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製造業のIoTとは?メリットやよくある課題・対策を解説

製造業のIoTとは?メリットやよくある課題・対策を解説

製造業のIoTとは?メリットやよくある課題・対策を解説

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」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の基礎知識から成功のポイントを解説します。

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目次

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ています。

スマートファクトリーやDX、FAとの違い

IoTは、あらゆる機器をインターネットで接続してデータをやり取りする技術です。このIoT技術を活用して、「製造業DX(デジタルトランスフォーメーション)」、「スマートファクトリー」、「FA(ファクトリーオートメーション)」といったさまざまな取り組みが実施されています。

製造業DXは、製造部門だけでなく受注や販売、アフターフォローまでを含めた、企業活動全体のビジネスモデルのデジタル変革を目指す取り組みです。

スマートファクトリーは製造業DXの一部として位置づけられ、製造部門の機械や基幹システムをネットワークで連携させ、データの可視化や生産性向上を図ります。

これに対してFAは、工場内の製造・運搬・管理といったより個別の工程の自動化に焦点を当てた取り組みです。スマートファクトリーやDXと比べて、より限定的な範囲での改善を目指す点が特徴です。

IoT あらゆる機器をインターネットで接続してデータをやり取りする基盤技術で、DX、スマートファクトリー、FAの基盤となるもの
DX 製造部門だけでなく受注や販売、アフターフォローまでを含めた、企業活動全体のビジネスモデルのデジタル変革を目指す取り組み
スマートファクトリー 製造業DXの一部として位置づけられ、製造部門に特化したデジタル化の取り組み
FA 工場内の製造・運搬・管理といったより個別の工程の自動化に焦点を当てた取り組み

製造業でIoTが注目されている理由

特に少子高齢化による労働力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するのに有効です。また、スマートファクトリーの実現の一要素として重要な役目を果たします。

関連記事:スマートファクトリーとは?メリットや必要な技術、導入手順を解説!|製造業AIデータプラットフォームCADDi

※参考:「DX動向2024」経済産業省

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、業務効率化や生産性の向上、システム異常の感知、ノウハウの継承などです。以下では、それぞれの詳細を解説します。

業務効率化ができる

IoTの活用により、現場の課題や改善機会を数値化して「見える化」できるようになります。データに基づいて仮説を立て、検証するサイクルを回せるため、非効率な部分の改善を効果的に進められます。

また、設計や生産情報などを検索性の高いデータプラットフォーム上で一元管理することで、必要な情報を瞬時に検索・活用できるようになり、設計工数や情報共有の工数を大幅に削減できます。業務が効率化されれば、残業時間の削減やコア業務への集中にもつながります。

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。

導入費用が高額である

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が必要である

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。

セキュリティ対策が必要である

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。

IoT以外に押さえておきたい技術

製造業の業務効率化や生産性向上に役立つ技術はIoTだけではありません。以下のような技術も自社の状況に応じて導入し、スマートファクトリー化を目指すことで、より広範囲にわたる業務を改革できます。

技術 概要
AI・ビッグデータ IoTセンサーから収集したデータを分析し、価値ある情報へ変換する技術。

AI学習による高精度な図面検索やデータに基づく最適な発注、品質管理・需要予測の精度向上などに役立てられる。

サイバーセキュリティ 製造設備のネットワーク接続に伴う外部脅威へ対策する技術。

情報漏えいや生産ラインの停止の防止に役立つ。

ERP 製造、販売、在庫、会計など、これまで部門ごとに管理されていた情報を一元管理する技術。

品質管理データや設備の稼働状況なども一元管理できるため、製造現場の課題を早期に発見できる。

デジタルツイン 実際の製造設備から収集したデータをもとに、製造現場の設備や工場全体をデジタル空間上に再現する技術。

あらゆる条件でシミュレーションを行うことで設備の不具合などを事前に発見できる。

ロボット技術
(ロボティクス)
ロボットで作業を行う技術で、製品の塗装や溶接など、高い精度が求められる作業を正確に遂行できる。

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技術を選定しましょう。自社の課題を明確にし、段階的に導入をしていくことで、成果につなげることができるでしょう。

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キャディ編集部

Authorキャディ編集部

製造業に特化した記事を執筆しています。技術の最新トレンドや業界の動向、生産効率の向上に関する実践的なTipsなど、みなさまが現場で活かせる情報を提供することを目指しています。また、製造現場の課題解決や改善に役立つツールやリソースの紹介も行っています。業界のエキスパートとのインタビューや成功事例の共有を通じて、製造業の未来を切り拓くサポートをしてまいります。