最先端インダストリー4.0テクノロジー：実世界のイノベーションと応用

インダストリー4.0テクノロジーとは？

インダストリー4.0、別名第4次産業革命は、ビジネスをよりスマートに、より自動化することを目指すものです。第3次産業革命が機械的・アナログプロセスをデジタル化することに焦点を当てていたのに対し、第4次産業革命は、機械をより自立させ、互いに「会話」させ、人間では処理しきれない膨大なデータを扱えるようにすることで、デジタル技術のインパクトを深化させることに焦点を当てています。すべては効率と成長のためです。インダストリー4.0テクノロジーは、第2次産業革命における蒸気動力から電力への変化と同様に、ビジネス運営の根本的な変革を表しています。

詳細はインダストリー4.0完全ガイドをご覧ください。

インダストリー4.0テクノロジーが製造業に与える影響

製造業において、インダストリー4.0は広範な影響を及ぼします。運用効率の向上、需要予測の精緻化、データサイロの解消、予知保全の実現、作業者の安全性向上とバーチャルトレーニングの提供などに活用されています。デジタル変革という広範な概念の一部として、インダストリー4.0は計画から納品まで製造の全工程をカバーし、ディープアナリティクス、ショップフロアデータセンサー、スマート倉庫、シミュレーション、製品・資産追跡のソリューションを提供します。

メーカーにとって、インダストリー4.0テクノロジーは、かつて別々だったプロセスと、組織全体を透過的かつ可視化されたビューでつなぎ、実行可能なインサイトを豊富に提供します。

実世界のインダストリー4.0テクノロジー10選と事例

以下は、インダストリー4.0によってもたらされたトップのデジタル変革テクノロジーです。任意の項目を選択して該当セクションにジャンプできます：

1. ビッグデータと分析
2. 自律ロボット
3. シミュレーション/デジタルツイン
4. 水平・垂直システム統合
5. 産業用IoT（IIoT）
6. サイバーセキュリティテクノロジー
7. クラウド
8. 付加製造（アディティブマニュファクチャリング）
9. 人工知能
10. 拡張現実（AR）

1. ビッグデータと分析

ビッグデータはその名の通り、大量のデータです。人間やチームが手作業で何年もかけてふるい分けても、十分な実用的価値を導き出せないほどの膨大な統計と数値の山です。しかし、機械が主導権を握れば話は別です。今日の高度なコンピューティング能力を用いれば、それらの巨大な生データストリームを、製造リーダーの意思決定を促す正確で実行可能なインサイトに変換できます。データソースには、工場床のIoTセンサーや照明システムから、販売データ、天候や政治情勢といったサプライチェーン関連要因まで、あらゆるものが含まれます。

ビッグデータは、インダストリー4.0の他の多くのテクノロジーの基盤となっています。より多くのデータが活用されるほど、効果のレベルは高まります。

製造業におけるビッグデータと分析の事例

ウィスコンシン州のとあるショップフロアに、工場内のすべてのマシンに接続された小型センサー（産業用IoTセンサー、後ほど詳しく説明）があると想像してください。そのセンサーは、センサーサイトとクラウド（こちらも後ほど説明）の両方で、マシンの使用量などの情報を常時記録・分析しています。この小さなIoTセンサーからのすべてのデータが収集され、機械学習アルゴリズムに供給されます。

収集されたマシンデータを分析して品質欠陥を予測し、工具寿命を延ばす。

そのアルゴリズム、すなわち数式が、その設備のメンテナンススケジュールに関する結果を出力します。「このマシンのベルトは2〜3週間で切れる可能性が高い」というものです。これを踏まえ、1週間以内に稼働時間外でメンテナンスをスケジュールすれば、マシンは全稼働時間中に運用効率を維持できます。これが「予知保全」であり、ビッグデータなしでは決して機能しません。ビッグデータは、この工場が資産をケアし、コストを削減し、ダウンタイムリスクを制限するのに役立ちます。

2. 自律ロボット

自律ロボットは、人間のオペレーターを必要とせず、タスクを知的に管理できる自己完結型のマシンです。複雑なタスクであっても、反復作業を迅速かつ正確に実行し、メンテナンス以外ではほぼダウンタイムを必要としません。

製造業における自律ロボットの事例

自律ロボットは製造業で、生産ライン上の重量物の保持と移動に使用されます。これにより、溶接、組立、パレタイズでの人的傷害を防止できます。自律ロボットは、複数の注文であっても、アイテムをピックアップする最も効率的なルートを瞬時に分析・選択できるため、倉庫レベルでのオーダーピッキングにも役立ちます。休憩を必要としないため、連続生産にも使用可能です。

3. シミュレーション/デジタルツイン

SF映画から抜き出されたような響きのデジタルツインは、現実世界のオブジェクト、概念、エリアをデジタル空間内でシミュレートする非常に本格的なテクノロジーです。施設内のすべての物理資産、運用システム、構造物の3D表現を含めることができます。デジタルツインシステムのユースケースは非常に広範です。

CNCマシンのデジタルツイン、いわば「ステロイドを打った3Dモデル」。

製造業におけるシミュレーション/デジタルツインの事例

産業用IoTセンサーを使用して、製造企業はショップフロア全体をバーチャル空間で「見る」ことができます。すべての資産の位置、稼働時間、メンテナンスニーズ（まだ顕在化していないものを含む）を把握できます。実機で開けるのが危険またはコスト高なマシンの内部を「覗き見る」ことさえ可能です。

このデジタルツインと機械学習を用いて、製造リーダーはメンテナンスタスクを予測し、ボトルネック削減のために設備をより効果的に活用するタイミングを見つけられます。従業員を実際のフロアマシンに導入する前に、安全な距離からトレーニングでき、運用変更のアイデアを、費用・時間・労力を投じて実装する前にテストできます。

4. 水平・垂直システム統合

水平・垂直統合は「インダストリー4.0の背骨」と呼ばれてきました。水平・垂直システム統合の前提は、接続性と可視性です。これは単一組織内、あるいは業界パートナーとの間で実現できます。マシンと企業が常に通信しデータを共有することで、より深い分析機会、より高い透明性、すべての関係者の効率向上を実現します。

製造業における水平・垂直システム統合の事例

企業内に複数の生産施設がある場合、水平統合により在庫レベルや遅延などのデータ課題についてシームレスな共有が可能になります。製造業における垂直統合には、R&Dから調達、製造、販売まで、部門間のサイロを解消して組織全体を一つのユニットとして機能させることが含まれます。全員がデータを共有し、全員が恩恵を受け、全員が動的に運用します。

5. 産業用IoT（IIoT）

産業用IoTとは、リアルタイムでデータを収集・監視する小型センサー（場合によってはコンピューティング能力を持つ）をビジネス全体に導入することを指します。IoTセンサーは、照明からHVAC（暖房・換気・空調）、工場床機械まで、基本的にあらゆるものと併せて導入できます。産業用IoTはインダストリー4.0の基盤テクノロジーです。接続された設備のメリットは絶大で、組織の多くのレベルでより良い意思決定のためのインサイトを提供します。

完全に接続された産業オペレーションは、IoTを含むインダストリー4.0テクノロジーを活用して、パフォーマンスへのより深い洞察を得ています。

製造業における産業用IoT（IIoT）の事例

予知保全における産業用IoTの役割については既に説明しました。製造業におけるIIoTのもう一つの例は、ボトルネックの解消と生産スループットの大幅な向上です。生産フロアの各マシンに、生産効率、使用率、稼働時間などを監視するIoTデバイスが接続されていれば、このデータを機械学習アルゴリズムと組み合わせて使用できます。これにより、最高優先度のボトルネックとなっている機械とその解決方法を特定できます。マシンのアップグレードが必要か？ 単に一日のより多くの時間帯で稼働させるべきか？

MachineMetrics IIoTプラットフォーム

詳細はこちら

6. サイバーセキュリティテクノロジー

ビジネスのあらゆるレベルに多くのテクノロジーが関与するなら、ハッカーやその他の悪意ある主体をシステムから排除するための何らかの保護が必要です。サイバーセキュリティテクノロジーとは、デジタルシステムを内部・外部の攻撃ベクトルから保護するあらゆるものを指します。最新のサイバーセキュリティには、ブロックチェーンや人工知能などの技術が含まれ、産業用IoTデバイスなどの新技術を守ることができます。

製造業におけるサイバーセキュリティテクノロジーの事例

デジタル化されたスマートシステムが導入されていても、十分なサイバーセキュリティがないメーカーは、知的財産の窃取、サボタージュによる不良品製造のための製造設備乗っ取り、ランサムウェア、身元盗難などの脅威にさらされます。しかし、メーカーは侵害発生時の計画を策定し、データと設備（IoTシステムを含む）を守る保護的なサイバーセキュリティ対策を講じることで、セキュリティ脅威を軽減できます。

7. クラウド

クラウドは、インターネット上の幅広い接続システムを指す曖昧な用語です。通常、自社から離れた場所にあるサーバーを意味します。「クラウド」は、ローカルマシンではなく、インターネット上のどこか（例：他社のサーバー）に保存されるソフトウェアとデータに使用できます。

完全なIoTアーキテクチャでは、メーカーはクラウドとエッジの両方を活用して迅速な意思決定、深い処理能力、拡張性を実現できます。

製造業におけるクラウドの事例

クラウドはメーカーに多くのメリットを提供します。膨大なセンサーデータを、既に備わった冗長性とともに安全に保持できます。顧客データを安全に保管できます。コンピューティングに使用できます。機械学習を用いたリスクモデリングなどの計算集約型タスクをクラウドで実行すれば、高性能機械のオーバーヘッドコストを削減できます。近年では、「クラウド製造」にも使用されており、ソフトウェアや、地理的に分散した場所での真の分散製造を指すこともあります。

8. 付加製造（アディティブマニュファクチャリング）

付加製造とは、材料を削るのではなく、層ごとに積み重ねてアイテムを作成することを意味します。これは、木材の切削・彫刻などをカバーする従来の製造方法（減法製造）と比較されます。

製造業における付加製造の事例

3Dプリンティングは付加製造の一形態です。主流の採用例には、ビッグデータに基づいて設計された靴を3Dプリントするアディダスがあります。

9. 人工知能と機械学習

人工知能と機械学習とは、人間の開発者によってプログラムされていない結論に達するために、アルゴリズムを用いてデータを処理するマシンを指します。これらのマシンはデータから学習し、ますます正確な予測を生成します。

製造業における人工知能の事例

人工知能と機械学習は、需要予測と予知保全のために製造業で広く使用されています。AIはセンサーやその他の情報源から膨大なデータ配列を考慮できるため、人間では不可能な方法で、変動が激しく複雑で動的な状況をニアリアルタイムで予測・予見するのに最適な候補です。AIはメーカーの市場変化予測と予見に適しています。

10. 拡張現実（AR）

拡張現実には、通常は視覚的な追加感覚入力が、現実世界に重ね合わされます。一般的な例にはGoogle Glassやゲーム「Pokémon GO」があります。

製造業における拡張現実の事例

製造業では、拡張現実を作業者トレーニングとメンテナンスの両方に使用できます。新入社員は、工場フロアに入る前に、危険な可能性のある機械の使い方を安全な仮想環境で学べます。ARはメンテナンス作業中にも、ツールチップ、修理マニュアル、その他の注釈を技術者の視野内に即座に表示することで支援します。拡張現実により、技術者は危険で複雑な機械の「内部」を、開ける前に見ることができ、まさに何を見つけ、何をすべきかを事前に把握できます。

MachineMetricsは、あらゆる製造設備からデータを簡単に収集・変換し、強力で実行可能なアプリケーションにする、直感的で柔軟な産業用IoTプラットフォームを提供することで、デジタルファクトリー変革を加速しています。

現在、世界中の工場で数百のメーカーが数千台のマシンをMachineMetricsに接続し、マシンダウンタイムの削減、キャパシティの最適化、製造業務のスループットと収益性の向上を実現しています。