インダストリー4.0テクノロジーはどのように製造業を変革しているのか

インダストリー4.0は、企業による製品の製造、改良、流通の方法に大改革をもたらしています。 製造メーカー各社は、モノのインターネット(IoT)、クラウド・コンピューティングと分析、およびAIと機械学習などのイネーブリング・テクノロジーを、自社の生産設備と運用全体に統合しています。 これらのスマート・ファクトリーは、データを収集・分析し、意思決定を向上させる高度なセンサー、組み込みソフトウェア、ロボットを装備しています。 生産業務のデータを、ERP、サプライチェーン、カスタマー・サービス、その他のエンタープライズ・システムの運用データと組み合わせ、これまでサイロ化されていた情報からまったく新たなレベルの予見と洞察を引き出すことができれば、さらに高い価値が創出されます。 このテクノロジーにより、自動化、予測保全、およびプロセス改善の自己最適化が進み、さらにとりわけ以前には不可能であった新しいレベルの効率性の向上と顧客対応が可能になります。

スマート・ファクトリーの開発は、第4次産業革命に突入している製造メーカーにとって絶好のチャンスです。 工場の現場に装備されたセンサーから収集した大量のデータを分析することにより、製造資産のリアルタイムでの可視性を確保し、予測保全を実行するためのツールを提供して装置のダウンタイムを最小限に抑えることができます。 

スマート・ファクトリーにおけるIoTデバイスの活用は、生産性と品質の向上につながります。 手動検査の代わりにAIによる視覚的な洞察を使用することにより、製造エラーを削減し、コストと時間を節約できます。 また最小限の投資で、品質管理担当者はスマートフォンをクラウドに接続して、事実上どこからでも製造プロセスを監視できるように設定できます。 さらに機械学習のアルゴリズムを適用することで製造メーカーはすぐにエラーを検出できるようになるため、エラーの発見が遅れて修理作業が高額となる事態を防ぐことができます。

インダストリー4.0の概念とテクノロジーは、ディスクリート型とプロセス型の製造業、さらに石油・ガス、鉱業、その他の産業セグメントを含むあらゆるタイプの事業企業に適用できます。 
 

蒸気からセンサーまで: インダストリー4.0の歴史的背景

第1次産業革命

18世紀後半に英国で起きた最初の産業革命により、純粋に人間と動物の力だけを利用していた製造業が終焉を迎え、水と蒸気の力を利用することによって大量生産が可能になりました。 それまで人の手で苦労して製造されていた物が、機械を使って作られる時代を迎えたのです。

第2次産業革命

その1世紀後の第2次産業革命では、組み立てラインと石油・ガス・電力が使用されるようになりました。 これらの新しい動力源と電話や電報などの通信手段の発達により、製品の大量生産が実現しただけでなく、一部の製造プロセスは自動化されるまでに進化しました。

第3次産業革命

20世紀中頃に始まった第3次産業革命では、製造プロセスにコンピューター、先進的な通信手段、データ分析の技術が追加されました。 プログラマブル・ロジック・コントローラー(PLC)を機械に組み込んで一部のプロセスを自動化し、データを収集して共有できるようにすることで、工場のデジタル化が開始されました。

第4次産業革命

私たちは今、インダストリー4.0とも呼ばれる第4次産業革命の中にいます。これは自動化の拡大とデータに基づくスマート・ファクトリーの採用によって、より効率的かつ生産的に製品を製造できることに特徴があります。 製造メーカーの柔軟性が向上したことにより、マス・カスタマイゼーションによって顧客の要求により適切に対応できるようになり、最終的にはロット・サイズ・ワン(個別生産)での高い効率性を実現することが多くのメーカーの目標となります。 工場の生産現場からより大量のデータを収集し、それをエンタープライズの他の運用データと組み合わせることにより、スマート・ファクトリーではより優れた意思決定が可能になります。

インダストリー4.0を推進するテクノロジーとは

マシンを表すアイコン

モノのインターネット (IoT)

モノのインターネット(IoT)は、スマート・ファクトリーの重要な要素です。 工場の生産現場に設置されたマシンには、IPアドレスを割り当てられたセンサーが装備されており、これによりマシンは他のWeb対応デバイスと接続できます。 この接続により、大量の貴重なデータを収集、分析、交換できるのです。

アップロードを表すアイコン

クラウド・コンピューティング

クラウド・コンピューティングは、あらゆるインダストリー4.0戦略の礎です。 スマート・マニュファクチャリングをフルに実現するには、エンジニアリング、サプライチェーン、生産、販売、流通、およびサービスの接続と統合が必要です。 それを可能にするのがクラウドです。 また大量のデータの保管や分析も、クラウドなら効率的かつコスト効率よく処理できます。 さらにクラウド・コンピューティングは製造業における中小企業のスタートアップ・コストを削減して、これらの企業がビジネスの成長に応じてニーズと規模を適正化できるようになります。

人工知能を表すアイコン

AIと機械学習

AIと機械学習により、製造業の企業は工場の生産現場で生成された情報だけでなく、社内のすべての事業部門、さらにはパートナーやサード・パーティーで得られた大量の情報を最大限に活用できます。 AIと機械学習は、運用やビジネスのプロセスの可視性、予測可能性、自動化を可能にする洞察を生み出します。 例えば、 産業用機械は生産プロセス中に故障しがちです。 これらの機械から収集したデータを使用することで、企業は機械学習アルゴリズムに基づいて予測保全を実行してアップタイムを増やし、効率性を高めることができます。

データ分析を表すアイコン

エッジコンピューティング

リアルタイムでの生産運用への需要に対応するには、データ分析を「エッジ」、すなわちデータが生成される場所で行わなければならない場合があります。 これにより、データの生成から応答が要求されるまでの待ち時間を最短にできます。 例えば、機器の安全性や品質の問題が検出された場合は、その機器をほぼリアルタイムで操作しなければならないことがあります。 データをエンタープライズ・クラウドに送信していると、工場の生産現場にデータを戻すのに時間がかかりすぎる可能性があるうえ、ネットワークの信頼性に問題がある場合はさらに事態は深刻になります。 エッジコンピューティングを使用すると、データはデータ・ソースの近くに留まるため、セキュリティー・リスクの軽減にもつながります。

データ・セキュリティーを表すアイコン

サイバーセキュリティー

製造企業は常にサイバーセキュリティーの重要性について考えてきたわけではありません。 しかし今日インターネットに接続している機器は、より効率的な製造プロセスを可能にする工場や現場(OT)の運用機器であると同時に、悪意のある攻撃やマルウェアの新しい侵入経路となる可能性があることを考慮しなければなりません。 インダストリー4.0へのデジタル変革を遂げようとしている企業は、IT機器とOT機器を網羅するサイバーセキュリティーのアプローチを検討することが不可欠です。

デジタルツインを表すアイコン

デジタルツイン

インダストリー4.0がもたらすデジタル変革により、製造メーカーはプロセス、生産ライン、工場、サプライチェーンの仮想レプリカであるデジタルツインを作成できるようになりました。 デジタルツインは、インターネットに接続されたIoTセンサー、デバイス、PLC、その他のオブジェクトからデータを引き出して再現されます。 製造メーカーはデジタルツインを使用して、生産性の向上、ワークフローの改善、新製品の設計を達成できます。 例えば、製造プロセスをシミュレートすることで、製造メーカーはプロセスに加えた変更内容をテストし、ダウンタイムを最短にし、キャパシティーを向上させることができます。

スマート・ファクトリーの特性

コンピューターで作業する男性

最適な意思決定を行うためのデータ分析

組み込みセンサーと相互接続された機械が、製造企業向けに大量のデータを生成します。 データ分析を行うことにより、製造メーカーは過去の傾向を調査し、パターンを特定して、より適切な意思決定ができます。 スマート・ファクトリーは、組織の他の部門や、サプライヤーやディストリビューターで構成された拡張エコシステムから得たデータを使用して、より深い洞察を引き出すこともできます。 人事、営業、保管などの部門のデータを調べることにより、製造メーカーは営業利益や人材に基づいて生産に関する決定を行うことができます。 運用の完全なデジタル表現が、「デジタルツイン」として作成できます。

機械を調整する工場作業員

ITとOTの統合

スマート・ファクトリーの成否は、ネットワーク・アーキテクチャーの構成が鍵を握ります。 工場の生産現場のセンサー、デバイス、マシンからリアルタイムでデータを収集すれば、他の工場資産ですぐに取り込んで使用できるだけでなく、エンタープライズ・リソース・プランニング(ERP)やその他のビジネス管理ソフトウェアを含むエンタープライズ・ソフトウェア・スタック内の他のコンポーネントとの間で共有することができます。

ファクトリー・オートメーションに取り組む男性

カスタム製造

スマート・ファクトリーなら、個々の顧客のニーズに最適の製品を、より低コストで生産することができます。製造メーカーは先進的なシミュレーション・ソフトウェア・アプリケーションや3D印刷などの新しい素材やテクノロジーを駆使して、特定の顧客向けに特化されたアイテムを少量づつ容易に作成できるようになります。 第1次産業革命の特徴は大量生産(マス・プロダクション)でしたが、インダストリー4.0の特徴はマス・カスタマイズです。

大規模な保管施設

サプライチェーン

製造作業には透明性があり効率的なサプライチェーンが重要です。そのためサプライチェーンは、堅固なインダストリー4.0戦略の一環として生産作業と統合される必要があります。 この統合により、製造メーカーによる原材料の調達方法および完成品の納入方法が変わります。 一部の生産データをサプライヤーと共有することで、製造メーカーは納入をより適切に設定できるようになります。 例えば組み立てラインで障害が発生している場合は、納入を別の経路に切り替えるか遅らせることで、無駄な時間やコストを削減できます。 さらに、気象、輸送パートナー、小売業者のデータを調べることにより、製造企業は予測出荷を活用して、適切なタイミングで完成品を発送して消費者の需要に対応できます。 ブロックチェーンは、サプライチェーンの透明性を確保するための重要なテクノロジーとなります。

インダストリー4.0とハイブリッド・マルチクラウドITアーキテクチャー

インダストリー4.0を利用しようとする製造メーカーにとって、ハイブリッド・マルチクラウドITインフラストラクチャーの構築は、デジタル変革の重要な要素です。 ハイブリッド・マルチクラウドとは、企業がコンピューティング・ワークロードを管理するために複数のパブリッククラウドとプライベートクラウドを保有することを指します。 これにより企業は、特定のワークロードにだけ適している環境や、特定のワークロードでだけコスト効率が優れている環境を見直すことで、クラウド全体のワークロードを最適化することができます。 デジタル変革や、安全でオープンな環境を求めている製造メーカーは、既存のワークロードを自社のオンプレミスの場所から可能な範囲で最適なクラウド環境に移行させることができます。 

インダストリー4.0とIBM

AIの視覚的な洞察が生産性の向上をもたらす

AIを活用した自動検査を導入して手動検査を拡張することにより、製品の欠陥を削減し、効率を向上させ、誤検出を最小限に抑えることができます。 通常、ディープ・ラーニング・モデルは、既存の画像や動画を使用して素早くトレーニングできます。 スマートフォン・カメラに接続して、自動検査モデルをすぐに実動ラインに追加できます。

AIを活用した製造

インダストリー4.0に向けたデジタル変革はデータの収集から始まりましたが、今日ではそこに人工知能が追加され、そのデータの意味を解明しています。 スマート・ファクトリーでは、マシンとコンピューターを接続するIoTデバイスを使用して、リアルタイム・データによって製造設備の状況を明確に把握できます。 次にAIと機械学習を使用して、大量のデータから実用的な洞察が引き出されます。

インテリジェントな資産の管理と保守

エンタープライズ・アセット管理(EAM)は、運用の継続の実現に不可欠です。 インダストリー4.0のテクノロジーを実装している製造メーカーでは、スマート・ファクトリー内でIoTに接続されたデバイスが優に何千という数になることがあります。 インダストリー4.0の要件を満たすには、効率性を確保するために各デバイスには最大限のアップタイムが必要とされます。 エンタープライズ・アセット管理は、機器のリモート・モニターを可能にし、資産のライフサイクルを延長する機能や予測保全のための分析機能を提供して、運用のレジリエンシーと敏捷性を高めます。

ITとOTの融合は、インダストリー4.0の礎です。

インダストリー4.0は、情報技術(IT)とオペレーショナル・テクノロジー(OT)のシステムの融合をもたらして、自律的な製造設備と幅広いコンピューター・システム間の相互接続を実現しています。 センサー、PLC、およびSCADAシステムのOTデータは、MESシステムとERPシステムのITデータと統合されます。 機械学習にサポートされたこの統合は、エンジニアリングから運用、販売、品質に至る、エンタープライズ全体に利益をもたらします。

参考情報

製造側のデジタル変革: スマート・ファクトリー

IoTデバイスの接続、リアルタイム・データの収集と分析、製造プロセスの最適化により、レガシーの生産テクノロジーに変革をもたらすことで、インダストリー4.0の目標が実現します。

モノのインターネットの保護

企業幹部の36%が、IoTのプラットフォームを保護することが、自社にとって最重要課題であると考えています。

ある企業がこのワークベンチがスマート・ファクトリーの鍵であると考えている理由

英国に拠点を置く航空宇宙用部品メーカーであるMeggitt社は、インダストリー4.0の潜在力を活用して完璧な製品の納入と欠陥をゼロにすることを目指しています。

スマート・マニュファクチャリングによってどのように新時代の工場を最適化できるのか

産業用モノのインターネット(IoT)を通じて収集されたデータを結合して、予測保全機能を開発し、製造部門の主要な人材間のコラボレーションを促進します。

AIの視覚的な洞察が製造効率の改善益を推進

稼働環境にAIを活用した目視検査を採用することで、プロセスの効率と製品の品質を大幅に向上させます。

インダストリー4.0に関するブログ投稿

AIを活用した製造、インテリジェントな目視検査、産業用モノのインターネットなどの、さまざまなインダストリー4.0のトピックを網羅するブログ投稿をお読みください。

ソリューション

IoTコンサルティング・サービス

IBMのスペシャリストが、お客様が新たなレベルの俊敏性と柔軟性に到達できるよう、お客様が描くIoT対応の接続された運用のモデル化と展開を支援します。

エンタープライズ・アセット管理(EAM)とは

IBMのエキスパートが、IoT対応のセンサーやデバイスを活用して効率性を高め、リソースへの投資を最大化することによって、お客様による物理的な資産と機器の管理を支援します。

IBM Maximo Visual Inspection—AIによって目視検査を強化

お客様の稼働環境内にAIとIoTのコンピューター・ビジョン・テクノロジーを導入して、資産をモニターし、生産の問題を迅速に検出します。

SAPのアプリケーションによるエンタープライズ・アプリケーションのモダナイズ

IBMのプロフェッショナルは、製造出力を改善し、サプライチェーンの可視性と資産のアップタイムを向上させることにより、お客様がSAPのデータとトランザクションを最大限活用できるよう支援します。

製造業のサプライチェーンの管理と物流の改善

IBMのソリューションは、AIによる自動化と産業用モノのインターネット(IIoT)の導入により、お客様がより優れたサプライチェーンを構築し、複雑さを軽減するのを支援します。

IBM Cloudにおけるモノのインターネット(IoT)

IBM Cloud上にIoTデバイスを実装することにより、データを簡単に収集および処理し、貴重なAIに基づく洞察を獲得してビジネスを向上させることができます。