スマート製造とは？

スマート製造が話題に上るとき、話題の中心はデータです。スマート製造にデータがどう関連するのでしょうか？スマート製造では、リアルタイムデータに加え、AI や IIoT などのデータ主導型テクノロジーを使用して、顧客の需要やビジネスニーズの変化に自動的に適応します。また、機械やセンサーのデータを使用して、生産を最適化し、品質を向上させ、設備の円滑な稼動を維持します。さらに、サプライチェーン全体のデータを使用して、混乱を予見し、問題を回避し、顧客との約束を守ります。

スマート製造の定義

NIST（米国国立標準技術研究所）は、スマート製造を「工場やサプライネットワーク、顧客ニーズの変化する需要や状況にリアルタイムで対応する、完全に統合されたコラボレーティブな製造システム」と定義しています。

スマート製造は、クラウド接続を基盤としています。人間の創造性、デジタルで接続された機械や設備資産、AI を活用したシステムや分析、これらを組み合わせたものです。AI とスマートツールを統合することで、企業は適応性を高め、リアルタイムのデータや情報に基づいて、迅速に成果物をカスタマイズできるようになります。スマート製造の可視性、俊敏性、そしてレジリエンスは、より効率的なサプライチェーンモデルと全体的な事業運営の要になります。

スマート製造のメリットをご覧ください。

歴史：第 1 次産業革命からインダストリー 4.0 製造へ

インダストリー 4.0 は、第 4 次産業革命を指します。「革命」という言葉が使われているのは、各産業革命が何らかの画期的な技術や発明によって推進され、産業界全体に「革命」をもたらしてきたからです。第 1 次産業革命は蒸気、第 2 次産業革命は電気、第 3 次産業革命は基本的な自動化と計算能力によってもたらされました。そして、第 4 次産業革命はサイバーフィジカルシステムとインテリジェントテクノロジーを原動力としています。

今日のスマート製造は、従来の工場を取り壊して別のものに置き換えることではありません。既存の工場を段階的にスマート化し、最適なツールやソリューションで工場を補強して、より効率的かつ効果的に製造目標を達成することを目指しています。

スマート製造の 5 大メリット

かつてないほど競争が激化する昨今、成功の指標として単に利益だけを追い求めていては十分ではありません。長期的な安定性や顧客ロイヤルティは、顧客や従業員、環境など、ビジネス全体で感じられるメリットから生まれます。

1. 効率性と生産性：自動化やリアルタイムデータ分析、製造ソリューションの統合によって、作業のスピード、効率、安全性が向上します。また、予知保全と自動化されたワークフローによって、IoT に接続された機械や設備資産が最適な状態で稼働するため、無駄のない生産が可能になります。
2. 俊敏性と即応性：プロセスの各段階で、スマート製造ソリューションやデータ分析を活用して、市場の変化に迅速に対応できるため、製造ワークフローを柔軟に転換し、製品をすばやく、的確にパーソナライズすることが可能になります。
3. サステナビリティ：スマート製造テクノロジーによって集められたデータに基づいて、戦略的かつ費用対効果の高い計画を策定することで、業務を合理化し、エネルギー使用量を削減できるようになります。持続可能な製品設計から環境にやさしいロジスティクスまで、スマートソリューションは持続可能な取り組みをサポートします。
4. 品質管理の改善：悪いレビューへの不満から製品リコールという大惨事に至るまで、スマート製造ソリューションがサプライチェーンや製造業務全体に組み込まれ、品質基準をあらゆる段階で可視化し、検証可能なものにします。
5. エンドツーエンドのコスト削減：サプライチェーン全体にわたるデジタル統合によって、予測や在庫管理、ロジスティクスソリューションを改善できます。特に、  VMI（ベンダー主導型在庫管理）のようなモデルを活用することで、在庫補充をサプライヤーが主導し、在庫コストの最適化と同時に欠品リスクの軽減を図ることが可能です。つまり、リスクが減り、支出が抑えられ、そして何よりも顧客満足度が向上します。

これらの取り組みをより効果的に推進するために、各部門の計画を連携させて全社最適を実現するIBP（統合事業計画）の導入が欠かせません。IBPによってスマート製造のメリットを最大限に活かすことができます。

スマート製造のテクノロジー

サイバーセキュリティや戦略的事業統合といった重要な考慮事項はすべて、デジタルトランスフォーメーションの一部ですが、ここでは、スマート製造を行う上で基盤となる最も基本的なテクノロジーに焦点を当てて解説します。

• IoT/IIoT：IoT ネットワークは、デジタルデータの送受信機能を備えたデバイスや機器で構成されます。デバイスから送信されるデータはデバイスの状態や活動を報告し、デバイスに送信されるデータはデバイスの動作やワークフローを制御・自動化します。産業用 IoT (IIoT) ネットワークは、接続された設備資産だけでなく、そうした設備資産と統合されるスマートシステムや自動プロセスで構成されており、スマート製造の中核をなします。
• AI/機械学習：世界で最も包括的なデータも、それを活用して、有益な情報に変換できなければ意味がありません。AI は、高度な分析能力と、さまざまな種類の幅広いデータセットを管理・結合する固有の能力によって、製造データに命を吹き込みます。製造業者はそうしたデータをすべて入手すると、次に機械学習アルゴリズムを使って、現在の状況や将来の予測などの必要な情報をシステムから引き出せるようになります。
• ビッグデータ：AI と機械学習がスマート製造に「スマート」をもたらすとすれば、ビッグデータはその燃料になります。ビッグデータは、単に膨大な量だからそう呼ばれているわけではありません。その本質は多様性と複雑さにあります。さまざまな種類の複雑な製造データを大量に AI システムに与えることで、より正確な結論を導き出し、時間の経過とともに学習を加速させるのに必要な能力を引き出すことができます。
• 自律型ロボット：すでに説明したように、製造業においてロボティクスは目新しいものではありません。画期的なのは、設備資産を外部から自動化する能力ではありません。クラウドに接続された設備資産が、スマートテクノロジーを使用して自らを自動化できる能力です。スマートファクトリーが必要な俊敏性とスピードを実現するには、自律的な自動化が不可欠です。
• 付加製造/ハイブリッド製造：3D プリンティングとして知られる付加製造によって、レジリエンスと俊敏性が向上します。例えば、ボーイング 747 ジェット機は 600 万以上もの部品で構成されており、部品ごとに交換スケジュールが異なります。これらの部品をすべて倉庫に保管するのではなく、金属やプラスチック用のスマート 3D プリンターがメンテナンスログにアクセスして、必要に応じて部品を生産することで、企業は「仮想在庫」を保有することができます。
• クラウドコンピューティング：クラウド接続とコンピューティングによって、製造業者は、IIoT データ、分析機能、プロセスの自動化機能といったシステムリソースを、Wi-Fi や 5G などのワイヤレスチャネルを介してオンデマンドで利用できるようになります。大規模なクラウドは一元管理されつつ、各地域や各国の拠点に分散していることもあります。
• 5G 接続：5G を利用することで、企業はインターネットクラウド接続のメリットを活用し、遅延の減少、大幅な高速化、ほぼ無限の拡張性によって、さらなる強化を図れます。
• エッジコンピューティング：今日のスマートファクトリーは、すばやく方向転換し、リアルタイムで即座に対応することが重要です。1 カ所に収集されたデータを別の場所にあるシステムに送るには時間がかかります。このような中断は、スマートファクトリーにとって損失を意味します。エッジコンピューティングは、AI やデータ分析機能といった「頭脳」を製造現場にもたらし、IoT ネットワークの遅延解消に役立ちます。
• シミュレーション/デジタルツイン：デジタルツインやシミュレーションは、現実世界に存在する機械やプロセスの完全な仮想コピーとして作成されます。これにより、製造チームは新しい方法を試したり、仮想プロトタイプを限界まで試験したりでき、コストや実物を損傷するリスクを負わずにすみます。
• 製造性考慮設計：これはテクノロジーそのものというより、テクノロジー によって 成り立っている機能横断的な手法です。製造性考慮設計の原則により、研究開発部門の担当者たちは工場現場や顧客ベースのデータから学ぶことができます。こうしたインサイトは、品質とパーソナライゼーションに対する顧客の要求を満たしつつ、製造やカスタマイズをすばやく、簡単かつ効率的に行えるような、顧客と企業の双方にメリットがある製品を設計するのに役立ちます。

自動化された製造と自律的な製造の違い

自動化された製造というのは、目新しい概念ではありません。単に、特定の作業を行うことだけを目的にプログラムされたロボット機器を指します。通常、対象となる反復作業は、組立ラインなどで他の機械や人間が連携して行います。大量生産に必要なスピードと精度を実現するには、自動化が不可欠です。

自律的な製造は、基本的には自動化された製造のことですが、そこには「頭脳」があります。AI や機械学習などのインダストリー 4.0 テクノロジーを活用して、スマート製造システムとその一部である IoT デバイスは、消費者のフィードバック、需要と供給、機械の能力、その他の関連情報など、さまざまな種類のデータセットを収集します。その後、これらのデータセットに人工知能と機械学習アルゴリズムが適用されて、ワークフローやプロセスが効率化・最適化され、自動的に実行されます。

スマート製造の活用事例

世界有数の革新的な企業の中には、ソフトウェアソリューションを活用して、製造業務やサプライチェーン業務を最適化・合理化している企業もあります。その事例をご紹介します。

• Leonhart Group：クラウドベースのスマートソリューションを活用して、可視性・生産性を高め、セキュリティを強化しています。スケーラブルなシステムを成長の基盤として、ビジネス機会を迅速につかみとっています。
• A.M.P.E.R.E 社：サプライチェーン全体にわたって自動化されたプロセスと、リアルタイムの外国為替や在庫の更新によって、迅速な価格計算とジャストインタイムのオーダーフルフィルメントを実現しています。
• Geographe 社：透明性とリアルタイムデータによって、顧客のニーズに応え、予測分析の精度を上げ、サプライチェーンと生産を最適化しています。

スマート製造の導入：次のステップ

すでにデジタルトランスフォーメーションの取り組みをかなり推し進めて、さまざまなインダストリー 4.0 テクノロジーを業務に取り入れている企業もあります。その一方で、これから始めようとしている企業や、どこから始めればよいか悩んでいる企業もあります。

幸いなことに、最適なスマート製造ソリューションを選べば、デジタルトランスフォーメーションの進捗状況に関わらず、状況に応じた支援が得られます。スタンドアロンのソリューションや組み込み機能を備えたクラウドベースの ERP によって、取り組みの着手や継続がサポートされます。

最後に、この取り組みを始めるにあたって、覚えておいてほしいことがあります。それは、最も重要な製造資産である「従業員」を重視するということです。これから始まるわくわくするような改善活動について、全チームが熱意を持ち、力を発揮し、情報を得られるように、しっかりとしたコミュニケーション戦略と変更管理戦略を策定しましょう。