スマートファクトリーとは？DXとの違いや導入ステップ、企業事例も紹介

最終更新日:2024/03/12

労働力不足や熟練者の技術継承が深刻な課題となっている製造業では、課題解決のためにスマートファクトリーの導入を推進する企業が増えてきています。経済産業省も「スマートファクトリーロードマップ」を策定するなどスマートファクトリーの導入を推し進めようとしており、今後製造業ではさらに導入の動きが加速していくと予測されます。

そこで今回は、スマートファクトリーの基礎知識やメリット、企業のAI取り組み事例を紹介します。

AIの活用事例について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能の利用例を解説！機械学習を活用した身の回りの実用例

スマートファクトリーとは？

スマートファクトリーとは、「IT技術を活用して生産性向上や省力化、品質向上をはかるための総合的な仕組みを備えた工場」のことです。

製造業においては、人の手によるアナログな作業が多く、非効率な業務による長時間労働の常態化や従業員の負担増加、人手不足などが課題になっている現場が数多くあります。このような現場の課題を解決するためにIT技術を活用し、人間と機械が相乗的に関わりあって効率化をはかるのがスマートファクトリーの考え方です。

スマートファクトリーの一例としては、ロボットを取り入れて作業の自動化をはかったり、システムを導入して工場の稼働状況をリアルタイムに可視化したり、AIを活用したセンサーによって温度や人の声を認識したりするなどが挙げられます。

スマートファクトリーと関係が深い「インダストリー4.0」について

スマートファクトリーには「インダストリー4.0」という考え方が深く関わっています。インダストリー4.0とは「第四次産業革命」のことであり、ドイツで生まれた製造業の国家戦略プロジェクトを指しています。

製造業においてIT技術を取り入れ、業界全体を改革することを目標に掲げており、中でもIoTやAIの活用が重視されているのが特徴です。

インダストリー4.0は「相互運用性」「情報の透明性」「テクニカルアシスト」「分散的意思決定」の4つの設計原則に基づいて運用されています。ITと人間を相互につなげて通信する、データの透明性を維持して解釈を可能にする、人間が行うには危険の伴う課題を技術でサポートする、観測データを電子的に分析して、自動的に意思決定する、という4つの原則です。

インダストリー4.0に基づいて築き上げた「スマートファクトリー」では、IT技術と人間の力を最適に活用するためのオペレーションが自動的に実行され、人間の判断がなくても機械による自動的な運用判断が可能になります。

製造業DXとの違い

スマートファクトリーと聞いて、「製造業DXと同じでは？」と思われる方もいらっしゃるかもしれません。しかし、製造業DXは「製造業におけるビジネスモデルの変革」を目的としたものであり、製造部分以外の「受注」「販売」「アフターフォロー」といった企業活動全体の改善を図っていきます。

スマートファクトリーは、製造業の中核を担う製造部分にフォーカスしたDXと言えるため、厳密には異なることがお分かりいただけるのではないでしょうか。機械と基幹システム、そして製造管理システムなどをネットワークで繋げて、データを可視化したり生産性を高めたりしていく「エンジニアリングチェーン」の最適化こそ、スマートファクトリーの主な目的なのです。

FA（ファクトリーオートメーション）との違い

スマートファクトリーと混同されやすい言葉としては、FA（ファクトリーオートメーション）というものも存在します。FAとは、工場における「製造」「運搬」「管理」といった過程の自動化を図ることです。そのため、スマートファクトリーとの違いとしては、「工場内の各工程の最適化にフォーカスしていること」が挙げられるでしょう。

そのため、スマートファクトリーは、FAやDXを行うことによる結果であり、スマートファクトリーを実現するための手段としてFAやDXが存在しているということになるわけです。

スマートファクトリーが求められる理由

スマートファクトリーが求められている背景には、少子高齢化による慢性的な人材不足や新たな付加価値の提供、熟練者の技術継承などさまざまな理由が挙げられます。

スマートファクトリーを推進し現場の改革を推し進めることで、製造業の現場に起こっている課題を一つひとつ解消し、後世に技術を確実に継承しながらも従業員にとって働きやすい現場を作り上げていく必要があるのです。ここでは、それぞれの理由について詳しく解説します。

慢性的な人材不足

日本全体で少子高齢化による労働力不足が深刻化しており、この状況は製造業にとっても例外ではありません。出生率は年々低下する一方であり、2050年までに日本の人口は1億人を割り込むと予測されています。

従来の製造業においては、熟練者の技術を人から人へ継承していくことで企業としての技術力を維持・向上させてきました。しかし、労働力不足の深刻化によって熟練者の技術を継承できる人材が不足し、企業の技術力を維持するのが難しい状況に陥っている現場も決して少なくありません。

経済産業省が発表した「2022年版ものづくり白書」によれば、能力開発や人材育成に問題を感じる製造業の事業者は近年一貫して7割越えとなっており、現在は退職者の再雇用で不足を補っているものの、長期的な見通しは厳しい状況だと言います。

そのため、長期的な人材不足に対応していくためには、少数の労働力でも現場を回せるような仕組みづくりが必要不可欠であり、スマートファクトリーの実現が求められているといえます。また、高齢化が進むことによって高齢者が現場で働く機会も増えることが予測されるため、重労働による従業員の負担をいかに軽減して働きやすい現場を整えるかも労働力確保のためには重要な課題のひとつだと考えられます。

（出典：経済産業省「2022年版ものづくり白書（p.79）」）

新たな付加価値の提供

IT技術の発展に伴って、製造業においても新たな付加価値の提供が求められるようになってきています。スマートファクトリーを実現して製品の品質向上やコスト削減、生産性の向上をはかり、消費者に対してより高い価値を提供することで、競合他社との競争力を維持したり、国際社会の技術革新に置いて行かれないための経営を実現したりすることが可能になります。

そのためには、スマートファクトリーをどのように実現していくのかを描いたロードマップを作成し、計画的に推進を進めることが大切です。ロードマップの作成については後述します。

脱炭素への気運の高まり

また、昨今は脱炭素への取組状況にも大きな変化が生まれ始めています。現在、日本の製造業においては、大企業の9割が脱炭素への取組に着手しており、中小企業に関しても約5割が脱炭素への取組に着手している状況です。

当然、そこには脱炭素の取組によって得られるメリットがあり、実際に約69.2％の企業が「エネルギーコストの削減」「投資家・金融機関からの評価向上」「新技術の開発」といったメリットを得ている（得る見込みがある）と回答しています。
こういった脱炭素への気運の高まりを踏まえても、今後はより一層、省人化・自動化によって省エネや生産性向上を実現していくことのメリットが大きくなると考えられます。

（出典：経済産業省「2023年版ものづくり白書 P.2・4・5」）

スマートファクトリーのメリット

スマートファクトリーの実現には、工場全体の製造ラインを可視化してリアルタイム性の高い運用が可能になったり、予知保全・安全管理の向上がはかれたり、ロジスティクスの最適化や熟練者の技術継承を実現したりといった多くのメリットが期待できます。

製造業が抱える多くの課題をスマートファクトリーによって解消し、生産性の高い現場の構築を目指すことが求められています。ここでは、4つのスマートファクトリーのメリットについて詳しく解説します。

製造ラインの可視化

製造業の現場で生産性を向上させるためには、自社の現場でどのようなラインが稼働しており、どのように運用すれば最適に稼働させられるのかを知る必要があります。そのため、スマートファクトリーを実現して製造ラインを可視化し、現場全体の稼働状況を見極めながら運用できる体制を確立することが大切です。

製造ラインを可視化し、工程単位やライン単位、現場全体など、複数の単位における製造状況を確認できるようになれば、単位ごとの生産性を改善していくことも可能になります。近年では生産数などの数値的なデータだけでなく、AIカメラやセンサーを利用して人間の動きを読み取ってデータ化する技術も進歩してきており、より多くのデータを現場の運用に活用できるように技術革新が進んでいます。

予知保全・安全管理の向上

スマートファクトリーの実現は、予知保全や安全管理の向上にも貢献します。製造現場にIoTを導入し、現在の生産ライン全体の状況をデータ化して仮想空間で今後の動きをシミュレーションすることで、将来的に起こる変化を予測しやすくなります。

仮想空間上で現場担当者の配置を変化させながら試してみることで、最も生産性が高まる配置がどこなのか、製造の効率を妨げる障害はないかどうかなどを把握し、生産性の低下を未然に防止する効果が期待できるでしょう。

また、危険につながる運用がなされていないかを仮想空間で事前にシミュレーションしておくことで、従業員の安全性を損なうトラブルを回避することにもつながります。

ロジスティクスの最適化

現場の生産性を改善するためのアプローチにはさまざまな方法がありますが、中でもロジスティクスの改善は高い効果が期待できます。例えば倉庫のピッキングエリアから梱包エリアまでの導線が非効率で出荷作業に時間がかかっているなら、倉庫管理システムなどを導入して導線を改善することで出荷作業の時間を短縮可能です。

また、人の手による作業が多いために従業員の負担が大きく、効率が低下しやすいといった課題を抱えている現場もあるでしょう。このようなケースでは、ロボットが自動的に出荷する荷物を運んできてくれるAGVなどの導入で従業員の負担軽減をはかれる可能性があります。現場にロボットを上手く導入し、ロジスティクスを最適化することで生産性の向上をはかれます。

熟練者の技術継承

先に軽く触れたように、少子高齢化による労働力不足によって熟練者の技術継承問題が多くの現場で深刻な課題となっています。熟練者の技術は企業を支える重要な資産であり、継承できなければ企業の競争力が低下することにもなりかねません。

そこでIT技術を活用し、ロボットに熟練者の技術を継承させる試みがスマートファクトリーの推進とともに広まってきています。産業用の機械が発する音をAIが自動的に認識し、音が変化した地点で作業を次の手順に移行するなど、熟練者の技術を機械的に再現するなどの活用法が現場で取り入れられています。

ロボットに技術を継承することによって長期的に技術を保全し、後継者の育成マニュアルとして活用する効果も期待できます。

スマートファクトリーの導入ステップ！経済産業省のロードマップを参考に

スマートファクトリーを導入する際は、経済産業省が公表している「スマートファクトリーロードマップ」が参考になります。スマートファクトリーの導入ステップは「スマート化の構想策定」「トライアル・システム導入」「運用」の順に行われるのが一般的です。

計画的に推進し、スマートファクトリーの導入を成功させましょう。ここでは、それぞれのステップに沿ってスマートファクトリーのロードマップについて詳しく解説します。

（出典：中部経済産業局「スマートファクトリーロードマップ」）

STEP1：スマート化の構想策定

スマートファクトリーを実際に導入する前に、スマート化の構想を策定する必要があります。自社のスマートファクトリー策定の目的や目標を明確にし、「スマートファクトリー実現によって何を達成したいのか」を見極めながらスマート化の内容を具体的に定めることが大切です。

また、スマートファクトリーの推進には、経営者が強い意志を持ってトップ主導で推進することが求められます。導入に関わる部門の責任範囲や役割を明確にし、組織内でスマートファクトリーを導入することへの理解を得ることも重要なポイントのひとつです。

STEP2：トライアル・システム導入

スマート化の構想策定ができたら、トライアル・システム導入に移ります。最初から工場全体のシステムを導入するのではなく、スモールスタートを意識しながらトライアル運用を経て段階的に導入していくことが大切です。

本格的な運用を開始する前にトライアル運用による十分な検証を行い、改善を繰り返しながら自社にとって最適な運用体制を模索することが求められます。また、スマートファクトリーの導入にあたって収集が必要なデータはできるだけ自動的に集められるように気を配り、導入に参画する従業員の負担をできるだけ軽減できるように注意しましょう。

STEP3：運用

トライアル・システム導入によって十分な検証が行われ、自社にとって最適な運用の形が見えてきたら、本番運用を開始します。導入後は導入したまま放置するのではなく、導入効果を定期的に計測しながら現場に共有し、スマートファクトリーの効果を可視化して従業員のモチベーション向上をはかりましょう。

また、導入したIoTツールを積極的に活用するように従業員の意識改革を行い、スマートファクトリー運用に長けた人材の育成を並行して行うことも大切です。従来のものづくりだけでなく、IoTの知識やスキルも十分に有した人材を育成しましょう。

スマートファクトリーの取り組み事例

近年では、さまざまな現場でスマートファクトリーが実際に導入され高い成果を挙げています。ここでは、四国化工機、カルビー、伸和ホールディングスの3社について、スマートファクトリーの取り組み事例を紹介します。

【四国化工機】画像認識AIで検品作業の自動化を実現

四国化工機株式会社では、製造ラインで割れや欠けのある豆腐をAIが自動的に判別して検品する「AIラインピッキングシステム」を開発・提供しています。同システムは豆腐業界において初となるAIを活用したピッキングシステムで、AIと無人搬送のフォークリフトやロボット装置を組み合わせた工場を新設してスマートファクトリー化を推進しています。

豆腐業界では後継者不足や製造にかかわる原材料の高騰で、従来のような個人商店による製造から企業による製造に集約されてきているのが現状です。また、法律改正によって常温流通が認められるようになったことも手伝い、これらの課題に対応しスマートファクトリーを推進する技術を持つ四国化工機の需要が増加しています。

【カルビー】商品パッケージの校正作業をAIツールで自動化

カルビー株式会社は、株式会社Tooが提供するデジタル校正システム構築サービス「TooAI SUITE」を活用し、商品パッケージの校正作業の一部をAIツールで自動化するための「CAPS」というシステムを独自に開発しました。

従来のカルビーでは、パッケージに記載されている原材料やアレルゲンなどの情報の正誤を校正する業務が目視によって行われていました。しかし、目視によるチェックは膨大な時間と手間を要します。このことから、業務効率化と正確性の向上をはかり、担当者が本来のクリエイティブな業務にリソースを割り当てられる体制を構築するためにCAPSが導入されることになりました。

CAPSが導入されてからチェック・販売されたパッケージは500点以上にものぼり、導入によって作業時間を3割削減することに成功しています。

【伸和ホールディングス】AIカットロボットが職人の手切り技術を再現

北海道を中心に「炭火居酒屋炎」「焼肉牛乃家」「お持ち帰り専門店炎」「カレーハウスレッゴーカレー」などの飲食店を展開する株式会社伸和ホールディングスでは、岩見沢工場に同社の主力商品である塩ザンギの製造を効率化し増産するための「AIカットロボット」を導入しました。

マレル社製の「塩ザンギ　カットロボット」は、AIカメラによって原材料となる鶏肉を3Dで認識し、対象物の比重を計測してカットすることで、「職人の技術」をロボットによって再現しています。AIロボットの導入によって「鶏肉の解凍→カット→味付け→包装→品質検査（Ｘ線異物感知器）→出荷」の工程を自動化し、道内最大級の月間300トンへの増産を実現しています。

【日産自動車】AI予測モデルを用いたシミュレーションの効率化

日産自動車では、NECと産業技術総合研究所（産総研）と共同で、生産ラインの構築や計画変更をより高速化するためのAI技術の実証実験を実施しました。その結果、生産ラインの構築や計画変更を10倍以上速めることに成功しただけでなく、予測誤差を1/6以下に抑える効果なども確認したそうです。

この実験では「AIシミュレーション融合技術」と呼ばれる、AIにシミュレーションを組み込んでさまざまな可能性やパターンを見つけ出していく技術が用いられました。このAIシミュレーション融合技術を用いた意思決定支援は、ビッグデータの分析によって導き出されるものとは異なります。

シミュレーションデータを自動生成して実データの補完を行うため、少ない学習データからでも最適な意思決定を行うことができるのです。なお、以下の記事でも自動車業界におけるAI活用事例をご紹介していますので、ぜひこちらも併せてご覧ください。

自動車業界におけるAIの活用事例

まとめ

スマートファクトリーの導入によって、現場の慢性的な人手不足の解消やIT技術の発展による新たな付加価値の提供、熟練者の技術継承の問題などにアプローチできます。製造ラインの可視化や予知保全、ロジスティクスの最適化などにも高い効果が期待できるため、多くの課題に悩む製造業は、今後、積極的に導入を進めていくことが求められます。

特に近年は、脱炭素への気運の高まりも見られるため、スマートファクトリーの導入によって得られるメリットはさらに大きなものになっていくでしょう。

なお、スマートファクトリーの導入時には、経済産業省が公開しているスマートファクトリーロードマップなども参照して計画的に進めることをおすすめします。

AIsmileyではスマートファクトリーを支える外観検査AIソリューションについての情報を紹介しています。各製品の詳細や導入事例をご覧になりたい方は下記のページもご参照ください。

外観検査のサービス比較と企業一覧

AIについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能とは？定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説