スマート製造テクノロジーが大量生産を変革

スマート製造（SM）とは、製造プロセスにおける高度で高度に統合されたテクノロジーの使用であり、企業の運営方法に革命をもたらしています。進化するテクノロジーとますますグローバル化およびデジタル化されたマーケットプレイスにより、メーカーは競争力と収益性を維持するためにスマート製造技術を採用するようになりました。

産業用モノのインターネット（IIoT）の革新的なアプリケーションであるSMシステムは、ハイテク・センサーを使用して、組織の重要な資産から重要なパフォーマンスとヘルスのデータを収集します。

スマート製造は、インダストリー4.0のデジタル・トランスフォーメーションの一環として、新興技術や診断ツール（例：AIアプリケーション、IoT（モノのインターネット）、ロボティクスや拡張現実など)を組み合わせてデプロイし、エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）を最適化し、企業をよりアジャイルで適応力のあるものにします。

この記事では、スマート製造システムに関連するテクノロジー、SMプロセスを採用するメリット、SMが業種・業務を変革している方法について説明します。

スマート製造（SM）は、生産エコシステム全体を合理化するために連携する新しいテクノロジーのネットワークに依存する洗練されたプロセスです。

主なSMツールには、次のようなものがあります。

産業用モノのインターネット（IIoT）

IIoT は、相互に通信し、クラウドと通信してデータを収集および共有する、相互接続された機械、ツール、センサーのネットワークです。IIoT に接続された資産は、クラウド・コンピューティングを利用し、有効な機械間の通信を促進することで、工業製造施設が設備を管理およびメンテナンスするのに役立ちます。これらの主要な機能は、複数の機械からのデータを同時に使用し、プロセスを自動化し、製造業者により高度な分析を提供します。

スマート・ファクトリーでは、IIoTデバイスを使用してマシン・ビジョンを強化し、在庫レベルを追跡し、データを分析して量産生産プロセスを最適化します。

IIoTにより、インターネットに接続されたスマート資産が通信して診断データを共有できるようになり、システムと資産の即時比較が可能になるだけでなく、メーカーが量産オペレーション全体についてより多くの情報に基づいた意思決定を下せるようになります。

人工知能 (AI)

スマート製造におけるAIテクノロジーの最も大きなメリットのひとつは、リアルタイムでデータ分析を効率的に行う能力です。IoT（モノのインターネット）デバイスとセンサーが機械、設備、組立ラインからデータを収集することで、AI搭載のアルゴリズムはインプットを迅速に処理、分析してパターンや傾向を特定し、メーカーが生産プロセスの実行状況を理解できるようにします。

企業はAIシステムを使用して、異常や設備の欠陥を特定することもできます。たとえば、機械学習アルゴリズムやニューラル・ネットワークは、データのパターンを特定し、そのパターンに基づいて意思決定を行うのに役立ち、メーカーは生産工程の早い段階で品質管理の問題を発見できます。

さらに、スマート・メンテナンス・プログラムの一環としてAIソリューションを活用することで、メーカーは次のことができるようになります。

• 予知保全を実施する
• サプライチェーン管理の合理化
• 職場の安全上の危険を特定

ロボティクス

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）は、スマート製造の主要な促進要因となっており、組み立て、溶接、資材の取り扱いなど、反復的な作業や危険な作業をロボットに任せています。ロボティクス技術は、人間の作業者よりもはるかに高い精度と正確度で反復的な作業を迅速に遂行できるため、製品の品質を向上させ、欠陥を減らします。

ロボティクスはまた非常に汎用性が高く、幅広いタスクを実行するようにプログラムできるため、高い柔軟性と適応性が必要な製造プロセスに最適です。たとえば、オランダにあるPhilips社の工場では、ロボットがブランドの電動シェーバーを製造しています。また、日本のFANUC社の工場では産業用ロボットを使用して産業用ロボットを製造しており、1シフトあたり必要な人員要件をわずか4人の監督者に抑えています。

おそらく最も重要なことは、SMアプローチに関心のあるメーカーが、ロボティクスとIIoTセンサーおよび分析を統合して、より柔軟で応答性の高い生産環境を構築できることです。

クラウドとエッジコンピューティング

クラウド・コンピューティングとエッジコンピューティングは、スマートな製造工場の運用方法において重要な役割を果たします。クラウド・コンピューティングにより、組織はデータの収集とストレージをリモートで管理できるようになり、オンプレミスのソフトウェアやハードウェアの必要性がなくなり、サプライチェーンでのデータの可視性が向上します。クラウド・ベースのソリューションにより、メーカーはIIoTアプリケーションやその他の先進テクノロジー（エッジコンピューティングなど）を活用して、リアルタイムの設備データを監視し、オペレーションをより簡単に拡張できるようになります。

一方、エッジコンピューティングは、計算とデータ・ストレージを中央のクラウドベースのデータセンターに保管するのではなく、製造オペレーションに近づける分散コンピューティング・パラダイムです。スマート製造の文脈では、エッジコンピューティングは、ネットワークのエッジ、つまりデータを生成するデバイスや機械の近くにコンピューティング・リソースとデータ・ストレージをデプロイし、より大量の設備データでより高速な処理を可能にします。

スマート製造におけるエッジコンピューティングは、メーカーが次のことを行う際にも役立ちます。

• 長距離のビッグデータ転送に関連するネットワーク帯域幅要件、レイテンシーの問題、およびコストを削減する。
• 機密データが独自のネットワーク内に確実に保管されるようにし、セキュリティーとコンプライアンスを向上させる。
• 中央データセンターのダウンタイムやネットワークの中断時にも、重要なシステムを稼働させ続けることで、運用の信頼性とレジリエンスを向上させる。
• 複数のソース（在庫レベル、機械のパフォーマンス、顧客の需要など）からのデータを分析することでワークフローを最適化し、改善すべき領域を見つけ、資産の相互運用性を高める。

エッジコンピューティングとクラウド・コンピューティングを組み合わせることで、組織はSaaS（Software as a Service）を利用できるようになり、より幅広いオペレーションにテクノロジーを利用できるようになります。

意思決定の遅れが生産の成果に大きな影響を与える可能性がある製造環境では、クラウド・コンピューティングとエッジコンピューティングは、製造企業が設備の故障、品質の欠陥、生産ラインのボトルネックなどを迅速に特定し、対応するのに役立ちます。

ブロックチェーン

ブロックチェーンは、企業が取引を記録し、資産を追跡し、ビジネス・ネットワーク内のサイバーセキュリティーを向上させるのに役立つ共有台帳です。スマート製造実行システム（MES）では、ブロックチェーンによって、原材料から完成品に至るまで、サプライチェーンの各ステップの変更不可能な記録が作成されます。ブロックチェーンを使用して商品や材料の移動を追跡することで、メーカーは生産プロセスの各段階の透明性と安全性を確保でき、不正行為のリスクを軽減し、説明責任を強化できます。

ブロックチェーンは、取引の追跡や検証に関わる多くのプロセスを自動化することで、サプライチェーンの効率性を向上させるためにも使用できます。たとえば、組織はスマート・コントラクト（契約条件がコードの行に直接記載された自己実行契約）を利用して、製品の真正性を検証し、出荷を追跡し、支払いを行うことができます。これにより、手動プロセスにかかる時間とコストを削減できると同時に、精度が向上し、エラーのリスクが軽減されます。

メーカーは、ブロックチェーン技術を利用して、所有権記録を作成することで知的財産を保護したり、生産プロセスの環境への影響を追跡することでサステナビリティーの実践を改善したりすることもできます。

デジタルツイン

デジタルツインは、スマート製造の世界でますます人気が高まっている概念となっています。デジタルツインは、センサーを備え、インターネットに接続されている物理オブジェクトまたはシステムの仮想レプリカであり、データを収集し、リアルタイムの性能に関する洞察を提供できます。デジタルツインは、製造プロセス、機械、設備の性能を監視し、最適化するために使用されます。

設備からセンサー・データを収集することで、デジタルツインは異常を検知し、潜在的な問題を特定し、生産プロセスの最適化方法についての洞察を提供します。メーカーは、デジタルツインを使用して、シナリオを実装する前にシナリオと構成をテストし、リモート保守とサポートを容易にすることもできます。

3Dプリント

アディティブ・マニュファクチャリングとしても知られる3Dプリントは、急速に成長し、企業の製品設計、プロトタイプ、製造の方法を変えたテクノロジーです。スマート・ファクトリーでは、主に3Dプリントを使用して、複雑な部品やコンポーネントを迅速かつ正確に製造しています。

射出成形のような従来の製造プロセスは、プロトタイプの部品形状の複雑さによって制限されることがあり、製造には複数のオペレーションやステップが必要になる場合があります。3Dプリントを利用することで、メーカーは複雑な形状をワンステップで作成できるため、製造時間とコストが削減されます。

3Dプリントは企業においても次のようなメリットがあります。

• デジタル・デザイン・ファイルを使用して、カスタマイズされた製品とコンポーネントを開発する。
• 製造現場で直接プロトタイプを構築・テストする。
• オンデマンド製造を可能にして、在庫管理プロセスを合理化する。

予測分析

スマート製造では、IIoTセンサー、生産システム、サプライ・チェーン管理システムなど、さまざまなソースからデータを収集、処理、分析するためにデータ分析に大きく依存しています。高度なデータ分析技術を使用した予測分析により、非効率性、ボトルネック、品質の問題を事前に特定することができます。

製造セクターにおける予測分析の主なメリットは、欠陥検知を強化できることです。これにより、製造業者はダウンタイムや設備の故障を防ぐための先制的な対策を講じることができます。予測分析により、組織は保守・スケジュールを最適化して、保守と修理に最適な時間を決定することもできます。

IBM Maximo Application Suiteのようなスマート製造ソリューションは、従来の製造アプローチと比較して、以下のような多くのメリットをもたらします。

• 効率の向上：スマート製造は、生産プロセスを最適化し、データ統合の取り組みを促進することで、組織の効率を向上させます。テクノロジーを活用することで、メーカーは生産エラーを最小限に抑え、無駄を削減し、コストを削減し、全体的な設備の効率を向上させることができます。
• 製品品質の向上：スマート製造は、プロセス管理と製品テストを改善することで、企業がより高品質の製品を生産するのに役立ちます。IIoTセンサーとデータ分析を使用することで、メーカーは生産スループットをリアルタイムで監視および制御し、製品品質に影響が及ぶ前に問題を特定して修正することができます。
• 柔軟性の向上：スマート製造により、メーカーは変化する市場の需要に迅速に適応し、予測のメリットを最大化できるため、生産の柔軟性が向上します。ロボティクスやAIツールをデプロイすることで、メーカーはライフサイクル全体にわたって生産ラインを迅速に再構成し、製品設計や生産量の変更に対応し、バリューチェーンを効果的に最適化することができます。

IBM® Maximo Application Suiteは、組織が資産のパフォーマンスを最適化し、資産の寿命を延ばし、計画外のダウンタイムを削減するのに役立つ包括的なエンタープライズ資産管理システムです。IBM Maximoは、包括的なCMMS機能を備えた統合AI搭載クラウドベースの統合プラットフォームをユーザーに提供し、高度なデータ分析を生成し、保守管理者がよりスマートでデータ駆動型の意思決定を行うのに役立ちます。