製造業のデジタル化（DX化）とは？推進の5ステップと事例紹介

製造業のデジタル化とは、デジタル技術を導入して従来のアナログな作業を効率化するプロセスです。職人の勘と経験に頼りがちな製造現場では、人による作業から脱却できないケースも多く、デジタル化への期待は大きいといえます。

デジタル化するメリットは以下のとおりです。

また、デジタル化の参考として覚えておきたい用語として「スマートファクトリー」と「デジタルツイン」があります。

このように、製造業をデジタル化することは、今後の事業成長に欠かせない重要な施策です。

ただし製造業におけるデジタル化は、下記の課題を抱えています。

• 【課題1】人材不足や属人化により技術継承が困難
• 【課題2】デジタル技術に精通した人材の不足
• 【課題3】IT投資が進んでいない

古くから使っている設備はIT化に対応していない場合も多く、新しい設備を導入するのは多額の費用がかかります。差し迫った問題が起きない限りは、従来の設備をそのまま使用するケースが多いです。
順番に見ていきましょう。

日本の製造品質が高いことは世界的に知られていますが、その多くが昔から受け継がれる職人の技術やDNAによるものでした。現在もその気風は続いており、場合によっては属人化が課題となって管理者の頭を悩ませています。

「その人でなければ製造できない」「その人がいなければ効率が落ちる」などの状態では、競合他社との競争に打ち勝つのは困難です。また、日本全体の人材不足が、属人化の状況に拍車をかけています。

新しい人材が不足しているため、技術を継承しようにもその受け手がなかなか現れません。さらに、人手不足によって従業員の負担が増大するため「できる人がやったほうが早い」状況を脱せず、ますます属人化が進んでしまいます。
したがって、人材不足と属人化が進み、将来的には製造が立ち行かなくなる危険性もはらんでいます。

デジタル技術に精通した人材が不足している点も、製造業の課題として挙げられます。デジタル技術は専門的な知識を必要とする場合もあり、適切な運用・管理ができなければ大きな効果を得られません。

デジタル技術に精通した人材を確保するためには、新規雇用や従業員の育成などの方法があります。しかし、どちらの方法もコストや時間がかかるため、簡単にはできません。

したがって、デジタル技術を導入しても手作業から脱却できず、デジタル技術に対応しきれないケースも多く見られます。

世界経済や予算不足の影響により、IT投資が進んでいない企業も見られます。製造業に使用する設備は高額なものが多く、簡単に買い換えることはできません。

したがって、従来から使用している設備を使用し、デジタル技術の導入が遅れ気味です。また、設備が老朽化するにつれ保守・メンテナンスに投資する必要があるため、さらに新設備の導入が遅れかねません。

このように設備投資している企業は多いものの、IoT化やDX化を目的としたIT投資を行っている企業は少なく、デジタル化を遅らせる原因のひとつと考えられます。

製造業のデジタル化を推進すべき理由は、下記が挙げられます。

• 人材不足と属人化を解消できる
• 競争力の低下を防げる
• 費用の損失を防げる

従来の設備保全は、トラブルが発生してから対応する事後保全と定期的なメンテナンスを実施する予防保全がメインです。しかし、これでは安定した稼働が難しく、稼働停止している間の費用損失やメンテナンス費の増大が問題視されていました。

一方で、デジタル化を推進すると、AIを活用した予知保全が可能となります。予知保全は設備の異常状態を事前に察知して、トラブルが発生する前に対応する方法です。

対応コストや部品の手配などを最小限に抑えられるため、費用の損失を防げます。なお、Prediction Oneなら故障予測にも役立てられるので、AIによる予知保全を詳しく知りたい場合は下記より無料資料をダウンロードのうえご活用ください。

製造業のデジタル化を推進する方法は、下記のとおりです。

• 【ステップ1】現状の課題を洗い出す
• 【ステップ2】デジタル化したイメージを共有する
• 【ステップ3】DX人材の確保とデータ収集を進める
• 【ステップ4】施策を実施する
• 【ステップ5】全社展開しビジネスモデルの変革につなげる

人材やデータを確保できれば施策を実施できますが、その際のポイントは1つのラインのみ・1つの設備のみなど小さく始めることです。ブラッシュアップしてから水平展開することで、効率的にデジタル化を進められます。

ひとつずつ見ていきましょう。

デジタル化をする前に、現状の作業においてどのような課題があるのかしっかりと洗い出します。ぼんやりとした状態の課題を確認してデジタル化に乗り出しても、実際はデジタル化で解決できない課題だったことも多くあるからです。

したがって、課題を洗い出し、原因を追及することが欠かせません。また、課題を洗い出す際は、データのみを確認して抽出するのは非推奨です。

できる限り現場に足を運んで、実際に作業する従業員からヒアリングしましょう。従業員の言葉には、データだけでは得られない不満や効率化のヒントが隠されているケースもあります。

特に、現場のデジタル化を考えている場合、実際に作業するのは現場の従業員なので生の声を重視するのがおすすめです。

課題を洗い出し、デジタル化で解決できることを整理したら最終的な業務のイメージを全社員で共有しましょう。

現場の従業員は従来の業務をこなしつつ、デジタル化の推進に取り組むため負担が増大し、モチベーションが上がらない恐れもあります。

特に、従来の業務に不満を持っていない従業員はデジタル化を煩わしく感じやすいため、せっかくの取り組みが鈍足化しかねません。

デジタル化を効率的に進めるためには、目指すべきゴールとも言える「デジタル化された業務イメージ」を共有し、自分たちにとっていかにプラスに働くかを認識してもらう必要があります。

デジタル化を進めるためには、デジタル技術に精通した人材が欠かせません。これまでの業務をシステム化したり、業務データを分析をしてより効果的な業務プロセスを見い出す必要があるからです。

たとえば、ITエンジニアやデータサイエンティストなどですが、こういった専門的な知識をもつ人材の確保は採用、教育ともに困難です。どうしても対応できない場合は、DXを支援するコンサル会社を利用するのもひとつの方法です。

デジタル化を推進するチームを中心にITツールやIoT機器などのツールを選定し、データを収集できれば具体的な施策を実施します。ステップ1で洗い出した課題に対して、始めやすいものから対応しましょう。

デジタル化やDX化と聞くと、ロボットや設備の導入など大がかりな改善をイメージする人もいますが、PCを利用する業務の自動化もデジタル化のひとつです。施策を実施する際は、小さな範囲から適用することをおすすめします。

いきなり大きく始めた場合に成果が出れば効率的ですが、多くの場合はトライアンドエラーの繰り返しです。すべての適用範囲に対応するのは工数とコストがかかるため、小さな範囲で始めてブラッシュアップしていきましょう。

小さな範囲で始めたデジタル化をブラッシュアップした結果、課題や問題が解決できれば全社に展開しましょう。すでにデジタル化に成功しているため、異なる部署への導入も比較的スムーズに行うことが可能です。

ただし、全社展開する過程で、さらに改善すべきポイントが見つかることもあります。施策は一度完成したら終わりではなく、継続的に改善していくのがおすすめです。

また、全社に施策を展開した後はDXの根幹でもある顧客に合わせたビジネスモデルの変革につなげましょう。効率化やコスト削減だけではなく、顧客が求める付加価値なども意識することで、新たなビジネスモデルが見えてきます。

製造業をデジタル化する際の注意点は、下記のとおりです。

• 初期費用がかかる
• デジタル技術に精通した人材が必要
• セキュリティ対策が重要

製造業をデジタル化する際は、多額の初期費用がかかります。特に、設備を一新したりロボットを導入したりする場合は高額です。

一方でツールやシステムを導入して一部の業務をデジタル化する場合は、設備やロボットと比較すると安価に済む場合もあります。ただし、サブスク型のサービスは初期費用が安くてもランニングコストがかかるため、費用が発生し続ける点に注意しなければなりません。

また、IoT機器やデジタルツールを導入すると、扱い方の研修が必要になるなどの教育コストも考慮する必要があります。

デジタル化の効果はすぐに現れないケースもあるため、導入直後は一時的に費用が増大することを想定しておくのがおすすめです。

製造業をデジタル化した事例は、下記のとおりです。

1. AIで板取を最適化し、歩留まり改善に成功
2. 半導体製造における初期工程の状況から、製品特性をAIで予測
3. 工場をIoT化して生産計画を最適化

それぞれの概要を紹介します。

ハウスメーカーの積水ハウス株式会社では、住宅用陶版外壁材「ベルバーン」の板取にAIを活用しました。同社の住宅は自由設計、受注生産のため、必要な部材がそれぞれの住宅で異なるのが特徴です。

住宅用陶版外壁材「ベルバーン」の生産工程では、独自開発の板取システムを使用しており、1枚の原板から長方形や三角形などさまざまな形状の外壁材を切り出します。しかし、板取システムでどのように割り付けるかは、現場作業者の経験に委ねられていました。

そこで、効率的な割り付けを実現するために導入したのが、予測分析AIツールによるデジタル化です。結果として、従来の方法と比較して歩留まりは0.3%改善しています。「ベルバーン」は製造原価が高いため、十分な改善効果を得られました。

とある半導体デバイスメーカーは「製造工程が多いこと」が課題でした。初期工程の製造状況に応じて、人間が後続工程を調整するケースもあるため、知識量・工数面で担当者に負担がかかりがちでした。

同社は、途中の製造状況から最終的な特性の予測をAIに任せ、後続工程での対応の必要性を判断しました。

それまでは分析に時間がかかっていましたが、AIツールを使用することで分析時間の大幅短縮につながり、空いたリソースでより多くの工程を分析できるようになりました。そのため、より幅広いデータの収集が可能となり、今後の製造効率向上が期待できます。

空調家電などを手がける大手メーカーは、市場環境の変化速度が上がってきたことから製造コストの低価格化と製品差別化による競争力強化が重要と考えました。

サプライチェーンの最適化やエンジニアリングチェーンの最適化を実現するために、従来の生産体制にIoTを活用し、すべての設備をネットワークでつなぎました。

それによって、

1. 製造現場データの発掘
2. データの収集と統合
3. データの見える化と分析
4. 顧客への価値提供

のサイクルを回し、整備できたのが情報基盤である「工場IoTプラットフォーム」です。結果として、生産状態を見える化でき、生産計画を最適化することでロスの低減に成功しています。

また、予測技術の確立や判断基準のモデル化、デジタルツインの構築などで予知・予測が可能になりました。

製造業のデジタル化は、デジタル技術に精通した人材の不足やIT投資が進まない課題を抱えるものの、人手不足の現代において業務効率化を実現する有効な方法のひとつです。

デジタル化を進めるためには、課題を洗い出したうえでDX人材を確保し、その主導のもとに施策を進めていきます。その際は、一気にすべての工程で開始するのではなく、小さな範囲から始めるのがおすすめです。

デジタル化に成功した施策から全社に展開し、DXの目的であるビジネスモデルの変革につなげましょう。

なお、製造業のデジタル化にはPrediction Oneがおすすめです。原料の価格予測や出荷数予測、不良品検知など具体的な活用方法をまとめましたので、ぜひダウンロードのうえご活用ください。