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最終更新日:2024/03/07
製造業におけるDXとは?
製造業におけるDXは、効率化が求められているビジネスの流れの中で、不可欠なものとなっています。職人の技術によって製品を作っている工場などでは、AIを活用した自動化により、人的リソースを他の業務に充てるなど業務の改善を図ることが可能です。
この記事では、製造業DXの詳細に加えて、実際に導入された事例を紹介します。

DXは、デジタル技術を活用して業務プロセスやビジネスモデルを変革し、新たな価値を創造する取り組みです。製造業におけるDXは、生産効率の向上、コスト削減、品質管理の最適化、顧客体験の改善などを目指し、IoT、AI、ビッグデータ分析、クラウドコンピューティングなどの技術を用います。
これらの技術により、製造プロセスの自動化、リアルタイムでのデータ収集・分析などを可能にします。
製造業特有のDXの特徴として、製品のデジタルツインの活用が挙げられます。デジタルツインとは、実際の製品やプロセスをデジタル上で完全に再現したモデルのことで、この技術により、製造前のシミュレーションや製品のライフサイクル管理が飛躍的に向上します。
また、カスタマイズされた製品の需要が高まる中、DXを進めることで多様な顧客ニーズに迅速に対応し、少量多品種の生産が可能になります。

製造業を取り巻く環境は急速に変化しています。これらの変化に柔軟に対応するためには、従来の製造プロセスやビジネスモデルだけでなく、思考の転換が求められます。
DXは、これらの課題に対応するための重要な手段となり、企業の持続可能な成長と競争力の維持を可能にします。特に、パンデミックによる影響でリモートワークや非接触型のビジネスモデルが求められる中、デジタル技術の活用はもはや選択肢ではなく、必須の要件となっています。

製造業におけるDXのメリットには、以下のようなものが挙げられます。
製造業におけるDXの最大のメリットの1つは、生産性の大幅な向上です。IoT技術を活用することで、機械や設備からリアルタイムにデータを収集し、AIによる分析を通じて最適な生産計画を立てることが可能になります。これにより、生産ラインの稼働率が向上し、無駄なダウンタイムが削減されます。ま
また、品質管理もデータに基づく客観的なものになり、不良品の削減にも繋がります。
DXによる情報の可視化は、意思決定プロセスの迅速化と精度の向上を実現します。製造現場だけでなく、サプライチェーン全体のデータを一元管理し、可視化することで、需要の変動や供給網のリスクを迅速に把握し、適切な対応が可能になります。
これは、リードタイムの短縮や在庫削減にも繋がり、全体の運営コストの削減に貢献します。
製造業における情報の属人化は、知識や経験が個人に依存し、それが他のメンバーと共有されにくい状況のことです。DXを進めることで、これらの情報をデジタル化し、容易に共有・活用できるようになります。
これにより、業務の標準化が進み、人材の育成や引継ぎがスムーズに行えるようになります。
ダイナミック・ケイパビリティとは、変化する環境に対して自社のリソースを組み替え、適応していく能力のことです。DXを通じて、企業はデータを基にした迅速な意思決定、柔軟な生産体制の構築など、変化に強い組織へと進化します。これにより、不確実性が高い市場でも、継続的に成長していくことが可能になります
製造業界では、高齢化や技術者不足による人手不足が深刻な問題となっています。DXによる自動化やロボティクスの導入は、この問題に対する有効な解決策の1つです。単純作業の自動化により、人材をより付加価値の高い業務に振り向けることができ、労働力の有効活用が図れます。
また、遠隔操作やデジタル技術の活用により、限られた人材でも広範囲の業務をカバーすることが可能になります。

DXは製造業において大きな利益をもたらす可能性がありますが、いくつかの課題が伴います。これらの課題は、DX導入の障壁となり得るため、事前に理解しておく必要があります。
DXを成功させるためには、デジタル技術を理解し、実際に業務に応用ができる人材が不可欠です。しかし、このようなスキルを持つ人材は市場でも需要が高く、確保が困難な場合が多いです。
人材不足はプロジェクトの遅延や失敗につながり、企業の競争力の低下を招く可能性があります。
新技術の導入やシステムをアップグレードするためには、初期投資が必要です。多くの製造業では、これらの投資に対する即時のリターンが見込めない場合、資金の確保が難しいという課題があります。
長期的な視点が欠如していると、必要な投資が行われず、結果的に競争力を失うことにつながります。
製造業では、長年にわたって蓄積されたノウハウや業務プロセスが個々の従業員に依存する傾向があります。DXを進める上で、これら属人化された業務を明確に把握し、システム化または標準化する必要があります。
この把握が不十分だと、DXの効果が限定的になり、業務の効率化や自動化の機会を逃すことになります。

DXを製造業に導入する際には、計画的に進める必要があります。戦略的なアプローチが求められます。以下は、その一般的なプロセスです。
DX導入の第一歩は、現場の業務や課題を把握することから始まります。この理解をもとに、DXによって達成したい具体的なゴールを設定します。この段階をおろそかにすると、不適切なソリューションの選定や目標達成が失敗となり、投資の無駄遣いとなるリスクがあります。
製造業は特に現場の声が重要であり、ここを軽視すると現場とのギャップが生じることになります。
現場からのデータを収集し、分析することで問題点を特定し、改善策を立案します。このプロセスを怠ると、根本的な問題解決に至らず、表面的な改善に留まることが多くなります。
データの収集と分析は、DXの効果を最大化するための核心的なプロセスであり、これを怠るとDXのポテンシャルを十分に引き出せません。
改善策を実行し、その結果を検証します。この段階では、施策の効果を定量的に評価し、不足している部分に対しては継続的に改善を行います。このプロセスをおろそかにすると、初期の目標設定が不十分であった場合や、予期せぬ問題が発生した場合に適切に対応できず、プロジェクト全体の失敗につながることがあります。
また、この段階での反省点に基づく改善が不足すると、DXの持続可能な成果を確保することができません。

DXを製造業で効果的に活用するためのキーポイントを理解することは、成功への道を開く鍵となります。
DXの成功は、組織全体での取り組みが必要です。全社員がDXの重要性を理解し、積極的に関与する文化を作ることが重要です。この文化が確立されていないと、プロジェクトは孤立し、最終的な成果が限定的になる可能性があります。製造業では特に現場主義が強いため、上層部から現場に至るまで、DXの理念を浸透させることが成功のカギを握ります。
DXプロジェクトには、金銭的なコストや人的なリソースが必要です。適切なリソースが配分されないと、プロジェクトは中途半端な結果に終わる恐れがあります。リソースの確保は、経営層の強いコミットメントが必要であり、この点を軽視するとDXの取り組みは滞りやすくなります。
製造業におけるDXの中心は、データの収集、分析、そして活用です。データを活用することで、製造プロセスの効率化、品質の向上、顧客満足度の向上など、多方面にわたる改善が可能になります。データ活用を怠ると、これらの機会を逃し、競争力の低下を招くことになります。
データを中心に据えたアプローチは、製造業におけるDXの成功に不可欠です。

製造業におけるDX活用について、以下の事例を解説していきます。
バーチャル・ワンファクトリーは、2つの工場を仮想的に1つの工場に融合していく取り組みです。工場ごとに分かれていた、設計部門から出される図面等などの各計情報を共通化し、各工場の生産形態の特徴や製造に対する考え方、知見等を整理・把握し、設計デ-タを各工場で受け取れるようにしました。
「部門間融合」「生産融合」「試作プロセス融合」「IT融合」の4つの施策を進めることで、コスト削減だけでなく工場全体の外部環境変化への対応が可能となっています。
「工場IoT」は、3D CADデータなど既存のデジタル化データを一元管理し工場と現場などの部署間にまたがる情報共有基盤を作るために構築された事例です。
生産部門と連携し、情報システム部門にて「工場IoT」のプラットフォームを準備、各事業部・工場にてそれを使った現場プロジェクトを立ち上げ、取組の数を増やしていくことで、トータルで費用対効果をあげています。
製造業のDXは、企業全体のシステム統合や業務の効率化を目指す初期段階の取り組みなど、企業によって取り組むレベルが異なります。
始めるにあたっては、現場の現状を把握し、問題点を明らかにし、改善策を作成し、実行していく費用があります。計画的に取り組むことで、企業内の共有知識を蓄積し、それを基にさらなる効率化や生産性の向上を図ることが可能になります。
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