工場のDX事情！DX化が進まない理由や成功事例、進め方のポイントを解説

最終更新日:2024/01/18

工場のDX事情

生産性の低下やコストの増加に直面して悩んでいる経営者の方も少なくないのではないでしょうか。そんな方におすすめするのが、工場のDX化です。

現代の製造業界は、絶えず変化する市場の要求と厳しい競争に直面しており、特に生産性の低下とコストの増加は、多くの工場経営者が直面する共通の悩みです。しかし、工場をDX化させることでその悩みを解決できる可能性があります。

この記事では、以下の内容にそって工場のDX事情について解説します。

工場DXの進め方と成功させるポイント
工場DXの成功事例4選
工場DXに役立つ3つのツールなど

工場DXとは？

まず、DXとは、デジタル技術を活用して以下の内容を変革し、新たなデジタル時代でも勝ち残れるように自社の競争力を高めることを指します。

業務
組織
プロセス
企業文化・風土など

工場DXは、製造業におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の一環です。特にデータ管理の分野でDX化が進められています。AIやIoTなどのデジタル技術を活用しており、製造プロセスの効率化、自動化を図る取り組みを指します。

工場DXにより、以下の内容が可能になります。

生産効率の向上
品質の安定化
コスト削減

また、データの「見える化」によって、生産管理や品質管理が容易になり、迅速な意思決定が実現されます。工場DXは、製造業が直面する経済的、技術的な課題に対応し、持続可能な成長を支援する重要な手段です。

スマートファクトリーとの違い

スマートファクトリーと工場DXは、製造業の未来を形作る重要な概念ですが、明確な違いがあります。

スマートファクトリーは、エンジニアリングやサプライチェーンが最適化された状態の工場を指します。また、工場の機器が基幹システムや他のデバイスとネットワークでつながり、データが可視化されている状態です。

一方で、工場DXは、デジタル技術を活用して、全体的なデジタル変革を推進することを意味します。DX化の進んだ工場はスマートファクトリーの「レベル3」に相当しており、デジタル技術を駆使した高度な工場の状態を示しています。この違いを理解することで、工場のDX化における具体的な目標と方向性を明確にすることができます。

スマートファクトリーについて詳しく知りたい方は、以下の内容をご覧ください。
経済産業省｜スマートファクトリーロードマップ

工場DXの必要性

デジタル技術の急速な発展は、経済の成長速度を加速させています。この変化に適応し、成長を維持するためには、製造業におけるDX化が不可欠です。特に日本の工場では、競争が激化する中で技術革新が求められており、既存の生産方法だけでは新たな技術革新を生み出すことが難しい状況にあります。

工場DXにより、生産プロセスの効率化、コスト削減、品質向上を図ることで、これらの課題に対応し競争力を高めることができます。

工場でDX化が進まない3つの理由

多くの工場でDX化が進まないのには、理由があります。それは、共通の障壁が存在するからです。これらの障壁を理解し、どのように対処すればよいのかを知ることが、DX化への第一歩となります。

ここでは、以下の内容に沿って、工場でDX化が進まない3つの理由について解説します。

IT人材が不足している

製造業におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）は、業務効率化や競争力強化の鍵です。しかし、DXを推進する上での大きな障壁となっているのがIT人材の不足です。

経済産業省の報告によると、製造業の就業者数は2002年～2022年の間で約158万人減少しており、若年層の減少が顕著に見られます。また、製造業界の中小企業では、ITリテラシーの高い人材が不足しているという問題もあります。

引用：経済産業省｜2023年版ものづくり白書

設備投資への意欲が低い

設備投資への意欲の低さがDXの進展を妨げている要因の1つです。

2020年と比較して、DX関連の設備投資は約2倍に増加しているものの、多くの企業では投資額が依然として低い水準に留まっています。

この背景には、IT人材不足も大きく影響しており、特に中小企業ではデジタル化に必要な人材や技術の確保が課題となっています。DXを成功させるためには、適切な設備投資とともに、人材育成やデジタル基盤の整備が重要です。

引用：経済産業省｜2023年版ものづくり白書

デジタルの導入が目的となっている

デジタル技術の導入が目的化してしまい、実際の業務改善や効率化に繋がっていないケースもあります。

デジタルの導入が目的となっている企業では、DX化が部分的に留まり、ツールの機能を十分に活用できず、期待される効果を得られないことが多いです。

DXは、単なるIT導入ではなく、技術革新を目指すものです。DXを導入して目指すビジョンを明確にしてから導入することが大切になります。

工場DXの進め方と成功させるポイント

まず、工場DXを成功させるためには、生産性向上やコスト削減など具体的な目標を持つことが重要です。しかし、それだけでは、工場でDXを成功させるのは難しいです。

工場DXを成功させるには以下のステップを踏む必要があります。

ここでは、上記のステップについて詳しく解説します。

現状を把握する

工場DXの第一歩は、社内の現状を深く理解することから始まります。特に、工場内で直面している課題は何かを明確にすることが重要です。

例えば、以下のような課題が挙げられることがあります。

生産ラインの効率性
品質管理の問題
コスト削減の必要性

これらの課題を洗い出し、それぞれに優先順位をつけることで、DXの取り組みがより効果的になります。現状を正確に把握し、具体的な課題を明確化することで、DXを通じた改善策の策定が可能になります。

業務関連のデータを収集・見える化する

工場DXの成功の鍵は、生産工程などのデータ収集とその見える化にあります。特に、言語化が難しい潜在的な課題を抽出するためには、データの収集が不可欠です。

工場内で改善したいポイントのデータを収集し、それを分析することで、これまで見えていなかった課題を明確にすることができます。このプロセスは、課題の可視化を通じて、効率的な改善策の策定に繋がります。データに基づく客観的な分析をすることで、工場DXを成功に導いてくれる可能性があります。

社内体制を整える

製造業におけるDX推進には、社内体制の整備が不可欠です。社内体制を整える場合、自社内での育成に時間をかけるよりも、DXに精通した外部の専門家を採用する方がより短期間で効果を感じることができます。

また、DX推進を専門とする部門を設置することも有効な戦略です。このような部門は、デジタル技術の導入から運用、社内での普及までを一手に担い、DX化の加速を図ります。こうした取り組みにより、企業はデジタル変革を効率的に進め、競争力を高めることができます。

課題解決に役立つデジタルツールを導入する

工場DXは、解決したい具体的な課題に最適なデジタルツールを選定し、効果的に導入することが大切です。この過程では、まず工場内の現行業務を詳細に分析し、どの業務プロセスがデジタル化によって改善可能かを特定する必要があります。

次に、その課題に対応する適切なツールを選び、導入計画を策定します。ここで重要なのは、単に最新のデジタルツールを導入するのではなく、実際の業務に合致し、効果を発揮できるツールを選ぶことが大切です。

データを活用し業務を変化させる

工場でDXを促進させる場合、データを活用した業務の変革が重要です。可視化された課題に対し、適切なデジタルツールを選定し、導入後の業務変化をデータに基づいて評価・検証します。

このプロセスは、業務効率の向上やコスト削減に直結し、さらなる改善のためのヒントになります。デジタルツールによる業務変化を定期的に評価し、必要に応じて改善を図ることで、持続可能な成長を実現できます。

工場DXの成功事例4選

工場DXの進め方についてお伝えしましたが、それだけでDX化の成功イメージを作ることは難しいはずです。

しかし、実際にDX化に成功した事例を見ることで、DX化が成功している未来を具体的にイメージできるのではないでしょうか。

そこで、ここでは以下の内容に沿って、工場DXの成功事例を紹介します。

工場のIoT化
AIによる生産工程の改善
生産ラインをAIで自動化
デジタルによる現場の課題解決

工場のIoT化

工場のDX推進において、IoT化は情報共有の基盤を強化する重要な手段です。IoT技術を活用することで、工場内外の様々なデータをリアルタイムで収集し、一元管理することが可能になります。

これにより、従来は個別に保有されていたデータが集約され、異なる部署間での情報共有がスムーズに行われるようになります。ある自動車メーカーの場合、工場をIoT化させることにより、以下の項目がリアルタイムで共有され、迅速な意思決定や問題解決が可能になりました。

ある自動車メーカーの場合、工場をIoT化させることにより、以下の項目がリアルタイムで共有され、迅速な意思決定や問題解決が可能になりました。

生産ラインの状況
品質管理データ
在庫状況など

また、IoTにより一元管理されたデータは、より精度の高い分析や予測に役立てられ、生産プロセスの最適化やコスト削減に直結します。このように、IoT化は工場のDXを推進し、組織全体の生産性と効率性を高めるために役立ちます。

AIによる生産工程の改善

ある大手製造企業では、AIとデータサイエンスを駆使して生産工程を劇的に改善しました。実際にデータ収集と分析により、製造プロセスが最適化され、品質の安定化とコスト削減が可能になったのです。

また、AIは作業者の行動を定量化するために骨格検出アルゴリズムを用いています。これにより、作業者の移動距離や間接作業時間を自動的に把握し、生産工程の効率化を図ることが可能です。このようなAIの活用は、生産性の向上だけでなく、業務の質を高める効果も期待できます。

AIの導入をすることで、データ分析だけでなく、生産や間接業務などの現場課題を起点としたデータを活用することもできるようになります。

生産ラインをAIで自動化

AI技術を活用した生産ラインの自動化は、製造業における生産性と品質を大幅に向上させます。この技術により、製造工程は最適化され、従来の手作業や半自動化では不可能だった精度と効率が達成されます。特に品質管理においては、AIの精密な検査により製品の品質が一貫して高いレベルで維持されます。

また、AIによる自動化で安定した生産と供給も可能になります。市場の需要変動に迅速に対応し、供給過剰や不足を防ぐことが可能になり、人的ミスの削減や作業者の安全性向上にも繋がります。結果として、製造業の生産効率全体が向上し、安定生産と安定供給が実現されるのです。

AIによる生産ラインの全自動化は、製造業の未来を形作る重要な技術と言えます。

デジタルによる現場の課題解決

ある大手企業では、デジタル技術を駆使して工場の現場課題に取り組んでいます。具体的には、データ分析やAIの導入により、生産プロセスの効率化や品質管理の向上を図っています。これにより、作業の自動化や効率化が進み、従業員の作業負担も軽減されているのです。

しかし、技術導入だけではDXの成功は限られてしまいます。この企業では、DXの定着と発展のために、従業員のデジタルスキル向上にも力を入れています。具体的には、継続的な教育とトレーニングを通じて、従業員が新しい技術を理解し、効果的に活用できるように支援しているのです。

このようにデジタル技術の導入と人材育成を組み合わせることで、DXをより有効活用することができるようになります。

工場DXに役立つ3つのツール

ここでは、以下の内容に沿って、工場DXを推進するために役立つツールを3つ紹介します。

攻撃型生産管理システム「TPiCS-X」

引用：TPiCS-X

TPiCS-Xは、2022年6月に株式会社ティーピクス研究所がリリースした最新の生産管理システムです。このシステムは、市場の変化に迅速に対応し、製品多様化にも強い機能を持っています。

受注から製造指示、在庫管理、進捗管理、出荷、請求書発行までを一元管理することが可能です。

ツールの特徴

ツールの詳細	詳細
繰返生産や個別生産に1つのシステムで対応できる	独自のMRPロジック「f-MRP」を採用し、計画変動に柔軟に対応可能。また、製品構成表や生産計画の自動作成ができる。
海外でも利用できる	日本語・英語・中国語・ベトナム語にも対応しており、混在した環境でも利用可能。ユーザー翻訳辞書を利用することもできる。
標準機能で画面のレイアウト変更やフィールド追加できる	標準機能でユーザーに合わせた画面のレイアウト変更やフィールド追加ができる。

価格

利用料金	＜最小構成価格(税別)＞・繰返生産システム（110万円）＋稼動ライスンス1台（10万円）・製番管理システム（110万円）＋稼動ライスンス1台（10万円）・fMRP製番管理システム（160万円）＋稼動ライスンス1台（10万円）
初期費用	要問合せ
無料プラン	なし
無料トライアル	あり

サービスページ：TPiCS-X

AI外観検査システム「Observe AI」

引用：AI外観検査システム「Observe AI」

Observe AIは、株式会社デンソーウェーブが2020年6月にリリースしたAIを活用した外観検査システムです。このシステムは、製造業における品質管理の自動化と効率化を目的としており、高精度な検査を実現します。人の目では見落としがちな微細な欠陥もAIが検出し、品質の向上に貢献します。

ツールの特徴

ツールの詳細	詳細
良品学習AI×NG箇所学習AI×独自画像処理技術	良品学習だけでなく、不良箇所学習AIを用いた複雑な良/不良判定基準への対応で、従来のAI外観検査では難しかった検索項目にも対応可能。
高解像度画像で高精度な画像判定	特許技術を活用し、8K・4Kカメラなどの高解像度画像でも高精度で安定した検査を実現。
外観検査と寸法計測を瞬時かつ同時に実行	生産ラインに設置したLED照明と産業用高精度カメラで撮影した製品の画像を、リアルタイムにAIで解析。

価格

利用料金	要問合せ
初期費用	要問合せ
無料プラン	なし
無料トライアル	なし

サービスページ：Observe AI

帳票業務システム「帳票認識AI-OCRソリューション」

引用：帳票業務システム「帳票認識AI-OCRソリューション」

帳票認識AI-OCRソリューションは、SREグループが提供する先進的な帳票処理システムです。

このソリューションは、AIを活用して帳票データの自動認識と処理を行うことができ、多種多様な帳票フォーマットに対応しています。手作業による入力作業の削減とデータ処理の効率化を実現し、企業の業務改善に役立ちます。

ツールの特徴

ツールの詳細	詳細
経験豊富なエンジニア集団が在席	専門的知見・経験を持ち合わせたエンジニアたちが、競争優位性である実務有用性の高いテクノロジーとの掛け合わせを通じ、高品質なコンサルティングやAI実装支援を行う。
実務内包による豊富な実務知見がある	不動産領域で3,000社以上が利用する業務支援クラウドツールを開発・運用。不動産や金融、IT、ヘルスケア領域の実業を自ら手掛けて蓄積した実務知見・ノウハウを基に、実践的なソリューションを実現する。
企画から実装まで一気通貫して行う	AI実装やデータの利活用法の企画コンサルからデータアセスメント、AI構築、システム開発、保守運用まで一気通貫型のエンジニアリング体制が整っている。