製造業におけるDXとは?
DXに取り組む背景と実際の取り組み事例をご紹介

 2024.10.31  AJS株式会社

 

製造業におけるDXとは?DXに取り組む背景と実際の取り組み事例をご紹介

はじめに

製造業の世界は、デジタル変革(DX)によって劇的な変化を遂げています。
本稿では、製造業におけるDXとは何か、その背景、世界及び日本の事例、そして今後の発展について解説いたします。

製造業におけるDXとは?

製造業におけるDXとは、デジタル技術を駆使して製造プロセス、製品、サービスを革新し、
効率化、品質向上、顧客満足度の向上を図ることです。

これには、IoT、AI、ビッグデータ分析などが活用されます。
特に注目される技術と手法として下記の5つが挙げられます。

デジタルツインとバーチャルリアリティ:
製品やプロセスをデジタル上で完全に再現する技術。このデジタルモデルを使用して、
製品の設計、テスト、最適化を行い、実際の生産に先立って問題点を発見し解決します。
また、VR(バーチャルリアリティ)技術を使い、デザイナーやエンジニアがバーチャル空間で製品を直感的に評価し改善できます。

製造業におけるDXとは? 01

IoTとセンサー技術:
製造ラインの各機器にセンサーを取り付け、運転状態や環境データをリアルタイムで収集。
これらのデータを分析することで、機器の劣化予測、品質管理、生産計画の最適化などが
可能になります。
また、センサーデータをクラウドに集約し、工場間でのデータ共有も実現します。

製造業におけるDXとは? 02

ビッグデータとアナリティクス:
製造プロセスから生じる膨大な量のデータを収集し、高度な分析ツールを使用して分析。
これにより、生産効率の向上、不良品の削減、予測メンテナンス、原材料の最適利用などが
可能になります。また、顧客のフィードバックや市場動向も分析し、製品の改善や新製品開発に活かせます。

製造業におけるDXとは? 03

AIと機械学習:
複雑なデータセットからパターンを学習し、品質管理や生産プロセスの最適化、供給チェーン管理、顧客ニーズの予測に利用されます。特に機械学習は、品質のばらつきを自動で検出し、生産ラインの自動調整に役立てられます。

製造業におけるDXとは? 04

ロボットとオートメーション: 生産ラインの自動化により、作業効率の向上と品質の均一化を
実現。人間の作業者を危険や高負荷な作業から解放し、安全な職場環境を提供します。
また、AIと組み合わせることで、ロボットが自己学習し、より複雑な作業に対応できるようになります。

製造業におけるDXとは? 05

製造業DXの背景

製造業はグローバル市場での競争に直面しており、生産効率の向上、コスト削減、製品の迅速な市場導入が求められています。

そして個々の顧客ニーズに応えるためのカスタマイズされた製品の需要が増加しており、
これに柔軟に対応する生産体制が必要とされています。そのような製造業のニーズに応える
ように、IoT、AI、ロボティクスなどの技術が急速に進化し、これらを活用することで、
製造業の生産性と品質が大幅に向上する可能性が出てきました。

また環境保護とリソースの持続可能な利用に対する社会的な関心が高まり、
エコフレンドリーな生産方法への移行も求められています。

製造業のDX事例

製造業のDX事例

世界の大手企業だけでなく、日本の企業もデジタル技術を活用して製造業の効率化、
品質向上、持続可能性の追求などを行っています。

これらの取り組みは、グローバルな競争環境での生き残りをかけた重要な戦略と言えます。
下記にあるのは主な企業の取り組み事例ですが、規模の大小を問わず、製造業においては同様の取り組みをする必要があるとされています。

■シーメンス(Siemens)
・プロジェクト:ガスタービンの開発
・デジタル技術::デジタルツイン
・具体的内容:シーメンスはガスタービンの設計とテストプロセスにデジタルツイン技術を
導入しました。これにより、物理的なプロトタイプを作成する前に、バーチャル環境で製品の設計と性能を評価できるようになりました。
この結果、製品開発の時間とコストを大幅に削減し、市場への導入スピードを速めることが
できました。

■ゼネラルエレクトリック(General Electric)
・プロジェクト:重工業機器のパフォーマンス管理
・デジタル技術: IoT、ビッグデータ
・具体的内容:GEは「Predix」というプラットフォームを開発し、風力タービンや航空機
エンジンなどの重工業機器からリアルタイムでデータを収集し分析しています。これにより、機器の劣化を早期に検知し、予測メンテナンスを行うことができ、機器の運用効率と信頼性の向上に貢献しています。

■ファナック(FANUC)
・プロジェクト:工場の稼働最適化
・デジタル技術:IoT、ビッグデータ、クラウド
・具体的内容:ファナックは自社工場に「FIELD system」というプラットフォームを
導入しました。これにより、製造機器からの稼働データや環境データを収集し、クラウド上でリアルタイムに分析することが可能になりました。これにより、生産効率の向上、エネルギー消費の削減、品質の安定化などを実現しています。

トヨタ自動車(Toyota Motor Corporation)
・プロジェクト: コネクテッドファクトリーの構築
・デジタル技術:IoT、ビッグデータ、AI
・具体的内容:トヨタは「コネクテッドファクトリー」という概念を採用し、製造現場で
発生するあらゆるデータをリアルタイムで収集し分析するシステムを構築しました。
これにより、生産ラインの即時改善、柔軟な生産体制の構築、省エネルギーへの寄与を
実現し、持続可能な製造業のモデルを築いています。

今後の発展と展望

製造業のDXは企業が存続する限り、
技術の進歩と共に進化を遂げ続けるものになると言えます。

ビッグデータとアナリティクス技術の進化により、生産、在庫、物流などの各領域での意思
決定がデータに基づくものになり、これまでよりも精度の高い予測、効率的なリソース配分、リスク管理が可能になります。

さらに IoT、AI、ロボット工学などの技術が組み合わさることで、自律的に運営される
スマートファクトリーが実現します。これにより、生産の自動化、効率化、柔軟性の向上が
図られます。

サプライチェーン全体をデジタル化し、
リアルタイムの情報共有、透明性の向上を図ることで、需要の変動への迅速な対応、
リスクの低減、コストの削減が可能になります。
単に製品を売るだけでなく、製品と連携したサービスの提供、データを活用した新しい
ビジネスモデルの開発が進むことで、顧客体験の向上と新たな収益源の創出が期待されます。

そして 環境に配慮した生産プロセス、リサイクル素材の活用、エネルギー効率の向上など、
持続可能な製造方法への移行が進みます。これは、企業の社会的責任を果たすとともに、
環境リスクの軽減にも寄与することになるでしょう。

最後に

最後に

製造業のDXは、技術革新だけでなく、ビジネスモデル、組織文化、人材育成など、
企業運営のあらゆる側面に影響を及ぼします。これからの時代、製造業が持続的に成功を
収めるためには、DXを戦略的に取り組み、絶えず進化し続ける必要があります。

そして、その成功は単に企業の利益向上に留まらず、
社会全体の持続可能性や生活の質の向上にも貢献することでしょう。


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