“データを生かす”スマートファクトリー化の進め方とは！？

“データを⽣かす” スマートファクトリー化の進め⽅とは!? 〜製造業の最新【成功事例】もあわせて紹介！〜 update 2023/3 Copyright © 2023WingArc1st Inc. All Rights Reserved.

製造業における競争⼒強化が叫ばれるなか、デジタル技術やデータを活⽤して⾃社⼯場の はじめに スマートファクトリー化を進める企業が増えています。⼀⽅で、これから取り組みを進め ていきたいものの、以下のような悩みや疑問をお持ちの⽅も多いのではないでしょうか？ l スマートファクトリー化の進め⽅が分からない l データをどのように活⽤していけばよいのだろうか l 他社はどのようにスマートファクトリー化を進めているのか知りたい 本ホワイトペーパーでは、データ活⽤によるスマートファクトリー化の実現に役⽴つ、 以下の内容を紹介します。 1 なぜスマートファクトリー化は進まないのか 2 スマートファクトリー化を進める3つのステップ 3 スマートファクトリーの成功事例 Copyright© 2023WingArc1st Inc. All Rights Reserved. page No. 2

INDEX スマートファクトリーとは P.4 ⽇本企業の取り組み状況と主な成果 P.5 スマートファクトリー化が進まない理由 P.6 スマートファクトリーで重要となるデジタル技術とは P.8 スマートファクトリーを実現するステップ P.9 スマートファクトリーの成功事例 P.13 製造業におけるデータ活⽤ソリューションとは P.15 Copyright© 2023WingArc1st Inc. All Rights Reserved. page No. 3

スマートファクトリーとは クラウド スマートファクトリーとは、 デジタル技術やデータを活⽤して 可視化 ⾃動化 ⼯場の⾃動化・情報化・連携化を進めること。 ⽣産性の向上や品質の向上、コストの削減などを⽬的としています。 センサーやIoTデバイスを使ったデータ収集、データの可視化、 AIや機械学習アルゴリズムを使った制御・計画・診断などにより、 これらを実現していきます。 無線 リモート ネットワーク メンテナンス Smart Factory Copyright© 2023WingArc1st Inc. All Rights Reserved. page No. 4

⽇本企業の取り組み状況と主な成果 経済産業省が公開した「ものづくり⽩書」の2022年度版※に ■デジタル技術の活⽤により効果が出た項⽬ (複数回答) よると、製造業において「デジタル技術を活⽤している」と答 （%） えた企業は67.2%にのぼります。また、デジタル技術の活⽤に 0 10 20 30 40 50 60 ⽣産性の向上 よる主な成果として、「⽣産性の向上」「開発・製造等のリー 55.6 開発・製造等のリードタイムの削減 41.5 ドタイムの削減」「作業負担の軽減や作業効率の改善」などを 作業負担の軽減や作業効率の改善 37.3 在庫管理の効率化 33.9 挙げています。 ⾼品質のものの製造 31.4 過去と同じような作業がやりやすくなる （仕事の再現率向上） 30.0 このようにデジタル活⽤により⽣産性向上を実現している企業 ⽣産の安定（設備や装置の安定稼働など） 27.5 製造経費の削減 25.7 も多いですが、製造現場におけるデジタル化を推進するために 顧客への細やかな対応や迅速な対応 24.5 不良率の低下 22.5 は解決しなければならない課題もあります。 業績の改善 19.7 ⼈⼿不⾜の解消 19.4 取引先など社外コミュニケーションの円滑化 18.9 労働時間の短縮や休暇・休⽇の増加 18.8 ■ものづくり⼯程・活動におけるデジタル技術の活⽤状況 社内コミュニケーションの円滑化 18.0 （n＝3,677） （%） 新製品開発や新技術開発がしやすくなる 17.8 0 20 40 60 80 ベテラン技術の⾒える化・データ化による技能継承円滑化 15.2 安全に仕事・作業ができる環境の整備 13.1 活⽤している 67.2 新型コロナウイルス感染症拡⼤とその後の社会変化への対応 12.2 取引先・販売ルートの拡⼤ 7.7 その他（活⽤していない、⼜ 31.1 ⼈材の最適配置 7.1 は該当する⼯程・活動がな 市場調査能⼒の向上 4.9 い） その他 0.6 無回答 1.7 狙いは特にない/効果は特にない 1.2 無回答 8.3 ※引⽤元 経済産業省「2022年版ものづくり⽩書」P83、84, https://www.meti.go.jp/report/whitepaper/mono/2022/index.html Copyright© 2023WingArc1st Inc. All Rights Reserved. page No. 5

スマートファクトリーが進まない理由 同⽩書では、企業においてスマートファクトリー化 の取り組みが進まない課題についても紹介していま ■デジタル技術の活⽤により効果が出た項⽬ (複数回答) （%） す。企業が抱える主な課題は以下のとおりです。 0 10 20 30 40 50 60 デジタル技術導⼊にかかるウハウの不⾜ 59.5 57.0 デジタル技術の活⽤にあたって先導的役割を果たすことのできる⼈材の不⾜ 44.4 36.9 経営⾯ デジタル技術の導⼊・活⽤に向けた 経営ビジョンや戦略がない デジタル技術導⼊にかかる予算の不⾜ 41.8 36.9 デジタル技術の活⽤にあたって先導的役割を果たすことのできる 23.7 ⼈材の育成のためのノウハウの不⾜ 24.3 ⼈材⾯ デジタル技術の活⽤にあたって先導的 デジタル技術の活⽤にあたって先導的役割を果たすことのできる 17.2 役割を果たすことのできる⼈材の不⾜ ⼈材の確保・育成のための予算の不⾜ 16.8 他に優先する課題がある 14.5 25.0 社内情報の漏えい防⽌に係るセキュリティ対策 11.8 予算⾯ デジタル技術導⼊にかかる予算の不⾜ 5.7 デジタル技術の導⼊・活⽤に向けた経営ビジョンや戦略がない 11.6 24.5 デジタル技術導⼊の効果がわからない 9.9 31.0 スキル⾯ デジタル技術導⼊にかかる ノウハウの不⾜ デジタル技術を活⽤する際の政策・制度⾯での⽀援が不⾜している 6.5 3.7 デジタル技術を導⼊することで現在のものづくり⼈材の仕事がなくなる 1.1 （縮⼩する）おそれがある 1.7 リスク⾯ デジタル技術導⼊の効果がわからない その他 1.4 1.6 特に課題はない 2.8 6.0 無回答 1.5 2.2 ※引⽤元 経済産業省「2022年版ものづくり⽩書」P83、84, https://www.meti.go.jp/report/whitepaper/mono/2022/index.html Copyright© 2023WingArc1st Inc. All Rights Reserved. page No. 6

スマートファクトリーが進まない理由（具体例） 具体的な課題として、たとえば既存の古い設備へデジタル技術を導⼊する ■保有期間が「10年以上」経過している⽣産設備の割合 ことが難しいといったケースもあります。古い設備はネットワークに接続 していないものも多いため、データが収集できずにスマートファクトリー 化が進まない原因となります。 ⽇本機械⼯業連合会の調査※によると、 保有期間が「10年以上」経過している⽣産設備が約62.4%を占めていると いう結果が出ており、製造現場にはまだまだ⽼朽化した設備が多いと⾔え るでしょう。 62.4% また、デジタル技術導⼊に関しては経験がある⼈員も少なく、デジタル技 術の知⾒や具体的な導⼊⽅法、検討の進め⽅などのスキルやノウハウが不 ⾜している⼯場も多いのではないでしょうか。デジタル技術の導⼊により 具体的にどのような効果があるのか⾒極めができないと、経営層などの説 得も難しいといえます。 ※参考 ⼀般社団法⼈ ⽇本機械⼯業連合会「⽣産設備保有期間実態調査」, http://www.jmf.or.jp/intro/teigen/sonota/2185.html Copyright© 2023WingArc1st Inc. All Rights Reserved. page No. 7

スマートファクトリーで重要となるデジタル技術とは スマートファクトリーの実現においては、デジタル技術の活⽤が重要です。具体的には、以下のような技術を活⽤して取り組みを進めていきます。 例1 AI技術の活⽤ 例2 デジタルツインの実現 AI技術により、検査⼯程の デジタルツインにより、 ⾃動化・効率化や機器の ⼯程や⽣産品⽬の変更に 異常の事前把握、資材・ おける影響をシミュレー 在庫管理の⾼度化などを ションしたり、遠隔から ⾏う。 でも⼯場の状況を把握で きるようにする。 POINT いずれの技術を活⽤する上でも、ベースとなるのが「データ」です。 スマートファクトリーの実現において、データは切っても切れないものといえます。 データの収集・蓄積・活⽤を進めていくことは、スマートファクトリー化の取り組みにおける必須事項です。 Copyright© 2023WingArc1st Inc. All Rights Reserved. page No. 8

スマートファクトリーを実現するステップ これらの課題を解決し、スマートファクトリーを実現していくためには、「ビジョンを持ったうえで」「トライアルにより導⼊効果や必要コストを把握しつつ」 「効果があるものを導⼊し、継続的な改善によってノウハウ・スキルを獲得していく」取り組みが重要です。 ステップ① ステップ② ステップ③ スマート化の構想策定 トライアルの実施と評価 運⽤・改善 重要度や取り組みやすさなどの観点 稼働状況などの収集対象とするデー トライアルの結果を踏まえ、取り組 から、対象とする機器や設備を選定 タを検討し、まずは⼀部設備などを みを改善しつつ、規模を拡⼤してい する。 対象にトライアルを実施する。 く。 Copyright© 2023WingArc1st Inc. All Rights Reserved. page No. 9

スマートファクトリーを実現するステップ①：スマート化の構想策定 まずは、スマート化の構想を策定します。ここでのポイントは以下のとおりです。 POINT1 POINT2 POINT3 POINT4 トップ主導型 スマート化の⽬的・ スコープの 役割分担の での推進 ⽬標明確化 明確化 明確化 経営課題の解決⼿段としてスマ ⾃社のビジネス戦略・課題を ⽬標を達成するために、スマー IT部⾨やユーザー部⾨など、 ート化を理解し、経営者⾃らが 念頭に、スマート化の⽬的を明 ト化すべき対象範囲やスマート 組織内における責任、役割を 強い意思を持って推進する。経 確にする。この際、投資効果を 化の内容を明確にする。必要に 明確にし、合意形成する。 営者に明確なビジョンがない場 測定するために機器稼働率や不 応じて、外部の専⾨家からの 合は、現場から課題をインプッ 良品率、作業時間など⽬的に合 ⽀援も受ける。 トし、スマート化構想を後押し わせた数値⽬標を設定する。 する必要も。 Copyright© 2023WingArc1st Inc. All Rights Reserved. page No. 10

スマートファクトリーを実現するステップ②：トライアルの実施と評価 続いて、トライアルを実施して結果を評価します。ここでのポイントは以下のとおりです。 POINT1 POINT2 POINT3 POINT4 全体最適化の意識 負荷のかからない導⼊ スモールスタート トライアルの反復 課題の優先度や取り組みやす 収集するデータの絞り込み 特に初期の段階では、機能 トライアルにて実証、評価、 さなどの観点からトライアル や収集の⾃動化などにより、 を絞り込む。既存のパッケ 改善を短いサイクルで繰り 対象を決定する。設計の際に ユーザー部⾨がシステムを ージやサービスなどを活⽤ 返し、改善を図りながら完 は、部分的な最適化をにとど 利⽤しやすいように負担を し、⼩規模から始める。 成を⽬指す。 まらず、その後の全体最適を 軽減する。 念頭に置きながら進める。 Copyright© 2023WingArc1st Inc. All Rights Reserved. page No. 11

スマートファクトリーを実現するステップ③：運⽤・改善 トライアルで⼀定の成果が⾒えたら、実際に運⽤し、継続的に改善を⾏っていきます。ここでのポイントは以下のとおりです。 POINT1 POINT2 POINT3 導⼊効果のモニタリング 成果の共有 ⼈材の育成 ステップ①で設定した⽬標が達成で 成功事例を社内で共有し、経営層や従 スマートファクトリー化の取り組みを きているか、導⼊効果について定量 業員のモチベーションを向上させる。 通して、ものづくりとデジタル技術を 的なモニタリングを継続して⾏う。 成功事例が社内で評価されることで、 理解した⼈材を育成する。 全体でのスマート化実現につながりや すくなる。 Copyright© 2023WingArc1st Inc. All Rights Reserved. page No. 12

スマートファクトリーの成功事例①：ヤマザキマザック株式会社 以下では、製造業におけるスマートファクトリーの成功事例を紹介します。 ⼯作機械メーカーであるヤマザキマザック株式会社では、2019年11⽉、主⼒⼯場である美濃加茂製作所をスマートファクトリーとして刷新しました。 そこで導⼊したのが、独⾃の物流管理BIである「ID TRACKING PLUS」です。 POINT ヤマザキマザック株式会社 「ID TRACKING PLUS」は、RFIDタグを活⽤することで、 すべての部材の「位置」「数量」「滞留時間」を可視化し、 物流の管理や最適化を実現します。 設備機械の稼働状況の可視化に⽐べて難易度が⾼いため、⼯ 場内の部材の物流管理にまでBIを活⽤し可視化している例は あまりなく、先進的な取り組みといえるでしょう。 ※参考 https://www.wingarc.com/product/usecase/206.html Copyright© 2023WingArc1st Inc. All Rights Reserved. page No. 13

スマートファクトリーの成功事例②：⽇本特殊陶業株式会社 ⽇本特殊陶業株式会社は、セラミックス製品の製造を主な事業とし、特にエンジン内で混合気に点⽕するスパークプラグにおいて世界トップクラスの企業です。 同社ではスマートファクトリー化を⽬指し、IoTを使って収集した各種機器データをBIにより⾒える化。⽣産性と品質の向上を図っています。 POINT ⽇本特殊陶業株式会社 ⾒える化によって、出来⾼、稼働 率のより詳細なデータ分析が可能 となり、ボトルネックの解消を実 現しました。 ※参考 https://www.wingarc.com/product/usecase/317.html Copyright© 2023WingArc1st Inc. All Rights Reserved. page No. 14

製造業におけるデータ活⽤ソリューションとは 当社では、スマートファクトリー化に有効なデータ活⽤ソリューションを以下のラインナップで提供しています。 貴社の課題に合わせたソリューションで⽣産性・品質向上を⽀援します。 STEP1 STEP2 データの収集・蓄積 データの活⽤ 現場帳票の 設備データの データの 製造現場の⽣産・ デジタルツインでの ペーパーレス化 収集 蓄積・加⼯ 設備・品質管理 ⽣産計画シミュレーション 在庫最適化 紙ベースの業務を、電 NCコントローラや各 取得元や形式が異な 取得したデータを基 リアルタイムな実デー データに基づき在庫 ⼦⼊⼒やAI OCRなど 種PLCからデータを る設備データや社内 に⽣産状況や設備の タを基に仮想的な⼯場 の適正化を実施し、 でデジタル化する。 収集する。 で利⽤しているExcel 稼働状況などをリア を再現し、遠隔でも現 収益性を改善する。 データなどを⼀元的 ルタイムで把握でき 場の情報を把握できる に蓄積する。 るようにする。 ようにする。 Copyright© 2023WingArc1st Inc. All Rights Reserved. page No. 15

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