工場のIoT化におけるトレンドとは。デジタル技術で解決する課題とその事例を紹介

製造業は、労働力不足の深刻化、品質管理の複雑化、エネルギーコストの上昇など、多岐にわたる課題に直面しています。

これらの課題を解決するには、デジタル技術を活用した業務プロセスの変革に取り組むことが重要です。その手段の一つとして、工場のIoT化が注目を集めています。工場のIoT化に取り組むことで、生産効率の飛躍的向上、品質管理の高度化、最適な人員配置、そして省エネルギー化が目指せます。

この記事では、工場のIoT化がもたらす効果から最新トレンド、実際の導入事例まで、デジタル技術で実現する製造業の未来について詳しく解説します。

工場のIoT化とは

工場のIoT化とは、設備や機械をインターネットに接続し、稼働状況や生産数をリアルタイムで可視化する技術です。センサー、ネットワーク、データ処理、ユーザーインターフェースの4つの要素で構成されています。

▼工場のIoT化の具体例

IoT化により工場内の機械が情報を共有できるようになり、より効率的で安全な作業環境を実現します。

IoT化が工場にもたらすもの

多くの工場がIoT化に取り組む理由は、導入後に得られる大きな変化にあります。従来の製造現場で懸念であった課題が、IoT技術によって次々と解決の手段が提示されています。

生産効率の向上

IoT化は、製造機器とシステムの連携を強化して生産性の大幅な向上をもたらします。

産業用ロボットの導入により、生産性と品質の安定や、人為的なミスの削減が可能です。また、リアルタイムで製造状況を監視できるため、機械の不調や異常に迅速に対処でき、トラブルによる生産ラインの停止時間を最小限に抑えられます。

さらに、AIによるデータ分析を活用することで、より正確な需要予測を実現でき、予測に基づいた適切な生産計画の立案につながります。

品質の安定化と向上

センサーや高感度カメラを活用した品質チェックにより、人間には発見が困難な不良品の流出を未然に防げます。

また、品質データを一括管理・分析することで、これまでは分からなかった不良品の発生原因を特定して再発防止に役立てることが可能です。

製造工程データの蓄積により、不良品の発生や産業機器の故障を未然に防止することで顧客満足度の上昇に貢献します。

人員配置の最適化

IoTによる人員配置は、従業員一人ひとりの生産能力や知識・技術の習熟度を分析し、最適なタイミングで適切な人材を配置することが可能です。

作業員の作業の進捗やスキルレベルを、各種センサーでリアルタイムに把握します。繁忙期には事前に人員を追加し、稼働が少ない時期には効率を落とさず人員を減らすなど、業務量の偏りを防いで生産性を最大化できます。

蓄積されたデータから技術力の高い従業員と他の従業員の違いを分析し、技術やノウハウの数値化も実現し、人手不足解消にも寄与します。

省エネルギー化の推進

IoT化は、工場全体のエネルギー消費状況を可視化して省エネ化を促進します。

工場内の各機器やラインにおける電力使用量などをリアルタイムで監視することで、過剰なエネルギーを使用している工程や時間帯を特定できます。これにより、より具体的で効率的な省エネ対策の立案・実行が可能です。

さらに、対策の効果測定も容易になり、PDCAサイクルを回しながら継続的な改善を図れます。

工場のIoT化におけるトレンド

IT技術の発展に伴い、工場のIoT化において、より実践的で高い効果が期待できる新たなソリューションが次々と登場しています。

AIを利用した予知保全システム

AIを利用した予知保全システムは、問題が起こる前に設備の故障や異常を予測・対応できる技術です。

従来の定期保守では、異常の有無にかかわらず定期的にメンテナンスを行うため過剰保全となるケースがあります。また事後保全では、故障発生後の対応となるため生産停止や緊急対応が必要となります。

予知保全では、設備の稼働データを収集・監視して、故障の兆候を検知したときに修理や部品交換を行うため、最適なタイミングでの保全が可能です。

計画的な部品交換や修理が可能となり、緊急メンテナンスにかかる人件費や時間を削減できます。

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、ネットワークの末端（エッジ）でデータ処理を行うことで、システム全体の負荷を軽減する技術です。

工場のIoT化では、膨大なデータの収集・分析・処理にタイムラグが発生することが課題でした。

監視カメラやセンサーなどの端末で処理を行うことで処理速度の向上が図れるだけでなく、データをインターネットで転送する機会を減らすことでセキュリティの向上にも寄与します。

デジタルツイン

デジタルツインは、現実空間にある環境や設備を仮想空間に再現する技術です。この技術を活用することで、製造工程のさまざまなシミュレーションが行えます。

生産ラインの配置変更や製造機器の入れ替えが生産効率にどのような影響を与えるかを、現実のラインを停止させずに確認可能です。

また、特定の機器に過度な負荷がかかった状態で使い続けた場合の故障発生の予測や、10年間使い続けた場合の経年劣化の影響などを仮想空間で検証して、将来のリスクを事前に把握することができます。

GX（グリーン・トランスフォーメーション）

GX（グリーン・トランスフォーメーション）とは、脱炭素社会の実現を目指し、カーボン排出の抑制、再生可能エネルギーへの転換を通じて社会全体の変革をもたらす概念です。

企業にとっては環境への配慮を示す活動であり、投資家や消費者に対するアピールとしても非常に重要です。

工場のIoT化を進めることで、エネルギー使用量の可視化や最適化が可能となり、エネルギーの使用量やCO2排出量の削減を実現してGXへの貢献が期待できます。

工場のIoT化における課題と対策

工場のIoT化を阻む要因は、企業によってさまざまです。原因を特定し、適切な対応が求められます。

レガシーシステムの存在

レガシーシステムはIoT化の最優先のターゲットでもあり、対応の難しさからIoT化を阻む最大の要因でもあります。限られた予算の中で効果的にIoT化を進めるには、優先度の高いものから予算を配分することが重要です。対策として、モダナイゼーションやレトロフィットが挙げられます。

▼モダナイゼーションとレトロフィットについて

セキュリティリスク

工場のIoT化における必然としてセキュリティ対策として、経済産業省が提供する『工場システムにおけるサイバー・フィジカル・セキュリティ対策ガイドライン』が参考になります。

このガイドラインでは、ネットワーク全体や、個々の機器ごとのセキュリティ対策が具体的な方策とともに詳しく解説されています。

▼ガイドラインに挙げられたセキュリティ対策の例

• ネットワークのセグメンテーション（分割）によるリスクの局所化
• 不正アクセス対策のための認証強化
• データの暗号化
• 定期的な脆弱性診断　など

これらの対策を講じることで、IoT化に伴うセキュリティリスクを低減して安全な工場運営を実現できます。

出典：経済産業省『工場システムにおける サイバー・フィジカル・セキュリティ対策 ガイドライン』

AI画像検査を導入した事例

検査業務のIoT化の事例として、オムロンのAI画像検査について紹介します。

▼課題

高品質を求める市場の要求に対して、目視での対応には限界がありました。検査基準を緩くすれば不良品が見逃され、厳しくすれば歩留まりが悪化する状況でした。

▼IoT化の取り組み

検査に携わるベテランの基準を数値化して、良品と判定できる範囲の判定をAIで再現することに成功しました。AIの画像解析技術により過剰な不良判定を防止し、良品廃棄の最小化を可能にしました。

▼成果

検査精度の向上と歩留まりの改善を同時に実現しました。

この事例について、詳しくはこちらの記事をご覧ください。

AI官能検査

まとめ

この記事では、工場のIoT化について以下の内容を解説しました。

• 工場のIoT化とは
• IoT化が工場にもたらすもの
• 工場のIoT化におけるトレンド
• 工場のIoT化における課題と対策
• IoT化を目的としてAI画像検査を導入した事例

工場のIoT化は、生産効率の向上から品質の安定と向上、省エネルギー化の推進まで多様なメリットをもたらします。

AIを活用した予測保全システムやエッジコンピューティング、デジタルツインなどの最新技術により、従来では困難だった課題解決が可能です。

『株式会社エフ・エー・アネックス』では、実践的なIoTソリューションを提供しています。豊富な導入実績と専門知識を活かし、お客様の工場に最適なIoT化をサポートいたします。

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