インダストリー4.0で何が変化する？
いまさら聞けない製造業のDX
2011年にドイツ政府が公表した産業政策「インダストリー4.0」は、日本でも大きな注目を集めました。デジタル技術を活用した製造業の改革は、今も活発に進められています。
しかし、デジタル技術の活用が重要であることを理解していても、実際にはどのように利用していけば良いか迷っている企業は今も多くあります。改めてインダストリー4.0とは何であるか、デジタル技術活用によりどのような変化が起こるのかについて解説していきます。
- この記事でわかること
インダストリー4.0とは
インダストリー4.0は、2011年にドイツ政府が示した「2020年に向けたハイテク戦略の実行計画」内の10施策の一つとして公表されたもので、第4次産業革命と訳されます。
第1次産業革命は、水力、蒸気機関を動力に用いた機械化、第２次産業革命は、石油、電力を動力に用いた機械による大量生産化、第３次産業革命は、IT技術を活用した作業の自動化、効率化のことを指します。これに次ぐ第4次産業革命は、情報の相互利用による製造プロセスの最適化や、人では解決困難な生産課題の解消、オーダーメイドにも対応した少量多品種生産など今まで出来なかった新たな生産方法を、各種のデジタル技術を取り入れることにより実現すると言われています。
- インダストリー4.0の4つの設計原則
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- 相互運用性
モノ、人、システムなど、生産に関するあらゆるものを相互に接続し、連携してリアルタイムに情報を活用します。 - 情報の透明性
相互接続により収集したデータを用いて仮想モデルを作成し、可視化、分析して様々な用途に用います。 - 技術的アシスト
デジタル技術によりデータ収集をアシストし、人にとって危険、困難な課題を解消します。 - 分散的意志決定
現実世界で収集したデータをサイバー空間で分析し、現実世界へフィードバックすることで、自律的に生産ラインの意思決定が行えるようにします。
- 相互運用性
インダストリー4.0が目指すスマートファクトリー
インダストリー4.0のコンセプトに「スマートファクトリーの実現」があります。スマートファクトリーは、考える工場とも言われ、作業者や製造設備、管理システムなどの工場内にあるあらゆるものを、ネットワークを用いて相互に接続し、デジタル技術を活用してデータの収集、分析を行い、製造プロセスの最適化を目指すものです。また、インターネットを介して遠隔地にある全ての生産現場からデータを集約し、相互活用も行います。
スマートファクトリーでは、データの利活用が欠かせません。そのためには、従来の機械やロボットを用いた自動化とは異なり、インターネットやクラウド、IoT、AI、センサ、画像処理などの様々なデジタル技術の活用が必要です。
製造業のデジタル化への動き
インダストリー4.0が注目され、製造業におけるデジタル化の需要は確実に高まっています。人口減少による人手不足、社会情勢の変化によるサプライチェーンの混乱への対応、脱炭素への取り組みなど、製造業のかかえる課題の解決のためには、デジタル化やスマートファクトリーへの対応が欠かせません。既に導入、活用している企業も増えてきました。
例えば、全国にある工場内の製造設備の稼働状況を一元管理し、稼働時間を細かく分析することで生産効率の最適化を行うシステムがあります。設備の停止を直ちに把握し、遠隔操作で再起動させることや、必要ならば一番近い作業員に対して自動で修理要請を発して、現場に向かわせることも可能です。
画像処理とAIを用いた不具合品の高速自動選別を生産ラインに入れることで、検査効率を上げるだけでなく、不良率を直ちに把握することや、不良発生原因の解析を短時間で行えるようにした例もあります。作業データの共有や人の動作を数値化することにより技術継承に活用したり、仮想モデルを用いたシミュレーションにより訓練期間を短縮したりする例などもあります。製造業のデジタル化は、小さな取り組みから大きなものまで多岐に渡ります。
インダストリー4.0を実現するデジタル技術
インダストリー4.0を実現するためのデジタル技術は各種あり、特に軸となるIoT、エッジコンピューティング、クラウド、AI、デジタルツインについて解説します。
IoT
IoT（Internet of Things：モノのインターネット）とは、ネットワークと接続可能なセンサや情報端末などのデバイスを、製造装置や製造ラインなどのモノに取り付け、モノとインターネットを接続すること。これにより、大量データの収集や分析、フィードバックを行うことが可能になります。IoTを実現するには、モノの動きや変化を数値化して見えるようにするための、センサ、測定機に係わる技術が欠かせません。
エッジコンピューティング
エッジコンピューティングでは、データが生成される各デバイス近くにデータを処理するサーバーを置く、またはデバイスそのものにある程度の処理能力を持たせます。これによりデータ処理、分析をリアルタイムで行う事が可能になります。また、即時応答やネットワーク負担の軽減が出来るので、生産効率がよりあがります。エッジコンピューティングには、製造現場で使用可能な小型で堅牢なエッジサーバーや、高性能のPLCなどの機器が必要です。
クラウド（クラウドコンピューティング）
クラウドは、インターネットなどのネットワークを介して、アプリケーションやストレージなどのサービスをユーザーに提供する形態です。各地から送られる複数のデータの統合や、大量データの保存などが容易にできるようになり、自社でサーバーやアプリケーションを用意する必要がないので、コスト削減も期待できます。
AI
AIはコンピューターに人と同じような判断、分析を行わせる技術で、機械学習やディープラーニングなどの技術があります。AIを用いることで、人では処理しきれない大量のデータの分析や、データに基づいた自動での判断などの複雑な作業が高速で出来るようになり、データを最大限に活用することができます。
デジタルツイン
デジタルツインは、現実空間で収集した各種のデータを、コンピューター上の仮想空間で再現する技術のこと。これにより、実際に装置を操作する前に仮想空間で訓練を繰り返したり、試作品を仮想空間内で現実世界のように操作して設計や検討したりすることが出来るようになります。
まとめ
インダストリー4.0を実現するためのデジタル技術は、従来よりも種類が増え、導入もしやすくなりました。IoTやクラウド、AIを導入することでスマートファクトリーを実現し、効率化だけでなく、今までできなかった生産方式を可能にした例も次々に出ています。人手不足や技術継承、多様化するニーズへの素早い対応など、これからの製造業のかかえる課題の解決では、デジタル技術の活用が鍵となります。製造プロセス全体を見直し、小さなところからでもまず始めていくことで、現場の効率化に近づいていきます。