インダストリー4.0の10の主要構成要素
Aaron Ricadela |コンテンツ・ストラテジスト| 2023年12月19日
インターネットの普及、低コストのワイヤレス・センサー、5G通信、より強力なデータ処理が融合することで、メーカーは工場のデジタル化を進め、生産コストの削減、生産容量の増加、製品品質の上昇を実現しています。この動きは一般にインダストリー4.0と呼ばれ、蒸気、電子機器、電子オートメーションという3つの産業時代を経て、第4次産業革命を指します。インダストリー4.0は、機械技術と情報技術の融合による、全世界の商品の調達、生産、出荷方法の改善を実現にします。
インダストリー4.0の工場は、センサー搭載の機械およびツール、新世代の自動ロボット、生産精度とスループットを向上させるために相互に通信する拡張現実（AR）、仮想現実（VR）、動画ツールなどを特徴としています。機械学習（ML）ソフトウェアおよびビッグデータ分析と組み合わされたこれらの「スマート・ファクトリー」は、生産実行をモニターおよび自動調整することにより、プロセスからより多くの効率性を引き出します。また、予測されるボトルネック、メンテナンス・スケジュール、コスト、生産ラインのセットアップに従って、メーカーが生産ラインをスケジュールすることも支援します。このようなスマート・ファクトリーを持つメーカーは、従来の組立ラインを持つメーカーよりも需要や生産要件の変化に迅速に対応することができ、潜在的な問題と収益を最大化する機会の両方をより簡単に特定することができます。
その効果は生産だけにとどまりません。4.0は、自動化による人間の仕事の代替を進める可能性があり、メーカーは従業員の多くをより高度なテクノロジー指向の仕事に向けて再教育することが必要となります。
インダストリー4.0とは？
インダストリー4.0とは、オートメーションとデータ分析テクノロジーを使用して スマート・ファクトリーを構築することで、機械が互いに、また従業員と通信し、より多くの生産プロセスを自動化し、障害を減らし、機器の故障を予測します。インダストリー4.0のアプローチは、生産スループットを向上させ、コストを削減し、製品品質を向上させ、市場投入までの期間を短縮し、生産ラインが故障しないように支援することができます。
たとえば、欧州車向けの鉄製アフターマーケットホイールを製造するオーストリアのAlcar Ruoteは、スイス工場にセンサー・データを分析するサプライチェーンおよび生産管理ソフトウェアを導入しました。スマート・ファクトリーにより、Alcar Ruote は機械の故障を予測し、製品品質を顧客の要求と比較することができるようになり、生産時間のロス、つまり従業員が作業を中断したりやり直したりする時間を劇的に短縮することができました。
スマート・ファクトリーでは、生産機器に取り付けられたセンサー・データが収集され、リアルタイムでデータ分析を行うERPソフトウェアに送信されます。インダストリー4.0の生産技術により、メーカーはこのデータを使用して機器とプロセスをデジタルで表現することができます。BMW およびSiemens などのメーカーは、これらの「デジタルツイン」を使用して、新しい工場レイアウトをバーチャルに テストしており、たとえば、作業環境にロボットを追加しながら、建物の照明と人間工学を考慮し、通常よりも短時間でそれらを導入することができます。
多国籍企業がインダストリー4.0手法の導入を紹介するために使用する「ライトハウス」工場には、以下が含まれます。
- ドイツのレーゲンスブルクにあるBMWの1シリーズ・ハッチバックとX1、X2コンパクトSUVの組立工場。生産ラインを流れてくる車両に通常とは異なる要件がある場合、スマートウォッチが従業員にアラートを出し、産業用ロボットが人間と協力してそれぞれのニーズに応じてシャーシを研磨し、カメラが塗装の欠陥を検出します。
- 韓国の昌原（チャンウォン）にあるLG Electronicsの家電メーカー、Smart Park。工場の5Gワイヤレスネットワークで管理された、オーバーヘッド・コンベアシステムや自動運転車両が、冷蔵庫の部品やその他のアイテムを生産ラインに供給します。各ラインに併設された「インテリジェント倉庫」が在庫をモニターし、必要に応じて部品や供給品の追加を要求します。機械のセンサーが 製造上 の潜在的な問題を特定し、問題が発生する前にロボットに修正を指示します。
- ケンタッキー州レキシントンにあるSchneider Electricのスマート・ファクトリー。そこでは、技術者がタブレットで機械情報をスキャンし、拡張現実の回路図を呼び出して分析することで、修理時間を20%短縮しています。RFIDタグにより、マネージャーは工場内を製品が移動する際に、仕掛品の数千もの部品を追跡することができます。
- ドイツのアンベルグにあるエンジニアリング複合企業、Siemensの電子機器工場。センサー、エッジ・コンピューティング、AIで構成されるシステムは、自動的にコンポーネントと完成品を識別し、すべてのプロセス・パラメータを記録し、リアルタイム・データを分析することで、ほとんどの生産を自動化し、欠陥をほぼゼロに抑えています。
それでも、McKinseyの調査によると、2020年時点で、インダストリー4.0テクノロジーを導入しているメーカーの約4分の3は、満足なROIを得ることができず、「パイロットの苦行」から抜け出せずにいます。このような運用は依然としてスケールが難しく、チームは迅速に成果を出す前に運用全体の分析に行き詰まりがちです。
主なポイント
- インダストリー4.0は、物理的な機器とソフトウェアに加え、クラウド・コンピューティング、データ分析、ワイヤレス・ネットワークを含む製造アプローチです。
- メーカー各社はクラウド・サービスプロバイダーと提携し、アプリケーション、データベース・サービス、人工知能（AI）サービス、クラウドの処理能力を得ることで、機械からデータを収集し、理解できるようにしています。
- 企業は、インダストリー4.0アプローチによる時間とコストの削減を実現するために、これらのシステムが現在のプロセスとうまく統合されていることを確認する必要があります。
- インダストリー4.0イニシアチブの主な目標は、生産量の増加、コスト削減、製品品質の向上、市場投入までの期間の短縮です。
インダストリー4.0が重要な理由
業界をリードするメーカーは、インダストリー4.0の手法で生産量を増やし、材料ロスを減らし、納期を短縮しています。これは、材料不足やサプライチェーンの混乱の最中にある現在、特に重要です。規制当局や投資家からサステナビリティ目標達成へのプレッシャーが高まる中、メーカーはインダストリー4.0の取り組みも活用し、生産ラインをファインチューニングすることにより、エネルギー消費と廃棄物を削減しています。インダストリー4.0は、日々の工場運用における生産性向上も可能であり、労働力不足に悩む多くの国の製造業にとって必要不可欠なものとなっています。
理解すべきインダストリー4.0の10の構成要素
インダストリー4.0プロジェクトの成功は、統合的でセキュアな方法で連携する複数のテクノロジーによって決まります。
1. モノのインターネット（IoT）
機器の健全性と運用に関する情報を送信するセンサーを備えた機械のネットワークと、その場で結果を分析するAIやMLを使用したソフトウェアを組み合わせることで、企業がボトルネックを発見し、必要に応じてラインを再構成し、欠陥を検出するために使用することで、生産性と製品品質の向上をもたらします。
2. スマート・ファクトリー
スマート・ファクトリーは、生産ラインのモニタリングと予知保全を、クラウド・コンピューティング、ブロックチェーン、3Dプリンティングなどのテクノロジーと統合したものです。これらの工場の中には、他のメーカーがインダストリー4.0のアプローチで実現できるかもしれない利益を示す「灯台施設」の役割を務めるところもあります。スマート・ファクトリーの利点には、品質管理の強化に加え、BMWがドイツのレーゲンスブルク工場で行っているように、生産現場の機械をバーチャルに再構成し、プロセスのデジタル・シミュレーションを通じて潜在的な効果を観察する機能などがあります。
3. サイバーフィジカル・システム
センサーを搭載した機器が互いに接続し、インターネットに接続することで、組み立てや塗装などの工場プロセスをモニターおよび管理することを支援します。たとえば、 スマート・メーカーでは、インターネットに接続されたセンサーを一握りの工場にある機械に取り付け、その機械にメンテナンスが必要かどうかを評価するために、直接各工場を訪問する代わりに、単一のソフトウェア・システムを使用してリモートで評価することができます。サイバーフィジカル・システムの利点には、より高い効率性、安全性、変化する状況に合わせてプロセスをカスタマイズする機能などが挙げられ、製品実現企業であるNoble Plasticsが機械のパフォーマンスと構成をリモートで推進するためにIoTテクノロジーを導入した後に 発見しました。
4. サービスのインターネット
このコンセプトはIoTの延長線上にあります。企業によっては、機械の分析ソフトウェア・サービスを構築し、顧客に販売しています。たとえば、SiemensはInsights Hubと呼ばれる、1日の歩留まり、アイドル時間、メンテナンス状況などの指標で個々の工場の機械をモニターすることができるソフトウェアを顧客に提供しています。メーカーはこれらのインサイトを利用して、たとえば予期せぬ緊急注文をこなすために適切な機械の組み合わせを選択することができます。別の例では、スイスの電力および制御ベンダーであるABBのリモート・モニタリング・ソフトウェアにより、太陽光発電施設の技術者は生産予測および機器のリモート管理を行うことができます。顧客はABBから工場の機械とソフトウェアの両方を購入することができます。
5. システム統合
IoTデータを活用するには、iアプリケーションの統合と、データベース、ERPアプリケーション、分析ソフトウェアを含むさまざまなシステム間でのデータ交換が必要となります。たとえば、組立および塗装ラインと出荷を連携させたり、監督者が機械のステータスを常に把握できるように するなど、データの分析から得られた結論を調達、製品、セールス・サービスなどの部門間で共有する 必要があります。農業機械や建設機械用の高荷重ホイールを製造しているTitan Wheelは、クラウドERPとサプライチェーン・マネジメント・ソフトウェアにIoTテクノロジーを使用して、ラインから出荷される部品を記録し、在庫状況をリアルタイムでチームに提供し、出荷のボトルネックを取り除いています。
6. クラウド/エッジ・コンピューティング
工業メーカーはクラウドベースのコンピューティングとデータ・ストレージ・サービスを使用して、連携された機器から送られてくる大量のデータを処理および保存し、そのデータに高度な分析を適用して、より適切な意思決定を行っています。Oracle Roving Edge Infrastructureなどの次世代のエッジ・コンピューティング・ソリューションは、クラウド機能を生産ラインに近づけます。
7. ビッグデータ分析とAI
AIとMLの支援を受けたビッグデータ分析は、スマート工場が生成する膨大なデータからインサイトを導き出し、製造メーカーはこれらのインサイトを使って意思決定を行います。たとえば、メーカーは、特定のメーカーとモデル、または特定の年の機械のメンテナンス・パターンを、工場内の特定の機械のセンサー・データを用いて分析し、その機械にメンテナンス作業員を派遣するタイミングを決定することができます。AIはまた、注文計画やリリースに基づく生産ラインの再構成を支援することもできます。
8. 相互運用性
ITシステムと産業機器間のオープンなデータ交換は、インダストリー4.0の要です。工場やクラウド・コンピューティング・データセンターのソフトウェアは、自律型の意思決定を促進し、生産を向上させるために、センサー・ネットワークから情報を読み取ることができる必要があります。
9. ロボット
ロボットの精度と有用性は、機械と人間が並んで作業したり、ロボットがデリケートなタスクを処理することを必要とするさまざまな工場環境で向上しています。産業環境では、協力的なロボットアームは、組立プロセスの特定の時間帯に効率化のためにスピードを上げ、オペレーターがパレットに新しい部品を配置するために近づくとスピードを落とすことができます。産業用ロボットは連続したシフトに対応することができ、注文量が増加する中、企業が組立ラインの従業員不足に対応できるよう支援します。
10. サイバーセキュリティ
工場の機械は10年に1、2回しか交換されませんが、ITシステムははるかに高い頻度で更新されます。この格差は、機械がオープン・インターネットにさらされているため、潜在的なセキュリティ問題を生み出します。しかし、クラウド・コンピューティングでは、提供されるソフトウェアが常に最新の状態に保たれているため、セキュリティを強化することができます。クラウド・サービスプロバイダーは、連携された機器の潜在的な脆弱性を分析し、改善策を推奨するセキュリティ・サービスを提供することができます。センサー・データの送信に使用される無線スペクトラムをメーカーが自社で所有・管理するLTEや5Gのプライベート・ネットワーク・セットアップも、企業のIoTセキュリティを強化することができます。
オラクルを活用したインダストリー4.0のメリットの実現
メーカーは、オラクルのインダストリー4.0ソフトウェアを使用することで、運用を改善する方法についてのインサイトを得ることができます。サプライチェーン・マネジメントおよびERPアプリケーションにより、メーカーは製造現場のデータを取得・分析し、スマート・ファクトリーのセットアップをサポートすることができます。これらのアプリケーションにより、チームは生産工程を視覚的に設計し、技術者はモバイル・ダッシュボードで作業の進捗状況を確認することができます。混合モードの製造ソフトウェアは、同じ施設内で個別処理と一括処理の両方に対応します。生産監督者は、PC、タブレット、および携帯電話で作業進捗、問題、品質レポートの概要を確認し、部品リストや品質履歴を簡単に生成できます。
Oracle Fusion Cloud Internet of Things Intelligent Applicationsには、メーカーがセンサー・データを使用して進行中の作業をモニターし、計画外停止を防止するためのモジュール、稼働時間をサポートするための予知保全、輸送システムと倉庫をモニターする連携されたロジスティクス、職場の安全性などが含まれます。オラクルの製造実行システム（MES）により、企業はKPIと製造現場状況の測定により生産活動をモニターすることができます。このシステムは、重要な活動を優先度設定し、無駄な活動の発見を支援することで、チームの生産性向上をサポートします。データの自動取得は、製造現場のオペレーターがレポートよりも製造に多くの時間を費やすことを支援します。
インダストリー4.0の構成要素に関するFAQ
インダストリー4.0とIoTの違いを教えてください。
モノのインターネットは、ITネットワーク上で機器とプロセスを連携させます。これはインダストリー4.0のセットアップの1要素に過ぎず、ネットワークから送られてくるデータを分析し、その分析に基づいて意思決定を自動化するための強力なソフトウェアも含まれています。
インダストリー4.0をビジネスで活用できる方法を教えてください。
これまで説明してきたテクノロジーは、効率的に導入された場合、製品品質と納期を向上させ、運用コストを削減し、迅速でより適切な意思決定を行い、企業の環境目標を支援し、新しい製造業、プロセスおよびビジネス・モデルをサポートすることができます。
インダストリー4.0とリーン生産との違いを教えてください。
リーン生産とは、企業が必要な時に必要な原材料を入手し、プロセスの無駄を排除するために継続的に取り組むもので、そのルーツは戦後のトヨタの製造システムにまでさかのぼります。それ以降、広く導入されています。インダストリー4.0はこの原理を発展させたもので、ネットワーク接続された機械とソフトウェアベースの分析を組み込み、ビジネスと産業の両方の目標をサポートするアプローチで学習を適用します。