企業にとって緊急かつ喫緊の優先事項になりました。
スマートファクトリートランスフォーメーションをどのように開始するかは、現在の状況と、ビジネスにとって最も重要なプロセスによって異なります。最初に各システムを調査すると、既存のプロセス、資産、およびビジネスシステムの分析と評価に役立ちます。ワークフローと製造プロセスの自動化を開始する前に、それらの現在の状況を評価する必要があります。
デジタルトランスフォーメーションのジャーニーを開始する際は、スマートファクトリーの「スマート」は、高度なデータ分析とデータ管理能力に由来することにも注意してください。最新のデータベースと堅牢な ERP システムは、頭脳としてスマートファクトリーを支え、システムを駆動する高度な機能をサポートします。スマートファクトリートランスフォーメーションを成功に導く大きな要因となるのは、既存のビジネスシステムが、ビッグデータを管理できることと、AI、機械学習、高度なアナリティクスなどのテクノロジーを統合できることです。
最後に、スマートファクトリートランスフォーメーションの良い点の 1 つは、効果を上げるために一度にすべてを行わなくてもよい点です。また、既存の事業活動を中断または一時停止する必要もありません。企業はデジタルシステムの最新化および最適化のための取り組みを行うたびに、完全に統合されたスマートファクトリーへと一歩ずつ近づきます。さらに、スマートファクトリーテクノロジーは、その性質上、データを収集して分析します。つまり、新しいデジタルテクノロジーの効果と ROI は、それを導入した瞬間から測定および評価することが可能です。
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