インダストリー4.0を徹底解説：歴史、メリット、主要テクノロジー

2021年2月25日更新

 

製造業者のための第4次産業革命ガイド：

• インダストリー4.0とは？
• なぜインダストリー4.0が重要なのか
• インダストリー4.0への移行を促す要因
• 製造業の進化
• インダストリー4.0ソリューションを成功させる導入方法
• インダストリー4.0のメリット
• インダストリー4.0の課題
• インダストリー4.0のテクノロジー

 

インダストリー4.0とは？

インダストリー4.0は、第4次産業革命、または4IRとも呼ばれ、コンピューター、データ、自動化がどのように進化し融合し、仕事のあり方、特に製造業を変えているかを指す包括的な用語です。

PCとインターネットの創造を含んだ第3次産業革命を基盤として、インダストリー4.0はデジタルと物理の境界を曖昧にすることでテクノロジーを次の進化段階へと導きます。自動化、AI、IoTなどの要素がますます普及しています。過去の産業革命が本質的にテクノロジーの進歩についてだったのに対し、インダストリー4.0はテクノロジーの進化とそれが日常生活に与える影響についてのものです。

なぜインダストリー4.0が重要なのか

過去の産業変化や技術進歩は問題を生む側面もあったのに対し、インダストリー4.0は既存のものを取り入れて改善するものです。大規模コンピューティングやデータ収集といった技術自体は新しくありませんが、クラウドコンピューティングという4.0のレイヤーを適用することで、以前はサイロ化されていたデータが組織のあらゆるレベル、そして世界中で共有できるようになります。

従来の製造業から脱却し、インダストリー4.0は業界が直面する多くの課題を軽減します。グローバルマーケットでの競争とその変動性、ますます複雑化する製品の生産サイクル短縮、データの見直しと分析による貴重なインサイト獲得が可能になります。変化するトレンドも、最大の柔軟性と最小コストでコース修正できるため脅威ではなくなり、予知保全によりさらなる効率化と収益基盤の強化が実現します。

インダストリー4.0は単なる技術進歩ではなく進化であるため、経済指標は創造ではなくイノベーションに焦点を当てます。企業は初期アイデアから実装まで、過去よりもはるかに速いサイクルで新しいビジネスモデルを革新・創造できます。

過去の産業革命の一部が人間の介入を不要にしたのとは異なり、インダストリー4.0は顧客を第一に考えるようテクノロジーを革新します。市場投入までの時間短縮、オンデマンド生産、より容易なカスタマイズにより、顧客満足度が全く新しいレベルで確保されます。IoTやロボティクス、自動化で改善された機械と共に働く人々も、単純繰り返し作業が問題解決やイノベーションへの取り組みに置き換わることで、環境が改善されます。

インダストリー4.0への移行を促すものは何か？

製造業者をインダストリー4.0へと駆り立てるニーズがいくつかあります。

第一に、最も価値があるのは顧客です。彼らの欲求とニーズは常に変化し、より早く、より安く、より少ないリソースで製品を求めています。さらに、カスタマイズが鍵となりますが、これは過去の技術進化ではコストが高く非効率でした。しかしインダストリー4.0ではこれが標準になり得ます。例えば3Dプリンティングにより、フル生産とわずかなコスト差で、短納期・小ロットの高度にカスタマイズされた製品生産が可能になります。

次にデータそのものです：製造業者が常に生み出し続ける膨大な履歴データを取得・分析する能力は、需要・生産・保全計画に活用できる実用的なインテリジェンスとなります。効率と生産性を高めながら高品質な製品を保証することは、メーカーの健全性にとってすべてプラスになります。

最後に、クラウドコンピューティングと接続性を活用できることは、グローバルマーケットの制約が事実上なくなることを意味します。サプライチェーン調達から生産、出荷まで、あらゆるレベルの作業者がリアルタイムで必要なデータにアクセスでき、各ユーザーにとって意味のある形で表示されるため、距離やタイムゾーンの違いはもはや問題になりません。

製造業の進化：産業革命の簡潔な歴史

製造業はそのささやかな始まりから大きく変化しました。4つの主要な技術的進歩がそれぞれの4つの産業革命と一致しています。

第1次産業革命

製造業がツールと機械へと移行した時期です。1700年代後半から1800年代初頭にかけてのこの時代の代表的技術には、力織機、梳綿機、精紡機、ジェニー紡績機がありました。水力で力織機などの設備を動かし、この傾向はより高出力の蒸気へと進化しました。蒸気機関はこの時期、様々な用途で普及しました。これは、この革命以前に使われていた手作業と動物労働とは対照的です。

第2次産業革命

1800年代後半から1900年代初頭にかけて、第2次産業革命は急速な技術進歩により産業化と標準化が進んだ時期です。互換性のある部品の必要性から、現在知られる生産ラインが誕生しました。代表的な技術と主要な進歩には、電力、電話、鋼鉄、最初の近代船舶があります。

第3次産業革命

第3次産業革命は、デジタルエレクトロニクスの急速な採用により「デジタル革命」とも呼ばれます。マイクロプロセッサ、PC、携帯電話、インターネットがすべて、20世紀後半に起きた第3次産業革命の主要技術でした。これは情報時代の幕開けを意味しました。

第4次産業革命

第4次産業革命（インダストリー4.0）の大きな差別化要因は自動化です。機械間通信とIoT技術により、スマートファクトリー、スマートセンサー、機械データと機械学習を用いた予知保全、付加製造が実現しました。この期間では、可能な限り人間をループから排除します。多くの専門家は、これが歴史における現在の位置だと考えています。

第5次産業革命

一部の専門家は、インダストリー4.0の先にあり、第5次産業革命（インダストリー5.0）の萌芽期にあると考えます。意見の相違はありますが、5.0では人間の知能を重視します。この産業革命では、人間と機械が協力して進歩を達成する必要があります。萌芽的な5.0技術の例として、イーロン・マスクのNeuralinkやMachineMetricsのオペレーターダッシュボードがあり、機械データに人間の文脈を重ね合わせ、より正確なML分析を可能にします。

インダストリー4.0ソリューションを成功させる導入方法

製造現場でのIoT統合、特にインダストリー4.0の導入をスムーズに進めるための3つの重要なポイント：

1. チェンジマネジメントの「20/60/20ルール」に囚われないこと。従業員の20%は計画に賛同、60%は懐疑的ながら従う、20%は不満という分布です。あらゆる変革で100%の合意は難しいですが、インダストリアルIoT統合においては、最後の20%を無視できません。変化を嫌う人々を認め、なぜそう感じるか掘り下げ、大きな絵について議論することで、中間の60%を改善できます。人々を巻き込むことで、変革への当事者意識を持たせられます。また、トレーニングへの投資は長期的に不安を解消する最善の策です。「なぜ（WHY）」と「どうすれば（HOW）」を理解すれば、喜んで参加してくれるでしょう。
2. 予防保全への移行。インダストリー4.0と機械接続性、ビッグデータ、クラウドベース分析が登場する前は、保全はデフォルトで事後対応型でした。過去のパターンである程度計画できましたが、基本は故障を待ってから修理するスタイルでした。確かなデータ分析により、インダストリー4.0を活用してパターンとトレンドを予測し、保全と生産の効率的なタイミングをスケジュールできるだけでなく、機械による自律的な検知、自己修正、修理の段階に達することもできます。
3. データを共有しつつ保護する。インダストリー4.0の大きな利点は、サードパーティサプライヤーを含めリアルタイムでデータを共有できることです。彼らが需要を見られれば、より適切に供給予測が可能になります。しかし共有にはデータセキュリティ確保の必要性が伴います。サイバーセキュリティは、クラウドベースのデータストレージ、管理、ワイヤレス接続とともに、インダストリー4.0の核心的柱です。最初からこれを整えれば、後で後付け対応が必要なダウンストリームの問題を防げます。

インダストリー4.0のメリット

効率と生産性の向上

人間をループから外すことで、人的な非効率と不正確さを排除できます。数値ベースのより良いリソース配分により、最適な生産性レベルを維持するために必要なリソースが減ります。データと機械学習が予知・処方保全で連携すれば、ダウンタイムは減少し、不要な予備部品の過剰在庫で倉庫スペースを圧迫したり、定期的な計画停止を行ったりせずに機械を最良の状態に保てます。

俊敏性の向上

意思決定が数値ベースになり、それを自在に変更して代替シナリオを検討できるようになれば、製造業者は俊敏性の大幅な向上を実現できます。数値で裏付けられた意思決定により、機会が訪れた際に迅速に方向転換でき、予測需要の資材がすでに確保されていれば、ワンオフ生産の機会も開けます。

収益増大

これは様々な要因から生まれます。効率と生産性の向上はアウトプットを最大化します。予知保全に用いるセンサーデータはダウンタイムとスクラップを削減します。より良いリソース計画により、前払い材料費、倉庫スペース（MLで最適化可能）、全体的な運用コストが削減され、収益ポテンシャルが高まります。

インダストリー4.0の課題

分断された圧倒的なデータのプール

製造業者は、合理的に活用できる以上のデータに溺れることがよくあります。このデータの有用性は、データをクリーニングし、ビジネス課題に答える「適切なデータ」を整理する方法を理解する社内人材（または外部サービス）の不足により損なわれます。多くの製造業者は、データソリューションがプラグアンドプレイで、すべて調和して動くと期待してインダストリー4.0に参入しました。特にアーリーアダプターは、データが連携しない様々なフォーマットで存在し、その瞬間の疑問に答えるワンクリックボタンがないことを知り、失望することが多々ありました。データ正規化エンジンやローコードML環境がこれらの問題の一部を解決し、市民データサイエンスを活用する企業にとって福音となっていますが、多くの製造業者はまだ活用できない情報でデータウェアハウスを埋め尽くしています。

人材不足

世界には多くの才能ある人材がいますが、特定タイプの人材の需要がかつてないほど高まり、供給が追いついていません。社内データサイエンティストはこの10年間、贅沢な存在でした。雇用しても、深刻な過負担状態でボトルネックになることがよくあります。データサイエンティストは、需給の極端なギャップにより、ここ最近は「値段を言い値で」という状況でした。データアナリストやローコードML環境により新アルゴリズムの導入が大幅に高速化・簡素化されましたが、データサイエンス分野の専門家不足は続いています。

企業文化の抵抗

大規模なデジタル変革は従業員にとってストレスになります。チェンジマネジメント手順の欠如により、多くの企業が混乱し、多くの従業員がAIやロボットに仕事を奪われるのではないかと恐れています（これはインダストリー5.0の展望とは一致しません）。サイロを壊し、部門間協力を求めることは、かつて競争関係にあったところに緊張を生みます。企業文化がオープンで革新的、協調的な場へ進化し、長い熟議ではなく迅速なデータベースのアクションが現代のビジネス環境で勝つためには不可欠です。

インダストリー4.0のテクノロジー

インダストリー4.0のイノベーションとして到来するソリューションとテクノロジーとは？別記事で4IRテクノロジーを完全網羅していますが、ここではトップ10を簡潔にまとめます：

ビッグデータと分析

センサー、トラッキングピクセル、アンケート、その他あらゆるデータストリームを用いて収集される大量のデータ、その保存場所、エッジコンピューティングや機械学習を用いた分析手段を指します。

自律ロボット

人間の入力なしで自律的に動作するロボット。MLを用いてその場で判断と修正を行い、プログラムされたタスクを遂行します。

シミュレーション／デジタルツイン

工場の生産フロアのようなシステムのデジタル版。製造設備上のセンサーや類似のデジタルデバイスを用いて、システムの仮想的な「ツイン」を可視化し、分析、テストなどに活用できます。

水平・垂直システム統合

施設間での部門横断的な連携や、機械データの共有、異なる階層間の相互作用など、システムのあらゆる側面が水平・垂直に接続されている状態を指します。

インダストリアルIoT（IIoT）

スマートHVAC制御や製造機械センサーなど、産業現場で使用されるあらゆるIoTデバイスを指します。MachineMetrics IIoTプラットフォームは、ショップフロアのデータをインサイトからアクションへと変え、製造設備によって駆動される強力なアプリで機械ダウンタイムを削減し、スループットを増加させ、収益性を最大化します。

サイバーセキュリティ技術

インダストリー4.0では機器の流入によりセキュリティ脆弱性が増大するため、サイバーセキュリティは極めて重要です。

クラウド

通常インターネット経由でアクセスするオフサイトのアクセス可能な情報ストレージ。ローカルハードウェアを必要とせず、メーカーがコンピューティングリソースをオンデマンドで活用でき、それらを積極的に管理する必要がありません。

付加製造（アディティブ・マニュファクチャリング）

切削、研削などで材料を削り取るのではなく、材料を積み重ねて物体を作る製造方法。3Dプリンティングが最も顕著な例です。

人工知能（AI）

訓練データと継続的な予測機会を用いて接続を形成し、自ら学習し結論に達する機械を指します。

拡張現実（AR）

物理世界に情報を重ね合わせる技術。SnapchatフィルターやPokémon GOが有名ですが、ビジネス世界でも特にトレーニングと保全において多くのユースケースがあります。