スマート・ファクトリー要件の完全ガイド
Amber Biela-Weyenberg |コンテンツ・ストラテジスト| 2023年10月16日
スマート・ファクトリーでは、機械、デバイス、および高度なテクノロジーで構成されたネットワークを使用することで、製造プロセスを自動化し、よりスマートな意思決定を促進します。
Rockwell Automationが13か国、1,350社のメーカーを対象として2023年に実施した調査によると、回答者の大多数が、インダストリアルIoT（IIoT）、AIベースのデータ分析、デジタルツイン、高度な情報セキュリティなどのスマート・マニュファクチャリング・テクノロジーを使用している、または今後1～2年の間に使用を開始する予定だと答えています。これらのメーカーは、製品品質の向上、コストの削減、収益性の向上、より熟練した従業員の育成などを目標にしています。
ただし、最新テクノロジーの導入の面で競合他社に遅れを取っていることを心配していると回答したメーカーが、2022年の調査に比べて2倍に増えています。調査に参加したメーカーの3分の1は、システムやプラットフォームに幅広い選択肢があるため「テクノロジー麻痺」状態になり、かえって決断が困難になると答えています。メーカーがスマート・ファクトリーを構築する際に、このような状態を回避するのに役立つガイドを以下に示します。
主なポイント
- 一般的にスマート・ファクトリーへの移行では、メーカーが移行プロセスの早い段階であらゆる立場の従業員から賛同を得ることで、移行を進めるのが容易になります。
- スマート・ファクトリーを構築するには、メーカーがインダストリアルIoT、高度な分析、および人工知能などのテクノロジーに投資する必要があります。
- スマート・ファクトリーでは生産プロセスがデジタル化されるため、多くの場合、従業員のスキルアップが必要です。メーカーでは、ロボット工学やデジタルツイン・エンジニアなど高度なスキルを持った人材の採用が必要になることもあります。
スマート・ファクトリー要件の説明
スマート・ファクトリーには、相互に統合する必要がある多くのテクノロジーが含まれているため、プランニングが不可欠です。メーカーは、どのテクノロジーを使用するかを評価し、その影響を測定する重要業績評価指標（KPI）を設定する必要があります。たとえば、メンテナンスの必要性を示すセンサーを機械に装備する効果を測定するために、メーカーは設備総合効率（OEE）を測定する場合があります。そのKPIでは、機械を生産に使用できる時間、機械の作業速度、および出力品質が考慮されます。労働総合効率（OLE）つまりメーカーの従業員の総合的な稼働率、パフォーマンス、品質を追跡すると、生産ラインにロボットを追加する価値を定量化するのに役立ちます。
一方、メーカーは従業員をトレーニングしたり、新しい人材を採用したりする必要があります。たとえば、スマート・ファクトリーは、膨大な数の機械やデバイス上のセンサーから収集された大量のデータを生成します。従業員は、これらのセンサー（センサーを制御するソフトウェアを含む）を設定およびメンテナンスする方法を理解し、生成された情報を使用してOEE、OLE、容量使用率、コスト効率などを改善する必要があります。
スマート・ファクトリーの9つの要件
1. すべての関係者の賛同
製造部門の幹部は、スマート・ファクトリーを構築したり、「スマート」なテクノロジーおよびプロセスを現在の工場に導入したりする前に、工場のマネージャーやITプロフェッショナルから賛同を得る必要があります。工場現場の従業員からフィードバックを得ることもお勧めします。たとえば、機械のオペレーターは、生産ラインでの追跡に適した指標や、パフォーマンスに関する出力を増やすためにラインを再構成する方法を提案できます。メーカーでは、新しいテクノロジーや機器を日々の業務に使用する前に、すべての従業員の協力を得てテストを実施する必要があります。メーカーは、スマート・ファクトリーの取り組みの各段階で移行を円滑にするために、できるだけ早期に関係者から支持を得ておく必要があります。
2. KPIを使用した導入計画
従来の工場をスマート・ファクトリーに移行する場合、段階的なアプローチを採用することでプロセスを管理しやすくなり、ダウンタイムを防ぐことができます。メーカーは、高価値の生産ラインなど、投資利益率（ROI）が最も高いエリアを優先できます。モダナイゼーションの段階ごとに少なくとも1つのKPIを設定し、進捗を追跡する必要があります。たとえば、スマート・ファクトリー導入のある段階で、センサーに対応しインターネットに接続された機械を設置し、ロボットを生産プロセスに組み込む必要があります。この段階で、メーカーはスループットを測定して、生産の迅速化に向けた進捗を追跡できます。これより後の段階で、機械のダウンタイムを測定することで、機械のメンテナンスの必要性に関するAIに基づく予測の精度と、生産チームによる対応の効率性を評価できます。
3. センサーおよびその他のインダストリアルIoTテクノロジー
導入の初期段階の1つにおいて、ITチームが、機械、物、ソフトウェアの間でデータを運ぶネットワークを構成し、そのセキュリティを確保する必要があります。5Gシステムは、その容量の拡大とレイテンシの低さから、スマート・ファクトリー向けのネットワークとして採用されることが増えています。機械、ロボット、およびネットワーク接続されたその他の「モノ」は、搭載されたセンサーから得たデータを工場現場の意思決定者と共有したり、それらのデータを自動プロセスに提供したりします。たとえば、ソフトウェア・エンジニアは、センサーが特定の温度を記録した場合に工場の機械を自動的にシャットダウンするようにプログラムし、機械の損傷や従業員の負傷を防ぐことができます。また、マネージャーは、工場の機械によって生成されたデータを使用してOEEを追跡し、機械や関連プロセスの改善点を特定することもできます。さらに、IIoTデータを使用して、工場現場全体のエネルギー使用量とそれに関連する炭素排出量を測定することで、サステナビリティの目標を達成したり、新しい報告規則に準拠したりできます。
4. ビッグデータの管理
スマート・ファクトリーは生産のすべての段階において、機械、デバイス、ロボット、および製造、プロジェクト管理、その他のバックオフィス・プロセスを管理するアプリケーションから大量のデータ、つまりビッグデータを収集します。これらすべてのデータをデータウェアハウスで保存、処理、管理し、さらに分析システムに供給することにより、製造部門の幹部、マネージャー、スーパーバイザーがすぐに利用できるようにする必要があります。
5. AIとMLによる高度な分析
人工知能とそのサブセットである機械学習（ML）は、確実に送られてくるデータを取り込んで、データの関連付け、解釈、継続的な学習を実施し、企業がより適切な意思決定を行うことができるように支援します。製造の場合では、これらのテクノロジーは、製品開発への通知、需要の予測、工場機器の故障の予測、製品に欠陥がある可能性の特定、廃棄物の削減、輸送ルートの最適化などに使用されるビジネス・ソフトウェアに組み込まれています。たとえば、スマート・ファクトリーのロボットや機械は、AIベースまたはMLベースの分析により消費者の需要の増加を予測した場合に、特定品目の生産を自動的にスケールできます。スマート・システムは、結果に基づいてデータを評価し、そこから学習して、将来のより適切な決定を実現します。
6. 工場システムとエンタープライズ・システムの連携
工場現場の機械から得られるデータをエンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）システムの製造アプリケーション、サプライチェーン・アプリケーション、財務アプリケーション、販売アプリケーション、人事アプリケーションなどのエンタープライズ・アプリケーションのデータと組み合わせている企業は、そうでない企業に比べてより適切に問題を解決できます。サプライヤーからの部品出荷に遅延が発生したと仮定しましょう。スマート・ファクトリーの相互接続されたシステムは、サプライチェーン管理、在庫、および顧客の注文に関するデータを確認して、注文を期日どおりに履行するメーカーの能力に遅延が影響を与えるかどうか、別のサプライヤーや拠点から部品を取得する必要があるかを明らかにできます。
7. サイバーセキュリティ
スマート・ファクトリーは、場合によっては単一のネットワーク上で多数の機器、デバイス、およびアプリケーションを接続するため、単一システムの脆弱性により、メーカーが深刻なセキュリティ侵害にさらされる可能性があります。攻撃のタイプには、マルウェア（ランサムウェアが特に目立つ脅威）、個人を特定できる情報や貴重な知的財産の窃盗、サービス拒否などがあります。厳格なシステム・パッチ適用、複雑なパスワード、およびフィッシングやその他のソーシャル・エンジニアリング手法を回避する方法に関するユーザー・トレーニングは不可欠であり、最新のセキュリティ・システムによって強化することができます。それが、バックオフィス・アプリケーション向けのクラウド・コンピューティングにメーカーが注目している理由の1つです。これらのアプリケーションは、プロバイダーが管理しており、プロバイダーは最新のセキュリティ・パッチやツールを適用するほか、ビジネス・ソフトウェア、サーバー、その他のハードウェアなどスタックのあらゆるレイヤーに組み込まれた技術を適用します。
8. 適切なスキルを持ったプロフェッショナル
LinkedInでスマート・ファクトリー関連した募集中の職務をざっと調べると、インテリジェント・マニュファクチャリング・システムのディレクター、戦略的インサイトおよび分析担当のシニア・マネージャー、ロボット・チーミング・コーディネータ、デジタル・トランスフォーメーション・リード、および自動運転車スペシャリストといった肩書が目に留まります。メーカーは依然として多くの溶接工、機械工、工場マネージャー、および生産ラインで働く従業員を必要としていますが、職務は明らかに専門化が進んでおり、企業は既存の従業員をスキルアップし、新しい人材を採用する必要があります。たとえば、工場マネージャーをスマート・ファクトリー・マネージャーにスキルアップさせるのは比較的簡単かもしれませんが、デジタルツイン・エンジニアなどの職務では、より専門的なスキルが求められ、ほとんどの企業では社外から人材を見つける必要があります。
9. 厳格な監視
自動化はスマート・ファクトリーの大きな利点（生産性と安全性の向上、コストとヒューマンエラーの削減）ですが、スキルの高いマネージャーとスーパーバイザーは依然として重要です。たとえば、ロボットはスマート・ファクトリーの多くのタスクを実行しますが、ロボットの専門家がそれらのタスクをプログラミングしてメンテナンスする必要があります。機械学習アルゴリズムは大量の製品データを分析して、消費者の需要の評価、欠陥の発見、製品設計を改善する方法の通知を行うことができますが、これらは熱心な製品デザイン・マネージャーが検討する情報の一部にすぎません。
Oracle Smart Manufacturingによる製造イノベーションの促進
Oracle Smart Manufacturingは、クラウドベース・アプリケーションのポートフォリオであり、それらのアプリケーションの多くには、モノのインターネット（IoT）、機器メンテナンス、品質管理、サプライチェーン・プランニング、およびビジネス・アナリティクスを管理するためにAIが組み込まれています。この統合ポートフォリオには多くの利点があり、特にメーカーが生産パフォーマンスの監視、生産スケジュールの調整、製品品質の向上、およびコストのかかるダウンタイムの回避を実現するのに役立ちます。
スマート・ファクトリーの要件に関するよくある質問（FAQ）
スマート・ファクトリーが通常の工場と異なる点は何ですか?
スマート・ファクトリーは、通常の工場とは異なり、機械、デバイス、アプリケーションをネットワークで接続し、通常はAIと機械学習を活用して、データの収集と分析、プロセスの自動化、および意思決定の改善を行います。
スマート・ファクトリーでは、どのテクノロジーを使用しますか?
スマート・ファクトリーには通常、インダストリアルIoT（IIoT）、高度なデータ分析、AIと機械学習、デジタルツイン、ロボットと協働ロボット、3Dプリンタ、4G/5Gワイヤレス・ネットワーキング、クラウドベース・アプリケーション、エッジ・コンピューティング・デバイス、高度な情報セキュリティなどのテクノロジーの組み合わせが含まれます。
スマート・ファクトリーによって、求められる職務がどのように変化しますか?
スマート・ファクトリーでは依然として生産ラインで働く従業員や監視を行う従業員を多数採用していますが、自動化によって一部の仕事の置き換えが進んでおり、他の仕事のための、より技術的なスキルが求められています。ロボット工学、データ管理、データ・サイエンス、ソフトウェア・エンジニアリング、AI/ML、プロジェクト管理、およびネットワーク管理やシステム管理のスペシャリストには高い需要があり、クリティカル・シンキングと問題解決能力が重視されています。