スマート マニュファクチャリング: 製造業のデジタルな未来

• インダストリー 4.0 はスマート マニュファクチャリングへ
• スマート マニュファクチャリングとは？
• ビジネスへ導入するべき理由
• スマート マニュファクチャリングの導入はデジタル バックボーンの構築から
• 検討すべきスマート マニュファクチャリング テクノロジー 10
• スマート マニュファクチャリングの効果
• スマート マニュファクチャリングへの転換

インダストリー 4.0 はスマート マニュファクチャリングへ

ネット接続されたロボット工学、3D プリント、クラウド コンピューティング、AI、IoT (モノのインターネット) など、第四次産業革命 (インダストリー 4.0) のテクノロジーはスマート マニュファクチャリングを可能とし、イノベーションを驚くべきスピードへと加速している。

機械製造の夜明けとなった 18 世紀末頃は第 1 次産業革命のさなかであり、その動力には水と蒸気が利用されていた。その後 2 世紀もの長い期間を経て、電力が第二次産業革命における大量生産の組立ラインと分業を実現する。1970 年前後には、コンピューターと情報技術が工業プロセスの一部を自動化したことによる飛躍的な進歩が第三次産業革命をもたらし、より高度なコミュニケーションが可能となった。

2011 年にインダストリー 4.0 という用語が作られて以来、データリッチで相互連携し、高度に自動化された製造形態である「スマート マニュファクチャリング」を実現する関連テクノロジーが開発されてきた。

スマート マニュファクチャリングとは？

デロイト LLP の副会長、US Industrial Products and Construction のリーダーを務めるポール・ウェレナー氏によると、スマート マニュファクチャリングは工場内の作業現場からビジネスの全側面まで、全ての製造工程にデジタル化が進んでいることを意味しており、そこには製品デザインやサプライチェーン、生産、流通、販売も含まれる。

スマート マニュファクチャリングは、自己判断や予測した障害の警告が可能なインテリジェントなロボットやマシンなどが相互連携した、サイバーフィジカルシステム (CPS) を特徴とするインダストリー 4.0 を活用。急速に進展する IoT により、分析のため運用データをクラウドへアップロードする高性能なセンサーを備えた、よりパワフルなデバイスやマシンが実現している。

こうしたビッグデータは AI と機械学習で高速に処理され、より多くのデータを吸収することで精度と予測性能が高められる。自動化とデータ接続性により、船舶やトラックが倉庫や自動・半自動運転される車両、ドローンと「会話」を行い、よりアジャイルなサプライチェーンを生み出す。このプロセスに移動ロボットと協働ロボット (コボット) も組み込まれ、輸送とロジスティクスもさらに自動化される。

スマート マニュファクチャリングは、製造メーカーが効率を向上させ、競合他社の先を行き、新しいビジネス モデルとその実践の検討に役立つ。

スマート マニュファクチャリングをビジネスへ導入するべき理由

このスマート マニュファクチャリングをビジネスへ導入して、プロセスの合理化や生産性の向上、競争力の維持、さらにはパンデミックのような前代未聞の出来事など将来への備えに役立てるべきだ。

非営利団体である MESA (Manufacturing Enterprise Solutions Association) インターナショナルは企業に対して、スマート マニュファクチャリングへの進展を遅らせている課題の継続的な調査を行ってきた。これまでに調査を行った企業のうち、約 58% が財政上の懸念や関連技術の知識不足を課題として挙げている。確かにスマート マニュファクチャリングの導入には財政面、人材面でかなりの投資が必要であり、それはリスクも伴うものだ。

だが 2019 年にデロイトと MAPI (Manufacturers Alliance for Productivity and Innovation) が実施した Smart Factory Study (スマート ファクトリー研究) では、スマート ファクトリーは、その構想に着手済みかどうかを問わず全ての製造メーカーのビジネスにメリットをもたらすものであり、一般的にはそれが財政・運営上のリスクを十分に補う価値があると結論づけている。

この研究では回答者を、スマート ファクトリー構想を一切実行していないグループ A (全企業の 49%) と、ある程度は実行中のグループ B (51%) の 2 グループに分けている。2015-2018 年の生産性指数を見ると、グループ A が年平均で 2.3% 低下しているのに対し、グループ B では 3.3% 上昇。また、グループ B の企業では生産高が平均 10%、工場稼働率が平均 11% 向上している。

スマート マニュファクチャリングを未導入の企業も、その重要性は大半が認識している。「この研究で調査対象となったメーカーの 86% が、5 年以内にスマート マニュファクチャリング ソリューションが競争力の主な推進力となると考えていることが分かっています」と、ウェレナー氏。「これは今後のメーカーの競争力において、スマート マニュファクチャリングの運用能力がどれほど重要になるかを明確に示すものです」。

新型コロナウイルス感染症の世界的流行により 2020 年には景気後退とサプライチェーンの壊滅的な変化が起こったが、それとは関係無く、今こそビジネスにおけるスマート マニュファクチャリング構想を検討し、競争力を維持する時なのだ。事実、デロイトと MAPI が 2020 年 10 月に発表した「Accelerating Smart Manufacturing」(スマート マニュファクチャリングの促進) という新たな研究結果によると、2020 年には多くのメーカーがスマート マニュファクチャリング技術を拡張しており、それは 2021 年も続くようだ。

「経営者たちは、カスタマーのバーチャル工場見学を可能にするコンピュータービジョン システムの導入、仕事仲間の周囲 1.8m 内に立ち入ると通知する組立作業員用ウェアラブル デバイスの追加、労働力拡大のための協働ロボットの追加 (もはや作業員たちが組立ラインで肩を並べて働くことは不可能) といった例を共有しています」とウェレナー氏は話す。

オートデスクで製造業部門の市場戦略＆マーケティングを担当するスリナス・ジョンナラガッダ副社長は、全メーカーがスマート マニュファクチャリング技術を導入せざるを得なくなるのも時間の問題だと述べる。「これは存続に大きく関わる問題です。私は、物理世界とデジタル世界のコンバージェンス以外の道は無いと考えています」。

導入はデジタル バックボーンの構築から

スマート マニュファクチャリングに関心はあっても財政上や技術上の障壁により二の足を踏んでいる企業にとって朗報なのは、工場を一挙に転換する必要はないということだ。事実、前述の「Smart Factory Study」では、細かな段階を踏むことが大きな成功につながることも多いことが示されている。成功を遂げた企業は、大抵は経営幹部レベルの重役、特に CTO からの支援を確保し、初期投資が小さい複数の小規模プロジェクトの立ち上げから始めているのだ。

こうしたプロジェクトを測定可能なビジネス基準に結び付けることで、初期の成功を継続的な追加投資を求めるインセンティブに活用できた。ジョンナラガッダはスマート マニュファクチャリングに取り組もうとするメーカーに、まずアナログ データをデジタル化することから始めることを勧めている。手動のアナログ プロセスを排除し、全てを単一のデジタル データベース内にキャプチャするシステムを探すのだ。工場の作業現場プロセスからより多くの情報を入力することで、その基盤データの上にフィードバックループを構築する。

この追加入力はセンサー データから得られるほか、プロセスのさまざまなポイントで作業員がデータを入力する場合もある。「多くのデータ ポイントをキャプチャすれば、状況に関しても、より深い洞察が得られます」と、ジョンナラガッダ。「また、これは現状を理解する、より優れた機会も提供します。その後、いわば啓蒙への道が得られます。工場の作業現場で起きていることを認識することで、何がボトルネックなのかを明白にできます」。

データにより問題が明らかになれば、メーカーは、さまざまな側面への変更の検討に着手できる。これこそ、さらなるコンピューター処理とアルゴリズムの導入が役立つ可能性のある部分だ。「アルゴリズムが異なる検討の可能性を提供し、それによって最良の進め方を見出すことができます。これこそがポイントです」と、ジョンナラガッダ。「これでデジタル バックボーンが得られ、工場の運用の精緻化、最適化を継続するための選択肢を提供する、洞察とアルゴリズムによる支援をもたらす意見とフィードバックのループを得ることができます」。

検討すべきスマート マニュファクチャリング テクノロジー 10

スマート テクノロジーは続々と開発されている。例えばスマート マニュファクチャリングは新しい 5G のセルラー ネットワークを必要とはしないが、5G 接続はハードウェアと Wi-Fi への依存度を低下させ、セットアップが簡単になり、4G より優れた帯域幅を提供する。

ここで紹介するテクノロジーはハイテクなスマート マニュファクチャリングを構成するものだが、それぞれが個々に独立しているのではなく、大抵はその幾つかがデバイスやマシン、システムに実装されるようになる。例えば IoT デバイスにはワイヤレスでクラウド接続されるセンサーが搭載され、同時に単独で警告の送信やプロセス決定を行える AI が埋め込まれたプロセッサーも搭載されている、といった具合だ。

1. AI/機械学習

AI/機械学習は、スマート マニュファクチャリングのデータ分析と密接に関連している。AI/機械学習は人間よりもずっと速くデータを処理して、データ内のパターンを認識できるからだ。スマート ファクトリーの協働ロボットやその他のロボティクス システムに、一定レベルの AI が組み込まれていることも多い。AI の価格が下がることで、エッジ コンピューティング を行う IoT デバイスやスマート ファクトリー マシンのマイクロプロセッサーにも使われるようになっている。AI ベースのコンピュータービジョンは、工場の作業現場を撮影したビデオから洞察を得ることもできる。例えば Drishti による手作業の組立ラインの AI 分析は、作業員の訓練の参考とすることができ、また製品の欠陥の低減、プロセスの最適化などをもたらすものだ。

2. AR/VR

AR と VR には、スマート マニュファクチャリングにおいてそれぞれ異なる活用事例がある。現在、これらは拡大する スキルギャップを埋めるための労働者支援を提供する OJT (現任訓練) で、特に重要なものになっている。パンデミックの到来以降、スマート マニュファクチャリングの分野においては、修理やその他の助言を得るために遠隔の専門知識を訓練・利用するための AR/VR が強化されてきている。たとえば、マイクロソフトの MR ゴーグル HoloLens 2 を使って、工場の作業現場にいるスタッフが遠隔地にいる専門家から指示を受けられ、専門家はスタッフの目による視界を見ることができる。

3. 自動化/ロボティクス

スマート マニュファクチャリングにおけるロボティクスの活用も、ソーシャル ディスタンス確保のために協働ロボットの人気が高まるにつれ、より多様かつコラボレーティブなものになりつつある。ロボットと自動機械は、AI や自律意志決定、センサー能力、伝達能力、可動性のレベルに違いがある。だが通常スマート マニュファクチャリングでは、ロボティクス システムは大量のデータを収集すると同時に、クラウドとスマート ファクトリー全体に密接にコネクトされている。

4. アディティブ/ハイブリッド マニュファクチャリング

3D プリントとも呼ばれるアディティブ マニュファクチャリング (積層造形) はラピッド プロトタイピングに革命をもたらし、今や最終製品、さらには小規模な建物や橋などのインフラにおいても従来の製造を補完するようになった。将来的には大量生産にも使われることが期待されている。その一方で、ハイブリッド マニュファクチャリングは金属積層造形と切削加工をひとつのマシンに組み合わせることで、さらに材料のムダを削減し、部品を迅速に生産する。

5. ビッグデータ分析

ビッグデータはスマート マニュファクチャリングのあらゆる部分に関連するものであり (英文事例)、場合によってはデータが技術の「スマート」な側面を定義する。データ主導のスマート マニュファクチャリングは、機械学習に情報を供給し、そのストレージと処理をクラウドに依存する。だがビッグデータ分析は工場の作業現場以外のスマート マニュファクチャリングの分野でもカギとなり、ロジスティクスやリスク評価、コスト構造、成長戦略、品質管理と改善、受注生産とその他の販売パターン、アフターサービスにおける意志決定のための情報を提供する。

6. 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では、IoT センサーデータは AI /機械学習アルゴリズムを用いてオフサイト サーバー上で保存・分析される。スマート マニュファクチャリングにおけるクラウドの活用例として、フォルクスワーゲン Industrial Cloud が挙げられる。これは、フォルクスワーゲン グループの施設 122 拠点からの全データを結び付け、リアルタイムで処理して改善を行うものだ。同社は世界各地のサプライヤー 1,500 社の 30,000 以上の拠点を Industrial Cloud へコネクトした、スマート マニュファクチャリング ソフトウェアの市場創出を長期的目標としている。

7. CNC 工作機械

高度な CNC 工作機械は CAM ソフトウェアのデザインやモデルから多軸、旋盤、切削、穿孔などの精密な加工を行う。スマート マニュファクチャリングでは IoT の一部として、CNC 工作機械にワイヤレス センサーが搭載されていることが多い。

8. DfMA

DfMA (製造組立容易性設計) または DFM (製造性設計) とは、一連のデザイン選択と指針を通じてプレファブリケーションを実現・最適化するデザイン方法論だ。製品とコンポーネントは、製造プロセスをより簡単でコスト効率の高いものにするよう、製造向けの特別なデザインが行われ、そこには専門の CAD/CAM ソフトウェアによるデザインと生産が含まれる。

9. IoT/エッジ コンピューティング

スマート マニュファクチャリングのデバイス、マシン、ロボットなどは IoT の一部であることが多く、分析用にデータをアップロードするワイヤレス ネットワークへコネクトするセンサーを内蔵している。センサー価格の急落により、低コストのプロセッサーも IoT デバイスの一端を占めるようになった。それはコンピューター処理タスクがクラウドにアップロードされる前にローカルで実行されることを意味しており、エッジ コンピューティングと呼ばれる。インダストリアル IoT (IIoT) とは、生産ラインの IoT マシンを指している。これは通常、入力データに基づいた予測意志決定を実行でき、コストの低下と無駄の削減をもたらす。

10. シミュレーション/デジタル ツイン

スマート マニュファクチャリングでは、シミュレーション ソフトウェアを使用して物理的な部品や製品のデジタル ツインを作成する。このデジタル ツインを使い、製造を開始する前にデジタルで検証、認可、最適化を実施できる。デジタル ツインが実物に近いほど、シミュレーションも有用なものとなる。

スマート マニュファクチャリングの効果

スマート マニュファクチャリングは、ビジネスがリソースをより効率的に使用し、作業員の安全を強化し、労働者訓練を促進するのに役立つ。MESA Knowledge Committee のクリス・カマー議長によれば、それはビジネスをよりアジャイルなものにもする。「PPE や関連医療機器など、コロナ禍の中で製造を他の製品へ転換させた企業の数を考えてみてください」と、カマー氏。「それができたのは、こうした企業が自社の製造環境に新しい製品を素早く取り入れ、迅速に設備を再編し、再訓練を行い、実行するアジリティを備えていたからです」。

スマート マニュファクチャリング企業は、自社製品にもアジリティを応用することで、少量かつ可変性の高い製品の提供を可能にする「マス カスタマイゼーション」のトレンドにも関与できると、カマー氏は付け加える。これは、サブスクリプションや「ロットサイズワン」製品をベースとする新たなビジネス モデルにつながる可能性がある。「それにより、サプライチェーンに圧迫されるのではなく、イノベーションを牽引する側に立つことができます。これはエキサイティングなことです」と、カマー氏は話す。

スマート マニュファクチャリングは、個々のビジネスそして製造業全体の業績を向上させる可能性を有している。スマート マニュファクチャリングが可能にした、もうひとつの新しいビジネス モデルである MaaS (サービスとしての製造) は、 2020 年に生じたような崩壊的変化に対するサプライチェーンのレジリエンスの向上にも役立つ可能性がある。MaaS (プロバイダーの Xometry はオンデマンド製造と呼ぶ) は、製造のニーズと、キャパシティに余裕があるサプライヤーとをマッチングする、いわば「製造の Uber 化」だとジョンナラガッダは述べる。ドライバーと利用者の迅速なマッチングを機械学習に依存するライドシェア サービス同様、MaaS もメーカーとカスタマーの素早く効率的なマッチングに機械学習が必要となる。

その一例が、アディティブ マニュファクチャリング コミュニティによる取り組みである America Makes など、コロナ対応の製造イニシアチブだ。デザイナー、メーカー、ヘルスケア業界向けのオンライン ポータルが提供され、連携により 2 カ月で 28 万ユニットの PPE (個人保護具) が生産された。

スマート マニュファクチャリングのエコシステムは、衆知とイノベーションへのアクセスを共有することになるため、常に双方にメリットがある。研究によると、15 以上の戦略的提携を行っているフォーチュン 500 のメーカーは、2019 年の対前年比収益成長率が、それ未満の提携数の企業と比較して 2 倍だった。スマート マニュファクチャリングのエコシステムに含まれる企業は、製品やサービスの導入、イノベーション能力の拡大、デジタル技術の円熟のペースも速く、また運用コストの削減につながる効率も高い。

スマート マニュファクチャリングのサステナビリティへの影響

スマート マニュファクチャリング テクノロジーには、効率的なリソース活用を促進するものもある。例えばシミュレーション ソフトウェアは、物理的なテスト (車両衝突試験など) をシミュレーション環境へと移行することで、物理的な廃棄物の量を劇的に削減できる。シミュレーションは、さまざまな材料の耐久性と寿命を予測し、最終製品での地球への影響の少ない代替材料のテストもできると、ジョンナラガッダは話す。DfMA も、サステナビリティ上の利点を製品にもたらす。例えばジェネレーティブ デザイン ソフトウェアは AI を活用し、製品の軽量化や、強度やコストはそのままで必要な材料の量を減らす、大量のデザイン オプションを生成する。

正しい意図があれば、スマート マニュファクチャリングは持続可能な目標に大いに役立つ。2021 年にオンラインとなる予定の Smart Factory@Wichita (ウィチタ州立大学とデロイトの連携による取り組み) はフルスケールの生産ラインを包含しており、既存の製造資産をロボティクス システム、3D プリント、3D レーザースキャナー、AR/VR アセット、シミュレーション/ビジュアライゼーション ソフトウェアなどのスマート マニュファクチャリング テクノロジーと組み合わせる手法を実証している。この真新しい新施設はスマート グリッドにつながるネットゼロのスマート ビルでもあり、このプログラムは、スマート ファクトリーの先進技術で環境への影響を低減するよう運用を最適化することでサステナビリティにどう対処できるのかを示すものだ。

シンクタンクの Bernard Marr & Co. などインダストリー 4.0 アドバイザーは、こうしたテクノロジーの可能性を楽観視しており、正しく使用すれば最適化されたアセット管理により世界のエコシステムを再建し、これまでの産業革命と実践による環境へのダメージの埋め合わせに役立つとしている。

スマート マニュファクチャリングへの転換

MESA の 2016 年の白書「Smart Manufacturing—The Landscape Explained」(スマート マニュファクチャリングの現況) は、スマート マニュファクチャリングのマシンとソフトウェア間の相互運用性を促進する、データと通信の業界標準を求めている。これは業界内でも、インダストリー 4.0 へのスムーズな移行に不可欠だと、大半の意見が一致している。

「数多くの基準と、さまざまな独自形式を追求する企業が存在していますが、ソフトウェアはそうした多様な標準への接続可能性を備えていません」と、ジョンナラガッダは述べる。CNC マシンだけでも、各ベンダーはその管理と接続に独自のメソッドを用いている。「これは変わるべきです」と、ジョンナラガッダは続ける。「あらゆる種類のマシンに接続するシステムが必要です」。

サイバーセキュリティとデータ保護も最優先事項だ。「Accelerating Smart Manufacturing」の研究では、対象メーカーの 58% がスマート マニュファクチャリングのエコシステムへ参加することによるデータと知的所有権の窃盗に対する懸念を示している。

多くの人々が、これはスマート マニュファクチャリングがクリティカル マスに達することで時間が解決すると考えているが、こうした問題をよそに「Accelerating Smart Manufacturing」調査対象の企業の 62% は技術戦略を継続または拡大させている。

「創意工夫と進展は、逆境から生まれるものです」と、カマー氏。「ビジョンを持った優秀なリーダーたちが、これまでにないスピードでアイディエーション (アイデアのスケッチ) やデザインから製品化までを完了するなど、従来は不可能だったことを行うべく、実現技術の掌握に懸命になっています。テクノロジーと必要性が組み合わされることで、今後素晴らしい成果を目にすることになるでしょう」。