製造×DX
製造のDX推進事例と最新技術・システムをご紹介
製造業は、効率的な生産、品質管理、コスト削減、そして安全性確保に日々取り組む産業であり、これらは常に大きな課題として存在しています
さらに、急速に変化する市場ニーズに対応するために、生産プロセスと製品のイノベーションが求められています
DXの導入により、AIやIoT、ビッグデータ分析、クラウドコンピューティングなどの技術を活用して、生産ラインの自動化、品質管理の精密化、効率的な在庫管理、市場トレンドの予測などを実現することが可能となります
Dcrossは、製造業のDX推進において活用事例や有効なシステムを提案しています
製造×DX
導入企業の成功事例を紹介
伊藤精工株式会社
現場の帳票をそのままデータ化できる「i-Reporter」
伊藤精工株式会社は、タブレットで読み込ませることで現場の帳票をそのままデータ化できる「i-Reporter」を導入し、帳票を集計・管理する時間を月当たり37.5時間削減することに成功しました。
当製品は、現場の帳票を電子化し、データ活用を推進するためのソリューションで、iPad、iPhone、Windowsタブレットを活用します。導入により、ペーパーレス化とデータの再利用が可能となり、結果として現場業務の効率化とコスト削減が達成できます。
同社では膨大な量の紙の帳票管理に伴い人員の作業時間が取られてしまう課題を抱えていました。
しかし、当製品の導入により、帳票情報の集計と管理の手間を省くだけでなく、タブレットの活用によって申請承認作業を迅速化することにも成功しました。
末吉工業株式会社
生産性140％アップを実現した「産機Komtrax」
末吉工業株式会社は、「KOMTRAX」を導入し、データを活用して現場の自発的な改善を促進し、生産性を140％向上させることを実現しました。
当製品は遠隔で機械情報を確認するシステムで、顧客の機械設備の稼働管理やメンテナンス管理を支援します。具体的には、機械にKOMTRAXターミナルという専用装置を接続し、機械の稼働情報や警告情報を収集します。
当製品の導入によってレーザ切断加工機TLVの活用が効果的になり、生産性が140％増という大幅な改善を達成しました。さらに、製品から得られるデータを基に、設備の生産性や段取り時間、ムダ時間を技術員が分析し、切り方や手順の改善を図りました。その結果、生産性をさらに80％〜90％の増加に成功しています。
目視検査にかかる時間無くした「Impulse」
株式会社デンソー
株式会社デンソーは、AIと機械学習を活用した「Impulse」を導入し、製品の目視検査にかかる時間をゼロにすることを実現しました。
当製品は、製造現場など様々な分野での作業を自動で監視し、パフォーマンスの分析が可能です。さらに、録画から学習、判断、可視化までの全てのプロセスを完結できます。
同社では、自動車のコンビネーションメータが液晶画面による表示に移行し、その仕組みが従来よりも複雑化したことで課題が生じました。具体的には、液晶画面の表示に不具合が生じた場合、これが交通事故の原因となる可能性がありました。
製品を導入した結果、従来人間の目視によって行われていた検査作業がAIによって自動化され、検査にかかる時間が大幅に削減されました。また、AIを用いた検査では、人間の目視では捉えられない瞬間的な異常も見逃すことなく検出することが可能となり、出荷する製品の品質向上にも貢献しました。
製造
DX推進のメリットを紹介
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製品の品質向上
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生産性向上
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データに基づいた意思決定
製造業において、DXの導入は、製品品質の向上を可能にします。AIや機械学習の技術により、製造プロセス全体を監視し、不良品の早期発見や予防、さらには生産プロセスの最適化を実現できます。
例として、不良品の早期発見を挙げます。具体的には、センサーやビジョンシステムを用いて製造プロセスをリアルタイムで監視し、異常を直ちに検知します。これにより、不良品の生産を早期に停止し、迅速に修正措置を講じることが可能になります。さらに、IoTデバイスやセンサーを利用して機械の稼働状態を監視し、予期せぬ故障を早期に検知します。
結果として、機械のダウンタイムを短縮し、製品の品質を維持することも可能です。
製造業における生産性の向上は、製造プロセスの効率化、コスト削減、そして高品質な製品の提供を可能にします。
デジタル化により、製造プロセス全体が自動化され、リアルタイムで監視することが可能になります。そのため、遅延や不具合を即時に検出し、迅速に対応することが可能となります。さらに、AIや機械学習の活用によって作業ステップが最適化され、生産時間を短縮することができます。
製造プロセスの最適化は、人間によるミスの削減や、時間や物資の浪費防止に寄与します。さらに、予知保全の導入により、予期せぬ機械の故障を予防し、それに伴うコストの浪費を防止できます。
製造業におけるデータに基づく意思決定は、生産効率の向上、品質管理の強化、コスト削減など、ビジネスパフォーマンスの全面的な改善を実現します。
具体的には、製造業はセンサーやIoTデバイスを活用して、生産ラインの各段階で大量のデータを収集します。例えば、機械の稼働状況、製品の品質、エネルギー消費、原材料の使用状況といった多様な情報が含まれます。
これらのデータを分析することで、生産プロセスの効率を評価し、問題点や改善の余地を特定することが可能になります。さらに、過去のデータを基に未来のトレンドを予測し、必要なリソースを適切に割り当てることも可能となります。
したがって、製造業におけるデータに基づく意思決定は、生産効率、品質、コスト管理などを含む組織全体のパフォーマンスを改善するための重要な手段と言えるでしょう。
製造×DX
重要になる最新技術とシステム
01
ビッグデータ分析
ビッグデータ分析とは、大量のデータから有用な情報やインサイトを抽出し、ビジネスや組織の意思決定に役立てるプロセスを指します。統計分析、予測分析、機械学習、テキスト分析、ネットワーク分析などの手法がビッグデータ分析に用いられます。
製造業では、データは大きく構造化データと非構造化データに分けられます。
構造化データには、生産量、生産時間、製造コストなどの生産データ、不良品数、製品の寸法や重量、性能テスト結果などの品質データ、在庫量、在庫の入出庫日、在庫の保管コストなどの在庫データが含まれます。
一方、非構造化データには、品質検査や製品設計のための画像や動画、機械や製品から収集される温度、振動、音声などのセンサーデータなどが含まれます。
これらのデータを適切に分析することで、大量のデータから有用な情報やインサイトを抽出することが可能となり、それらはビジネスや組織の意思決定に大いに役立つことでしょう。
02
AR（拡張現実）
製造業におけるAR技術の活用は、作業効率の向上、エラーの削減、トレーニングの改善などを実現します。
例えば、現場への作業指示が行えます。具体的には、組立ラインでの作業者に対して、ARゴーグルやARを活用したタブレットなどのデバイスを用いて具体的な作業指示を視覚化することが可能です。
そのため、作業者は現実の物理環境に重ねてデジタル情報を見ることができ、どの部品をどの位置に取り付けるべきか、どのボルトをどの順番で締めるべきかなどの情報を直接的に把握することができます。
03
VR（仮想現実）
製造業におけるVR技術は、製品の設計、プロトタイピング、シミュレーション、メンテナンスなどのさまざまな面で活用されています。
例えば、製造ラインの設計や改善のために、VRを使用して生産プロセスのシミュレーションが行われます。新しいラインの導入や既存ラインの改善前に、どのように動作するかを理解し、最適化することが可能です。
また、高リスクな作業や緊急時の対応訓練にVRを用いてリアルな環境をシミュレートできるため、実際の危険を伴う状況に直面することなく、作業員は適切な対応手順を学び、練習することができます。
04
IoT（Internet of Things）
製造業におけるIoTは、工場の機械や装置がネットワークに接続し、データを収集して分析することで、生産効率を向上させ、ダウンタイムを減らし、品質を向上させるという利点があります。
例えば、食品製造ラインでは、IoTデバイスが機械の稼働状態を監視し、調理過程での温度や振動などのデータをリアルタイムで収集します。
これらのデータの分析を通じて、年間を通して安定した品質の食品を顧客に提供することが可能になります。また、機械の故障を予測し、予防的なメンテナンスを行うことにより、生産中断を未然に防ぐことも可能です。
05
AI（人工知能・機械学習）
製造業において、AIは、自動化、最適化、予測分析、品質保証などのために広範に活用されています。例えば、ビッグデータの大量のデータからパターンを検出し、将来を予測することができます。具体的には、需要予測、故障予防、品質予測などを行うことが可能です。
さらに、AIは自動化と最適化の領域でも活用されています。AIを搭載したロボットは、単純な繰り返し作業からより高度な作業まで、人間の労働力を補完または代替します。
また、生産スケジュールや供給チェーンの最適化にAIを活用することで、効率的な生産ラインの運用が可能となります。