スマートファクトリーとは？導入のメリットやAI/IoTの活用事例を解説

「スマートファクトリー」という言葉を耳にする機会は増えたものの、具体的に何をどう進めればよいのか、DXとの違いは何かと問われると、明確に答えられる方は意外と多くはないかもしれません。

人手不足や技術継承、多品種少量生産への対応、グローバル競争など、製造業を取り巻く課題が山積する今、AIやIoTを活用して工場全体を最適化するスマートファクトリー化は、早急に対応したいテーマと言えるでしょう。しかし「投資の判断が難しい」「何から着手すべきか分からない」と悩む担当者も多いのではないでしょうか。

本記事では、スマートファクトリーの基礎知識から導入メリット、経産省推奨のロードマップ、失敗しにくい構築手順や活用事例までを網羅的に解説します。

この記事は、東証プライム市場上場企業として、三菱電機をはじめ400社以上の製品を取り扱い、「スマートファクトリー化の製品選定・ご提案」もしている株式会社カナデンの知見とノウハウを元に解説しています。

スマートファクトリー（スマート工場）とは？

スマートファクトリーとは、新しいデジタル技術を駆使して工場全体の最適化を目指す取り組みです。まずはその定義や、似たような言葉との違いについて解説します。

デジタル技術で製造工程を自動化・最適化する工場を指す

スマートファクトリーとは、IoTやAIといった最先端のデジタル技術を活用し、製造工程の自動化と最適化を図る工場です。従来の工場では、熟練作業者の経験や勘に頼って生産計画や品質管理を行うことも多かったでしょう。

スマートファクトリーでは、あらゆる設備をネットワークでつなぎ、稼働状況をデータとして可視化します。 収集したデータをリアルタイムで分析することにより、無駄のない生産ラインの構築をサポートします。例えば、製品の不良が発生しやすい条件をAIが特定し、未然に防ぐ仕組みを作れます。

工場DXとの違い

スマートファクトリーと混同されやすい概念として「工場DX」が挙げられます。工場DXとは、データやデジタル技術を活用して業務のあり方やビジネスモデルそのものに変革を促すことです。スマートファクトリーもAIやIoTといった技術の活用を想定していることから、両者には重複する部分があります。順序としては、工場DXを推進した先にあるのがスマートファクトリーの実現と考えてよいでしょう。

工場DXについては次の記事で詳しく解説していますので、あわせてご参照ください。

インダストリー4.0を契機に世界で取り組みが加速している

スマートファクトリーの概念は、2011年にドイツ政府が提唱した「インダストリー4.0」という戦略から始まりました。第4次産業革命とも呼ばれ、製造業におけるIT化とネットワーク化が推奨されています。発表を契機に、世界中の企業が工場のスマート化に向けて動き出しました。日本においても、経済産業省がコネクテッドインダストリーズという概念を提唱し、データの共有と活用による新たな価値創出を後押ししています。グローバルな市場で競争力を維持するには、スマートファクトリーの導入が求められる時代になってきたと言えるでしょう。

なぜ今スマートファクトリーが注目されているのか？

世界中でスマートファクトリーが注目を集めているのには、製造業を取り巻く厳しい環境の変化が背景にあります。ここでは、その主な理由を解説します。

熟練技術者の高齢化で技術継承が危ぶまれているため

日本の製造業において、熟練技術者の高齢化と若手の人材不足は深刻な問題の一つです。長年現場を支えてきたベテラン従業員が次々と退職の時期を迎えており、培ってきた高度なノウハウが失われる危機に直面しつつあります。従来のOJTによる指導だけでは、技術の継承が間に合わないケースも増えているでしょう。スマートファクトリーは、属人的な技能をデジタルデータとして保存し、標準化する役割を担うと考えられます。作業者の動きをセンサやカメラで記録し、AIに学習させることで、経験の浅い若手でも一定の品質を保ちやすくなる仕組みと言えるでしょう。

多様化する顧客ニーズに柔軟に対応する必要があるため

現代の市場では消費者のニーズが多様化しており、大量生産・大量消費の時代から多品種少量生産の時代へと移行しています。従来のような固定された生産ラインでは、頻繁な仕様変更や急な需要変動に素早く対応することが困難でしょう。スマートファクトリーであれば、受注状況や在庫データに基づいてAIが最適な生産スケジュールを迅速に計算します。設備の稼働状況を監視しながら、異なる製品を効率よく同じラインに流す仕組みも構築できるでしょう。

グローバル競争でコスト削減と品質向上が求められるため

新興国の台頭により、製造業におけるグローバルな価格競争は激しさを増しています。日本の製造業が世界で戦い続けるためには、これまで以上のコスト削減と、高い品質基準の両立が求められるでしょう。デジタル技術を活用すれば、エネルギーの無駄遣いや歩留まりの悪化をデータに基づいて正確に把握できます。見えない無駄を可視化し、ピンポイントで改善策を講じることで、利益率の向上も期待できるでしょう。競争力を底上げするための経営戦略として、工場のスマート化は有力な選択肢の一つとなっています。

スマートファクトリー化を推進する5つのメリット

これまで確認してきた「ベテランの退職・多品種少量生産への対応・厳しい価格競争」といった現場の課題は、工場のデジタル化を推し進めることで具体的に克服できます。ここでは、課題解決に直結する主な5つのメリットを確認していきましょう。

人手不足の解消と技能継承のスピード化

熟練技術者の引退や若手の採用難といった人手不足の課題に対し、スマートファクトリー化は直接的な解決策となります。手動や目視に頼っている製造工程は、近い将来維持が難しくなるおそれがあります。機器を導入する省力化・省人化を推進することで、より少ない人員で生産量を維持しやすくなります。また、熟練者のノウハウをデータ化して標準化できるため、経験の浅いスタッフでも早期に即戦力化でき、技術継承の遅れを防ぐ備えとしても有効です。

働き方改革と現場負担の軽減

人手不足の中でも現場に過度な負担をかけず、持続可能な職場環境を作る手立てとなります。生産体制の合理化・効率化を通じて、従来どおりの生産量をより少人数で実現できる可能性が高まるからです。結果として長時間労働の短縮や休日の確保につながり、現場に無理のない形で働き方改革を推進できます。

生産設備の最適化とコスト削減

国際競争を勝ち抜くための「コスト削減」と「多品種少量生産」の両立も、生産設備の最適化によって実現できます。無駄が発生している箇所をデータに基づいて特定することで、効率的な生産体制への改善策を講じやすくなります。余剰在庫を未然に防ぐとともに、急な仕様変更や多様なニーズにも必要に応じて機動的に製造できる仕組みを確立できる点が大きな利点です。

不具合・不良品の早期発見と品質の安定化

世界市場で戦うための「高い品質基準」を維持するには、直感や経験則に頼らない検査体制が不可欠です。センサやカメラデータを活用することで、設備・機器の不具合や製品の不良を早期に検知し、原因をトレースできるようになります。不具合による急なライン停止や大量の不良品発生を防ぎ、常に高品質な製品を安定供給する仕組みを構築できるでしょう。

サステナビリティ/SDGsへの対応

コスト削減と並行して、現代の製造業に不可欠な環境配慮への対応力も底上げされます。エネルギー利用状況の可視化により、製造工程の最適化を図る取り組みを優先順位の高いものから推進しやすくなるからです。たとえば、多くのエネルギーを消費している工程を特定し、省エネ設備への移行や無駄のない業務フローを検討することが、企業としてのサステナビリティ向上へとつながります。

スマートファクトリー化を推進するおすすめソリューション4選

スマートファクトリー化を進めるには、稼働の見える化から保全のデジタル化、さらに情報の統合管理まで、段階的に基盤を整えていくことがおすすめです。ここでは、レベル1の稼働可視化から統合パッケージ『FAtis』による情報統合まで、スマートファクトリー化を段階的に支えるカナデンおすすめの4つのソリューションを紹介します。

FAトータルインフォメーションシステム『FAtis』

カナデンオリジナルパッケージの『FAtis』は、カメラ映像と生産設備の稼働データを録画システムに記録し、連携して見やすく表示することで品質管理の効率化と生産性向上を実現する映像監視システムです。スマートファクトリー化ロードマップのレベル1〜レベル2にかけて、統合基盤として活用されるカテゴリです。 

本製品は、トレーサビリティに加えて、トラブルの早期復旧や効率的な原因分析までを一つのパッケージで実現できる点が特徴です。カナデンオリジナルパッケージのため既存設備との組み合わせや段階的な機能拡張もご相談いただけますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

超早期機械故障予兆検知システム『アーリーオブザーバー MEL-E』

『アーリーオブザーバー MEL-E』は、ギヤやシャフトの早期の機械故障予兆を可能にする超早期機械故障予兆検知システムです。特定の重要設備が停止すると工場全体の生産が止まってしまう場合、予知保全システムの導入がおすすめです。三菱電機製シーケンサMELSECシリーズにスマート接続でき、現場のシーケンサで「超早期予兆＆QA」を実現します。重大なトラブルによって設備が停止する前にメンテナンスを実施できるようになり、歩留まりの改善や生産性向上に寄与します。

設備保全・予備品管理システム『スマート保全サービス』

『スマート保全サービス』は、工場内の設備保全業務と予備品管理をデジタル化し、突発故障や部品欠品のリスクを減らすためのソリューションです。

設備保全・予備品管理システムは、設備の稼働履歴やメンテナンス記録、予備品在庫を一元管理し、点検計画や部品発注をデータに基づいて最適化する役割を担います。属人化した保全業務を標準化し、突発停止のリスクを下げたい現場で活用されるケースが多いカテゴリです。

本サービスは、点検・保全履歴のデジタル管理と予備品在庫の見える化を一つの仕組みで実現できる点が特徴です。過去の保全データを次の点検計画に活かせるため、予知保全への第一歩や、ベテラン依存の保全体制を仕組み化したい工場におすすめです。

エネルギー監視システム『Ever Green Vision』

『Ever Green Vision』は、工場・オフィスビルにて使用されるエネルギー（電流・電力・電力量・水・ガス・エアー等）を計測し、設備を制御し省エネを実現するシステムです。

エネルギーロスの発生要因として相関性が高い項目をランキング表示するとともに、それらの要因を自動で診断、改善アドバイスが提示される仕組みを構築しました。さらに、改善を図った後も改善前と比較することにより、施策の有効性を定量的に評価できるようになっています。

まだまだある！自社の課題をAI/IoTで解決する具体的な手段とは？

ここでは、現場でよくある課題に対して、スマートファクトリーの技術がどのように解決策を提供するのか、具体的なユースケースを紹介します。

目視検査に限界を感じたらAI画像認識を導入する

人間の目による外観検査は、疲労による見落としや担当者ごとの判定基準のばらつきが課題となります。目視検査に限界を感じる場面では、高解像度カメラとAI画像認識技術の導入が効果的です。製品の表面のわずかな傷や汚れをAIが瞬時に判定するため、条件が整えば人間の目視よりも安定した精度で良品と不良品を振り分けやすくなります。

構内物流の人手不足にはAGV・AMRで搬送を自動化する

重い部品を台車で運ぶ作業は労働負担が大きく、生産性に直結しない非効率な業務です。構内物流の課題には、自動走行するAGVやAMRが適しています。固定ルートを正確に巡回するならコストを抑えやすい「AGV」、人や障害物を回避しながらフレキシブルに動かしたいなら「AMR」など、自社の製造ラインや走行環境に合わせた選定が重要となります。適切な搬送ロボットを導入することで、物流担当者の工数を削減できるでしょう。

技術継承や遠隔支援にはスマートグラスを活用する

ベテランの技術を若手に伝えたい、あるいは海外の工場を遠隔でサポートしたい場面では、スマートグラスが役立ちます。作業者の視点映像を本部のモニターにリアルタイムで映し出し、通話しながら具体的な指示を伝えられる仕組みです。現場に熟練者が赴く移動時間を削減し、迅速なトラブル対応につながるでしょう。

AI画像認識やAGV・AMR、スマートグラスなど、自社に合う手段を具体的に検討したいと感じた方もいらっしゃるでしょう。カナデンでは、本記事で紹介した各ソリューションの詳細説明が可能なほか、現場に合わせた最適なソリューションのご提案が可能です。導入計画づくりを検討中の方は、まずはカナデンへご相談ください。

経産省推奨のスマートファクトリー化ロードマップ

スマートファクトリー化を進める際、まず参考にするのが、経済産業省が2017年に提示した3ステップのロードマップです^※。現場のデジタル化を無理なく、段階的に進めるための基本モデルを見ていきましょう。

※出典：経済産業省「「 ものづくりスマート化ロードマップ調査 」 調 査 報 告 書」https://dl.ndl.go.jp/pid/11274373

レベル1：センサで設備の稼働データを収集する

ロードマップの最初のステップであるレベル1は、現場の可視化です。工場内の機械や作業者の動きを正確に把握するための仕組みを作ります。古い設備に後付けのセンサを取り付けたり、バーコードで工程の進捗を管理したりして、まずはデジタルデータを収集・蓄積する基盤を構築しましょう。初期段階では、高度なAIまで求められないケースが一般的です。設備の稼働時間や停止理由、不良品の発生件数といった基本的な数字がダッシュボード上でいつでも見られる状態を目指します。

レベル2：データを分析し要因特定や予測に活かす

レベル1でデータが蓄積されてきたら、レベル2の分析と予測へと進みます。数字を眺めるだけでなく、なぜ設備が停止したのか、なぜ不良品が出たのかという根本的な原因をデータから突き止める段階です。本格的なデータ分析ツールやAI技術が導入されるケースも増えていきます。たとえば、特定の条件が重なったときに不良品が発生しやすいという法則を見つけ出したり、設備の振動データから数日後の故障を予測したりする仕組みを構築しましょう。

レベル3：自律制御で製造プロセス全体を最適化する

最終段階であるレベル3では、予測した結果をもとにシステムが自ら行動を起こす状態を目指します。人間が判断して機械を操作するのではなく、AIが導き出した最適な条件を、ネットワークを介して各設備に直接フィードバックする仕組みです。機械の加工速度を自動で調整したり、不良の予兆を検知したラインを安全に停止させたりといった自律的な制御が可能になります。一つの工程だけでなく、工場全体のエネルギー使用量や生産計画までを統合的にコントロールし、高度な最適化を実現する段階と言えるでしょう。

このように、2017年のロードマップは「現場のデジタル技術活用」を段階的に進める上で非常にわかりやすい指針となります。

なお、最新の『スマートマニュファクチャリング構築ガイドライン第2版』^※では、さらに一歩進んだ全体最適の視点が補足されています。システム化の前提として、収集するデータ形式を事前に揃える「情報の標準化（Lv1）」が必須であると位置付けられたほか、工場内（プロダクション）のみならず、設計・調達・サービスまでのバリューチェーン全体を横断して最適化を図ることが提示されており、これらを見据えたロードマップ構築も考慮して進めるとよいでしょう。

※出典：国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）「スマートマニュファクチャリング構築ガイドライン（第2版）」https://www.nedo.go.jp/library/smart_manufacturing_guideline.html

失敗しにくいスマートファクトリー構築の手順

スマートファクトリーの実現は、段階を踏んで計画的に進めていくことが重要です。スマートファクトリー化を推進する際の基本的な手順について解説します。

ステップ1：経営課題から逆算して目的を明確にする

システム導入ありきで進めると、現場で定着せず形骸化するおそれがあります。まずは自社の経営課題を見つめ直し、スマートファクトリー化によって何を達成したいのかというゴールを明確に設定しましょう。売上の向上なのか、労働時間の削減なのか、目的によって選びたい技術は変わります。経営層と現場の担当者が議論を重ね、具体的な数値目標を共有することが大切です。目的が明確であれば、途中で困難にぶつかったときでも方向性を見失わずにプロジェクトを推進できるはずです。全体最適の視点を持ち、自社の状況に合った独自の戦略を描きましょう。

ステップ2：小規模なラインからスモールスタートする

多額の投資リスクを避けるため、最初は特定の生産ラインや一つの工程に絞って導入を始めるのがおすすめです。たとえば、一番不良品が出やすい工程の可視化だけを試してみるなど、小さな範囲で成功体験を積み重ねましょう。小さな成果をデータとして証明できれば、経営陣からの追加投資にも結び付きやすいはずです。PDCAサイクルを素早く回し、効果を確認しながら段階的に適用範囲を工場全体へと広げていく方法が、現実的なアプローチと言えます。

ステップ3：通信環境とセキュリティを両立して整備する

AIの判定やロボットの制御には、できるだけデータの遅延を抑えたリアルタイム性が求められます。サイバー攻撃から設備を守るセキュリティ対策も重要な要素の一つです。スマートファクトリーを支える土台として、工場内のネットワーク基盤の最適化が重要になります。一般的なインターネット回線ではなく、工場専用のローカル5Gやエッジコンピューティング技術を活用することで、高速かつ安定した通信環境を構築できるでしょう。データ通信の混雑や外部からの不正アクセスを防ぐため、通信インフラの設計は専門知識を持つパートナーと慎重に進めるのがおすすめです。

目的設定からスモールスタート、通信環境・セキュリティの整備まで、自社だけで手順を組み立てるのは難しいと感じる方もいらっしゃるのではないでしょうか。カナデンでは、スマートファクトリー化に関するご相談を承ります。最初の一歩に迷ったら、まずはお気軽にご相談ください。

スマートファクトリー実現に向けた課題と注意点

スマートファクトリーには多くのメリットがある一方で、構築・運用には特有の障壁があります。導入前に直面しやすい課題を把握した上で、必要な対策をあらかじめ検討しておきましょう。ここでは、とくに押さえておきたい3つのポイントを紹介します。

デジタル人材の不足に外部活用と社内育成で備える

大きな課題の一つが、プロジェクトを牽引するデジタル人材の不足です。工場のスマート化には、ITの専門知識だけでなく、自社の製造プロセスに対する深い理解も求められる傾向にあります。ただし、両方を兼ね備えた人材は希少であり、外部からの採用も容易ではありません。外部のコンサルタントや専門ベンダーの力を借りつつ、製造現場の担当者をデータ活用人材として育成する中長期的な視点でのプログラムが求められるでしょう。ただし、人材育成には時間がかかるため、年単位のロードマップを作成し、外部支援と社内育成を並行して進める体制を早めに整えておくことが大切です。

スモールスタートで効果を検証しながら拡大する

スマートファクトリー化には、各種センサの購入、ネットワークの敷設、システムの構築など、まとまった初期投資がかかります。見えない無駄がどの程度削減できるかは実際にデータを取ってみないと分からない部分が多く、費用対効果を事前に正確に算出することは容易ではありません。経営陣の承認を得るには、試験導入で得た定量データを根拠として提示し、投資判断の精度を高めていくことが重要です。導入前にROIのシミュレーションモデルを用意し、実績値との差異を追跡する仕組みを設けておくと、次の投資判断がスムーズになるでしょう。

ITとOTの両面からサイバー攻撃に備える

スマートファクトリー化においては、クラウドシステムの活用や遠隔監視のために外部ネットワークと連携する機会が増加し、ランサムウェアをはじめとするサイバー攻撃の標的となるリスクが高まる傾向にあります。

仮に工場の制御システム（OT）がハッキングされれば、生産ラインが停止して甚大な損失を招くおそれがあります。さらに近年では、サプライチェーン上のセキュリティが手薄な企業を経由して本丸を狙う「サプライチェーン攻撃」も多発しており、自社だけでなく取引先にまで被害が拡大しかねません。

そのため、外部接続を行わない閉域網の活用やエッジ環境でのデータ処理、さらにはネットワークのセグメンテーション（ITとOTの分離）など、導入の初期段階から厳格なセキュリティを設計することが重要です。IT（情報技術）とOT（制御技術）の両面から統合的なセキュリティ対策を講じておきましょう。

まとめ

この記事の要点をまとめます。

自社の課題に合ったアプローチでスマートファクトリー化の第一歩を踏み出し、生産性向上と競争力強化を実現していきましょう。

スマートファクトリー化は、ロードマップの第一段階である「データ収集」から着実に進めることが成功の近道です。とはいえ、設備メーカーや導入時期が異なる機器が混在する現場では、「どのデータを、どうやって集めて見える化するか」でつまずきやすいのも実情ではないでしょうか。

カナデンでは、複数メーカーを横断しての機器の選定やシステム構築のご提案が可能です。既存の機器をなるべく使用してのスマートファクトリー化等のご相談も承ります。まずはお気軽にご相談ください。