製造業こそIoT化！スマートファクトリー・導入メリット・活用事例を解説

「製造業にもIoTを導入した方が良いのかな」
「そもそもIoTやスマートファクトリーってなに？」 

このような疑問を抱く方もいるでしょう。まずIoTとはモノをインターネットに接続する技術のことです。そしてスマートファクトリーとは、IoTなどの先進的なIT技術を導入し、データ分析などを通じて製造プロセスを最適化する概念を指します。

 製造現場にIoTを導入することで、工場の運営をより効率的にすることが可能です。その結果、生産性の向上を期待できます。このことを鑑みますと、製造業にもIoTを導入した方が良いと言えます。

 そこでこの記事では、IoTやスマートファクトリーの概要・製造業にIoTを導入するメリット・導入手順・IoT導入の事例を解説いたします。この記事を読めば、IoTの必要性や有益性がわかります。「人手不足に悩んでおり、効率的に生産性を向上させたいが、方法がわからない」と悩んでいる方は、ぜひご参考ください。 

 スマートファクトリーとは？製造業にもIoTを導入可能

ここではスマートファクトリーとIoTの基本情報を解説いたします。 

• 製造業にもIoTを！スマートファクトリーとは？
• IoTとは？

 製造業にもIoTを！スマートファクトリーとは？

スマートファクトリーとは、AIやIoT技術を駆使して生産・設計・製造・保守などを行う先進的な工場のことです。スマートファクトリーは、2011年にドイツ政府が提唱したインダストリー4.0（第4次産業革命）のコンセプトに則って作られました。オートメーション技術・データ通信技術などを統合して製造プロセスを最適化し、生産性を向上させることを目指します。

 スマートファクトリーにはIoTやAIだけではなく、ビッグデータ分析・ロボット・クラウドコンピューティングなどの技術も活用されています。ロボット技術やAIを利用して、人の介入を最小限に抑えた自動生産ラインが実現可能です。従来の工場に比べて、生産性向上や収益率の増加が期待できるでしょう。

IoTとは？

IoTとは『Internet of Things』の略で、さまざまなモノをインターネットに接続する技術のことです。日本ではモノのインターネットと訳されます。IoT技術は製造業だけではなく、以下のようなものにも使われています。 

• スマート家電
• ウェアラブルデバイス
• スマートロック
• スマートホーム
• カーシェアリング
• スマートハイウェイ
• スマートメーター

 例えばスマート家電であれば、インターネットや他のネットワークに接続し、スマホ・タブレット・音声アシスタントなどを介して、家電の遠隔操作や自動化が可能です。音声操作・明るさ調整・色温度の変更などが、その代表例です。また、スケジュール設定や在宅シミュレーションなどの機能を持つ製品もあります。IoTは、ビジネスや人々の生活など、あらゆる面においてなくてはならない技術と言えるでしょう。製造業へのIoT導入事例は後述します。

 なおIoTの詳細は以下の記事をご参考ください。
IoTとはモノのインターネットのこと！仕組み・実現できること・導入事例を解説

 製造業にIoTを導入するメリットを解説

ここでは製造業にIoTを導入するメリットを5点解説いたします。 

• 業務効率を向上できる
• トラブルを事前防止できる
• 各データを見える化できる
• 新しいビジネスアイデアを期待できる
• 作業進捗の自動抽出ができる

業務効率を向上できる

製造業にIoTを導入するメリットの1つに、業務効率の向上が挙げられます。IoTの導入により、これまで現場担当者が行ってきた業務を自動化もしくは効率化できるからです。 

IoTを導入していない工場では、現場担当者がデータ管理・入力・分析を行います。業務終わりに作業実績や進捗を手作業で集計し、パソコンに入力するのが一般的です。場合によっては複数システムを併用しなければならず、かなりの手間と時間を要していました。人が手作業で入力するため正確性にも難があるかもしれません。

 しかしIoTを導入すれば、手動入力の手間がないうえ、瞬時にデータを可視化・分析できます。空いた時間を別の業務に割けるため、業務をより効率的に進めることが可能です。日単位で行ってきた作業指示も時間・分単位で行えるので、より正確で俊敏に実務を進められます。即座に対策を練ることもできるでしょう。

トラブルを未然に防止できる

IoTを導入すると、トラブルを未然に防止することもできます。IoT技術を使うことで、人が気づきにくい危険を事前に検知できるからです。

 例えばセンサーなどの設置により、設備の故障や不具合をリアルタイムで把握できます。故障や不具合のある設備を使用しないよう注意喚起をすることが可能です。その結果、事故の発生率を抑えられるでしょう。

 また、保全システムなどで設備を分析し、今後発生する不具合や故障も未然に防ぐことが可能です。工場設備のメンテナンス時期を予測できるため、無駄な部品交換や作業工数を排除できます。

 生産ラインを止めるなどの機会損失も減らせるでしょう。従来の工場では不具合の予兆を把握することができず突然機器が故障したり、管理不足による欠品により生産ラインが止まったりすることもありました。しかし、IoT技術を使えばそのようなトラブルの解決策になり得ます。

各データを見える化できる

各データを見える化できるのも、メリットの1つと言えます。従来は把握しづらかった以下のようなデータを、より正確に計測できるからです。 

• 製品の製造工数
• 設備の稼働状況
• 不良品の発生率

 IoTセンサーによって、データ化しにくいモノを可視化させ、データを収集・蓄積・共有することができます。これまでに見えてこなかった情報・特性・工程を一気に見える化できます。機器に専用センサーなどを取り付けるだけで、24時間管理・確認することも可能です。業務の属人化防止・標準化の推進を期待できるでしょう。

 新しいビジネスアイデアを期待できる

IoTを導入することは、新しいビジネスアイデア創出にもつながります。IoT技術を活用して、従来の製造業からデータ駆動型のビジネスへと変革を遂げ、新たな価値提案や収益モデルを生み出せるかもしれません。

 例えば、高価な機械を顧客にリースし、その使用データを元にメンテナンスやアップデートを提供することで、顧客は常に最新の機能を利用でき、メーカーは継続的な収益を得ることができます。利益増加はもちろんですが、製品のライフサイクル全体での顧客との関係強化に役立つでしょう。

作業進捗の自動抽出ができる

IoT化により、作業進捗などの自動抽出も可能です。センサーやデバイスを通じてリアルタイムデータを収集し、そのデータを分析して作業の進捗を追跡できます。

 IoTセンサーとデバイスは、製造ライン上の様々なポイントに配置され、機械の稼働状況・材料の流れ・製品の進捗状況などのデータをリアルタイムで収集します。収集データは、ソフトウェアやデータ分析ツールによって分析され、作業の進捗状況が抽出されます。これには、生産量の追跡・品質管理・機械の稼働効率などが含まれます。リアルタイムのデータ提供により、製造プロセスの透明性が向上するでしょう。

 また分析結果は、ダッシュボードやレポート形式で可視化され、管理者や関係者が簡単に作業進捗を把握できます。これにより、即時の意思決定やプロセスの改善が可能です。

スマートな製造現場に！IoT化の手順

ここでは、スマートファクトリーを目指すための、IoT化の手順を解説いたします。 

• 導入目的を明確にする
• 現状を把握する
• IoT機器を選定
• データを収集
• 機械の制御
• 検証および改善
• 自動化

 導入目的を明確にする

まずは導入目的を明確にしましょう。導入目的を明確にすることで、投資の焦点を絞り、リソースを最も効果的に活用できます。製造業は多岐にわたるプロセスと活動で構成されており、IoT技術を利用できる機会が豊富にあります。しかし、明確な目的がなければ、重要でない領域にリソースを浪費してしまうかもしれません。

 導入目的が明確にならない場合は、関係者全員にヒアリングを行いましょう。経営陣・IT部門責任者・工場の作業員や管理者・その他関係者にヒアリングやアンケートを実施してください。全員の同意のうえで、導入目的を明確にしやすくなるでしょう。

 現状を把握する

IoTの導入目的が明確になったら、現状を把握しましょう。現状を正確に理解することで、最も効果的なIoTソリューションを選定し、導入できます。現場の特定のニーズや課題を把握することが、無駄な投資を避け、ROI（投資収益率）を最大化するために必須と言えます。

 現状の課題を把握する場合は、製造プロセスの調査を実施するのがおすすめです。製造プロセスを詳細にマッピングし、各工程の流れ・使用されている機械やツールなどを明確にします。このプロセスマッピングは、現在の作業フローを視覚化し、改善の機会を特定するのに役立ちます。

IoT機器を選定

IoT機器にはさまざまな種類があるため、目的達成や課題解決に必要なIoT機器を選定しましょう。IoT機器を選定する際は、下記の点を比較してください。 

• セキュリティ性
• 機能性
• 処理スピード
• 接続のスムーズさ

 IoTはインターネットを介する技術のため、常に情報漏洩のリスクがあります。定期的なアップデートやメンテナンスを通して、最新のセキュリティ性が保てるかを確認する必要があります。

 また、機能・処理スピード・接続のスムーズさなど、目的に合わせて自社に最適な機器を選択することも重要です。IoT機器の選定をする際は、自社の目的・現状・課題に即したサービスを選んでください。

 データを収集

IoTサービスの導入が完了したら、データを収集し工場の見える化を図りましょう。従来の工場では把握しきれなかった情報を瞬時に把握することが可能です。収集したデータに基づき改善を繰り返せば、目的達成・課題解決も見えてきます。

 ただし、やみくもにデータを収集しても、目的を達成できるとは限りません。どのようなデータを収集すべきかを都度検討してください。IoT機器で収集できる主なデータは、下記の通りです。 

• 稼働時間と停止時間
• 製品の生産数
• 生産ラインの速度
• 製品の寸法と重量
• 不良品の発生率
• 温度と湿度
• 電力消費量
• 材料使用量
• 作業効率
• 動線

 これらのデータを収集・分析することで、製造業は生産効率を向上させ、コストを削減し、完成品の品質を高められます。

 機器の制御

収集データによって明らかになった製造現場の課題を改善するには、機械やシステムの適切な制御が必要です。 

具体的には以下のような取り組みがあります。 

• 収集データを分析する
• 分析結果に基づいて機器やシステムを制御する
• 各業務を効率化もしくは自動化する
• システムのセキュリティ対策を講じる

 例えば収集した温度データを分析し、工場内の熱いエリア・冷たいエリアなど、温度変動のパターンを特定したとしましょう。この際、エネルギー消費量と温度データの相関などを分析します。分析結果を基に、温度を自動で調整するための制御システムを構築します。このシステムは、必要に応じて暖房や冷房を稼働させ、設定された理想的な温度範囲を維持可能です。

 そしてAIを活用して、温度調整プロセスを効率化もしくは自動化しましょう。AI機能があるかは導入したシステムにもよりますが、時間帯や外気温に応じて最適な室温を予測し、暖房や冷房の稼働時間を最適化できます。自動温度調整システムにより、不必要な暖房や冷房の稼働を減らし、エネルギーの無駄遣いを削減します。これにより、エネルギーコストの削減と環境への負荷軽減が可能です。

 もちろん機器を制御する際は、システムのセキュリティ対策が必須です。しかしここに関しては専門知識が必要になるため、事業者に相談すると良いでしょう。

 検証および改善

効率化・自動化した業務を、検証および改善しましょう。IoTの導入により新たに見えた課題や改善点を解決していかなければなりません。特に下記に注意しながら、検証と改善を繰り返しましょう。 

• 現在の進捗や収集データで目標達成ができそうか
• 新たに収集すべきデータはないか
• 解決していない課題はあるか
• 作業員のリテラシーや管理技術は向上しているか

 目的を達成するために必要なデータが正しく収集できているか、都度確認することが重要です。また、作業員のリテラシーや管理技術の向上によって、収集できるデータが増えることもあります。状況に合わせて、定期的に検証および改善をしていきましょう。

自動化

最後に、改善サイクルを自動化しましょう。すでに各業務を効率化・自動化できているはずですが、それだけでは物足りません。改善サイクルまで自動化することにより、製造現場を常時最適化し、維持できます。

 改善サイクルの自動化を実現するには、以下のようなものが必要です。 

• データの継続的な自動収集
• 自動分析
• 自動シミュレーション
• 自動化された意思決定と実行
• 継続的な自動モニタリング
• レポートの自動作成
• 自動学習および改善機能
• セキュリティの自動アップデート

 IoTを導入しただけでは、上記は実現しないかもしれません。場合によっては、ディープラーニング機能や強固なITインフラが必要になります。製造現場にIoTを導入する場合は、改善サイクルの自動化を視野に入れて、事業者に相談するのが良いでしょう。最適なシステムを提案してもらえるかもしれません。すべてを同時に導入することが難しい場合、1つずつ段階を踏んで検証しながら導入を進めてください。

 製造現場にIoTを導入および活用した事例

ここでは、実際に製造現場でIoTを導入した事例を解説いたします。ぜひご参考ください。 

• 製造業におけるIoT導入事例その1
• 製造業におけるIoT導入事例その2

 製造業におけるIoT導入事例その1

当社の事例（厳密には実証実験）の中に、製造業に関するものがあります。

 物流における在庫位置の特定

指向性機能を高めたBLE受信機により、発信機であるBLE(*2)ビーコン（FCS1301、timbe）を付帯した物流在庫が工場内のどの位置にあるか特定し、データ収集をおこないます。

 (*2) BLE（Bluetooth Low Energy）は低消費電力で近距離無線通信ができるBluetooth規格です。 

工場内のネットワーク構築 工場のようなLAN構築が難しい環境におけるビーコンの発信データの収集は、LPWA技術を用いることで解決します。名古屋工業大学大塚研究室が開発したLPWA通信モジュール（LoRaPAN）は通信キャリアを必要としないプライベートネットワーク形態のため、LPWA通信が可能な受信機を使用することで、広範囲ネットワークをシンプルに構築できます。

 引用元：株式会社フォーカスシステムズ｜BLEビーコンとLPWA技術による広域位置測位システムでの 工場内物流の効率化に向けた実証実験を開始（2024年3月7日時点）

 この事例では、作業員の年齢上昇・労働力不足・品質管理の向上が課題でした。解決をするために、IoTとデジタル化に注力しています。

 この事例にて使用した位置情報送信ビーコンは『FCS1301』と『timbe』です。これらは、広範囲にわたる通信能力を持っています。受信範囲を超えてデータが失われるリスクを低減し、位置情報システムの正確性を向上させることが期待されます。さらに、これらのビーコンを利用することで、必要な受信機の数を減らせるため、コスト削減にも寄与します。

製造業におけるIoT導入事例その2

製造業にIoTを導入した事例は他にもあります。

 ＜③データの分析・学習＞

製造ラインの品質管理プログラム

コンピュータに、所定の製造工程後の製品を所定の検査項目それぞれについて検査した結果を表す検査結果データを、検査装置からネットワークを介して受信し、データベースに蓄積する機能、当該製品を製造した際の製造条件データを、製造装置からネットワークを介して受信し、前記検査結果データに関連付けて前記データベースに蓄積する機能、前記データベースに蓄積された前記検査結果データの検査結果と前記製造条件データのうち不適合の原因となった製造条件との関係をディープラーニングによりニューラルネットワークに学習させる機能、前記データベースに蓄積された検査結果データを監視する機能、前記監視により不適合の検査結果を発見した場合、前記学習済みニューラルネットワークを利用して、前記不適合の原因となった製造条件を推定する機能、を実現させるための、製造ラインの品質管理プログラム。

 引用元：特許庁｜IoT関連技術等に関する事例の充実化について｜32ページ目（2024年3月7日時点）

 データ収集・機械学習・分析機能の統合により、品質管理プロセスの改善を期待できます。製造過程における品質の問題点を迅速に特定し、対処する能力が大幅に向上するでしょう。また、このシステムを導入することで、製造プロセスの精度を向上させ、最終製品の品質を高めることが可能になります。

まとめ

今回は、製造業にIoTを導入するメリット・導入手順・IoT導入の事例を解説いたしました。IoTは、生産性の向上・売上の増加・人手不足の解消など、あらゆる点において役立つ技術です。これまで解決できなかった課題を、IoTを導入することで解決できるかもしれません。IoT導入をする際は、解説した方法を実施してみてください。

 しかし導入をする際に、わからないことも多々あるでしょう。もしIoTの導入を検討されている場合は、ぜひ当社にご相談ください