製造現場のDX導入を成功させよう！導入メリットや手順、成功のためのポイントを紹介

製造現場のDX（デジタルトランスフォーメーション、以下DX）を進めることで、生産効率の向上やコスト削減の実現が可能です。しかし、DXをどのように進めれば良いのか分からない方もいるでしょう。

この記事では、製造現場にDXを導入した企業の成功事例や、導入計画を立てるための具体的な方法を紹介します。最新技術の活用法や費用対効果の分析も解説しているので、ぜひ参考にしてください。

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製造現場のDX導入とは？重要性と期待される効果

DXとは、デジタル技術を活用して業務やビジネスモデルを根本的に変革し、競争力を向上させるプロセスです。製造現場にDXを導入することで、生産効率の向上やコスト削減、新たな価値創出が期待されます。

製造現場におけるDXの概要や重要性、期待される効果について詳しく解説します。

製造現場におけるDXとは

製造現場のDXとは、デジタル技術を駆使して業務の効率化や生産性の向上を図る取り組みのことです。具体的にはIoT（Internet of Things）を活用して設備や機械をネットワークで繋ぎ、リアルタイムでデータを収集・分析します。

「Googleアシスタント」や「Amazon Alexa」などのスマートスピーカーが、身近なIoTの例として挙げられます。音声コマンドを通じて音楽の再生や天気予報を確認したり、他のスマートデバイスを操作したりすることが可能です。

IoTの活用により、設備の稼働状況や生産ラインのパフォーマンスを可視化し、予防保全や最適な生産計画を立てることが可能です。

また、AI（人工知能）の機械学習を活用することで、膨大なデータから有益な情報を得られます。不良品の発生を予測して対策を講じたり、高精度な需要予測を行ったりすることが可能です。

製造業におけるDXの重要性と背景

製造業界では、生産性向上と効率化が求められています。人手不足や生産コストの上昇などの課題に対応するには、DXを通じた自動化や省力化が必要です。

IoTやAIの活用すると、設備の稼働状況や生産ラインのデータをリアルタイムで収集・分析し、予防保全や最適な生産計画を立てられます。

DXは品質向上にも役立ちます。製造プロセスのデジタル化により、不良品の発生を予測・防止して製品の品質を安定させたり、AIを活用したデータ分析により、品質管理の精度が向上したりと、コスト削減や顧客満足度の向上に繋げることが可能です。

環境への配慮や、持続可能な生産への取り組みも重要です。DXを通じて、エネルギー消費の最適化や廃棄物の削減が実現でき環境負荷の低減が図れるため、企業の社会的責任（CSR）の観点からも評価の高まりが期待できます。

これらの背景から、製造業におけるDXの重要性はますます高まっており、企業は積極的に取り組むべき課題となっています。

製造現場にDXを導入する5つのメリット

ここからは、製造現場にDXを導入する以下5つのメリットについて詳しく解説します。製造現場のDXのメリットのうち、自社にも共通するものがないか、チェックしてみてください。

• 生産効率の向上を実現できる
• 収集したデータを有効活用できる
• 市場の変化に柔軟に対応できる
• 生産コストを削減できる
• 働き方改革が実現しモチベーションアップに繋がる

生産効率の向上を実現できる

製造現場にDXを導入すると、生産効率の大幅な向上が期待できます。

IoT化により、製造の進み具合や機械の状態などのデータをリアルタイムで収集・監視できます。製造の停滞や生産性の低下を招いている箇所を早期発見できるため、すぐに対策を取ることが可能です。

例えば、異常が検出された場合に、すぐ担当者へ通知される仕組みを導入すれば、機械が止まる時間を削減できるため生産効率が向上します。

また、AIの機械学習を活用したデータ分析により、生産計画の最適化も実現できます。高精度な需要予測や在庫管理が行われるため、無駄な生産を削減し、効率的な資源配分が可能です。

さらにロボットの設計や製作、制御するための科学技術「ロボティクス技術」の導入により、製造プロセスの自動化が進みます。人による作業の一部をロボットが代替すれば、作業ミスの減少・生産スピードの向上が期待できるでしょう。

製品の品質も高まるため、顧客満足度の向上にも繋がります。

収集したデータを有効活用できる

DXを導入すると、製造現場でのさまざまなデータを収集できるため、有効活用すると新たな知見を得られます。具体的には、製品やサービスの品質向上、新しいビジネスチャンスの発見が可能です。

製造プロセスで収集したデータを分析すると、製品の品質向上が実現できます。例えば、品質検査結果や不良品の発生データの解析により不良品の発生パターンや原因を特定し、製造プロセスの改善につなげることが可能です。

設備データの監視により、機械の異常を早期に発見し、故障を未然に防ぐこともできます。

またデータ分析を通じて、製品の品質管理を強化できます。AIや機械学習を活用して、品質に関するデータを精密に分析し、品質向上のための具体的な改善策を導き出すことが可能です。これにより不良品の発生を減少させ、顧客満足度の向上に繋がります。

市場の変化に柔軟に対応できる

製造現場にDXを導入すると、現場の柔軟性と対応力が飛躍的に高まるため、市場の変化や顧客ニーズの変化に柔軟に対応できます。

IoTやAIを活用したデータ収集と分析により、リアルタイムで市場動向や生産ラインの状態を把握できます。これにより需要予測の精度が向上し、製品の供給をタイムリーに調整できるため、市場の変化や顧客ニーズの変化へ柔軟に対応可能です。

例えば、急ぎ顧客の個別要求に対応しなければならなくても、3Dプリンティング技術やデジタルツイン技術を活用すれば、少量多品種生産を効率的に行えます。

また、デジタルツールの活用により、新製品の開発サイクルの短縮も可能です。データに基づいた素早い意思決定ができ、製品開発から市場投入までのプロセスが効率化されます。

市場の変化に応じた製品をスムーズに提供でき、競争力を強化できるでしょう。

生産コストを削減できる

DXを導入すると製造現場の効率化が進み、生産コストの削減が期待できます。

IoTのセンサー技術を活用して設備の稼働状況をリアルタイムで監視できるため、異常の早期発見や予防保全が可能になり、故障により製造が停止するダウンタイムを減少できます。設備の大きな故障防止にも繋がるため、修理・交換にかかるコストの削減も可能です。

また、データ分析を活用することで、生産プロセスを効率化できます。生産ラインの中で作業が滞る箇所を特定し、最適な作業順序やリソース配分を行うことで、無駄な作業を排除して生産効率を向上させられるので、労働コストの削減が期待できます。

働き方改革が実現しモチベーションアップに繋がる

製造現場にDXを導入すると、業務のデジタル化が進み、リモートワークや柔軟な働き方を実現できます。従業員のワークライフバランスが改善されると、モチベーション向上に繋がり、結果的に生産効率の向上や離職を防げます。

DXにより業務プロセスが効率化されると、場所に捉われない柔軟な働き方の実現が可能です。例えば、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）やAIを使って製造工程の監視や管理を遠隔操作可能にすると、社員は自宅からでも仕事ができるでしょう。通勤時間の削減やワークライフバランスの向上が期待できます。

また、デジタルツールを活用すると、チーム間のコミュニケーションが円滑になります。オンライン会議やチャットツールの導入により、情報共有がスムーズに行われるため、業務効率がアップします。従業員のストレスが軽減され、仕事への満足度が高まるでしょう。

製造現場のDX導入が進まない理由と解決策

製造業におけるDXは、現代の競争社会で必要不可欠な要素ではあるものの、導入が進んでいないのが現状です。ここからは、製造現場のDX導入が進まない以下4つの理由と、解決策について詳しく解説します。

• 人材不足とITリテラシーの低さ
• データ利活用の障壁
• セキュリティへの不安
• ツール選定の難しさ

人材不足とITリテラシーの低さ

製造現場のDX導入が進まない主な理由の一つに、DX推進に必要なIT技術を持つ人材が不足している点があります。

多くの製造業では、既存のシステムや設備の運用に長年慣れ親しんでいるため、デジタル技術を導入しても適応できない現場が多い傾向にあります。そのため、現場の作業者や管理者がデジタル技術を効果的に活用できず、DXのメリットを十分に引き出せません。

DXのメリットを引き出すには、まず社内のITリテラシーを向上させる必要があります。具体的には外部の社員研修サービスを活用し、コンピューターリテラシーや情報基礎リテラシー、インターネットリテラシーなどのスキル強化が求められます。

またDXを理解し、実践できる人材の積極的な採用・育成も重要です。新しい技術に対する理解が深まると、現場全体のスキルレベルが上がり、デジタル技術へスムーズに移行できます。

データ利活用の障壁

データ利活用の障壁も、製造現場でDXが進まない理由の一つです。製造業では、現場ごとに異なるシステムを使用しているため、全社的なデータの統合や分析が難しく、部分的な改善にとどまってしまうケースがあります。

そのため、データは収集できても有効活用できない企業も少なくありません。また、データをどのように活用すればよいかの知識やスキルが社内で不足していることも、データの利活用が進まない要因です。

まず経営層が主導してDXを推進し、データを有効活用する重要性を全社で共有しなければなりません。

具体的には、大規模なデータを保存・管理する「データ分析ツール」や、データの視覚化と分析を容易にする「ビジネスインテリジェンス（BI）ツール」を導入し、データを基にした意思決定の仕組みを整備する必要があります。

さらに、社員に対する教育やトレーニングを強化し、データ活用のスキルを向上させることも求められます。こうした取り組みによって、データを有効に活用し、製造現場のDXを成功させる基盤を築けるでしょう。

セキュリティへの不安

セキュリティへの不安により、製造現場のDXが進まないケースがあります。

クラウドシステムやリモートワークを導入する際、セキュリティ対策が不十分な場合は、情報漏洩のリスクが高まります。特に製造業では生産データなど機密情報が多く含まれるため、外部への流出は企業にとって重大なリスクです。

情報漏洩のリスクを抑えるには、セキュリティに詳しい人材の確保が重要です。加えて、セキュリティ要件を満たしたシステムへの変更を行い、最新のセキュリティ技術の導入が求められます。

また定期的な研修を行い、全社員が最新のセキュリティ知識を持つことも大切です。既存のセキュリティ対策で良いかわからない場合は、外部の専門家のサポートを得てセキュリティ対策を強化しましょう。

ツール選定の難しさ

製造現場でのDX導入が進まない理由の一つに、どのツールやシステムが自社に最適か判断する専門知識が不足しており、適切なツールやシステムの選定が難しいことが挙げられます。

ツールやシステムには多種多様なソリューションが存在し、特徴や機能が異なるため、自社のニーズに合ったものを見つけるのは簡単ではありません。

また、DXツールの導入には大きな投資が伴います。誤った選定を行うとコストが無駄になるだけでなく、現場の混乱を招き生産効率が低下するリスクもあるため、事前にしっかりとした調査と計画が必要です。

自社に適切なツールを導入するには、専門家の意見を積極的に取り入れることが大切です。DX導入の経験が豊富なコンサルタントや技術の専門家に相談し、自社の現場に最適なツールを選定する支援を受けると、適切なIT投資が可能です。

従業員からのフィードバックも取り入れると、現場のニーズに合ったツールを選べます。

製造現場のDX導入事例3選

どのような規模の企業が、どういった課題を解決するためにDXを導入したのか、気になる方もいるでしょう。ここからは、以下3つの製造現場のDX導入事例を詳しく紹介します。

• 業務プロセスの共通化とデジタル人材の育成を進めたIHI
• 業界のDX化にも貢献した世界一の異常検知システムを構築したキユーピー株式会社
• 経験と勘に頼らないシステムを構築し脱属人化を実現した碌々産業

【株式会社IHI】業務プロセスの共通化とデジタル人材の育成を進めた

IHIは、1853年に創業されたグローバル企業です。日本国内のジェットエンジン生産でトップシェアを誇っており、従業員数は2万8,000人を超えています。

IHIでは、各部門ごとに異なる業務プロセスやシステムを使用しており、情報の一元管理が難しく、生産性の向上が課題でした。生産性を改善するため、IHIは全社的な業務プロセスの共通化を進めました。

具体的には「ERPシステム」の導入によって各部門の業務プロセスを統一し、情報の一元管理を実現しています。

また、デジタル技術に精通した人材の育成にも力を入れ、社内のデジタルリテラシーを向上させました。AIやIoT技術の活用方法について、IHI独自の実践的なトレーニングを構築・実施し、現場での即戦力となる人材を育てた結果、現場の問題解決能力が向上し、製造プロセスの最適化が進んだのです。

デジタル人材の育成には社内公募制度を活用し、意欲的な社員が自ら手を挙げてデジタルプロジェクトに参加できたことで、社員のモチベーションの向上も実現しています。これにより業務効率が大幅に向上し、生産性の向上が実現しました。

DX推進に必要なスキルを持つ人材が増えたことで、新しいデジタルツールやシステムの導入がスムーズに進み、IHI全体の競争力も強化されています。

【キユーピー株式会社】世界一の異常検知システムを構築

キユーピー株式会社は1919年に創業し、従業員数1万人を超える食品メーカーです。

キユーピーでは、人による目視検査で商品を製造していました。しかし、検査制度にばらつきがあったため、製造現場での品質管理における、異常検知の精度向上を目指していました。

異常検知の精度を上げるため、キユーピーは最新AI技術を活用した「異常検知システム」を導入しています。異常検知システムは、製造ラインに設置されたカメラとセンサーから得られるデータをリアルタイムで解析し、異常を自動的に検知する仕組みです。

AIの画像認識技術により、人間の目では見落としがちな微細な異常も正確に捉えられます。製品の品質向上が実現されただけでなく、検査工程の効率化も達成しました。

また、異常検知システムにより不良品の発生率も大幅に低減しています。キユーピー独自開発の異常検知システムは、低価格・高性能・シンプルなため、80社以上の食品原料メーカーから「使わせて欲しい」と問い合わせを受け、業界のDX化の推進にも貢献しました。

【碌々スマートテクノロジー株式会社】経験と勘に頼らないシステムを構築し脱属人化を実現

碌々（ろくろく）スマートテクノロジー株式会社は、1903年に創業し、社員数150名を超える一般機械器具メーカーです。

同社では作業員の経験と勘に依存する業務が多く、業務の属人化が課題でした。業務の属人化による生産効率や品質のばらつきを改善するため、デジタル技術を活用したシステムを構築しました。

まず、製造ライン全体に「IoTセンサー」を設置し、リアルタイムでデータを収集・分析できる環境を整え、リアルタイムでの状態把握とメンテナンス予測を可能にしたことで、機器の停止時間を減少させ、生産効率を向上させたのです。

また、データの収集と分析により製造品質の向上も実現しています。納品した製品の故障や長い減価償却期間による顧客とのコミュニケーション断絶に伴うメンテナンス不備の課題は、AIを用いた「予知保全システム」を導入して解決しました。

機械の異常を事前に検知し、計画的なメンテナンスを行える体制を整えたのです。DX化により全体の生産性が向上し、企業の競争力が強化された例といえます。

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成功事例に学ぶ！製造現場でのDX導入の手順例

自社に合うDXを導入し成功させるには、まず他社がどのような課題をDXで解決したのか知ることが重要です。DX導入を成功させる手順を知りたい方は、ぜひ参考にしてください。

ここからは、以下5つのステップに分けて、製造現場でのDX導入の手順例を解説します。

• 現状を分析しDX化の目標を設定する
• 戦略を立てて具体的な計画を作成する
• 自社に適したデジタル技術とツールを選定して導入する
• パイロットプロジェクトを実施して効果を検証する
• 成功後は全体に展開して運用と改善を繰り返す

現状を分析しDX化の目標を設定する

製造現場のDX導入を成功させるには、現状を細かく分析し、具体的な課題や改善点を特定することが重要です。現状分析はDXの基盤となるため、時間をかけて慎重に行う必要があります。

そのためには以下のデータを収集し、現状のプロセスを深く理解します。

• 製造ラインの稼働状況
• 機械の故障履歴
• 作業員の作業時間　など

次に収集したデータを基に問題点を洗い出し、改善が必要な領域を特定します。改善が必要な箇所を特定する際は、現場の従業員とのコミュニケーションも重要です。従業員からのフィードバックを取り入れると、現場のリアルな課題を把握できます。

分析結果を基に、DX化の具体的な目標を設定します。目標は、達成可能で具体的なものにすることが重要です。

例えば「機械の故障率を半年以内に20%削減する」や「生産ラインの効率を1年以内に15%向上させる」など、具体的な数値を設定します。現状分析と目標設定をしっかりと行うことで、DX導入の成功に向けた確実な一歩を踏み出せます。

戦略を立てて具体的な計画を作成する

現状を分析しDX化の目標を設定したら、具体的なアクションプランやタイムラインを設定します。DX導入プロセス全体の見通しが立ち、各ステップの進捗を管理しやすくなります。

例えば初期段階でのデータ収集と分析、中期段階での新システムの導入、最終段階での現場への展開とトレーニングなど、各フェーズを明確に定義しましょう。

リソースの割り当ても重要な要素です。なぜなら人材や時間、予算などのリソースを適切に割り当てることで、プロジェクトの進行をスムーズに管理し、無駄なコストや遅延を防げるからです。

さらに、DXに関する専門知識を持つ人材の確保や外部コンサルタントの協力を得ると、他の企業での成功事例や失敗事例から得た経験を共有してくれます。具体的かつ実践的なアドバイスを提供してくれるため、プロジェクトの成功率を高められるでしょう。

計画を実行に移す際には、定期的な進捗確認とフィードバックを行い、必要に応じた戦略の見直しが大切です。戦略的かつ計画的にDX導入を進めることで、製造現場の生産性向上や競争力強化を実現します。

自社に適したデジタル技術とツールを選定して導入する

製造現場でのDX導入においては、自社に適したデジタル技術やツールの選定が重要です。製造現場におけるDX導入例は、以下の通りです。

導入技術・ツール	効果	メリット
IoTセンサー導入	現場のデータをリアルタイムで収集	・生産ラインの効率化 ・機器の予知保全
AI導入	品質管理の精度向上	・画像認識技術を用いた製品検査の自動化 ・人為的なミスの削減
RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）活用	定型業務の自動化	各種業務の効率化

ひと言で「DX化」といっても、ツールによって実現できることは異なります。現場のニーズや課題を正確に把握し、自社に合ったツールを選定することが肝要です。

パイロットプロジェクトを実施して効果を検証する

製造現場でDXを導入する際には、小規模な範囲で試験的に導入するパイロットプロジェクトの実施が重要です。

問題や課題を早期に発見できたりDX導入の効果を実証できたりするため、本格導入前に有効性を確認できます。

選定した技術やツールを実際の現場で試験的に導入し、効果を検証します。検証の段階では現場からのフィードバックを収集し、技術やツールの適用性を評価しましょう。

得られたフィードバックを基に、必要な調整や改善を行うと、実際の運用に適したシステムを構築することが可能です。パイロットプロジェクトの結果を全社的な展開に向けた基礎資料として活用し、他の部門やプロセスにも適用する計画を立てましょう。

成功後は全体に展開して運用と改善を繰り返す

パイロットプロジェクトの成果を基に、全体の製造現場にDXを展開します。展開する際は、現場の従業員への教育やトレーニングも並行して行いましょう。技術の理解と適用力を高めることで、スムーズに現場全体をDX化できます。

導入後も定期的にデータをモニタリングし、システムのパフォーマンスを評価すると、リアルタイムでの問題発見と素早い対応が可能です。また、データ分析に基づいて継続的な改善を行い、効率性や品質の向上を図りましょう。

継続的な改善のサイクルを維持することで、製造現場のDXは持続的に進化し、競争力の強化につながります。

DX導入を成功に導くための4つのポイント

DX導入を成功に導くには、どのような下準備が必要なのでしょうか。

DX導入を成功に導くための以下4つのポイントについて、詳しく解説します。導入ポイントを押さえ、DX導入を成功させましょう。

• 明確なビジョンと戦略を設定して従業員の理解を得る
• 段階的にDXを推進する
• DXに関連する人材を育成し社内のITリテラシーを向上させる
• 製造現場のDXを継続的に改善する

明確なビジョンと戦略を設定して従業員の理解を得る

まず明確なビジョンと戦略を設定し、従業員全員に共有することが重要です。

DX化のビジョンが曖昧だったり、戦略が不明確だったりすると、従業員はDXの意義や目的を理解できず、モチベーションが低下します。経営陣は具体的な目標や達成すべき成果を明示し、DXがどのように組織全体の成長に役立つのか説明しなければなりません。

ビジョンの共有は単なる情報伝達ではなく、従業員全員の理解や共感を得る必要があります。定期的なミーティングやワークショップを開催し、双方向のコミュニケーションを促進するとより効果的です。

またDXの推進においては、各部門や現場の声を反映させることも重要です。現場の課題やニーズを踏まえた戦略により、さらに実効性の高いDXが実現します。

段階的にDXを推進する

製造現場でのDX導入を成功させるためには、段階的なアプローチが重要です。なぜなら、社内のシステムを一気に変えると、現場が混乱する可能性が高まるためです。

まずは小規模なプロジェクトから始め、徐々に範囲を広げていく方法が推奨されます。段階的なDXにより、従業員は新しいシステムに慣れやすくなり、変化に対する抵抗感も軽減されます。

例えば、以下のように段階的にDXを推進すると良いでしょう。

1. DX導入の目標を明確に設定し、具体的な計画を立てる
2. 現場のニーズを把握し、最も効果的なツールや技術を選定する
3. 導入後は定期的にフィードバックを集め、必要に応じて改善する

上記サイクルを繰り返すことで、徐々にDXの効果を最大化できます。

リベロエンジニアなら、段階的なDX化をサポートできます。小規模ベンダーならではの強みを活かし、少数精鋭のチームでスムーズに対応できるうえ、お試しでの導入が可能なため、実際に試してからの導入が可能です。

オーダーメイドで段階的に完璧に近づけていくアプローチを取るため、コストと規模両面での段階的なDX化が可能です。

DXに関連する人材を育成し社内のITリテラシーを向上させる

製造現場でのDX化を成功させるにはDX人材を育成し、社内のITリテラシーを向上させる必要があります。

なぜなら、新しい技術やシステムを導入しても、従業員が使いこなせなければ現場の課題を解決できないためです。

例えば、データを収集できるシステムを導入しても、有効活用できなければ単に情報を集めるだけで終わってしまいます。データを分析して問題を見つけ、解決策を導き出すスキルが必要です。

従業員が最新のデジタルツールを活用するには、定期的なトレーニングや教育プログラムを実施し、ITリテラシーを向上させることが重要です。具体的には、データを基にした問題解決の手法を学び、現場の課題に対して効果的な解決策を導き出す能力を身につけることが求められます。

特に、データ分析や機械学習などのスキルは、製造プロセスの最適化や品質管理において大きな役割を果たします。従業員がスキルを習得することで、現場の生産性向上やコスト削減が実現しやすくなるでしょう。

製造現場のDXを継続的に改善する

製造現場でのDXは導入して完了ではなく継続的な改善が必要で、現場からの定期的なフィードバックと評価を通じた最適化が不可欠です。

例えば、DXツールの導入後に従業員からのフィードバックを収集し、その意見を基に機能の改善や新たなトレーニングを提供すると、現場の適応力を高められます。

さらに定期的なレビューを通じて、現在のシステムが目標達成にどれだけ役に立っているかを評価し、必要に応じて調整を行います。

継続的な改善によりDXが単なる技術導入にとどまらず、組織全体の変革を促進する手段となり、結果的に生産効率の向上やコスト削減が実現可能です。

まとめ

製造現場でのDX導入は、現代の競争力を維持し、生産効率を向上させるために不可欠です。製造現場のDX導入は多くのメリットがありますが、解決しなければいけない課題もあります。

単にデジタル化、自動化すれば良いわけではなく、DX導入を成功させるためのポイントを踏まえて導入作業を進めましょう。

また、製造現場でのDXは一朝一夕に成功するものではなく、継続的な取り組みが必要です。現場の声を聞き、柔軟に対応しながら常に改善を図る姿勢が大切です。

リベロエンジニアであれば、現場に最適化された「使い続けられるDX」を一緒に作り上げられます。スモールスタートで並走できるため「現場に浸透しなかった」という本末転倒な結果になりません。

製造現場でのDX導入に悩まされている方は、気軽にお問い合わせください。ご質問だけでも、喜んでお答えいたします。

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