スマート・ファクトリーおよびスマート・マニュファクチャリングとは

Amber Biela-Weyenberg |コンテンツ・ストラテジスト| 2023年9月15日

多くのメーカーでは、最新のデジタル・イノベーションを活用して業務を再検討しています。Sapio ResearchとRockwell Automationが2023年に13か国、1,350社のメーカーを対象に実施した調査では、回答者の97%が、今後1~2年の間にロボットからモノのインターネット(IoT)までのすべてを含むスマート・マニュファクチャリング・テクノロジーの使用を開始することを計画していると答えています。

これらの投資は、従来の自動化の手法を強化して、すぐに利点をもたらすとともに、メーカーがスマート・ファクトリーの構築を通じて、施設の機能を再検討するための基礎になります。スマート・ファクトリーでは、システムの相互接続性とデータ共有が重視されます。スマート・ファクトリーを導入することで、メーカーは、欠陥の少ない商品をより迅速に生産しながら、コストをさらに削減することができます。

スマート・ファクトリーとは

スマート・ファクトリーは、相互接続されたシステムや機械類を使用して、多くの場合リアルタイムでデータを生成します。これらのデータは、エンドツーエンドの生産プロセスの改善や、機械オペレーター、ライン・スーパーバイザー、エンジニア、会社の幹部などのより適切な意思決定に役立ちます。スマート・ファクトリーでは、機械とデバイスの状態に関するデータも生成するため、故障が発生する前にメンテナンスを実施できます。

何年にもわたって工場でロボットや自動化が利用されてきたことは注目に値します。しかし、これらの施設は、完全に統合されたシステムや機械を使用し、物理的世界とデジタル世界を統合しない限り、スマート・ファクトリーとはみなされません。スマート・ファクトリーでは、通常、高度なロボットが導入され、場合によっては3Dプリントが導入されます。スマート・ファクトリーは、スマート・マニュファクチャリングの幅広い概念を現実世界で実現したのもです。

スマート・マニュファクチャリングとは

スマート・マニュファクチャリングとは、さまざまなテクノロジーを使用して、工場内や製造サプライチェーン全体で物理的プロセスとデジタル・プロセスを連携させる概念です。これらのプロセスには、資材調達、ロジスティクス、生産、廃棄などが含まれます。スマート・マニュファクチャリングの主な目的は、運用パフォーマンスを向上させることと、需要と供給の変動に迅速に対応することです。

主なポイント

  • スマート・マニュファクチャリングとは、完全に統合されたさまざまなテクノロジーを使用して、工場内や製造サプライチェーン全体でデータを収集し、プロセスをデジタル化する概念です。
  • スマート・ファクトリーは、スマート・マニュファクチャリングの概念を現実世界で実現したのもです。
  • 人工知能、機械学習、モノのインターネット(IoT)、および高度なロボットは、ほとんどのスマート・ファクトリーで使用されています。
  • スマート・ファクトリーを使用すると、コストの削減、効率の向上、変化する需要に基づいた生産の迅速なスケーリング、従業員への依存の低減、製品の欠陥の削減が実現するため、メーカーにとって魅力的です。

スマート・ファクトリーとスマート・マニュファクチャリングの説明

スマート・マニュファクチャリングとスマート・ファクトリーという用語は、同じ意味で使用されることがよくありますが、それらは異なるものです。スマート・マニュファクチャリングとは、相互に接続された高度なテクノロジーを使用して、工場内や製造サプライチェーン全体で物理的プロセスとデジタル・プロセスを連携させ、パフォーマンスを改善する概念です。スマート・ファクトリーは、スマート・マニュファクチャリングの考え方を具現化したもので、センサーが組み込まれ、ネットワークに接続された機器とロボットや自動組立ラインを組み合わせ、それらから収集したデータを使用します。このようなテクノロジーは、インダストリアルIoT(IIoT)と呼ばれます。たとえば、スマート・ファクトリーでは、機械に組み込まれたセンサーや機械に接続されたセンサーを使用して、生産上のエラーの可能性を早期に特定し、問題が発生する前に対処が必要なロボットを知らせます。このようなテクノロジーの進歩は、一般的にインダストリー4.0と呼ばれる第4次産業革命を促進します。

スマート・ファクトリーの最終的な目標は、プロセスを高速化し、エラーを排除することです。スマート・ファクトリーによる自動化を使用する場合でも、依然として人が重要な役割を果たします。たとえば、ライン・オペレーターは、モバイル・デバイスで生産データを追跡し、データに基づいて機械の負荷状態をどのように変更するかを判断できるため、機械または生産ライン全体のパフォーマンスが向上します。

スマート・ファクトリーの仕組み

スマート・ファクトリーでは、センサーのネットワークとソフトウェアを活用して、製造プロセスのあらゆる段階でデータを収集および共有できるため、メーカーが生産を迅速化し、製品品質とシステムの維持管理を改善するに役立ちます。たとえば、工場内で、生産ラインの容器にセンサーを取り付けて、内容物が少なくなったら補充要求をトリガーすることができます。これによって、ロボットに新しい内容物を時間内に供給するように促し、遅延を回避することができます。また、機械から状態に関するデータを継続的に得られるため、メンテナンスが必要かを予測し、故障を減らすことができます。スマート・ファクトリー内の接続された機械を通じて、材料に関する問題を発見し、欠陥の発生を防ぐことができます。

スマート・ファクトリーの構造とレベル

通常、スマート・ファクトリーは次の4つのレベルまたは段階に沿って進化します。現在のほとんどの工場はレベル1です。

  1. データの可用性最初のステップは、メーカーが、サプライチェーンを移動する資産や工場の現場にある機械に取り付けられたセンサーから生成された大量のデータを収集することです。レベル1には、レガシー・システムからデータを取り込む作業も含まれます。これは、カスタム統合、スプレッドシートのインポート、またはデータの再入力など、手作業でのプロセスになる場合があります。
  2. データのコンテキスト化レベル2では、さまざまなエリアからのデータが整理および結合され、より全体的な状況を把握できます。たとえば、メーカーのリーダーが、人員配置レベルの違いが成果にどのように影響するかを知るために、人事データと業務データを関連付け、基本的な分析を行うことが必要になる場合があります。この段階では、データはダッシュボードやその他の視覚的な表示に整理され、データの理解が容易になります。
  3. データのアクティブ化このレベルでは、人工知能機械学習を使用した高度な分析方法を適用します。これは、メーカーが人による入力をほとんど使用せずに将来の結果を予測するのに役立ちます。たとえば、AIアルゴリズムは、機械に障害が発生する可能性が高いことを診断し、修復不能な損傷やコストのかかる長期間の生産ダウンタイムを回避するために修正を実施するようオペレーターに警告します。
  4. データの活用スマート・ファクトリーがこの第4レベルに達する頃には、データ・ストリームの継続的な分析に基づく、ロボットやその他の機械の自律的な動作を信頼する必要があります。たとえば、スマート・ファクトリーは、予測した消費者の需要に基づいて生産をスケールできます。また、ビジョン・センサーを使用して溶接不良を特定し、金属片が生産ラインをさらに進む前に、ロボットにやり直すように指示できます。結果はクローズドループ・システムにフィードバックされるため、時間の経過とともに意思決定プロセスが改善されます。このレベルで、メーカーはインダストリー4.0の完全な自律的ビジョンを実現します。
典型的なスマート・ファクトリーの構造
工場の運用の改善は、データの可用性、コンテキスト化、アクティブ化、分析の4つのフェーズにわたって行われます。

スマート・ファクトリーの利点

Grand View Researchは、センサー、ロボット、高度なソフトウェア、その他のテクノロジー資産の販売を含む、世界のスマート・マニュファクチャリング・テクノロジー市場が2022年の2542億4千万米ドルから2030年には7875億4千万米ドルまで成長すると推定しています。各メーカーは、以下の利点が得られることを期待して、このテクノロジーに投資しています。

  • 低コストスマート・ファクトリーでは主に人員、ヒューマンエラー、製品の欠陥、無駄を削減し、予知保全を通じて機械の寿命を延ばすことでコストを削減します。
  • より早くより良い決断を下すセンサーから収集されたデータは、サプライチェーン全体を含む製造プロセスのあらゆる段階で分析され、各段階で幹部、マネージャー、従業員がより多くの情報に基づいた意思決定を迅速に行うのに役立ちます。たとえば、サプライチェーン・プロフェッショナルは、スマート・ファクトリーの推奨内容を確認して、より多くの資材を注文し、同意する場合、出荷の到着日を決定できます。または、利用可能なデータを確認し、今後の推奨内容がメーカーのニーズに一致するように、推奨を行うアルゴリズムを変更することもできます。
  • 効率性の向上一般的に製造効率とは、生産する量(生産性)ではなく、完了する作業の品質と効果を指します。そのため、スマート・ファクトリーのテクノロジーは、主にプロセスの冗長性の最小化、反復的なタスクの自動化、時間と資材の無駄の削減、ダウンタイムの最小化、不足の予測に基づいた在庫の補充により、効率を高めます。
  • 少ない人数でより多くの作業を実施スマート・ファクトリーでは、引き続き従業員が重要な役割を果たしますが、自動プロセスにより、メーカーは少ない従業員でより多くの作業をこなすことができます。米国における約210万件の製造業の職が、人口統計的理由、経済的理由、およびその他のさまざまな理由のため、2030年まで埋まらないと米国製造業者協会が予測していることを踏まえると、スマート・ファクトリーは重要な考慮事項です。
  • 環境への影響の削減スマート・ファクトリーは、メーカーがインテリジェントなコネクテッド・テクノロジーの助けを借りて、材料をより効率的に使用することで、最終的に埋め立てられる廃棄物を減らし、カーボン・フットプリントを削減するのに役立ちます。メーカーは、サステナブルな材料やコンポーネントの使用を優先し、ブロックチェーンと無線周波数識別(RFID)テクノロジーを使用して、それらの商品の原産地と輸送を追跡することもできます。

スマート・ファクトリーのテクノロジー

EYによる2023年の調査では、産業用機械製造業のCEOの97%が、デジタルおよびテクノロジー変革プロジェクトの継続が短期的な優先事項であると回答しました。これらのプロジェクトには、多くの場合、以下のテクノロジーが含まれます。

  • センサーセンサーは、温度、振動、圧力、トルク、近接性、動きなど、さまざまな要素に関するデータを収集するために、メーカーがスマート・ファクトリーの現場にある機械上または機械内に設置するデバイスです。センサーはインダストリアルIoTの中核を担います。
  • インダストリアルIoT(IIoT)製造業のスーパーバイザーとオペレーターは、工場現場にある機械やインターネットに接続されたその他の物から収集されたデータを使用して、それらの資産の物理的な状態、パフォーマンス、出力、およびそれらの資産がサポートする生産プロセスを分析します。その後、必要に応じて、機械の修正やプロセスの調整を実施します。たとえば、IIoTに接続されたセンサーは、機械の異常な振動や温度変化を検出することにより、今後のメンテナンスの課題を従業員に警告できます。メーカーは、予知保全を実施することで、問題が発生する前に介入を行い、コストのかかるダウンタイムや機械の損傷を防ぐことができます。IIoT Worldが実施した2022年の調査では、メーカーの67%がIIoT戦略を導入しているか、準備していることがわかりました。
  • クラウド・コンピューティングクラウド・コンピューティングは、ほとんどのスマート・ファクトリーのテクノロジー基盤であり、データ、アプリケーション、および基礎となるインフラストラクチャを使用できます。クラウド・サービスには、いくつかの主要な利点があります。メーカーのニーズに合わせて簡単にスケールできます。新しいアプリケーション機能だけでなく、パフォーマンスやその他の改善もインターネットを介して自動的に提供されます。コストと時間のかかるアップグレードのためにメーカーのITチームを酷使する必要がありません。クラウド・サービスはどこからでもアクセスでき、通常は堅牢なセキュリティとバックアップの機能を備えています。また、メーカーは、必要なアプリケーションとインフラストラクチャ容量に対して料金を支払うだけで済みます。
  • ビッグデータメーカーは、スマート・ファクトリーで大量のデータ(いわゆるビッグデータ)を収集し分析します。堅牢なERPシステムでは、予知保全、異常検出、品質検査、無駄の削減、プロセスの改善、市場予測などのアプリケーションがサポートされています。たとえば、特定の製品に関する需要スパイクを予測する場合、メーカーは組立ラインの多くをその製品に割り当てたり、通常よりも在庫を増やしたりできます。

スマート・ファクトリーの例

スマート・ファクトリーは、ほとんどのメーカーにとって依然として目標ですが、アーリー・アダプタはさらに先を進んでいます。

韓国の昌原にあるLG Electronicsのスマート・パークは、その高い生産効率、安全性、低い環境負荷により、世界経済フォーラムから「ライトハウス」工場に指定されています。家電を製造する工場内では、冷蔵庫などの機器の部品は、オーバーヘッド・コンベア・システムによって、または施設の5Gネットワークを介して管理される無人搬送車(AGV)によって生産ラインに搬送されます。各ラインには「インテリジェントな倉庫」が設置されており、在庫をリアルタイムでモニターし、必要に応じて追加の部品や供給品を要求します。3Dロジスティクス・オートメーション・システムにより、従来のシステムと比較して必要な倉庫スペースの面積が30%削減され、資材の輸送時間が25%短縮されると同社は述べています。機械とその内部に取り付けられたセンサーが、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命令します。また、ロボットが溶接や重機の持ち上げなどの危険な作業を行うため、従業員にとって工場の安全性が向上します。2022年、LGは、昌原のスマート・パークで実現したこれらのスマート生産テクノロジーを、13か国の合計26の生産施設に導入する予定だと述べています。

農業用機器メーカーのJohn Deereは、製造ラインからのデータを分析して組立を改善するために、50 MHzの帯域幅の権利を購入して、米国中西部の工場用に独自の5Gネットワークを構築しました。同社は、従業員の脇で働くことができるロボットをこれらの工場に導入する計画です。また、生産機械の3Dモデルまたはデジタルツインを作成して、パフォーマンスのモニタリング、技術者のトレーニング、機器の保守の支援を行っています。これらのモデルには、タブレットやスマートフォンでいつでもアクセスできます。

電動ピックアップ・トラックF-150 Lightningを製造するフォードのミシガン州ディアボーン工場では、生産ラインの従業員が、工場の5Gネットワークに接続されたタブレットを使用して、資材の供給と機器の状態に関するデータにアクセスしています。個々の車両は、AGVによって従業員のあるグループから別のグループへと運ばれます。一方、この自動車メーカーの英国電気自動車工場では、センサーを使用して溶接プロセスの写真(EVモーターとバッテリーには数千か所の溶接が必要)を取得し、AIベースの分析を行って、特定の溶接が基準を満たしているかどうかを判断してます。基準を満たしていない場合、溶接をやり直してから、部品を生産の次の段階に移動します。この機能により、使用できない可能性のある部品が常に修正されるため、時間を節約し、無駄を削減できます。

オラクルを活用して製造業務をスマートに変革

各メーカーでは、オラクルのスマート・マニュファクチャリング・ソリューションを使用して、生産性と効率性の最大化、製品品質の向上、生産スケジュールの調整、機械の故障を予測することによるコストのかかるダウンタイムの回避、サプライチェーン全体の商品とプロセスの追跡を実現しています。

スマート・ファクトリーとスマート・マニュファクチャリングに関するよくある質問(FAQ)

スマート・マニュファクチャリングとスマート・ファクトリーの違いは何ですか?
スマート・マニュファクチャリングは、完全に統合されたテクノロジーを使用して、工場内およびサプライチェーン全体で物理的プロセスとデジタル・プロセスの連携と改善を行うという幅広い概念です。スマート・ファクトリーは、その概念を具現化したものです。

スマート・ファクトリーではどのようなテクノロジーが使用されていますか?
スマート・ファクトリーはインダストリアルIoT(IIoT)を活用しており、メーカーは、数え切れないほどのサプライチェーン資産、工場の機械、およびその他の「モノ」によって生成されたデータを収集して分析し、より適切な意思決定を行うことができます。スマート・ファクトリーでは、AI、機械学習、高度なロボット、3Dプリント、デジタルツインなどのテクノロジーも活用しています。

スマート・ファクトリーでは、どのようなデータを追跡する必要がありますか?
スマート・ファクトリーでは、サプライチェーン、工場の機械、生産プロセスなどを移動する資産に関するデータを追跡します。

オラクルがメーカーによるレジリエントなサプライチェーンの構築を支援する方法をご覧ください。