近年、製造業では「インダストリー4.0」というキーワードが注目されています。インダストリー4.0とは第4次産業革命であり、最新のテクノロジーを使った技術革新のことです。製造業の工場の現場においては、技術革新を起こすことにより、業務の効率化や生産性の向上を実現できます。結果として、コスト削減と売り上げアップを両立できるため、収益性が高まるでしょう。
この記事では、インダストリー4.0について解説します。根幹となる主要なテクノロジーについても触れるので、ぜひ参考にしてみてください。
目次
インダストリー4.0とは
インダストリー4.0とは、2011年にドイツ政府が提唱した産業政策です。日本語では「第4次産業革命」と呼ばれ、製造業などの産業分野における4段階目の技術革新を指します。インダストリー4.0では、従来のプロセスにIoTやAI技術を組み合わせることにより、製品開発や生産・流通プロセスの最適化を目指します。
これらの環境を整備することにより、各プロセスで収集できるデータの種類・量が増えるため、効果的に分析して現場にフィードバックすることで、業務の効率化や生産性向上を実現できます。他にも、オンライン環境で仕事ができる体制を構築することで、遠隔監視・遠隔操作なども実現可能です。
インダストリー4.0の設計原則
インダストリー4.0には4つの設計原則があり、これを満たしたものが該当します。インダストリー4.0を適切に理解するためにも、基本となる設計原則を押さえておきましょう。ここでは、インダストリー4.0の設計原則を紹介します。
相互運用性
相互運用性とは、生産に関連するもの全てをネットワークによって接続することです。製造業においては、工場内にあるモノ・人・システムなどが該当します。これらを相互的に接続することにより、データ活用をスムーズに行ったり、リアルタイムにデータを収集できたりします。情報の透明性
情報の透明性とは、収集したデータをもとに仮想モデルを作成し、可視化できる状態を作ることです。収集したデータを可視化して把握しやすくすることで、データをより有効活用できるようになり、製品開発・需要の分析などに応用できます。技術的アシスト
技術的アシストとは、さまざまなテクノロジーを使うことで、人が行う作業を技術的にサポートすることです。工場内で使われるセンサーやデバイス、ロボット技術を活用することで、今まで人が行っていた作業の時間を短縮できます。
特にデータ収集や分析などは、人の手で行うと膨大な時間がかかりますが、テクノロジーを活用することで、より効率良く作業を進められます。他にも、負担が大きい重労働や危険な作業を、人ではなく産業ロボットが代替することで安全性を高めることも含まれます。分散型意思決定
分散型意思決定とは、インダストリー4.0の仕組みを用いて生産ラインの意思決定を、できる限り自律化することです。インダストリー4.0の設計原則をもとにCPS（Cyber Physical System）という仕組みを活用し、現場を監視したり、現場を仮想空間に再現したりすることで、シミュレーションを行います。その結果を活用することで人間の判断や意思決定を支援します。
インダストリー4.0を導入するメリットとは
インダストリー4.0の主要な目的は、さまざまなIT技術を活用して工場のスマート化を実現することです。そして、インダストリー4.0を実現する過程で期待できるメリットも多岐に渡ります。
インダストリー4.0の導入によって期待できる大きなメリットの一つが、生産現場の自動化です。製造業は従来、労働集約型の産業とされており、多くの人数をかけて大量生産を行うことが前提となっていました。しかし、近年は人件費の高騰、人手不足の深刻化などによって人でなくともできる業務については自動化することが求められています。インダストリー4.0が目指す工場スマート化の過程で、生産現場の
自動化による業務効率の向上やコストの低減が期待できるでしょう。
また、収集したデータの有効活用もインダストリー4.0を導入するメリットの一つです。インダストリー4.0では、AIやIoTといった先進技術の活用した業務の変革を目指します。製造現場から収集した画像、音声、生産量といったデータをAIによって分析することで、より効率的なオペレーションを実現するための知見を得ることができるでしょう。
インダストリー4.0とIoTとの違いとは
インダストリー4.0とIoTというそれぞれの用語は、工場スマート化の文脈でよく出てくることから混同することがあるでしょう。インダストリー4.0は、生産現場の自動化、スマート化を実現するための理念であるのに対し、IoTはインダストリー4.0を実現するための手段の一つと考えることができます。
IoTは「Internet of Things」の略語であり、日本語で「モノのインターネット」と呼ばれます。IoTでは生産現場に設置されたセンサーやカメラをインターネット経由で一体的に接続し、画像、音声などのデータをリアルタイムで収集します。さらに、収集した大量のデータをAIなどの技術を活用して分析し、トラブルの検知、生産量の把握、生産オペレーションの改善などに役立てるのです。
IoTで実現されることはインダストリー4.0が目指す工場のスマート化に直結するものであることから、IoTはインダストリー4.0における重要な要素の一つといえるでしょう。
インダストリー 4.0 の定義
インダストリー4.0はドイツを発祥とする思想であり、製造業の高度化、スマート化を目指して提唱されたものです。ドイツでは製造業がGDPの22%と比較的高い割合を占めていることから、製造業の高度化と生産性の向上が国際競争力の維持に欠かせないと考えられていたことが、インダストリー4.0が提唱された背景にあるといえるでしょう。
人類の歴史の中で、第１次から第３次まで存在した産業革命に続く歴史の転換点とも考えられています。インダストリー4.0の大きな特徴は、高度なデジタル技術を製造業の業務プロセスに組み込んで有効活用することにあります。
インダストリー4.0によって達成できることは多岐に渡り、生産性の向上、人件費を始めとしたコストの低減、意思決定の迅速などが挙げられるでしょう。また、インダストリー4.0を実現するための技術はIoTやAIを始め、クラウドや5Gといったコンピュータやネットワークの先進技術も含まれます。
第１次産業革命とは
18世紀後半のイギリスでは石炭を動力源とする蒸気機関が発明され、これにより鉄道や繊維工業の自動化が実現しました。これが第１次産業革命とされています。従来は人間の手で行われていたことが機会を使って実現できるようになり、生産性が飛躍的に向上したのです。ただし、第１次産業革命の段階では綿織物などの軽工業の自動化に留まっており、重工業における革新は第２次産業革命を待たねばなりませんでした。
第２次産業革命とは
第２次産業革命では、電力や石油をエネルギー源とした重工業の技術革新が進み、その舞台もイギリスからドイツ、アメリカに移りました。19世紀後半にエジソンが白熱電球を実用化したことを皮切りに電力の利用が普及し、より多くのエネルギーを要する製鉄業や造船業が発達していきます。また、電気の実用化によって電話などの通信技術が飛躍的に発達したことも、第二次産業革命の特徴といえるでしょう。
第３次産業革命とは
コンピュータの発明によって大きなイノベーションが起こったのが、第３次産業革命です。コンピュータによって従来は人手で実施されていた計算処理が正確かつ迅速に行えるようになりました。また、コンピュータ技術の発達は産業用ロボットの実用化につながっていきます。第３次産業革命は定義が曖昧であり、場合によっては原子力の実用化やインターネットの普及などが含まれる場合もあります。
第４次産業革命とは
第4次産業革命とは、第1次～第3次産業革命に次ぐ4段階目の技術革新で、AI・IoT・ビッグデータなどの技術を活用してビジネスモデルや生産体制に変革をもたらします。
これまでの産業革命には、水力・蒸気機関による工場の機械化である第1次産業革命、電力を活用することで大量生産を行えるようになった第2次産業革命、そしてデジタル革命とも呼ばれるITシステムなどコンピュータ技術による第3次産業革命がありました。
既に第3次産業革命でデジタル化・IT化が進み、電子工学・情報技術を用いたオートメーション化が進んでいました。第4次産業革命では、IoTによりさまざまなデータを収集し、AIによって高度な分析が可能になります。
これらの技術を活用することにより、製造業では工場の稼働状況、交通情報、気象情報などをネットワークでつなぎ、データ活用することによって新しい価値が生まれる可能性があります。さらに、顧客の情報を加えることによって、精度の高い需要予測などが可能です。
AI技術は分析に活用するだけでなく、機械学習によって人の手を借りずに判断を行えるようになるため、業務の自動化・省人化を実現できます。他にも、3Ｄプリンターの活用により、省スペースでも短時間で複雑な工作物を作成できるようになります。
諸外国のインダストリー4.0
諸外国ではどのような形でインダストリー4.0を推進しているのでしょうか。ここでは、インダストリー4.0の発祥国であるドイツを始め、アメリカ、中国の事例について紹介します。
ドイツにおけるインダストリー4.0
ドイツはインダストリー4.0の発祥国であり、製造業が盛んな国です。ドイツでは自国の競争力強化のために、政府が主体となってインダストリー4.0の実現に向けた政策を推進しています。その中でも中小企業へのデジタル技術普及を目指す「Mittelstand-Digital」が特徴的です。ドイツでは旧来よりマイスター制度などによって高い技術力が育つ土壌があり、「ミッテルシュタント」という競争力の高い中規模企業群が存在することから、中小企業への支援が重視されました。
アメリカにおけるインダストリー4.0
アメリカのインダストリー4.0は、IIC（インダストリアル・インターネット・コンソーシアム）と呼ばれる企業連合が主導しています。IICは、デジタル化の分野でデファクトスタンダードを獲得することを基本戦略としており、製造業に留まらず、医療、エネルギーといった分野も対象としています。
特にGEは製造用の分野でデファクトスタンダードを勝ち取るべく、莫大な資金を背景に新たな産業用プラットフォームを開発しており、グローバルでの存在感を高めつつあります。このようにアメリカのインダストリー4.0は、特定の分野で強みを持つ企業が主体となって強力に推進されることが特徴といえるでしょう。
中国におけるインダストリー4.0
中国におけるインダストリー4.0は、「中国製造2025」と呼ばれます。これは、建国100周年となる2049年までに生産性の向上と雇用創出によって、製造大国としての地位と確立することを目指すものです。「中国製造2025」は、製造というキーワードが入っているものの重点分野とされている領域には、医療、バイオ、通信技術など幅広い分野が含まれています。
また、「中国製造2025」が発表される前には「インターネットプラス」という政策も提唱されています。これは、ビッグデータやクラウドといったIT技術と他の分野を複合的に発展させることで社会全体の生産性向上を図るものです。
インダストリー4.0を推進する主なテクノロジー
インダストリー4.0では、第3次産業革命では扱っていない新しい技術を活用しています。新しい技術の種類や特徴を把握することで、これからの設備投資について検討しやすくなるでしょう。ここでは、インダストリー4.0で使われる主なテクノロジーを紹介します。
IoT
IoTは「モノのインターネット」と呼ばれる技術であり、工場内の機器などにインターネットの役割を持たせます。工場に設置されている生産設備には、IPアドレスが割り当てられているセンサーなどの機器が搭載されることにより、さまざまなデータを収集できます。
また、生産設備は他のWeb対応のデバイスとも接続できます。ネットワークに接続することで、大量の重要なデータを収集・分析できます。
クラウド技術
クラウド技術はインダストリー4.0の基盤になる技術の1つです。サプライチェーンには、さまざまな企業が含まれており、それぞれが連携する必要があります。そこで、クラウド技術を用いて、インターネットを活用したデータの共有を効率化します。また、大量のデータでもクラウドであればコスト効率良く処理できます。
AIと機械学習
人工知能であるAIは、機械学習により分析や判断の精度を高めることが可能です。特に、IoTを活用することによって得られたデータを、AIが分析することによって、人が行う業務を効率化できます。また、人の手では処理できないほど膨大な量のデータを扱える点も大きな特徴です。
工場の現場で生成されたデータだけでなく、自社の事業部門全体や、サプライチェーンで連携している企業などから得られた大量の情報を最大限に活用できます。さらに、AI技術は機械学習によってプロセスの洞察も可能であり、作業工程の可視化・需要予測・業務の自動化なども実現できます。
サイバーセキュリティ
製造業ではインダストリー4.0以前からITシステムの活用シーンが増えています。サプライチェーン全体で考えると、企業にとっての機密情報など重要データを扱っているため、適切に管理しなければなりません。インダストリー4.0ではIoT技術によって、さらに多種多様なデータを扱うことになるため、重要な情報を守るためにセキュリティ対策を講じる必要があります。
実際に、インターネットによって外部と接続することによって、悪意のある攻撃・マルウェアの侵入経路になり得ます。インダストリー4.0で使われる技術を活用する際は、よりセキュリティ体制を強化する必要があるため、最新のサイバーセキュリティが求められます。
デジタルツイン
デジタルツインとは、現実にあるもののデータを活用し、仮想空間に双子のように同じものを再現する技術です。より詳細まで再現するためには、IoTセンサー、デバイス、PLCなどのデータを活用する必要があります。デジタルツインは、仮想空間上で現実に近い条件のシミュレーションを行えることが特徴です。
そのため、製造業では、ワークフローの改善や新製品の設計などを行い、生産性の向上を実現します。
エッジコンピューティング
エッジコンピューティングとは、ネットワークの周縁部にあたる端末やIoT機器を使ってデータの処理や加工を行う技術です。対になる概念として、クラウド環境上に設置したコンピュータでデータの処理を行うクラウドコンピューティングがあります。エッジコンピューティングでは端末上でデータ処理を行うため、不要な通信を抑えてネットワークの遅延や性能低下を避けられるというメリットがあります。
インダストリー4.0とスマートファクトリー
インダストリー4.0と関連性の高いものとして「スマートファクトリー」があります。スマートファクトリーとは、設備機器や生産ラインをネットワークでつなぎ、ITシステムなどの活用により業務の効率化を実現した工場のことです。また、スマートファクトリーは「考える工場」と呼ばれることもあり、自動化・自律化により大幅に生産性が向上することもあります。
インダストリー4.0の中核となるコンセプトが「スマートファクトリー」であり、新しい技術を活用することにより、生産体制やサプライチェーンに大きな改革をもたらします。AIやIoTなどの最新技術を活用することにより、完全なオートメーション化を実現している工場も存在するため、近年では注目を集めています。
例えば、生産設備に搭載したセンサーによって収集したデータを、適切に把握・分析することで、人間による指示が不要になるケースもあります。この場合は、生産機械が自律的に判断することで、最適なオペレーションを実現できるでしょう。
インダストリー4.0は、AIやIoT技術、ビッグデータの活用による技術革新であるため、単純なスマートファクトリーよりも、さらに発展した工場を意味するでしょう。
インダストリー4.0やスマートファクトリーが注目される理由
近年では、少子高齢化の影響によりさまざまな産業が人手不足を課題にしています。製造業でも人材不足は深刻化しており、今後も日本全体の労働人口は減少していく見通しであるため、有効な対策が必要になります。
また、2020年以降の製造業は、新型コロナウイルスの蔓延による影響を大きく受けました。国内だけでなく海外に生産拠点がある企業の場合、稼働が完全にストップする事態にまで発展したケースもありました。さらに、世界情勢の影響による原材料価格の高騰も大きな問題になっています。
近年では製造業に関わる問題が多くあるため、製造業は新しい変化に対応できるように自らを変革する必要があります。その1つの対抗策が、インダストリー4.0やスマートファクトリーです。スマートファクトリーを実現することにより、工場内にあるデータを有効活用しやすくなり、業務の効率化を図りやすくなるでしょう。
他にも、AIやIoTなどの技術を活用すれば、工場の可視化・最適化・自動化・自律化を段階的に進めることが可能です。例えば、IoT技術を活用してセンサーやデバイスを連携させて、生産工程を可視化することにより、現在のプロセスに潜む課題や問題点を発見し、改善策を考えられるでしょう。このように、スマートファクトリーに向けて変革を進めることで、製造業が直面する大きな課題に対策できます。
スマートファクトリーを実現するメリット
インダストリー4.0のコンセプトであるスマートファクトリーを実現することで、製造業ではさまざまなメリットを得られるでしょう。ここでは、スマートファクトリーを実現するメリットについて説明します。
人手不足の解消
国内の少子高齢化は現在進行形で進んでおり、特に製造業においては人材確保が難しい状況であるため、長期的な視点で対策を講じる必要があります。そこで、スマートファクトリーを実現することによってプロセスを省人化・自動化できれば、人が行っていた作業を機械に任せることが可能になり、人材不足に関する問題の解決に役立つでしょう。
自動化・省人化を実現すると新しく人材を確保する必要がなくなり、人手不足の状態でも適切に業務を行いやすくなるでしょう。また、工場内の生産ラインの業務の一部を機械やロボットが代わることで、別の業務に作業員を配置できます。
このような業務効率を高めた体制を構築することで、危険な作業は人ではなくロボットが担うことにより、生産現場の安全性も高められるでしょう。さらに、人材育成の課題に対しても、スマートファクトリー化を実現することによって解決できる可能性があります。
例えば、熟練技能者の動きをデータ化してAIで分析した結果をマニュアル化することで、効率良く人材を育成できるでしょう。また、熟練の作業員の技術継承も行いやすくなるでしょう。これらは国内だけでなく、海外にも展開している企業で特に大きな効果を発揮します。
製造工程の可視化・生産性の向上
スマートファクトリー化を実現し、生産ライン全体を可視化すれば、各プロセスの中で発生している課題を明確にできます。それらをもとに最適な改善策を考えられるでしょう。また、複数の生産工程の可視化もできるため、特に対策が必要なものをピックアップできます。そのため、優先順位をつけて改善できるでしょう。
このように各プロセスを可視化し、課題を改善するサイクルを組織全体に共有すれば、企業全体として効率化を図りやすくなります。他にも、製造工程全体を把握して改善することにより、リソースや稼働状況を最適化しやすく、生産性の向上に大きく貢献します。
品質の向上とコストの削減
スマートファクトリー化を実現すると、IoTセンサーなどのデバイスを活用することにより、さまざまな生産プロセスの作業手順のデータを、リアルタイムに集計・分析できます。その分析結果をもとに、ミスが起きやすい生産箇所や生産状況を事前に把握できるでしょう。そのため、異常やトラブルなどが発生した場合も迅速に対応できます。
このような対応スピードの向上以外にも、AI技術を活用して不良品検出を自動化することができれば、人の目視よりも精度高い検品が可能になり、製品の不良品率を抑えられます。不良品率が低下することにより品質が安定するでしょう。
各プロセスを詳細まで把握することにより、作業の無駄を発見しやすくなる点も大きなメリットです。また、工程の無駄を削減することにより、リードタイムの短縮や人件費の削減などが可能になるため、企業の収益性も高まります。
さらに、デジタルツインなどの技術を活用し、シミュレーションやデータ活用の仕組みを整えることで、各工程のさらなる効率化が実現します。設備の稼働状況・材料の在庫・従業員の配置・需給予測などによって、精度が高い分析を実現し、生産計画や生産体制を最適化すれば、無駄を省き、コストを削減できるでしょう。
インダストリー4.0の導入例について
インダストリー4.0は各国が政策として掲げるケースが多いですが、大企業ではインダストリー4.0を自社の施策として推進する事例があります。ここでは、代表的なIT企業であるIBMと世界的自動車メーカーであるBMWの取り組みを参考に、企業がインダストリー4.0を導入した事例について解説します。
IBMはAIの積極的な活用で生産性を向上
IBMは自社の持つ技術を活用し、製造業の分野でインダストリー4.0の実現を目指しています。具体的には、AIを活用した自動検査の導入、IoTによるリアルタイムのデータ収集などを通して、製造業の生産性向上を実現しているのです。また、豊富な専門人材とシステム導入実績を背景として、システムの運用技術（OT）も含めた総合的な基盤を提供することにより、組織全体の業務効率化にもつなげています。
BMWが2030年に向けスマートファクトリーを採用
世界有数の自動車メーカーであるBMWは、マイクロソフトとスマートファクトリー実現に向けた基盤を共同開発することを発表するなど、インダストリー4.0の実現に向けて積極的に動いています。車両の製造ラインでは仮想現実を活用したデジタルツインの技術を用い、同じラインで最大10車種の生産を可能にしました。BMWはデジタルツイン以外にも5G、AI、ロボットといった多彩な技術を活用し、2030年までにスマートファクトリーの実現を目指しています。
インダストリー4.0に対応して工場を変革しよう
近年の製造業では、AI技術やIoT機器、ビッグデータなどの最新テクノロジーを活用し、工場の生産性が高まっています。これらはインダストリー4.0やスマートファクトリーと呼ばれており、ITシステムやIoT機器を活用することにより、それまでよりも高い効率の生産体制を築けるようになりました。
特にAIやIoTを組み合わせて活用することにより、今まで使っていなかった有効なデータを収集でき、分析することによって業務改善や無駄の削減につながります。場合によっては人の手が不要なフルオートメーション化も実現できるでしょう。
製造業では慢性的に人手不足であるため、これらのテクノロジーの活用により自動化・省人化を図ることで、課題を解決しやすいです。他にも、品質の向上やサプライチェーンの最適化などを実現できるでしょう。
まずは、インダストリー4.0やスマートファクトリーがどのようなものかを理解した上で、自社のビジネスや製品、業務フローなどに適した方法で変革を進める必要がありそうです。
（提供：Koto Online）
