スマートファクトリー：インダストリー4.0時代の製造業革命

製造業は継続的に進化してきました。業界の変化の多くは漸進的で、時には消極的なものでした。

今日、デジタルファクトリーは誰も想像し得なかった形で製造業を破壊的に変革しています。この破壊の中心にあるのは、IIoT（産業用IoT）をショップフロアで現実のものとする高度な機械データプラットフォームです。

以下では、デジタルファクトリーの仕組み、製造業への変革の影響、そしてデジタルトランスフォーメーションを始める方法について解説します。

デジタルファクトリーとは

デジタルファクトリー（スマートファクトリーとも呼ばれる）は、材料、人、機械からのデータを含め、操業全体で情報をデジタルに自動共有するためにテクノロジーを活用します。デジタル製造は、シミュレーション技術、接続された設備、コラボレーションツールで構成される統合システムに依存します。

アナログ工場をスマートファクトリーに変える単一のテクノロジーは存在しません。しかし、デジタルファクトリーには多くの共通技術と特徴があり、複数のテクノロジーを融合しているメーカーほど「デジタルファクトリー」と呼ばれます。

デジタルファクトリーは、人、設備、システムからのデータを活用して継続的改善イニシアチブを特定・優先順位付けするためのデジタルトランスフォーメーション戦略の成果です。スマートファクトリーで見られるテクノロジーには以下があります：

産業用インターネット（IIoT）

相互に接続し通信する小型センサーやその他のハードウェアで構成されます。資産管理、スマートHVACと照明によるエネルギー削減、機械データ収集などに使用されます。

ビッグデータ

IIoTデバイスがデータを収集すると、それがどこかに蓄積される必要があります。ビッグデータとは、メーカーが活用できるこれらの大量の情報ストア、および他のツールや分析ソフトウェアで使用するためにこの情報を整理・管理する方法を指します。この概念について詳しくは「産業DataOps」に関する完全な記事をお読みください。

予測分析と機械学習

機械学習と予測分析はスマートファクトリーに不可欠です。データを組み合わせて機械学習モデルに供給し、人間が価値を導き出すには複雑すぎる情報セットから意思決定インサイトを得ます。需要予測、機械の予知・指示保全、市場の機会発見などに活用できます。

自動化

スマートファクトリーでは、接続された機械が人間をループから外し、自動化を導入する機会を提供します。多くの場合、機械は人間より速く、より正確にタスクを処理できます。産業オートメーションにより、人間は機械よりも人間の頭脳に適した複雑な認知タスク（少なくとも現時点では）に集中できます。

一部のデジタルファクトリーは、無人化製造（ライツアウト製造）技術を用いて自動化を次のレベルに引き上げ、人間を製造プロセスから完全に排除します。このタイプのスマートファクトリーでは、工場を起動し、照明を消して退出しても、人間の介入なしで24時間生産が継続されます。

クラウドとエッジコンピューティング技術

クラウド技術は、デジタルファクトリーに、他者と共有する安全な設備を使用してウェブ経由でアクセスできる、大量のデータの保存と分析能力を与えます。通常、社内で購入・維持するよりも高速で強力なマシンと、より大きなストレージ容量（より高い保護付き）を手頃に利用できます。

エッジコンピューティングは、スマートファクトリーフロアからのデータを近くで処理し、クラウドへのアップロード、分析、工場フロアへの再配布にかかる待ち時間を排除します。エッジコンピューティングは、データを用いたリアルタイム分析と超高速意思決定を可能にし、安全機構、予知保全、同様に時間に敏感なコンピューティングタスクに最適です。

デジタルファクトリーのその他の共通点

• ペーパーレス： プロセスがデジタル化されているため、デジタルファクトリーに紙は不要です。すべてがクラウドまたはローカルにデジタル形式で保存されます。
• コネクテッドスタック： あるテクノロジーを持つかどうかより、統合されたテクノロジーシステムを持つことが重要です。フロアからのPLC情報、ERPデータ、MESおよびSCADAデータなどを統合できます。機械間の情報交換により、製造プロセスのあらゆるレベルで迅速なデータ駆動型・機械主導の意思決定が可能になります。
• リアルタイム指標： デジタルファクトリーから期待される効率で運営するには、その場で調整できるリアルタイム指標へのアクセスが必須です。生産目標やその他の企業イニシアチブが継続して達成されていることを確認できます。サプライズはありません。
• ビッグデータ分析： 大量のデータを持っていても、処理・分析されなければ意味がありません。この分析により、数値に基づいたより多くの情報に基づいた意思決定が可能になり、トレンド、機会、問題、効率化領域を特定できます。

デジタルファクトリーの仕組み

デジタルファクトリーは、高度なテクノロジーを使用して製造オペレーションと企業内のすべてのビジネスプラクティスを自動化します。接続性を用いて、スマートファクトリーは機械資産からリアルタイムデータを収集・分析します。

このデータは、高度なクラウドベースの機械データプラットフォームでプロセス改善と自動化、新しいメンテナンス戦略の開発、オペレーターと管理者への必要なインサイト提供に使用されます。

レガシーシステムもこの過程で連携されます。これにはAPIやその他のツールを使用して、レガシーソフトウェアを双方向のリアルタイムデータ交換で接続することが含まれます。接続された機械によって生成されるデータは、ソフトウェアで利用可能になります。

デバイスを使用してアナログ設備と機械をレトロフィットし、あらゆる世代の設備とあらゆるOEMからのデータを含めます。機械資産、エンタープライズソフトウェア、その他の重要システムを包括的に接続することで、会社全体とそのすべてのプロセスが「単一の真実」のもとで運営されます。

AI駆動の分析と高度な機械学習アルゴリズムが、生産プロセスとサプライチェーンへの完全な可視性を生み出し、生産パフォーマンスの自動化と改善の機会を提供します。

デジタルファクトリーが製造業を破壊する仕組み

デジタルファクトリーは高度な分析をエッジに配置し、物理資産をデジタルリソースに接続します。これにより、手作業によるデータ収集と分析では不可能な規模で、自動化とプロセス改善が可能になります。

デジタルファクトリーは、機械データプラットフォームの力をサプライチェーン管理などの他のエンタープライズソフトウェアにも拡張します。この拡張は、生産プロセスの完全な可視性がサプライチェーン全体でも達成されるため、サプライチェーン管理で特に有用です。

スマートファクトリーでは全員が同じデータにアクセスできるため、すべてのビジネスプラクティスが最低コスト、最高品質、最小廃棄での製品製造に集中します。結果は即座に現れ、新製品・既存製品の高度な営業・マーケティングインサイトが利用可能になります。

これらの改善と節約は、他のビジネスプロセスの再検討を促します。例えば、IIoT技術は効率、生産性、設備稼働率を大幅に向上させ、多くの企業がケイペックス戦略を見直し、コストモデルを修正できるようになります。これはアンロックされた生産能力によるものです。

デジタルファクトリーのメリット

最も明確なメリットの一つは、効率の大幅な向上です。遅く、バイアスがかかり、間違いの多い人間の意思決定プロセスを排除することで、スマートファクトリーはより少ないリソースでより多くを生産できます。

デジタル製造は、より多くの、新しい、より高給の仕事の機会を開き、多くの人がよりやりがいを感じ、充実感を得られます。これらの高給の仕事は、新しい洞察と概念を持つ若い新しい人材をこの分野に引き寄せ、施設をより良くします。

スマートファクトリーはイノベーションの温床でもあります。リアルタイム分析による俊敏性により、実験し、創造し、市場の新しい問題の解決策を見つけ、不必要なリソースを費やさずに大規模にアイデアをテストする余地が生まれます。

コスト削減、納期短縮、品質と一貫性の向上により、デジタルファクトリーでは顧客満足度も向上します。

デジタルファクトリーの導入方法

デジタルトランスフォーメーションを開始し、デジタルファクトリー運営モデルを導入するいくつかの方法を紹介します：

接続

最初のステップは機械資産を接続することです。IIoT技術を使用した機械データプラットフォームにより、異なるOEMの機械、同じOEMの異なる世代の機械、デジタルおよびレガシーアナログ設備を接続できます。

現在の製造現状の評価

企業は自分たちの立場と、デジタルファクトリーを達成するペースを徹底的に評価する必要があります。変更は漸進的か「オールイン」か？「バイイン（合意形成）」をどう達成するか？これらの問いに答え、現在のパフォーマンスをベンチマークして、会社がどこにあり、どうなりたいかを理解する必要があります。

適切なソリューションプロバイダーの選択

多くの企業がアドホックなソリューションでスマートファクトリーへのデジタルジャーニーを始めます。しかし、これはデバイス、プラットフォーム、エッジデバイス間の相互運用性の問題を引き起こす可能性があります。

MachineMetricsのような包括的でAI駆動の機械データプラットフォームは、ターンキーで前進する機会を提供します。プラットフォーム分析、エッジデバイス、システム全体にわたる強力なカスタマーサポートが含まれます。

デジタルファクトリー文化の醸成

デジタルファクトリーチームが前進し、リアルタイム機械データのインパクトが明らかになるにつれ、デジタル文化の醸成はより容易になります。デジタル文化では、コミュニケーションとコラボレーションがデータ駆動型インサイトに基づきます。プロセス改善はより容易になり、データにアクセスできるあらゆる従業員によって特定できるようになります。

デジタルファクトリー導入における課題と解決策

デジタルファクトリー導入のいくつかの課題と克服方法を紹介します：

ITスキル不足

多くの中小企業には高度なITスキルセットがなく、導入コストが増大します。カスタマーサービスの実績がある信頼できるソリューションプロバイダーを選択してください。MachineMetricsのようなプロバイダーは、数分で稼働できる直感的なインストールを提供します。

計画不足

スマートファクトリーへのデジタルトランスフォーメーションを、それが何を意味し、何を望むかを完全に理解せずに開始しがちです。解決策は、早期に関与し、プロセスを深く掘り下げて、自分たちがどこにあり、どのソリューションプロバイダーが組織に最適かを理解することです。

経営層がコストを懸念

多くのソリューションは高価です。しかし、適切な計画と選択により、適切なソリューションプロバイダーはROI期待を大きく上回るシステムを提供します。パイロットプログラムで懐疑的な経営層をすぐに納得させられます。

デジタルファクトリーソフトウェア

MachineMetricsは、導入のあらゆるレベルでデジタルファクトリーイニシアチブをサポートします。機械データをソースから直接1kHz（一般的な産業用センサーの1Hzの1000倍の速度）で収集する高速データコネクタから、収集した情報がうまく連携し即座に成果を出せるよう保証するデータ標準化ソフトウェアまで。

当社のクラウドとエッジコンピューティング機能は、クラウドでのディープ分析と長期保存、そしてエッジでのニアインスタントなリアルタイム分析の両方をサポートし、現場での迅速な意思決定を支えます。カスタマイズ可能なダッシュボードはデータへの複数のビューを提供し、誰もが必要な情報を必要なときにシンプルで色分けされた形式でアクセスできます。ショップフロア作業者向けには、機械のそばにタブレットを設置し、収集したデータに人間のコンテキストを重ね合わせられます。これらすべてに産業レベルのセキュリティが加わり、お客様はわずか5日でROIを実現しています。