製造業のIoTとは？メリットや課題・導入事例を解説
生産 / 製造
製造業におけるIoTの導入は、もはや避けて通れない経営課題となっています。人手不足や技術継承、生産性向上といった従来からの課題に加え、グローバル競争の激化やカーボンニュートラルへの対応など、製造業を取り巻く環境は一層厳しさを増しています。
このような状況下で注目されているのが、IoTを活用したスマートファクトリー化です。工場内の設備や製品にセンサーを取り付け、データを収集・分析することで、生産性向上から技術継承まで、多岐にわたる課題を同時に解決できる可能性を秘めています。
しかし、IoTの導入は決して容易ではありません。高額な初期投資、人材確保、セキュリティ対策など、検討すべき課題は多くあります。この記事では、製造業におけるIoTの基礎知識から実践的な導入事例、成功のポイントを解説します。
|
図面が検索できずに、無駄なコミュニケーションが増えていませんか？ 「紙ベースでの図面管理をしているが、必要な資料を探すのに膨大な時間がかかる」 「過去のデータを参照できないことによって、調達先の吟味や図面の新規設計が都度発生している」 図面管理ソフト「CADDi Drawer（キャディドロワー）」なら、その課題を解決できます！ ▼形状が類似する図面を検索できる機能イメージ
\調査業務時間を80%削減した事例多数あり/ |
製造業のIoTとは？
IoTとは、「モノのインターネット」を意味し、あらゆるモノがインターネットを通じて接続され、データをやり取りする仕組みです。
製造業においても、IoTを活用した一例として通信機器や各種センサーで収集したさまざまなデータを分析することで、製造プロセスの改善や異常予兆検知などに役立てられます。
製造業でIoTが注目されている理由
IoTを含めたデジタル技術の活用状況は着実に拡大しています。経済産業省のデータによると、DXに取り組んでいる企業の割合は、2021年の55.8％から2023年には73.7％に増加しており、デジタル技術の企業への浸透が進んでいることを示しています。
製造業におけるIoTは、生産性の向上やセンサーによる24時間モニタリング、技術の継承など、製造業の抱えるさまざまな課題を解決します。
特に少子高齢化による労働力不足や国際競争の激化に直面する製造業において、スマートファクトリーの実現は重要な経営課題となっています。
スマートファクトリーでは、IoTやAIを活用して工場全体をデジタル化することで、人手不足への対応や作業者の負担軽減、生産効率の大幅な向上による競争力強化などを実現できます。そのため、これらのIoT活用はスマートファクトリーを実現する上で不可欠な要素なのです。
※参照：「DX動向2024」経済産業省
製造業におけるIoT活用の一例
製造業におけるIoT活用の一例として、製造ラインの稼働状況、部品の在庫量、製品の品質データなどをリアルタイムで把握できる点が期待されています。
IoTの導入は製造現場の「見える化」を実現し、生産効率の向上や品質管理の強化につながります。近年では人工知能（AI）と組み合わせることで、予知保全や最適な生産計画の立案などが可能になるかもしれません。
製造業におけるIoTのメリット
製造業におけるIoTのメリットは、生産性の向上やシステム異常の感知、ノウハウの継承などです。この章では、製造業におけるIoTのメリットを3つ紹介します。
生産性を向上できる
IoTを活用することで、工場内のさまざまなデータをリアルタイムで収集・分析できるため、生産性を大幅に向上できます。具体的には、生産設備の稼働状況を常時モニタリングし、部品や原材料の在庫状況をデジタル管理することが可能です。
さらに、作業者の動線や工程のボトルネックを可視化することで、生産ラインの無駄な待機時間を削減したり、不良品を軽減できたりと、最適な生産計画を立案できます。AIと組み合わせることで需要予測の精度を高め、適切な生産量の調整も実現できます。
システム異常を感知できる
IoTセンサーにより、製造設備の振動、温度、電流値などのデータをリアルタイムで収集・分析することで、異常の予兆を早期に発見できます。
例えば、通常より大きな振動値の検出や設備の温度上昇の検知、消費電力の急激な変化の把握などが挙げられます。
IoTで収集したデータを分析することで、設備の異常を早期に発見できるため、突発的な設備停止を防ぎ、計画的なメンテナンスが可能です。
さらに、AI技術と組み合わせることで、過去の故障データから将来の故障を予測する「予知保全」も実現でき、ダウンタイムの最小化とメンテナンスコストの最適化が図れます。
技術・ノウハウを継承できる
製造業では、熟練工の技術やノウハウの継承が大きな課題となっています。IoTを活用することで、熟練工の作業動作をセンサーで記録しデータ化したり、作業手順や判断基準のマニュアル化を可能にしたりと、技術やノウハウの継承に貢献します。
また、熟練工の異常検知能力も継承可能です。製造ラインの正常時と異常時のデータを機械学習させることで、ベテランと同等の予兆検知が実現できます。このように、IoTは「暗黙知」とされてきた技能を「形式知」に変換する重要なツールとなっています。
IoT導入時の課題と対策
IoTは製造業の課題を解決する画期的なツールである一方、導入する際の課題が懸念されています。この章ではIoT導入時の課題と対策を解説します。
導入費用が高額
IoTシステムの導入には、センサーやデバイスの購入、ネットワーク整備、システム構築など、数百万から数千万単位のコストが発生します。特に中小企業にとって、これらの投資は大きな負担となります。
この課題を解決するために、段階的な導入やクラウド型IoTサービスの利用など、コストを抑える工夫が必要です。近年は月額制のIoTサービスも増えており、初期費用を抑えた導入方法も選択できるようになっています。
IoTに知見のある人材の確保
IoTシステムの導入・運用には、IT技術に精通した人材が必要不可欠です。しかし、このようなIT人材は慢性的に不足しており、採用が困難な状況となっています。
この課題に対しては、IT人材の確保というより、チャレンジ精神のある人材を社内から広く募り、IoT推進のプロジェクトチームを立ち上げることが効果的です。特に製造現場の課題を熟知し、改善への意欲が高い人材は、IoT導入の推進者として大きな力を発揮できます。
また、IoT導入の成功には、デジタルの専門知識よりも、自社の課題を明確に把握し、それを外部の専門家に適切に伝えられるコミュニケーション能力が重要です。社内の各部門からの情報収集力や、IoTベンダーやコンサルタントとの円滑な連携を図れる調整力を持った人材の育成が鍵となります。
このような人材を中心に、必要に応じてIoTコンサルタントなど外部パートナーの専門知識を活用することで、効果的なIoT導入を実現できます。
セキュリティ対策やリスク管理
IoTデバイスの増加に伴い、サイバー攻撃のリスクも高まっています。製造現場では、生産設備の停止や重要データの漏洩が直接的な損失につながります。通信の暗号化と認証システムを導入したり、社員向けのセキュリティ教育を実施したりといった対策が必要です。
特に製造業では、制御系ネットワークと情報系ネットワークを分離することで、万が一の侵入があっても被害を最小限に抑えられます。
また、トラブル発生時の対応手順を事前に策定し、定期的な訓練を行うことで、迅速な復旧体制を整えることが推奨されます。
まとめ
製造業におけるIoT導入は、生産性の向上や品質管理の強化、設備の予防保全など、さまざまなメリットを生み出します。一方で、導入時には、適切な投資規模の見極めや専門人材の確保、育成、セキュリティ体制の整備などを考慮し、自社の課題や環境に適したツールを選定しましょう。自社の課題を明確にし、段階的な導入を検討することで、確実な成果につなげることができるでしょう。
製造業における生産性の向上を実現したいなら、CADDi Drawer（キャディドロワー）の導入がおすすめです。設計や調達時に必要となる図面や部品、材質、関連資料をデータ化できるうえ、紐付けできるため、不良部品やその他の必要データを瞬時に確認でき、品質向上やリードタイムの短縮を実現します。
年間7000時間の設計工数を削減した実績もあるため、長引くリードタイムや図面検索に時間を要している企業様は、ぜひ導入をご検討ください。
