インダストリー4.0 とは?価値向上につながる第四次産業革命を徹底解説

インダストリー4.0 とは?価値向上につながる第四次産業革命を徹底解説

インダストリー4.0によって工場はどのように変わっていくのでしょうか。ここではAIやIoTなどを活用したインダストリー4.0の世界について解説していきます。

インダストリー4.0は「第四次産業革命」とも呼ばれ、ドイツで始まった国家プロジェクトです。手段や導入方法は向上によってもさまざまですが、日本もその影響を受け、工場にデジタル技術を導入して、効率化や最適化を図ることが期待されています。

インダストリー4.0によって工場はどのように変わっていくのでしょうか。ここではAIやIoTなどを活用したインダストリー4.0の世界について解説していきます。

インダストリー4.0とは?

インダストリー4.0はIT技術を活用して、製造業を改革していこうとする取り組みです。ドイツで発祥し、政府と産業が一丸となって推進しています。日本でもその流れを汲んで、多くの企業で取り入れる動きが見られます。

AIやIoTを取り入れ、製造業を改革する取り組み

ICT技術によって生産性向上などを目指すインダストリアル・インターネットと混同されることも多いのがインダストリー4.0です。しかし、インダストリー4.0は工場内の生産性向上を目的としているのに対して、インダストリアル・インターネットは顧客まで巻き込んだ新たなビジネスモデルを作ろうとしているところに違いがあります。またインダストリー4.0の世界では機械同士などのモノが繋がることもあります。

例えば、取り付けられたセンサーによって在庫や生産状況などさまざまな情報を集めてくるのがIoTなら、その情報をもとにして最適解を導き出すのがAIです。従来のライン生産であれば、1ラインでの作業が終わった後は、人が次のラインへ製品を運んでいましたが、IoTで生産が終わったことを検知し、次の移動先をAIが判断して、製品が運ばれていくといった自動化の進んだ工場もあります。こうした工場の変化をインダストリー4.0といいます。

コンセプトは「考える工場」

インダストリー4.0のコンセプトは「考える工場=スマートファクトリー」といわれています。ビッグデータやAI技術を活用して、リアルタイムで判断していく環境を整えることで、手で数えていた在庫がセンサーを使って一瞬で分かるようになったり、ラインの稼働時間が一目で確認できるようになります。

ゆくゆくは学習を重ねたAIが向上のラインの調整や稼働率の計算、納品先や納品時間といったデータをもとに、自律的な判断で製造から納品までもこなすことも可能になるといわれています。このようにインダストリー4.0によって工場は大きく変わることが期待されています。

インダストリー4.0を実現する手法

製造の現場でインダストリー4.0を実現する手法について、2つの視点から解説します。

4つの設計原則

・相互運用性

モノ、ヒト問わず、生産の関係者全てをつないでいくことを意味します。工場の中の機械同士だけでなく、ヒトのサポートとして機械を使ったり、場所的制約を超えた拠点間の情報を共有したりと、情報を密接にやり取りすることが目的です。

・情報透明性

センサーやデバイスで集めたデータが眠っていてはせっかくの資産価値がなくなってしまいます。誰でも見られる状況にしておくことで、従業員それぞれがデータの使い方を考えられる状況を作っておくことが発展への近道となります。

・技術的進歩

人の負担を軽減することができれば、工場生産の効率化が図れるだけでなく、働く人の安全を確保することもできます。重労働となっている部分を機械に任せられると、その業務を担当できる人が増えるのもメリットです。

・分散型決定

業務ごとで意思決定を分散させることで、それぞれの状況に応じた最適な判断をすることができます。今起きている状況をリアルタイムに反映しながら、自動で意思決定していくことが可能です。

ダイナミックセル生産の導入

セル生産のメリットである少量高品質のメリットを生かしつつ、多品種生産を可能とするのがダイナミックセル生産です。突き詰めるとマスカスタマイゼーションと呼ばれる個々に仕様が異なる製品の生産も可能となります。

一つの工場内だけでなく、複数工場が繋がるとそれ自体が一つの工場体のように働き、今需要のあるものを優先的に作り出すようなフレキシブルな対応が可能となります。

インダストリー4.0を採用する3つのメリット

インダストリー4.0を採用する3つのメリット

インダストリー4.0を採用することで得られるメリットを以下の3つの観点から解説します。

工場の完全自動化が実現できる

工場内の機器がそれぞれ繋がっていくことにより、人の介入する余地がどんどん減っていきます。発注のオーダーが入ってから納品するまでの間を完全自動化することも夢ではありません。AIを使っての指示を導入するのに時間がかかるとしても、遠隔操作で稼働状況を把握し、指示を出すことができます。

自動化する際にネックとなりやすいのはイレギュラー発生時の判断です。「自動でイレギュラーを検知して別の対応を行う」とするのはかなり難しいため、ひとまず定期メンテナンスや故障時は人の手が介入することにしておく場合もあります。

工場の稼働率を平準化できる

ライン生産で特定のモノに特化して作る仕組みが整ってしまうと、製品のどれかに需要が集中したときに、特定のラインだけフル稼働しているにも関わらず、他のラインは全く動かないといったことがありえます。

生産できる量にも限界があり需要を満たす機会を損失することにもなります。しかしいざラインを入れかえようとすると、手間と費用がかかってしまい、そこまで踏み切れる場合は少ないです。

しかしインダストリー4.0の導入で、一つのラインでさまざまな製品の生産に対応可能ならば、各ラインの稼働率を平準化することが可能です。製品を作るために新しいラインを準備する必要もなく、コストダウンも同時に図れます。

顧客が本当に欲しい製品を提供できる

インダストリー4.0が目指す世界の一つにサイバーフィジカルシステム(CPS)があります。現実世界にあるデータを、センサーなどを使って細かくたくさん集約し、仮想空間のコンピューターシステムで分析することでものづくりを進化させていこうとする考え方です。

集めるデータは工場内などの生産現場のみにとどまりません。製品自体にも情報収集する仕組みがあれば、消費者に届いた時点でどのような使われ方をしているか、どういった使い方をしたいのかといった情報まで取ることができます。それを製品にフィードバックする仕組みを回すことができれば、従来の市場調査やマーケティング戦略を大きく変革できるカギになるでしょう。

インダストリー4.0の活用における3つの課題

インダストリー4.0を有効活用していくためには3つの課題に着目し、対策を検討しておく必要があります。以下でそれぞれについて詳しく解説していきます。

セキュリティや障害への対策が必要

インダストリー4.0はIT技術をふんだんに活用しています。全てがネットワークでつながっているだけに、一度侵入されてしまうと、全ての機器にアクセスできてしまうことに繋がりかねません。障害でどこかが止まってしまうと、工場全ての生産が止まってしまうことにもなりかねません。

しかし全て自動化されているため、機器がどうやって動いているか、どこが繋がっているかなどメンテナンスに必要な情報を担当者が持っていないこともあります。万が一セキュリティ事故や障害が起きると復旧に時間がかかり、信頼を揺るがすことにもなるので、手動化に切り替える、支障のない範囲で切り離すなどの対策を打つことになります。

工程間の連携を密にして、部分最適をなくす

顧客が求めるのは製品だけではありません。サービス全体に対する品質も満たさなければ、価値のあるものが提供できているとはいえません。製品を作っておしまいではなく、アフターフォローや買い替えのタイミングまで含めた、ライフサイクル全体で見た最適化が必要となります。

しかし工場内の自動化だけでは、生産効率を上げることはできても、顧客の要望を取り込んだり、フィードバック部分を改善したりといったことはできません。従来の製品はアフターフォローの部分は点検員が直接話を聞きに行くなど、人的リソースを使って対応してきましたが、インダストリー4.0 が発展していけば、リアルタイムの要望を吸収することもでき、製品のプロダクトサイクルを速めることもできます。

従業員の失職を防ぐ対応も必要

自動化が進むと単純作業は機械が担うようになっていきます。インダストリー4.0が進んでいくと純粋な生産作業は機械に取って代わられるでしょう。反対に単純作業に使っていた時間を新サービスの提案や、新しいビジネスモデルの構築などに使うことができれば、企業として発展していけます。従来生産に関わっていた従業員に一度はそういった提案のチャンスを設けるのも得策です。

配置転換なども含めて総合的に検討しながら、極力従業員が失職しなくて済むような取り組みを行うことできるようになります。

インダストリー4.0は製造業の価値向上につながる

インダストリー4.0は製造業の価値向上につながる

インダストリー4.0を活用していくことで、コストを抑えながら顧客の需要を満たす製品を生産することが可能です。顧客の需要を知るために行っていたヒアリングや調査で得ていた情報が、インダストリー4.0では自動でデータとして収集されてきます。

インダストリー4.0によってデータの収集が容易になる分、そのデータの活用方法を検討していく方にシフトしていくと考えられます。データを使ってAIに学習させることができれば、速く正確な生産を目指すことも可能となります。ニーズに的確に対応しながら、効率化を目指していくことで、企業の価値向上につなげることができます。

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