製造業はDX化で何が変わる？大手企業の事例も

近年、製造業と始めとする多くの業界で人手不足が深刻化しており、その解決策の1つとして各企業でDX化が進められています。

製造業に限らず建設業や飲食業などあらゆる業界で注目されており、一度は聞いたことがあるのではないでしょうか。

しかし、この記事を読む人の中には「DX化とは一体何なのか？何が変わるのか分からない」という人もいるのではないでしょうか。

今後企業が成長していく上で、DX化は避けて通れないほど重要なことであり、必須の知識と言えます。

今回は、製造業におけるDX化について、分かりやすく解説していきます。

【この記事でわかること】 ・製造業におけるDX化について ・製造業のDX化で何が変わるのか ・DX化導入の流れ ・製造業におけるDX化で改善できる主なポイント ・製造企業におけるDXの導入事例 ・製造業におけるDX化の課題

製造業のDX化とは

多くの業界で、生産効率や業務負担の改善に大きく貢献した技術に「AI技術」があります。

音声認識や視覚認識といったタスクを通じ、コンピューターシステムが自ら学習することにより、作業の自動化を可能としました。

AI化とDX化は密接な関係にあり、一緒に考えられやすい技術ですが、内容は全く異なるものです。

・DXとは
・なぜ製造業にDX化が必要なのか

ここでは、この2つのテーマについて分かりやすく解説していきます。

DXとは

DXとは「デジタルトランスフォーメーション」の略であり「X-formation」と表記されることもあるため、両方の頭文字を取ってDXと略されています。

DXでは、デジタル技術の活用により、サービスや製品のビジネスモデルを大きく変えていくことが目的です。

デジタル技術には「AI技術・IoT技術」などがあります。

【IoT技術とは】 IoT技術とは、モノとインターネットを繋げる技術のことです。さまざまなモノとインターネットが繋がれば、離れた場所からでもあらゆる情報収集が可能です。具体例としては、子供のキーホルダーとインターネットを繋ぎ、現在地をリアルタイムで家族共有できるといったものがあります。製造業でも、各機械がインターネットと繋がることにより、離れた場所からであっても製造過程における異常を検知できるようになります。

なぜ製造業にDX化が必要なのか

近年は、ほぼ全ての業界でデジタル化が進んでおり、経済成長のスピードが年々早まってきています。

製造業は、職人技術により生き残っている企業が多く、デジタル化についていくことができなくなりつつあります。

世界に誇れる技術があったとしても、経営が成り立たなければ意味がありません。

また、新型コロナウイルスやロシアによるウクライナ侵攻といった、予想不能な事態が突発的に起こっています。

これらの外的要因の影響を最小限に抑えるためには、脅威をすぐに感知する能力や時代に合わせた変革が必須と言えるでしょう。

DX技術の導入が進めば、AI技術やIoT技術で収集した情報を元に、製造工程やビジネスモデルをより良い方向へ変えていくことが可能です。

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製造業はDXで何が変わるのか

DX技術では、AI技術やIoT技術を駆使して、ビジネスモデル自体を変えていくことができます。

製造業における具体的なDX化には、以下のような内容があります。

・データを一元管理できる
・変化に対応しやすくなる
・AI導入によるコスト削減や質の向上
・生産性の向上
・顧客満足度の向上

なぜこのような改善が可能なのか、製造業の現場における課題も踏まえながら分かりやすく解説していきます。

データを一元管理できる

作業工程ごとにIoT技術を取り入れていけば、各工程の情報が全てインターネットで共有できるようになります。

これまでは、数多くの工程を責任者が見て回ることで管理していましたが、これではリアルタイムでの情報収集ができません。

また、収集した情報を全員で共有できないため、連動した動きが難しいといった課題がありました。

IoT技術により製造工程はもちろん、出荷やアフターサービスまで全ての情報を収集し一元管理できるようになれば、運用効率を大きく改善できます。

製造工程の中でトラブルが発生した場合も、瞬時に検知できるため、周りへの指示出しもスムーズに行えます。

変化に対応しやすくなる

製造業は景気に影響を受けやすいため、外的要因に対する素早い対応力が重要です。

新型コロナウイルスによる需要の減少や、外国の紛争による材料供給のストップなどの脅威に対応するためには情報収集が欠かせません。

商品の予約状況や、時期別の売上げを管理する工程にIot技術を導入することで、脅威やトレンドをいち早く察知できます。

情報をいち早く取り入れられれば、競争優位性の構築も可能です。

「VUCA時代」に突入した現代では、企業の自己変革能力の高さが非常に重要と言えるでしょう。

【VUCA時代とは】 VUCA（ブーカ）時代とは、将来の予測が困難といえる現在を表す言葉です。・Volatility（変動性） ・Uncertainty（不確実性） ・Complexity（複雑性） ・Ambiguity（曖昧性）この4つの言葉で形成されており、今後は堅実な運営を続けていくには世界情勢に関する情報収集が必須であることから、ビジネスで使われるようになりました。

この4つの言葉で形成されており、今後は堅実な運営を続けていくには世界情勢に関する情報収集が必須であることから、ビジネスで使われるようになりました。

AI導入によるコスト削減や質の向上

製造における各工程にAI技術を導入すれば、これまで人が行っていた作業の自動化が可能となります。

人件費を抑えられるだけでなく、長時間の稼働による人的ミスも防げます。

労働災害の発生率も抑えやすくなり、安定して商品を製造し続けることが可能です。

また、単純作業をロボットに任せられるようになれば、職人でしかできないような複雑な作業のみに注力しやすくもなります。

これにより、商品の品質向上も可能です。

生産性の向上

AI技術による作業の自動化とIot技術による情報収集を組み合わせれば、生産性の向上にも役立ちます。

製造業は、各工程で担当の作業員が決まっていることが多く、属人化しやすい企業体質と言えます。

製造過程における情報管理も、紙媒体による管理が一般的でした。

IoT技術を導入すれば、ブラックボックス化していた各工程の生産状況を、リアルタイムで収集できるようになります。

情報を可視化して分析することにより、これまで把握しづらかった課題が見えやすくなり、生産性の向上に役立てられます。

顧客満足度の向上

DX化は、製造過程だけではなく、顧客へのサービス提供段階にも活かせます。

主な例としては「専用アプリの開発」があります。

商品やサービスに関するアプリのダウンロードにより、さまざまな顧客データをリアルタイムで収集することが可能です。
また、商品やサービスを利用した顧客からのクレームにもいち早く対応しやすくなるため、顧客満足度も上がります。

例として、問い合わせに対するサポートで、AIチャットボットにより24時間対応可能としている企業などがあります。

産業機械メーカーでは、機械の故障個所をスマホで撮影することで状態を診断できるアプリが開発されました。

これにより、迅速な顧客対応はもちろん故障データの蓄積も可能となります。

関連記事：工場勤務に将来性はある？AIに奪われにくい業務とは

製造業のDX化を進める大まかな流れ

製造業のDX化にはさまざまなメリットがありますが、導入効果を最大限に発揮するには、正しく導入する必要があります。

DX化を成功させる大まかな流れは、以下の通りです。

・現場の状況把握
・ゴールの設定
・具体的な計画の立案
・小規模な案からスタート

各工程の具体的な作業内容や注意点について分かりやすく解説していきます。

現場の状況把握

DX化する上で、はじめに行うのが「現場の状況把握」です。

各工場を視察した上で、どのような課題があるのかを調べていきましょう。

数字だけで状況を判断するのではなく、現場の管理者や作業員の声を参考に、現状の課題を知ることが大切です。

ゴールの設定

現状を把握した後は、解決すべき課題が何なのかを明確にしていきます。

複数課題が見つかった場合には、解決により得られる効果の大きさで優先順位を付けていきます。

課題の設定に関しても、上層部だけで考えるのではなく、取集した情報を共有した上で現場の声も聞いてみるようにしましょう。

具体的な計画の立案

課題を明確にした上でゴールを設定した後は、解決するための計画について考えていきます。

実現できるかどうかは考えず「この工程でこれができたら改善できる」といった意見から募っていきます。

意見を出し合った後は、より正確な計画を立てていきますが、過去に導入実績がない場合には、専門家やDX導入サービスの利用がおすすめです。

他の企業の導入実績なども踏まえ、専門家視点のアドバイスを貰えるため、より成功しやすい計画が立てられます。

計画が決まった後は、実行に必要な人員や予算を決めた上で、スケジュールも立てていきます。

小規模な案からスタート

計画を立てた後は、実際にスケジュールを基にDX化に向けた取組みをスタートします。

いきなり全体に影響がでるような作業から開始してしまうと、各部署の対応が大変になるため、小規模範囲からはじめていきましょう。

予算に関しても、いきなり全てを使わないようにすることで、途中で予測不能な変化やトラブルがあったとしても、対応しやすくなります。

製造業のDX化で代表的な4つの改善ポイント

初めてのDX化で、具体的なイメージが湧かないといった場合には、以下の4つの項目で改善できる点がないかを調査してみましょう。

・業務フロー
・業務マニュアル
・管理体制
・セキュリティ対策

製造業でありがちな課題や主な解決事例について、4つの項目ごとに解説していきます。

業務フロー

製造業におけるよくある課題の一つに「納期遅れ」があります。

業務フローにおける、納期遅れの原因には以下のような内容があります。

・一定の工程に作業負荷が集中している
・情報共有が上手に効率良くできていない
・在庫管理ができておらず急な発注やトラブルに対応できていない

製品ができあがるまでには複数の工程があり、作業内容によって誰でもすぐに終わらせられる工程もあれば、時間を要する工程もあります。

1つの製品を作成するまでに、各工程でどれほどの時間が掛かっているのか、スムーズに作業が進んでいるのかをチェックしてみましょう。

業務フローの改善には以下のような事例があります。

【業務フロー課題】 部署同士の連携が上手くできておらず、担当業務だけを各々が行っており、急な受注に対し柔軟に対応できていない。 【改善内容】 業務フローを分析できるツールを導入し、会社全体の業務フローを可視化した。また業務プロセスの最適化に必要なシステムツールの開発を行った。 【成果】 各部署の立ち位置や前後の工程などを全員が理解しやすくなり、どこに負荷がかかっているのか、どの工程が重要なのかが明確になった。 工程ごとに余裕ができる時間帯が明確になり、柔軟に人員調整がしやすくなった。

業務マニュアル

業務マニュアルに関しては、以下のような課題を抱えている企業が多くあります。

・誰でも理解できるマニュアルが存在していない
・紙のマニュアルで必要な時にすぐに確認できない
・手軽に持ち運べない

製造工程では、ある程度担当するスタッフが決まっているため、属人化してしまうことも珍しくありません。

また、業務マニュアルも昔のままであり、効率良く作業を覚えられないようなケースもあります。

既存のマニュアルで誰でも作業できるのか、普段の業務で活かしきれているかチェックしてみましょう。

業務フローの改善には以下のような事例があります。

【業務フロー課題】 マニュアルが古いままで更新されておらず、適切なタイミングで活用されていない。マニュアルによって誰でも作業できるような環境が作れておらず、各工程が属人化している。 【改善内容】 Web上でマニュアルを作成し、写真や動画を盛り込んで誰でも作業に携われるようにした。タブレットを工程ごとに用意し、いつでもクラウド上のマニュアルを確認できるようにした。 【成果】 属人化がなくなり、欠員がでた場合にも柔軟な人員調整ができるようになった。 教育のためにベテラン作業員の手が止まるといった機会が減少し、生産性が向上した。

管理体制

製造の管理体制に関しては、主に以下のような課題があります。

・紙ベースでの管理により情報の扱いに時間がかる
・手書きによる発注や受注作業が多く、人的ミスが多い
・必要最低限の人数で効率良く管理できていない

会社全体で管理している情報に関しては、システム構築できているものの、社員個人での情報に関してはメモなどで管理しているといったケースがあります。

また、昔に構築したシステムであるため、変更点が多数出てしまい、結局紙ベースで管理している職場も中にはあります。

管理体制が原因で製造に遅れが出ていないか、チェックしてみるようにしましょう。

管理体制の改善には、以下のような事例があります。

【管理体制の課題】 ・受注内容を社員個人で管理しており、担当する業務によって負荷の量が全く違う・適切なタイミングで情報共有されないため、初動が遅れる 【改善内容】 ・受発注管理や在庫管理、各工程の進捗状況などが一元管理できるツールの導入 【成果】 ・管理部署だけでなく、製造部署でも全員で情報を共有できるようになり連携しやすくなった。 ・リアルタイムで情報が更新されるため、部署間の問い合わせ作業がなくなり、初動も早くなった。

セキュリティ対策

セキュリティ対策に関しては、簡単なウイルス対策ソフトは取り入れているものの、クラウド管理などに関する対策をしていないような会社が多いと言えます。

DX化に伴い、IoT技術やAI技術を導入していく場合、これまで以上にネット上で情報を取り扱うようになります。

DX化に伴うセキュリティの脅威は以下の通りです。

・製造情報などが蓄積されたITシステムのサイバー攻撃
・IoT機器を経由したサイバー攻撃
・各社員のセキュリティに関する低さから起こる情報漏えい

これまで以上にクラウド上で情報管理するようになるため、セキュリティ対策は必須と言えます。

専門ソフトや管理サービスを利用するのはもちろん、業務効率化を図るためのテレワークを行っている場合には、個人の専門知識も必須と言えます。

DX化に対応したセキュリティへの切り替えも同時に検討しましょう。

社員の教育に関しては、クラウド上でマニュアル整備することで、好きな時間に勉強してもらえるようになります。

製造業のDX事例

製造業では、既にDX化に成功した企業も多くあります。

具体的な改善事例は以下の通りです。

・三菱電機株式会社の「e-F@ctory」
・オムロン株式会社の「i-BELT」
・ダイキン工業株式会社の「工場IoTプラットフォーム」
・トヨタ自動車株式会社の「工場IoT、トヨタIoT」

他社のDX化事例を参考に、改善内容を考えてみましょう。

三菱電機株式会社の「e-F@ctory」

三菱電機株式会社が行ったDX事例は、以下の通りです。

【課題】 ・各機器の連携が不十分であり、工場内にある各種データを活かしきれていなかった。 【取組内容】 ・生産現場データとITシステムの接続および処理・作業自動化に伴うロボット技術やセンサー機器の統括制御作業・各種データの収集技術や高速通信を実現するための作業 【成果】 ・生産現場の状況やCADデータ、エンジニアリングチェーンのデータと連携できるようになった。 ・これまで不可能であった、通信規格の違う機器同士の繋がりが可能となり、互換性のあるサービス展開ができるようになった。

オムロン株式会社の「i-BELT」

オムロン株式会社が行ったDX事例は、以下の通りです。

【課題】 ・商品開発や設計、工程設計以外を国外で行うことがあり、上手な運用ができていない。・現場と各部署の連携ができていない。 【取組内容】 ・現場データ活用サービス「i-BELT」を生産管理・設備効率・品質管理・エネルギーの4項目で展開し効率の良い運用ができるような取り組み。 ・「i-BELT」を用いた、トップダウンとボトムアップの連携強化プロセス支援サービスの提供 【成果】 ・製造現場における作業効率の安定や工具の摩耗量の削減、加工時間の削減に成功。

ダイキン工業株式会社の「工場IoTプラットフォーム」

ダイキン工業株式会社が行ったDX事例は、以下の通りです。

【課題】 市場の環境変化のスピードが早まってきており、顧客の要望に答えつつ大量生産を行える体制の構築が必要となっている。 【取組内容】 ・新たにデジタル工場を設立した上で、IoTの活用により製造現場データ収集や統合、データの可視化と分析を行った。 ・工場内の全設備をネットワークでつなぎ、工場IoTプラットフォームを整備した。 【成果】 ・生産状態が見える化され、生産計画の最適化によってロスが少なくなった。 ・人やモノの動き、生産シミュレーションにより、製造における予知や予測がしやすくなった。

トヨタ自動車株式会社の「工場IoT、トヨタIoT」

トヨタ自動車株式会社が行ったDX事例は、以下の通りです。

【課題】 お客様や実際に製造作業で得たデータをタイムリーで技術開発に活かせていない。 【取組内容】 ・工場IoTに着手し、工場横断の共有プラットフォームを段階的に進めていった。 ・各社員が困らないように、関連の教育支援やBI・AIといった便利ツールをプラットフォーム上に用意した。 【成果】 ・工場IoTにより、各工場でプロジェクトを立ち上げ、徐々に取組数を増やすことで、費用対効果が上がった。

出典：製造業DX取組事例集｜経済産業省

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製造業のDX化のための課題

DX化は業務効率や生産性の向上に繋がる技術であり今後の製造業には必須と言えます。

さまざまな導入メリットがあるものの「DX白書2023」によると、製造業でDX化を実施している企業の割合は、2023年2月時点で22.8%にとどまっています。

DX化が遅れている主な理由は、以下の通りです。

・属人的な業務の把握
・予算の確保
・IT人材の獲得および育成
・世界情勢への対応との両立

具体的にどのようなことが大変なのか、各課題について製造業の現状を踏まえながら解説していきます。

参考：DX白書2023｜独立行政法人 情報処理推進機構

属人的な業務の把握

製造工程では、専門的な技術と経験が求められる作業が多く、担当作業員が繰り返し仕事をこなすのが当たり前になっています。

そのため、製造業務における属人化が多く、各業務の具体的な手順を明確にするのは大変だと言えます。

予算の確保

DX化するには、新たな連携システムやツールの設備投資が必要です。

同時にAI化やIoTシステムを導入する場合には、工場の規模によって1,000万～1億円ほどかかると言われています。

既存のシステムを一部DX化する程度であれば、数十万円ほどの予算でも十分可能です。

IT人材の獲得および育成

DX化にはシステムの構築や定期的な管理が必要であり、企業規模が大きい場合には、専門の部署を作る必要があります。

はじめてDX化に取り組む場合には、専門的な知識のある人材も必要不可欠と言えます。

経験のない企業で、どのようにIT人材を獲得するかも課題の一つと言えるでしょう。

ちなみに、経済産業省ではIoTやAI技術に詳しい人材を増やしていくために「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」を設けています。

関連講座を実施している事業者の紹介や受講費用の支援を行っています。

参考：第四次産業革命スキル習得講座 （Re スキル講座）｜経済産業省

世界情勢への対応との両立

製造業は景気や世界情勢の影響を受けやすく、近年では新型コロナウイルスの世界的な流行により、多くの企業が大きなダメージを受けました。

世界の各地で起きてる紛争に関しても、材料の確保などに影響が及んでいます。

このような中でのDX化は、容易ではないと言えるでしょう。

製造業のDXについてのまとめ

製造業におけるDX化では、データ収集や作業の自動化、収集したデータの一元管理ができるようになります。

作業効率やコスト削減により、生産性が向上するのはもちろん顧客満足度の向上にも役立てられます。

業務フローや業務マニュアル、管理体制といった各部署でさまざまな課題の改善に活用可能です。

既にあるシステムの変更や新たな設備への投資など、大変な面もありますが、小さな規模から少しずつ取り組んでみましょう。

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