産業IoTがコストを削減する5つの実証済み戦略

概要：IoTは製造業において、予期せぬダウンタイム関連コスト削減、資産追跡と複雑シミュレーションに使えるデジタルツイン作成、作業者安全と満足度向上、プロセスと設備改善への深く実行可能な洞察提供によりコスト削減に貢献します。IoTはまた、製造企業にアジリティとレジリエンスを与え、あらゆる状況下で成長し続けられるようにします。

IIoTでコストを削減し、利益を生む

あらゆるセクターのビジネスがIoTテクノロジーから巨大な価値を得ており、業界成長がこのパターンを反映しています。マッキンゼーは、IoTが2025年までに11.1兆ドルの経済インパクトをもたらすと予測。IoTデバイスから収集されるデータも驚異的な速度で増加しており、シスコは2021年末までにIoTデバイスデータが800ゼタバイトを超えると予測しています。

なぜこれが起き、IoTデバイスがビジネスに何をもたらしたからこの爆発的成長につながったのか？ これは「コスト削減」と「収益創出」という二大カテゴリーに簡略化できます。IoTが収益を生む例として、サブスクリプションモデルを提供に追加し、継続収益を創出するケースがあります。

産業用モノのインターネットがコスト削減する方法は業界により異なります。製造業では、IoTは以下によりコストを削減します：予知保全原則による全体メンテナンスコスト低減；訓練と修理時の作業者安全性向上；現場作業者と経営層のギャップ解消；生産ボトルネックの特定と解消、および行動にコストをかける前に将来の変化と機会への洞察提供。ここから、製造業におけるIoTの具体的コスト削減ユースケースを深掘りします。

1. 予知保全で「驚きのダウンタイム」をゼロに、定時保全から脱却

計画外ダウンタイムがいくらコストを食っているかご存知ですか？ あなたが80%の企業を代表するなら、答えはおそらく「いや、正確には分からない」でしょう。機械が故障すれば、生産ライン全体が停止します。ServiceMaxの調査「After The Fall: Cost, Causes and Consequences of Unplanned Downtime」によると、70%の企業が自社生産機械のメンテナンス・アップグレード時期を把握できていません。これにより調査対象企業の82%が過去3年以内に計画外ダウンタイムを経験し、平均停止時間は4時間、中央値コストは200万ドル（約2.2億円）に上りました。

旧来のメンテナンスは主に2パターン：

1. 設備故障 ＞ 生産停止 ＞ メンテナンス担当者が来て修理するのを待つ、場合によっては手元にない部品発注が必要。作業員に手持ち無沙汰な有給時間を払い続け、法人銀行口座は底なし沼のように資金が流出。あるいは、その週の給与を当てにしていた従業員が信頼を失い、離職リスクが高まり、ネガティブな空気と不満が蔓延します。
2. やや恣意的な間隔でダウンタイムをスケジュール ＞ メンテナンス担当者が、まだ十分使える部品を取り外し新品と交換するのを待つ、金と生産時間を犠牲に。どちらも非効率で、結局リソースを浪費します。

モダンなメンテナンスの姿：

生産現場のすべての機械に、使用状況、稼働時間、品質、エネルギー消費、部品在庫、システム障害ログなど多様なデータを監視する小さなIoTデバイスを装備します。何かが間違った、あるいは間違い始めた瞬間に、適切な担当者へ即座に通知が届きます。履歴データを用いて、IoT対応予知保全システムは部品が寿命末期に近づき交換必要な時期を通知します。また、出力品質が低下し始めている時や、機械が想定より多くの電力や水などリソースを消費している時も知らせます。

接続設備により、メーカーは設備の過去パフォーマンス物語と、迫り来る故障アラートを示す貴重なデータにアクセスできます。

すべての機械が同技術を装備しているため、部品在庫は「ゴルディロックス（ちょうど良い）」の結末のようになります。必要な時に必要な部品があり、近い将来不要なアイテムで貴重なスペースを浪費しません。

予知保全がコスト削減するメカニズム：

• 高コストな計画外ダウンタイムを削減
• 履歴データまたは故障兆候に基づき、部品を必要な時のみ交換。問題診断がこれまでより高速・高精度に
• 必要な部品のみ在庫保持
• リアルタイムアラート付きリモート監視で対応時間を短縮
• 品質問題による従業員離職と顧客不満を最小化

2. これまで気づかなかった場所に「目」を持つ

機械学習（AIのサブセット）は、メンテナンス予測を支える技術です。IoTと機械学習を製造業で最大限活用する一つの方法は、これらを「デジタルツイン」として組み合わせることです。デジタルツインは、機械の過去振る舞いと現在状態を考慮し、将来振る舞いを予測する複雑・インテリジェントなシミュレーションに使用されます。

このチャネルによる将来振る舞い予測は、大規模混乱と全体メンテナンスコスト削減、生産効率向上につながります。デジタルツインは、バーチャル/拡張現実など他技術と組み合わせると、設計、従業員訓練、作業者安全にも貢献します。作業員が保護シールドを外さずに機械内部の破損箇所を可視化できるイメージです。常に機械内部に「目」があるようなものです。

デジタルツインは物理資産のバーチャル表現、ここではCNC工作機械です。

IoTベースのデジタルツインが企業収益に貢献する仕組み：

• 単一機械から工場全体まで、複雑シミュレーションによる高度予測能力。あらゆる事態に備えられる。
• 高コスト・時間のかかる故障による混乱減少
• 全体メンテナンスコスト削減
• 稼働率向上
• 作業者満足度と安全性向上、離職率と訓練コスト削減

3. ショップフロア作業者をエンパワーし、巻き込み、守る

製造業では、生産現場の作業者と、「象牙の塔」で別個に運営されていると想定される経営幹部・アナリストの間に断絶があるのは珍しくありません。これは、貴社が貴重な情報を取りこぼし、従業員の成功への投資意欲を減退させている可能性を意味します。

MachineMetrics IoTソリューションでは、現場作業者がヒューマン入力を提供し、他データと共に考慮できます。工場機械のタッチスクリーンで、オペレーターが機械データへ人的コンテキストを追加でき、職務間ギャップを埋め、これまで検出されなかった多くの問題への深い理解をもたらします。

オペレーター対話インターフェース提供により、MachineMetricsはヒューマンと機械データ両方を用いてパフォーマンスを理解します。

生産作業者に発言権を与えることで、ビジネスは全レベルで投資意欲を持った一体ユニットとして前進できます。同様に、適切にメンテナンスされた設備は従業員の安全と予期せぬ休みを減らします。これら要因はポジティブな企業文化への後押しとなり、病欠削減、勤務中生産性向上、離職と訓練コスト削減（多くの製造企業の主要懸念）につながります。

IoTが従業員とショップフロア作業者にもたらすコスト削減メリット：

• 職務間ギャップ解消で見えない問題発見
• 作業者安全性向上で高コスト事故減少
• 入力手段と成功への投資意欲提供で作業者満足度向上
• ポジティブ企業文化醸成で、従業員が成功に投資し、より生産的・効率的になり、病欠減少可能
• 離職と採用・訓練コスト削減

4. ボトルネックを打ち破る

ボトルネックは貴社の全体生産能力を制限します。しかし、これら障害がどこにあり、ショップフロア生産性へどの程度影響するかは、必ずしも明らかではありません。IoTは、最も足を引っ張っている領域を特定できます。

他より頻繁に故障する機械、生産速度低下で全体アウトプットを遅らせる機械はありませんか？

特定期間に一部機械が遊休状態になることはありませんか？ プロセスが足かせになっていませんか？ なっているなら、実行可能な解決策がありますか？

ボトルネック打破においてIoTのメリットは最高潮に達します。機械学習とインテリジェントプラットフォームと組み合わせれば、産業IoTセンサーからの精確な履歴データが、どこを改善できるかという実行可能な洞察を提供することをすぐに発見できるでしょう。最高のペイオフをもたらす今取るべきステップを示し、リアルタイムデータに基づく最適化インサイトを継続提供します。

IoTは、プロセス最適化・分析と条件分析を提供し、人と機械が完璧なハーモニーで働くよう、生産性渋滞の影響を優先順位付け削減することでコストを削減します。

5. 「もし〜したら？」と問う力

センサーデータが継続的に集約・分析され、エッジコンピューティング（センサー自体での計算）とクラウド（巨大データストレージと極めて高速な処理を備えたオンライン）の両方で処理されるとき、あなたは未来を予測する能力を得ます。

 

クラウドとエッジの両方がデータ収集と処理で重要な役割を果たします。エッジとクラウドの違いは？

「完璧ではない」と断っておきます。完璧なシステムなど存在しません。しかし、データがより正確で、データ履歴が長ければ長いほど、予測が正しく証明される可能性は高まります。

これは貴社にとって何を意味するか？ IoTは、作業者安全リスク、機械故障リスク（大惨事的故障と予期せぬダウンタイム）を削減することでコストを節約します。何が危険で何が壊れるかを事前に知っていれば、影響が出る前に問題を修正する能力が得られます。

デジタルツインを用いれば、工場フロアとそれを運営するプロセスを見て、「これを変えたらどうなる？ この機械をもう一台追加したら？ 生産スケジュールを変えたら？ この機械をもっと頻繁に使ったら？」と問えます。変更を実装する前に、変更がビジネス効率にどう影響するかを予測でき、時間とコストを節約。 どの変更がコスト削減（または増収、エネルギー消費削減、その他関心要因）に最も効果的かさえ教えてくれます。

MachineMetricsのような産業IoTプラットフォームなら、データを理解しやすい人間的で実行可能な形で見られます。提供インサイトは深いが整理されています。簡易レポートとカラーコードダッシュボードで、現状と改善ポイントを一目で把握できます。

日々の「もし〜したら？」以上に、IoTは大きな問いにも答えられます。短期間でピボットが必要なら、機械はどう対応できるか？ 明日大口注文が来たら、どのレベルのアウトプットをどの期間持続できるか？

手元の情報に目を開けている者に機会は訪れます。

IoTは貴社に逆境へのアジリティを提供します。 平穏時には安定性を。過去と現在を知るからこそ、未来への道筋を描けます。柔軟性とレジリエンスは、どこにいてどこから来たかを知ることから生まれます。

MachineMetricsは、あらゆる製造設備からデータを容易に収集・変換し、機械ダウンタイム削減、キャパシティ最適化、スループットと収益性向上を実現する強力で実行可能なアプリケーションへ変える直感的で柔軟なプラットフォームで産業デジタル変革を加速します。現在、数百の製造業者がグローバル工場で数千台の機械をMachineMetricsに接続しています。 デモを依頼.