スマートファクトリーとは？導入メリットや課題、成功事例を簡単に紹介！

グローバル市場において日本の製造業の競争力を高めるには、スマートファクトリーの導入が効果的です。

しかしながら、スマートファクトリーを導入したいけど課題が多く、進め方がわからない方も多いでしょう。本記事ではスマートファクトリーが必要な理由や、導入のメリット、国内での成功事例を3つ解説します。

スマートファクトリー導入の際の課題の解決方法や、導入手順もわかりやすく解説しているので、ぜひ最後まで読んでください。

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スマートファクトリーとは？

デジタル技術を活用し、製造・検査の工程を自動化・最適化した工場のことをスマートファクトリーと呼びます。

スマートファクトリーは単なる設備のデジタル化ではなく、生産全体の見直しや組織全体の意識改革を伴う変革です。

スマートファクトリーを導入する理由

スマートファクトリーの導入は、製造業が直面する以下の課題を解決する手段として注目されています。

• 人手不足
• 品質のばらつき
• 激化するコスト競争

また、IoTやAIといった最新技術を上手く活用することで、製品の品質をリアルタイムで管理・分析できます。生産プロセス全体を最適化することで、品質を落とさずコストを削減できるため、競合優位性に貢献できるでしょう。

なぜ今スマートファクトリーが必要なのか

2011年にドイツ政府が打ち出した「インダストリー4.0」は、製造業における第4次産業革命として世界中の注目を集めました。IoTやAIなどのデジタル技術を活用し、生産工程全体の最適化を図ることが目的です。

日本でも、2017年に経済産業省が「Connected Industries」構想を打ち出しました。これは産業間の連携を強化し、IoTやAIを活用した全体最適の工場運営を目指す取り組みです。以降、センサーやAIを活用した予知保全や、品質管理の自動化といった技術が徐々に導入され始めました。

しかし、日本の製造業の多くは、30年以上前に建てられた工場を今も活用しています。熟練した人材による高い現場力や技術力に依存しているため、新たな設備投資への踏み切りが難しいという課題があります（引用：経済産業省「製造業のDXについて」）。

また、2024年に公表された「スマートマニュファクチャリング構築ガイドライン」では、製造機能の全体最適を目的にデジタルソリューションを導入し、十分な成果を上げている製造事業者は、全体の5％未満にとどまっていることが明らかにされました。

現場のオペレーションや組織文化までを含めた本質的な変革が、依然として進んでいない状況です。

今後、日本企業がグローバル市場での競争力を維持・強化していくためには、スマートファクトリー化の推進が不可欠となるでしょう。

製造業がスマートファクトリーを導入する4つのメリット

スマートファクトリーを導入することで製造業が抱える問題を解決でき、以下のメリットを得られます。

• 人手不足の解消
• 臨機応変な生産体制を構築
• 予防保全の属人化解消
• 品質向上

人手不足の解消

製造や検査の工程を自動化することで、作業員が手作業で対応していた工程を機械が担えるようになります。単純作業や繰り返し作業の負担が軽減されるので、少ない人員でも安定した生産を可能とします。

さらに、設備や機器にセンサーを設置し、AIと連携させることで、稼働状況や製品品質をリアルタイムで把握可能です。これにより、ラインの無駄やムラを削減し、全体最適を実現できます。結果として、少ない人員でも生産性の大幅な向上が見込まれるでしょう。

臨機応変な生産体制を構築

現場の状況をセンサーやIoT機器で常時モニタリングすることで、生産ラインの状態や在庫状況をリアルタイムで把握できます。

異常の早期発見やボトルネックの特定が可能になれば、現場と経営層の間で迅速な意思決定が行えるようになるでしょう。

需要の急激な変動や多品種・小ロット対応など、カスタマイズの要望にも柔軟に対応できる生産体制が実現します。

予防保全の属人化解消

IoTセンサーを活用して機器の状態をリアルタイムで監視すれば、機器の故障を予測できるようになります。異常の兆候を早期に発見できれば、スキルや経験によらない予防保全を可能とします。

また、AIを活用することで、故障発生時に原因を迅速に特定できる点も重要なポイントです。

異常の長期発見や故障の際の迅速な対応ができれば、ダウンタイムを最小限に抑え、生産ラインの停止時間を減少させられます。

品質向上

製造・検査工程で収集されたデータを詳細に分析することで、不良品が発生する根本的な原因をより正確に特定できるようになります。分析結果に基づいて加工条件の最適化や設備の保全をすれば、不良品の発生率を大幅に低減できるでしょう。

その結果、製品の品質を高いレベルで安定化でき、顧客満足度やブランド信頼性の向上に寄与します。また、歩留まりがよくなることで、コスト削減にもつながります。

スマートファクトリー導入の課題とその解決方法

スマートファクトリーを導入するにあたって、多くの企業が課題を抱えています。事前につまずきやすいポイントを知っておけば、コストや時間を無駄にせずスマートファクトリーを導入できるでしょう。

初期投資が高額で費用対効果も不透明

スマートファクトリー導入において、初期投資が高額であることは大きな課題です。新たな設備やIoT機器、AI、クラウドシステムなどを導入するためには多大なコストがかかります。

しかし、導入前に費用対効果は見えにくいのが現状です。

解決方法としては、スモールスタートを推奨します。まずは特定の部署・工場など部分的に導入し、効果が見えやすい工程や分野から着手することで、段階的に投資効果を確認しながら拡大していくことができます。

現場とITの連携不足

現場（OT）とIT部門の連携が不足していると、スマートファクトリー導入に関する意思疎通がうまく取れなくなります。

また、実務的な知見とデジタル知識が分断されていると、導入についての要望や改善提案が受け入れられにくくなります。

この問題を解決するには、OTとIT両方に理解を持つ人材の育成が重要です。導入前にワークショップを開催し、目的や目標を共有することで両者の認識を一致させ、スムーズな連携を促進しましょう。

既存の設備やシステムと連携

スマートファクトリーの導入が進まない要因の一つに、既存の設備やシステムとの連携の難しさがあります。スモールスタートを試みても、設備が古いと初期段階のデジタル機器導入でつまずいてしまうでしょう。

この課題に対する有効な解決策としては、中継装置やIoTゲートウェイを活用し、既存設備に後付けでセンサーを取り付ける方法が挙げられます。

既存の設備をあと付けでIoT化することができ、古い装置との連携が可能となれば導入に対する障壁を減らせるでしょう。

生産データの活用方法がわからない

スマートファクトリーを導入してセンサーや設備から大量のデータを収集しても、データの活用方法がわからず、放置されてしまうという課題があります。

収集データのムダを避けるため、データ分析の目的は事前に明確化しておきましょう。例えば、品質向上や停止要因分析など、具体的な目的を設定することで、データ活用が効果的に進められます。

また、データ活用に特化した外部パートナーの専門的なサポートを受けることも有効です。

スマートファクトリー導入のステップとロードマップ

スマートファクトリーの導入においては、「工場全体の最適化」を目指す視点と、現実的に導入を進めるための「段階的アプローチ」を両立させることが重要です

現場の理解やノウハウの蓄積を図りつつ、着実に導入していきましょう。

課題の洗い出し・可視化

まずは、生産性の低下や品質不良、無駄な作業といった現場の課題を関係者と協力して洗い出します。次に、1日の生産量や不良品率、需要と供給の差などのデータ、さらに手書きの報告書などをデジタル化し、生産・検査体制を可視化します。

課題の洗い出しをすることで工場作業によるボトルネックが特定でき、必要な部分に最適なテクノロジーを導入できるようになります。

また、課題を可視化することで製造・保守・IT関係者・経営層の関係者が共通言語で現場の現状を理解し、改善の方向を一致させることができます。

スモールファクトリー導入による効果を高めるため、ノウハウの蓄積を大切にしながら課題の本質を捉え、効率的な改善策を検討しましょう。

スモールスタート

スマートファクトリー化の効果が出やすい、一部のラインや設備に絞って試験的に導入すれば、大規模な初期投資を避けられるため、導入リスクを最小限に抑えられるでしょう。

スモールスタートで進めることで、現場環境との相性や導入技術の有効性を実際に確認できます。さらに、本格展開の前に潜在的な課題や改善点を洗い出し、事前に対処しておくことで全体導入の成功率を高められます。

効果検証・社内理解の促進

スモールスタートで導入した部分の成果（稼働率の向上、品質改善、人件費削減など）を数値化しましょう。数値化した成果をレポートや報告会で、関係部署や経営層に共有します。

順を追って検証・報告することで、スマートファクトリー導入に対して懐疑的な社員の理解と賛同を得やすくなります。

また、取り組みが評価されれば、今後の改善活動にも良い影響を与えるでしょう。

本格展開（他ライン・他工場へ）

設備構成や人材、製品の特性に合わせた設計をし、スモールスタートで成功したモデルを他の製造ラインや工場に展開しましょう。

いくらスモールスタートで成功していても、どの工場・設備などでも同じように展開するだけで成功するとは限りません。展開先ごとの現状や課題を事前に把握し、それに合わせた柔軟な対応ができる体制を整備することが重要です。

段階的に導入することで、展開先ごとの固有の課題を解決しやすくなります。

また定期的なフィードバックを取り入れることで、全体の生産性向上を支える仕組みを作り上げることが可能となります。

全体最適化と継続改善

個別の工場やラインのデータを一元化し、リアルタイムでデータを活用することが重要です。

工場・企業全体をサプライチェーンで繋げ、製造・在庫管理・物流などがシームレスに連携すれば、生産計画や在庫管理が最適化されます。

さらに、定期的な改善サイクルを運用し、常に最適化を進めることが必要です。問題が発生した場合にも迅速に対応し、継続的な改善が実現できるスマートファクトリーを実現しましょう。

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スマートファクトリー導入の成功事例3選

スマートファクトリー導入の成功事例を知れば、自社での導入イメージがより具体的に描けるようになるでしょう。ここでは国内工場3つの成功事例を紹介します。

• オムロン
• ダイキン工業
• リベロエンジニア

オムロン：AIを活用した不良品ゼロへの挑戦（「i-Automation!」）

画像引用：オムロン株式会社

日本を代表する電機メーカーであるオムロンは、「i-Automation!」という取り組みで生産現場の効率化を実現しています。特に、目視による外観検査の自動化に注力しており、AIとセンシング技術を活用することで不良品の流出ゼロを目指しています。

これまで熟練作業者による目視検査に依存していた工程を、AIが学習し、標準化・数値化することで、品質の安定化を図りました。製造現場で蓄積されていた“暗黙知”を形式知にすれば、熟練者の少ない工場でも安定した品質を維持することが可能となります。

さらに、人と機械が協調し、製造ラインの自動化が進むことで生産性の向上も達成しました。オムロンはAIとIoT技術を駆使した先進的な製造現場を構築し、高品質かつ効率的な生産を実現しています。

ダイキン工業：需要変動対応型スマート工場

画像引用：ダイキン工業株式会社

空調業界で世界トップクラスの技術力を持つダイキン工業の堺製作所では、IoTとAIを活用して、需要変動に柔軟に対応できるスマート工場を構築しました。

従来のような一定の需要予測に基づく生産ではなく、AIが需要を予測し、それに応じた生産計画と連携することで、リアルタイムに生産ラインを制御しています。「売れた分だけ作る」生産モデルを実現し、余剰在庫の削減と資源の効率的な活用を可能にしました。

さらに、設備・人・物の情報をデジタルで統合し、部品供給の遅れや需給ギャップにも迅速に対応しています。IoTにより設備の状態を常時把握し、稼働状況を最適化することで、製造ライン全体の柔軟性と効率も向上しました。

リベロエンジニア：産業用スマートグラスを物流倉庫に導入

画像引用：株式会社リベロエンジニア

リベロエンジニアは眼鏡型のウェアラブルデバイス「スマートグラス」を顧客企業の物流倉庫に試験導入し、現場作業の効率化に向けた取り組みを進めています。

スマートグラスは、レンズ部のディスプレイにマニュアルや作業標準書を表示できるため、点検作業や在庫管理、マニュアル参照をハンズフリーで行えるのが特長です。これにより、担当者のスキル差に左右されない、安定した作業品質の実現が期待されています。

大手住宅関連企業の倉庫で、研究開発の一環として試験運用中でしたが、現場での使いやすさや技術的な有効性が評価され、本格導入に至りました。

まとめ

スマートファクトリーは、単に工場の自動化や最適化を目指すだけでなく、業務プロセスの見直しや組織全体の意識改革を伴う、経営に直結する重要な取り組みです。

日本の製造業では、スマートファクトリーの導入がまだ十分に進んでおらず、いま取り組みを始めることで競合他社に対する優位性を確保できます。

リベロエンジニアはスマートファクトリー導入を目的としたシステム開発や現場支援を手がけており、顧客企業の実情や業務フローに即した柔軟な提案を強みとしています。アプリなどの開発はもちろん、コンサルも行っているので、スモールスタートで伴走しながら着実にIT活用を社内に広めていくことが可能です。

導入にあたり課題や不安を感じている方は、ぜひ一度リベロエンジニアまでご相談ください。

_{\”現場に合わせた使いやすいDX化”をスモールスタートできる！/}

【この記事の監修者】