近年、DXの推進はどの企業でも急務となっているのが現状です。様々な業界がAI関連の人材育成や、DXを推し進めるためのリスキリングを行っていいますが、製造業のDX化も例外ではありません。そこで、今回は製造業のDXの進め方と、成功事例をご紹介します。ぜひ、ご参考にしてください。
製造業のDXとは？
デジタルトランスフォーメーション（DX）は、ビジネスプロセス、文化、顧客体験をデジタル技術を活用して変革する取り組みを指します。製造業におけるDXは、生産性の向上、コスト削減、新しいビジネスモデルの創出など、多岐にわたる利点をもたらします。近年、IoTやAI、ロボット技術の進化により、製造業のDXが加速しています。
製造業は、昔からの作業方法を行っている企業が多く、DX化によって作業効率化できる事が多いので、そういった面ではまだまだ伸びしろがあるとも言えますね。
製造業DXの重要性
製造業は、競争が激化する中で生産効率や品質の向上が求められています。DXを取り入れることで、リアルタイムでの生産データの収集や解析が可能となり、迅速な意思決定や生産ラインの最適化が実現します。また、顧客のニーズに迅速に対応するための新しいビジネスモデルの創出も期待されています。
製造業DXでは、デジタル技術を取り入れ、データ分析を活用することで、リードタイムを短縮しながら、企業は精度を高め市場投入までのコストや資源の配分を最適化する事ができます。
そのことにより、人の手間を最小限に抑えつつ効率化を図ることが可能となります。
可能な限り低コストかつスピーディーに量産品を製造しなければならないという課題を常に抱える製造業にとって、DX化導入の検討検討は必須であると言えるでしょう。
製造業は比較的、人員の高齢化などで人手不足が問題になっています。
今後早めのDX化がマストになってきますね。
製造業DXの具体的な取り組み例
DX化を進めるためには、自社の環境に合った活用方法を計画的に行いましょう。
IoTの活用
工場内の機械や設備にセンサーを取り付け、リアルタイムでのデータ収集を行うことで、異常検知や予防保全などの取り組みが進められています。
| 企業名 | 活用内容 |
|---|---|
| 三菱電機 | 自動化に必要なロボット技術やセンサー機器を統括制御し、 生産現場から必要なデータを収集する技術 |
| ヤマハ発動機 | 「デジタルマーケティング」「コネクテッド」 「スマートファクトリー」「データ分析」の 4つのテーマで年間数十個のPoCによる検証を実施、 センサーによる生産データ収集と分析、ナレッジのデータ化等を行った。 |
AI技術の導入
生産データの解析をAIによって行い、生産効率の向上や品質管理の強化を図る取り組みが増えています。
| 企業名 | 活用内容 |
|---|---|
| アウディ | AIでプレス工場の品質管理を自動化 数百万枚のひび割れ画像を学習データとしてAIに学習させることで、 条件に左右されず高精度で迅速な検査を実現する事が出来ました。 |
| サントリー | AIが最適な生産計画を立案 AIを活用した生産計画立案システムを活用した事で、在庫の状況を 自動抽出しAIがタイムリーに生産計画を見直すようにしました。 これによって生産計画の見直し作業を、約40時間から約1時間に 短縮することに成功しました。 |
| JFE スチール | AIで製鉄所作業員の安全を確保 製鉄所内では立入禁止エリアが変化するため、人物検知の自動化が 難しいとされていましたが、大量の人物画像を学習した ディープラーニングにより、製鉄所内でも高精度の自動人物検知を 可能にしました。 |
| 東芝 | 抜き取りデータから不具合要因の特定 工場などで生成されるような、大量の欠損値を含むデータから、 不具合を特定できる高精度な回帰モデルを構築することが可能になり、 推定誤差を41%ほど削減できるようになったと言われています。 |
| トヨタ自動車 | 磁気探傷検査を自動化 シーイーシーのAIソフトウェアWiseImagingを導入したことで、 一般的なマシンビジョンの欠点である高い見逃し率と過検出率を 大幅に改善出来ました。これによって、検査工程の人員を半減できるなど、 生産性向上の効果がありました。 |
| ブリヂストン | 人間のタイヤ成型技術をAIで再現 2016年にAIを活用したタイヤ成型システム「EXAMATION」を 導入した事により、人の技能とノウハウをAIが吸収し、精度の高い タイヤ製造が可能となりました。 タイヤの品質が向上し、成形工程の生産性が約2倍になるなど、 精度と生産性の向上に成功しました。 |
| ダイセル/日立製作所 | 画像解析による異常検知システムの実用化 株式会社ダイセルは、日立製作所と共同で、画像解析を活用した 異音検知システムを開発しました。これにより標準作業からの 逸脱や異常を検知し監督者に通知できるようになり、作業効率の 向上にもつながり、人員配置の最適化が可能になりました。 |
ロボット技術の活用
人手不足や高齢化が進む中、ロボットを活用した自動化や省人化の取り組みが進められています。
大手製造企業でも労働力不足が深刻化してきていて、今まではロボットと人で行ってきた作業も、ロボットが担う範囲が広がってきています。
製造業DXの課題と対策
製造業DXを進める中での主な課題として、既存のシステムや設備との互換性、セキュリティリスク、人材不足などが挙げられます。これらの課題を克服するためには、専門家との連携や最新技術の導入、人材育成などの取り組みが必要です。
DXにおいて必要な事は、最新のテクノロジーを使いこなす知識です。
そのためには、リスキリングなどによる人材育成が重要となるでしょう。
製造業DXの未来とは？
製造業のDXは、今後も進化を続けると予想されます。特に、5Gやエッジコンピューティングの普及により、より高速でリアルタイムなデータ処理が可能となり、製造業の生産性や品質向上に大きく貢献するでしょう。また、サステナビリティや環境への配慮といった観点からのDXの取り組みも増えてくると考えられます。
製造業のDX推進の重要性は今後も増大していきます。
さらなる技術の進化が進み、情報のスピードも上がっていく事でしょう。
最新のテクノロジーを取り入れつつ、進化するDXの技術に備え、必要な人材教育も必要不可欠となります。
DX化の推進に伴い、人材育成のためのリスキリングを行う体制づくりも重要になると、言えるでしょう。
製造業界におけるDXは、人・機械・技術が密接につながっており、多くのデータも得られるため、デジタル技術によって大きく変革できる可能性を秘めた業界です。
企業がアナログな作業に依存しているケースが多く、生産性や業務効率を抜本的に改善するため、DXを推進する事によって企業の成長を図ることへの期待が大きい業界といえます。