製造業におけるIoT化とは？生産システムでの活用事例をご紹介【IoT活用事例】

☑このページで紹介している内容はシステム開発が必要です。
☑このページで紹介している内容はIoTの活用案です。
 
製造業におけるIoTの活用は、生産性向上にもつながる期待値の高い施策です。しかし、コストやリソースの面から、導入にふみ込めない中小企業も少なくありません。ユーピーアールは、こうしたお悩みをお持ちの製造業者のお客様に向け、スモールスタート＆低コストが魅力となる「生産システムのIoT化」をご提案します。
 

そもそもIoTとは？

そもそもIoT（Internet of Things）とは、生産設備や機械設備などのモノ（Things）をネットワーク（Internet）でつなぎ、遠くからモノの状態を調べたり、モノを操作したりする技術を指します。

IoTの考え方が登場する前は、機械と機械でリアルタイムに通信し、付加価値をもたらすM2M（Machine to Machine）が注目されていました。近年、IoT／M2Mの実現に必要なデバイスやネットワーク機器の価格が低廉化したことから、製造業でもIoTを導入し、「インダストリー4.0」を実現しようとする動きが広がっています。

詳しい解説はこちら

 

製造業のIoT化で想定される課題

ドイツを発祥とするモノづくり革新プロジェクト「インダストリー4.0」の波は、現在の日本にも大きな影響を与えています。

「IoTやAIを用いた製造業の革新」とも解釈されるこのコンセプトが生まれたのは2011年のこと。日本においては2014年事から準備期間となるPhase1がはじまり、2017年には実際の現場へ導入が進んだPhase2へと歩みを進めたと言われています。2018年にはこの勢いがさらに加速すると予想されており、いよいよ第四次産業革命が起こるのではと、注目を集めています。

そんななか、急速にIoT化が進んでいるのが製造業です。2016年12月に経済産業省が調査した結果によると「データの収集・活用の戦略・計画を主導する部門」としてもっとも多くの票を集めたのは「製造部門」でした。

ポイントはなんと44.8%。また、同調査における「国内工場で何らかのデータ収集を行っているか」という質問にも注目しましょう。

2015年の段階では「はい」が40.6%であったのに対し、2016年では66.6%までポイントが伸びています。これらの結果を見ても、製造業におけるIoT化への期待値の高さが分かる結果と言えるでしょう。

製造業におけるIoT活用の遅れと原因

前項のとおり、製造業におけるIoT活用は非常に大きなトピックスです。しかし、2016年の段階では、まだまだ活用が進んでいなかったと言われています。

その理由として挙げられているのが、以下のような課題でした。

・課題1.コストの問題

製造業において効率化は常に追い続けるべき課題です。IoT活用はそれに向けた重要度の高いタスクと言えるでしょう。しかし一方で、既存システムからのリプレイス等を考えた場合に想定されるコストが企業に二の足を踏ませます。自社においてどこまでの費用対効果が出るか――その結果は予測が難しいため、現場でIoT活用の気運が高まったとしても、なかなか予算を付けにくいというのが現状のようです。

・課題2.人員の問題

すでにIoTに関わる知見を持つ人材であっても、その導入・運用には大きなカロリーが必要です。これまでIoTの技術に触れてこなかったスタッフがこれを実施しようとすれば、莫大な時間とコストがかかるでしょう。はじめに学習を行い、次に自社における効率化に向けた活用法を選定。その後、必要なシステムを探し、導入に向けた計画立案と運用マニュアルを作成する――こうした労力はそのまま人件費などにも響いてきます。回避するにはIoT導入サポートを行う企業へと外注を検討することになりますが、結果的にコスト面の折り合いがつかなくなるケースも多いと考えられます。

・課題3.現場の負担増

経営層がIoTに関わる知見を有している場合は、トップダウンの指示で工場の大規模な改革が行われるケースもあります。製造現場のデータ活用の結果、製造行程の“見える化”が進み、抜本的な作業効率改善が行われれば問題はありません。しかし実際には、これまでの生産管理上のオペレーションに慣れている現場スタッフの混乱を招き、余計な負担が増える可能性も考えられます。現場が感じているリアルな課題感などを把握せず、いたずらに大規模なIoT化をしたとしても、成功に結びつくとは限りません。

・課題4.データ活用の目的

IoT活用による大きなメリットのひとつとして、データ収集の簡略化が挙げられます。しかし、単に生産現場のデータを収集したとしても、それを正しく解析し、効果的な利用につなげられなくてはIoT化のメリットを十分に享受できません。こうした事態を回避するためには、収集データによって何が判明し、どんな課題が解決されるのかについて理解・把握できるノウハウが必要です。しかし、これまでIoTに関わる知見を蓄積できていない製造業者にとっては、そのプロセス事態が大きな負担になりえます。

中小の製造業にこそ、IoTは必要

このように、IoT活用に向け出てくる課題は多く、それぞれに高いハードルがあります。大企業であれば潤沢な資金を使いそれぞれをクリアできるかもしれませんが、中小企業の場合には難しいケースも多いでしょう。

しかし、日本の製造業にとって「改善」は、高度経済成長期から延々と続けてきたテーマでもあります。そこには、企業の規模は関係ありません。むしろ、中小企業だからこそ、創意工夫によって、効率化を実現しなくてはならないとも言えるでしょう。

そこで求められているのが、導入ハードルの低いIoT活用のパッケージです。
 

IoT導入に必要な4つのステップ

IoTパッケージの導入にあたって、必要なステップは「データ収集」「データ蓄積」「データ可視化」「データ利活用」の4つです。生産システムのIoT化に向けて、それぞれのステップでどのようなことをおこなうのかを見てみましょう。

データ収集

まず、生産設備にカメラやセンサーデバイスを設置し、データ収集をおこないます。このデータ収集が、生産システムのIoT化の第一歩です。生産設備のデータ収集をおこなうことで、遠隔地からでも機器の稼働状況や、製品に関するデータを取得でき、さまざまなIoTソリューションに活用できます。

データ蓄積

収集したデータを活用するには、正しい方法で蓄積しなければなりません。スマホやタブレットで手軽に閲覧できるようにするため、クラウド環境にデータを蓄積するのが一般的です。また、製品データなど、機密性の高いデータを安全にやりとりするセキュリティ対策の仕組みも必要です。

データ可視化

次に収集したデータを使い、生産システムを「見える化」していきます。蓄積したデータのうち、どのデータを可視化するかは、IoTソリューションの目的によって異なります。たとえば、異常検知や予防保全の場合、生産設備の稼働状況に関するデータを可視化します。

データ利活用

データを可視化することで、生産システムのさまざまな課題や問題点を発見し、生産性向上を実現できます。データの利活用を推進するには、管理者や現場の従業員がデータを閲覧しやすいよう、見やすい画面づくりやインターフェイスが大切です。IoTパッケージなら、この4つのステップを1つのシステムで実現できるため、はじめて生産システムのIoT化に取り組む工場でも安心です。

 

製造業がIoT生産システムを導入することで実現できる4つのメリット・効果

製造業が生産システムをIoT化すると、具体的にどのようなことを実現できるのでしょうか。大きく分けて、3つの導入メリットを得ることが可能です。

製造現場のコツやノウハウを「見える化」

製造機械にセンサーを取り付ければ、これまで生産現場で目に見えづらかった情報を可視化できます。とくに職人の勘・コツや、言語化が難しいノウハウなどは、そのままでは可視化が困難です。
センサーから収集したデータや、アイトラッキングシステムのデータなら、客観的に社内で共有できます。

また、カメラやセンサーで生産設備のデータを収集することで、生産工程を見える化し、業務プロセス改善につながります。経済産業省の「2017年版ものづくり白書」によれば、営業利益が増加した企業の73.2％が、工場内データ収集を行っています。[注1]

生産工程の見える化に積極的な企業ほど、生産工場の現場力が高まり、営業利益という結果に結びついています。

センサーによる故障の検知・防止

振動や傾きなどを検知できるセンサーを機器に搭載すれば、目では見えにくいちょっとした以上であっても早期発見できます。機器が故障してからメンテナンスに追われることもなく、機会損失を防げます。

また、機器の故障やシステム異常の検知のほとんどを人力で行えば、現場の負担増につながります。製造業の人手不足は深刻であり、経済産業省の調査では「人材確保に何らかの課題がある」と回答した企業は、製造業全体の94.8%に達しています。[注2]

生産システムの保守運用は、マンパワーに頼るのではなく、IoT生産システムを駆使した効率化・自動化の時期に差し掛かっています。

製品の品質管理の向上

原材料の加工から製品の製造まで、各生産工程をセンサーやカメラでチェックすることで、品質管理も向上します。トラブルが発生したときも、収集したデータを解析することで、すばやく原因を究明できます。

また、IoTを通じて収集したデータを活用すれば、新規サービスの創出・開発にもつながります。

製造業では、品質管理の改善と関連して、アフターサービス領域でのアイデア創出が活発です。製品にセンサーを搭載し、いつでも稼働状況や使用状況を追跡可能にすることで、製品購入後の予防保全や故障対応に活かせます。

企業競争力の強化のため、従来の「売って終わり」ではなく、購入後も手厚いアフターサービスやメンテナンスサービスを提供しようと挑戦するメーカーが少なくありません。

製品の生産管理が自動化される

これまで、製造業の生産管理部門ではデータの収集・入力などの手作業が多く、生産計画の立案や生産管理に時間がかかるという課題がありました。

工場にIoTを導入すれば、製品の生産管理に必要な原価、品質、稼働状況、需要予測などのデータを自動的に取得し、生産管理のムダを削減できます。PCやスマホがあれば、生産管理データをいつでもどこでも確認できるため、担当者が即座に状況を確認し、生産計画に反映させることが可能です。

[注1]経済産業省：2017年版ものづくり白書[pdf]
[注2]経済産業省：2019年版ものづくり白書[pdf]
 

要素技術・役割分担

当社では、IoT活用に対してコスト等の懸念を抱える製造業者様向けに、スモールスタート可能な「生産システムのIoT化」をご提案しております。以下で、具体的な生産現場での導入技術とそれぞれの役割をご紹介します。

デバイスとゲートウェイを無線接続

工場の“見える化”に向けた第一歩はデータの収集。これを実現するのがデータを収集するセンサー等のIoTデバイスです。しかし、IoTデバイス設置のために大規模な改修工事などがあれば、生産設備の稼働が停止し、ビジネスに大きな打撃を与える可能性もあります。そこで当社は、既存設備との連結が可能なIoTデバイスをご提供しております。本製品はゲートウェイとの接続を無線としているため、ケーブル配線なども不要。簡単な取り付け作業のみで、IoT化をスタートできます。

スモールスタート＆低コストのクラウド型プラットフォーム

IoTデバイスから収集したデータは、何らかの形で蓄積していかなくてはなりません。しかし、このシステムを自社で開発しようとすれば、大きな初期費用がかかってしまいます。そこで当社は、前述のデバイスとパッケージングしたクラウド型プラットフォームをご提供しております。多機能なアプリケーションもご用意しているため、導入後すぐにデータの活用が可能。小規模の工場でもスタートできる内容となっておりますので、大規模システムに比べてコストも大幅に抑えられます。

取扱い容易なアプリケーション

プラットフォームに付帯するアプリケーションはユーザーフレンドリー設計となっており、直感的な操作が可能です。各担当者の作業状況や時間をなどのデータ一覧化できるのはもちろん、作業ステータスといったセグメント毎の期間指定データの閲覧・比較が可能。強力な集計機能によって工場の“見える化”を促進させると同時に、現場スタッフでも容易に操作できる点が大きな魅力です。

 

ユーピーアールの強み

豊富なIoTコンサルティングによるデータ活用の実績

当社はこれまで、多種多様なIoTソリューションを製作し、かつ企業向けのコンサルティング実績も実施してまいりました。このノウハウを生かすことで、それぞれの企業様に合わせたデバイスおよびサービスの選定・提案を可能としております。

自社スタッフによる現場サポート

また、自社に開発スタッフが在籍しているため、技術的な問題については早急な解決が可能。センサー情報のモニタリングや、監視カメラ映像のアプリケーション取り込みなど、どんなことでもご相談ください。

IoTによる生産現場の改善検討からご相談にのります

IoT導入に関して知見が十分でない場合にも、当社が主体になりプロジェクトを推進いたします。システム開発のコンサルティングも承りますので、どうぞご安心ください。

 

製造業におけるIoT導入の効果

当社がご提供する「製造業における生産システムのIoT化」のベネフィットについて、参考事例を用いてご紹介します。

• Case Study～生産設備状況の監視～

K社は生産設備に異常が起こると、工場内に設置したパトライトを点灯し、警報を鳴らすシステムを利用していました。発生した問題を解決すると共に、リスクを回避するという要件については一応の基準を満たせていたと言えます。

一方で、課題がなかったわけではありません。第一に、管理者はパトライトと警報で異常を察知しなくてはならず、常に気に掛けながら業務に就かなくてはなりませんでした。また、管理者不在の場合にはそこへ人員を配置しなくてはならず、人的リソースが奪われていたと言えます。加えて、警報に気がつかなかった場合にはタイムロスが発生しますし、それによって生産工程に大きなリスクが加わることも懸念されます。

こうした課題については、K社の上層部でも把握をしていました。しかし、抜本的な解決方法は簡単には見つからず、かといって対策を行うスタッフのアサインも難しい状況……。そこでK社は、本件における問題解決を当社へご依頼頂く運びになりました。

• アラート検知によるリスク・ロス回避

施策の第一弾として、当社は異常発生を知らせるパトライトにIoTデバイスを設置しました。これにより、生産設備に異常が発生した際には管理者へアラートが届くという仕組みを実現。管理者が席を外していたとしても、異常検知に気づける体勢が整います。結果として、人的リソースやタイムロスが大幅に削減しました。また、管理者をバックアップできるスタッフの人数が増え、確認ミスによるロスやダウンタイムの発生も未然に防げるようになりました。なお、既存設備への設置なのでコストは最小限。さらに、デバイスは無線接続となるため、大規模なレイアウト変更などは不要でした。

• 稼働状況の把握による生産性向上

IoTデバイスで取得したデータをクラウド型プラットフォームで蓄積・解析することにより、生産数やエラー数などのデータを一覧で“見える化”。生産設備の稼働状況などが把握しやすくなったことで、これまで起こっていたトラブルの原因について予想が立てられるようになりました。それまではベテランの技術者が勘と経験を頼りに原因究明を行っていましたが、誰であってもデータからエラー原因を突き止め、解決できる環境が整備されたと言えます。これにより、生産管理において重要なポジションにいる技術者がよりコア業務へと集中できるようになり、生産性向上へとつながりました。

• スタッフ一人ひとりの自分事化

生産設備が“見える化”したことで、K社に勤める社員全員が工場に内在する問題点を意識するようになりました。これまでパトライトや警報は「問題を指摘するツール」でしたが、IoTによる生産現場データ化によって「社員に気づきを与えるツール」に進化したのです。生産管理に当事者意識を持った社員たちは、普段の業務中であっても改善できるポイントを探すようになり、提案の数も増えました。これまで管理者や上層部のみで行っていた試行錯誤を会社全体で行えるようになったのは、K社にとって大きな発展と言えるでしょう。
 

日本でのIoT導入推進

日本国内でも、IoTの導入推進が奨励されております。

先進国共通の課題である「長期停滞」の状況である需要と供給の飲み悩みを解決する一つの手立てとして、IoTによる産業効率化が挙げられています。

経済産業省では「IoT推進ラボ」を立ち上げビジネスマッチング等も活発に行われております。

また、総務省・経済産業省では産官学の連携でIoTに関する技術開発や新規ビジネス創出を推進する「IoT推進コンソーシアム」を設立するなどの動きも見せております。

生産現場でのデータ活用による生産管理は、国が期待する分野でもあり今後一層の製造業のIoT化が推進されるのではないでしょうか？