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！
キャディ編集部
目次
「スマートファクトリー（スマート工場）」は、IoTやAIなどのデジタル技術を活用して製造工程を最適化し、生産性の向上や業務効率化を狙った新しい形の工場です。製造業のDX推進の一環として注目を集めており、人材不足や競争力強化といった課題解決に有効です。
この記事では、スマートファクトリーの概要やメリットの詳細、導入に必要な技術要素を詳しく解説します。また、具体的な導入ステップや企業の取り組み事例なども紹介するので、スマートファクトリー化を検討している企業はぜひご参考にしてください。
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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、IoT、AI、ロボットなどのデジタル技術を活用して製造工程の自動化や最適化を進め、生産性や品質の向上を図る取り組みのことです。製造現場にデジタル技術を導入することで、従来は人手に頼っていた作業の効率化や、生産データの分析に基づく製造プロセスの改善が可能になります。
なお、スマートファクトリー化の取り組みは、企業によって大きく異なります。例えば、生産ラインの自動化に重点を置く企業もあれば、品質管理の精度向上を優先する企業もあるでしょう。自社の課題や目標に応じて、製造プロセスのどの部分にどのようなデジタル技術を導入するかを検討することが重要です。
データを軸とした考え方もある
スマートファクトリーでは、データの活用度合いによって工場を段階的に分類し、改革を進める考え方もあります。この分類では、データをどの程度収集・分析し、生産活動に活用できているかで工場の発展段階を評価します。
データ活用が進んでいない従来型の工場から、データの収集・可視化ができる段階、さらには収集したデータを分析して将来予測が可能な段階へと移行していきます。そして最終的には、複数の工場間でデータを連携させ、それぞれが自律的に生産活動を最適化できる段階を目指すのが、データを軸としたスマートファクトリーです。
出典：「工場システムにおけるサイバー・フィジカル・セキュリティ対策ガイドライン」経済産業省
DXとFAとの違い
スマートファクトリーと「製造業DX」「FA（ファクトリーオートメーション）」は、それぞれ異なる目的と範囲を持つ取り組みです。製造業DXは、企業活動全体のビジネスモデル変革を目指すもので、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包括的な改革を行います。
一方、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るものの、あくまでも製造部門に特化した取り組みです。機械や基幹システム、製造管理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、工場内における製造・運搬・管理といった個別の工程の自動化に焦点を当てています。工場内の各工程の最適化が主な目的で、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します。
このように、3つの取り組みは改革の範囲と目的が異なります。製造業DXは企業全体の変革、スマートファクトリーは製造部門全体の最適化、FAは工場内の個別工程の自動化と、それぞれの特徴を理解して取り組むことが重要です。
| 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るものの、あくまでも製造部門に特化した取り組み |
| 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包括的な改革 |
| FA | 工場内における製造・運搬・管理といった個別の工程の自動化に焦点を当てた取り組み |
スマートファクトリーが注目されている背景
製造業を取り巻く環境は、年々厳しさを増しています。競争の激化や顧客ニーズの多様化が進む中、より高品質な製品をタイムリーに、かつ低コストで提供することが求められるようになってきました。
また、熟練工の高齢化による引退に伴い、長年培ってきた技能の継承が難しくなっています。さらに、若手人材の確保も困難な状況が続いており、製造現場の人材不足は深刻な課題です。加えて、製造業では「俺の背中を見て育て」式の教育スタイルが浸透しているため、教え方自体が標準化されておらず、ノウハウ継承の効率も上がらない状況です。
このような経営課題を克服し、市場での競争力を維持・強化していく手段として、スマートファクトリーが注目を集めています。
スマートファクトリーのメリット
スマートファクトリーの実施によって、以下のようなメリットが期待できます。
- 生産性向上
- コスト削減
- 業務効率化
- 各種品質の向上
- 業務の属人化・人材不足の解消
- 生産設備の安定稼働
それぞれなぜ実現できるかを見ていきましょう。
生産性向上
スマートファクトリーでは、例えばIoTセンサーを活用することで、生産設備の稼働状況をリアルタイムで把握できます。設備の稼働率や不具合の発生状況などを常時モニタリングすることで、生産ラインの問題点を早期に特定できます。
また、AIによる生産計画の最適化も、生産性向上に大きく貢献可能です。AIが過去の生産データを分析し、最適な生産スケジュールを提案することで、設備の稼働率を高められます。さらに、生産ラインの各工程の進捗状況をリアルタイムで把握できるため、工程間の無駄な待ち時間も削減可能です。
コスト削減
スマートファクトリーにおいて、例えば工場内に設置したIoTセンサーで電力使用量や設備の稼働状況を常時監視することで、無駄なエネルギー消費を見つけ出し、削減することも可能です。さらに、収集したデータを分析することで、設備の異常を事前に検知し、計画外の設備停止を防ぐことができ、ランニングコストの低減にもつながります。
加えて、データを活用できる仕組みを整備することで、人件費の削減も可能です。一例として、設計に必要な図面情報をデータ化し、過去の図面や発注実績を瞬時に参照できるようになれば、情報探索にかかる時間と人件費を大幅に削減可能です。
業務効率化
業務効率化もスマートファクトリーの大きなメリットで、例えばIoTやAIを活用することで、現場の課題や改善機会を数値化して「見える化」でき、具体的な改善活動につなげやすくなります。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ようになることで、非効率な部分の改善を効果的に進められるようになるのです。
また、データを活用できる仕組みを整備することによる業務改善効果も期待できます。例えば、設計や製造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し、必要な情報を瞬時に検索・参照できるようにすることで、設計や調達の情報探索時間を大幅に削減できます。その他にも生産や営業、製造後のマーケティングといった領域でも同様に自社の各種データは活用可能です。
各種品質の向上
例えば、IoTセンサーを活用した設備監視システムにより、製造ラインの状態を24時間365日リアルタイムでモニタリングできます。また、センサーが収集したデータを分析することで、品質のばらつきや異常を早期に検知できるようになり、迅速な対応が可能になります。
別の例では、AIを活用した生産計画の最適化により、最適なスケジュールで製造できるようになり、トラブルなく安定した品質の製品を効率的に生産することが可能です。
さらに、製品の製造履歴をシステム上で詳細に記録・管理し、すぐに参照できるようにすれば、万が一の品質問題発生時にも、原因の特定や対策の実施がスムーズに行えるようになります。
業務の属人化・人材不足の解消
製造現場における自動化・省人化の推進により、人手に依存する作業を大幅に削減できます。生産ラインの自動化やロボットの導入によって、従来人力で行っていた作業の多くを機械化することで、深刻化する人材不足への対応が可能です。
また、スマートファクトリーを通じて、熟練者の判断基準や作業のコツ、過去の製造トラブルなどをデジタルデータとして蓄積・共有することで、経験の浅い作業者でもベテランと同等水準の判断や作業が可能になります。それにより、ベテラン社員の退職後も業務が滞ることなく、進行させられます。
生産設備の安定稼働
生産設備の安定稼働は、製造業の生産性向上において重要な課題ですが、スマートファクトリーの構築により、ネットワークを通じて各設備の稼働データをリアルタイムで収集・分析できるようになり、設備の状態を常時監視できます。
例えば、設備の振動や温度、電流値などの各種データを継続的に計測することで、通常とは異なる動作パターンを検知できます。それにより、設備の故障や不具合の予兆を早期に発見でき、計画的なメンテナンスの実施が可能です。また、過去の故障データと照合することで、より精度の高い故障予測も実現できます。
スマートファクトリーに必要な技術
ここまで解説してきた通りスマートファクトリーの実現には、デジタル技術が必要です。以下では、代表的な技術の概要を解説します。
IoT
製造業のデジタル化を進める上で、IoT（InternetofThings：モノのインターネット）は重要な役割を果たします。この技術を活用することで、工場内の設備や製品をネットワークで結ぶことができ、様々なデータを収集・活用できるようになります。
工場内の設備にセンサーを設置し、ネットワークシステムと接続することで、製造工程の様々な情報をデジタルデータとして取得できます。例えば、機械の稼働時間や温度変化、製品の寸法誤差といった情報をリアルタイムで確認できるため、問題の早期発見や迅速な対応が可能になります。
また、蓄積されたデータを分析することで、製造工程の無駄を見つけ出し、より効率的な生産体制を築けます。例えば、機械の動作パターンと製品品質の相関を分析し、最適な運転条件を見出すことで、不良品の発生を抑制し、生産効率を高められます。
AI・ビッグデータ
IoTセンサーを通じて収集された製造現場のデータは、AIとビッグデータ分析によって価値ある情報へと変換できます。例えば、設備の稼働データを分析することで、故障の予兆を事前に検知したり、最適な保守計画を立案したりすることが可能です。
また、AIの活用により、従来は熟練作業者の経験と勘に頼っていた判断を自動化できます。例えば、製品の外観検査では、画像認識AIが製品の微細な傷や歪みを高精度で検出でき、品質管理の精度向上が期待できます。また、過去の生産データをAIが分析することで、需要予測の精度を高め、適切な生産計画の立案も可能になります。
サイバーセキュリティ
スマートファクトリーでは、製造設備がネットワークに接続されるため、サイバーセキュリティ対策が重要です。外部からの不正アクセスやマルウェア感染により、生産ラインの停止や機密情報の流出などの深刻な被害が発生する可能性があるためです。
そのため、多層的なセキュリティ基盤の構築が必要となります。具体的には、製造設備や制御システムへのアクセス制限、通信データの暗号化、不正アクセスの監視・検知などの対策を講じることで、外部からの脅威を防ぐことができます。
スマートファクトリーの安定稼働と機密情報の保護を実現する上では、このようにサイバーセキュリティ対策を強化することが必要です。
ERP
ERPは、企業の業務プロセスを統合的に管理するシステムです。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化することで、経営資源を効率的に活用できます。
例えば、受注情報と生産計画を連携させることで、材料の発注から製造、出荷までの工程を最適化できます。また、在庫情報と販売予測を組み合わせることで、適正在庫を維持しながら、需要に応じた生産調整が可能になります。
さらに、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、迅速な対応が可能です。
デジタルツイン
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デジタルツインも、スマートファクトリーの実現に欠かせない技術です。実際の製造設備から収集したデータをもとに、サイバー空間上でリアルタイムに状況を把握できます。
例えば、生産ラインの稼働状況をデジタル空間で確認し、さまざまな条件でシミュレーションを行うことで、最適な生産計画を立てられます。また、設備の温度や振動などのデータを常時監視することで、故障の予兆を早期に発見し、計画的なメンテナンスも可能です。
ロボット技術
製造現場における自動化の中核を担うのが、産業用ロボットです。産業用ロボットは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ます。
ロボットによる自動化は、作業の標準化と品質の安定化に貢献します。例えば、組立工程では常に一定の力加減で部品を取り付けられ、検査工程では微細な傷や欠陥も見逃さず発見できます。また、危険な作業や重労働をロボットが担うことで、作業者の安全確保にもつながります。
スマートファクトリーを導入するステップ
スマートファクトリーは、以下のステップで導入していくとよいでしょう。
- スマート化の構想を策定する
- トライアルで段階的に導入し、効果検証をする
- 本番運用に移る
それぞれの必要性と取り組み概要を解説します。
ステップ1.スマート化の構想を策定する
スマートファクトリー導入時には、「自社がどのようになりたいのか・どのようなことを実現したいのか」といった目的・ビジョンを明確に設定しましょう。
目的を明確する際には、まずは現状の生産体制における具体的な問題点を洗い出し、それらの解決にスマートファクトリー化がどのように貢献できるのかを明確にしていきます。生産ラインのボトルネックや、品質管理における人的ミスの発生頻度など、現状の課題を数値化して把握することで、改善後の目標値も具体的に設定できます。
また、経営層と現場の双方が納得できる目標設定を行うことも大切です。現場の意見を積極的に取り入れることで、導入後の円滑な運用にもつながります。
ステップ2.トライアルで段階的に導入し、効果検証をする
スマートファクトリー化では、工場全体を一度に変革するのではなく、段階的な導入がおすすめです。一括導入の場合、システムの不具合や運用上の問題が発生すると、工場全体の生産活動に大きな影響を及ぼすリスクがあるためです。また、多額の初期投資も必要となるため、まずは特定の生産ラインや工程に絞ってトライアルを実施し、その効果を検証しながら改善を重ねていく方法が推奨されます。
トライアルでは、例えば不良品が発生しやすい工程や、作業者の負担が大きい工程など、改善効果が見えやすい箇所から着手するとよいでしょう。また、トライアルでは、データの収集方法や分析手法、現場での運用ルールなど、様々な要素を試行錯誤しながら最適化を図りましょう。この過程で発見された課題や改善点は、本格導入時の重要な参考情報となります。
ステップ3.本番運用に移る
トライアル期間で得られた知見を基に、本格的な運用を開始します。この段階では、導入したシステムやツールを効果的に活用できる人材の育成が重要です。データの分析や活用方法について、定期的な研修を実施するなど、従業員のスキル向上を支援する体制を整えましょう。また、運用開始後も継続的な改善活動を行い、より効果的・効率的な生産体制の構築を目指すことが大切です。
スマートファクトリー推進時の注意点
スマートファクトリーの推進には、AIやIoTの活用、デジタルデータの分析など、高度な技術的知見が必要です。しかし、自社ですべての技術を習得することは現実的ではありません。そのため、最低限の知識を持った上で、外部の支援会社と連携することが効果的です。
なお、推進で特に重要なのは、社内の情報を収集・整理し、社内外の調整ができる人材の存在です。より具体的には、製造現場の課題や業務フローを理解し、それをベンダーやロボットメーカーに的確に伝えられる調整力を持った人材が必要です。そうした人材がいない場合は、まずはリーダーシップを発揮して推進できる人材の確保から始めましょう。
スマートファクトリーの取り組み事例
最後に、スマートファクトリーの取り組み事例を解説します。自社での取り組みイメージを掴む上でご参考にしてください。
ダイキン工業株式会社
課題・背景
ダイキン工業では、グローバルでの生産拠点拡大に伴い、熟練技術者の不足という課題に直面していました。特に、空調機器の品質を左右する重要な技能である「ろう付け」作業の技能伝承が大きな課題でした。ろう付けとは、部材よりも融点の低い合金を溶かして接合する手法で、習得までに約1年を要する高度な技能です。
取り組み内容
この課題を解決するため、同社は画像解析技術を活用した技能のデジタル化に取り組みました。具体的には、画像カメラやサーモカメラでろう付け作業を計測し、作業動作も併せて分析。炎の高さやトーチの角度など8つの評価項目を数値化し、作業者の技術レベルや改善点を可視化できるシステムを構築。
さらに、各設備の制御をネットワークでつなぎ、情報を標準化した「工場IoTプラットフォーム」の構築も進めました。このプラットフォームでは、データの収集から分析、現場へのフィードバックまでを一元的に管理し、人の作業のデジタル化と分析技術の高度化を図りました。
成果
これらの取り組みにより、ろう付け作業の訓練期間を従来の約半分に短縮できました。また、グローバルの各拠点での同一品質の実現を目指し、技能伝承の効率化に取り組んでいます。
参考：「工場IoTは既に実益が得られる手段、カギを握る「目的」と「協創」」MONOist
日産自動車
課題・背景
日産自動車は、生産を取り巻く事業環境の変化に直面していました。高齢化や人手不足による労働環境の課題に加え、自動車の電動化や知能化により、製品構造が複雑化。さらに、気候変動やパンデミックなど予期せぬ事態への対応も求められる状況でした。
取り組み内容
この課題に対し、同社は栃木工場に「ニッサンインテリジェントファクトリー」という次世代の生産システムを導入。このシステムでは、多くの技術が採用されましたが、例えばパワートレイン一括搭載システムでは、従来は複数工程で行っていた組み付け作業を一括で実施できるようになりました。また、サスペンションの締付けやアライメント調整を自動化し、高精度な調整を実現。さらに、ヘッドライニング（車内の天井材）の装着も完全自動化しました。
加えて、IoTネットワークを活用した設備メンテナンスシステムも導入。集中管理室から現場作業員への最適な復旧方法の指示や、設備の状態を常時監視する予防保全の仕組みを構築しました。また、MR（複合現実）技術を活用した作業訓練システムにより、作業者の早期習熟を支援。
成果
この取り組みの成果として、例えばパワートレイン一括搭載システムでは、部品位置を高精度（±0.05mm）で補正可能に。また、サスペンションの締付けでは、匠を超える高精度なアライメント（調整精度0.1°）を実現。その他、IoTネットワークを活用したメンテナンスシステムの導入により、設備故障の復旧時間を30%削減するなど、数多くの成果を出しています。
参考：「日産自動車、「ニッサンインテリジェントファクトリー」を公開」日産自動車
まとめ：製造工程の改革で、生産性向上や脱属人化を実現しよう
スマートファクトリーの導入は、製造業が直面する人材不足や技能継承の課題に対して効果的な解決策です。IoT、AI、ロボットなどのデジタル技術を活用することで、製造工程の自動化や最適化が進み、生産性の向上や脱属人化を同時に実現できます。
スマートファクトリーに役立つデジタル技術の一例として、製造業AIデータプラットフォーム「CADDi（キャディ）」があります。CADDiでは、スマートファクトリーにおけるデータ基盤の構築に強みがあり、自社に点在するデータ・経験を資産化することが可能です。
点在するデータ・経験を資産化することで、生産性向上や属人化の解消、QCD最適化といった成果を実現できます。詳しくは、以下のサービス資料をご覧ください。
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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。
