製造業を取り巻く環境は、グローバル化や技術革新、また少子高齢化による労働人口の減少など、急速に変化しています。このような環境変化に対応するために、製造業ではDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進が重要視されています。
本記事では、製造業のものづくりDXとは何か、課題や対策、AIの活用事例などについて解説します。製造業でDXを推進する際に役立つ情報として、ぜひご活用ください。
目次
製造業のものづくり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、デジタル技術を活用して、ビジネスや社会を変革することです。DXは、様々な業界や分野で進められていますが、特に製造業では、ものづくりDXと呼ばれています。
ものづくりDXとは、製品の設計や開発、生産や品質管理、物流や販売など、製造業のあらゆるプロセスにデジタル技術やAIを導入して、効率化や最適化を実現することです。
ものづくりDXには、以下のような技術が活用されています。
- ● IoT（Internet of Things：モノのインターネット）：製品や機器にセンサーや通信機能を搭載して、データを収集・分析・活用する技術です。IoTにより、製品の状態や品質、生産ラインの稼働率や故障、在庫や需要など、リアルタイムに把握することができます。
- ● AI（人工知能）：データを基に学習や推論を行う技術です。AIにより、製品の設計や開発、生産や品質管理、物流や販売など、製造業の各プロセスにおいて、自動化や最適化、予測や判断、創造や発見など、様々な付加価値を提供することができます。
- ● AR/VR（拡張現実/仮想現実）：現実の映像や音声にデジタル情報を重ね合わせる（AR）技術や、完全にデジタル空間に没入する（VR）技術です。AR/VRにより、製品の試作や検証、教育やトレーニング、遠隔協力やサポートなど、製造業の各プロセスにおいて、効果的な体験やコミュニケーションを実現することができます。
製造業のものづくりDXが重要視されている理由
製造業においてDXが重要視されている理由は、以下の2つが挙げられます。
- ● 市場環境の変化に対応するため
- ● イノベーションを創出するため
製造業は、グローバル化やデジタル化により市場環境が激変しています。顧客のニーズや競合の動向は、日々変化しており、迅速かつ柔軟に対応することが求められています。また、社会的な課題や規制にも対応する必要があります。例えば、環境問題や資源問題に配慮した製品やサービスを提供することや、サプライチェーンの透明性や安全性を確保することなどです。これらの市場環境の変化に対応するためには、ものづくりDXが不可欠です。
また、製造業においてはイノベーションを創出することが、競争力の源泉です。しかし、従来のものづくりではイノベーションを生み出すことが困難です。なぜなら、製品の開発や改良には、多くの時間やコストがかかりますし、既存の技術やノウハウに依存してしまいがちになるからです。そこで、ものづくりDXが重要視されます。ものづくりDXにより、デジタル技術やAIを活用して、製品の開発や改良を加速化し低コスト化することができます。また、デジタル技術やAIを活用して、新しい価値やサービスを提供することができます。
製造業のものづくりDXを推進するメリット
製造業のものづくりDXを推進するメリットは、以下のようなものがあります。
- ● コスト削減：ものづくりDXにより、製品の開発や生産、品質管理などのプロセスを効率化や自動化することができます。これにより、人件費や材料費、エネルギー費などのコストを削減につながります。
- ● 品質向上：ものづくりにDXを導入することで、製品の設計や検証、品質管理などのプロセスの最適化を図ることができます。
- ● 顧客満足度向上：ものづくりへのDX導入で、製品のカスタマイズや保守、サポートなどのプロセスの柔軟化や高速化ができます。また、それにより顧客のニーズや要望に応えることができ、顧客満足度の向上につながります。
- ● 付加価値向上：ものづくりDXにより、製品にデジタル技術やAIを組み込むことができます。例えば、スマートプロダクトと呼ばれる、インターネットに接続された製品などです。スマートプロダクトは、顧客の使用状況やフィードバックを収集・分析し、製品の改善やカスタマイズ、アップデートなどを行うことができます。
また、スマートプロダクトは、顧客とのコミュニケーションやエンゲージメントを強化することができます。
製造業のものづくりDXを推進するうえでの課題
製造業におけるDX推進は、他の業界に比べて進展が遅れています。総務省より発表されている「我が国におけるデジタル化の取組状況」によると、情報通信業がもっとも先行しており、約45％の企業がすでに実施していると回答。製造業では、25％前後にとどまっています。この遅れの背景には、少子高齢化による労働人口の減少といった、人手不足という課題があげられます。
人手が不足している
経済産業省が報告している「2022年版 ものづくり白書」によると、製造業の就業者数は、約20年間で157万人も減少しており、全産業に占める製造業の就業者割合も、約20年間で3.4ポイント低下していると示しています。
人手不足は製造業の生産性や品質、イノベーションなどに悪影響を及ぼします。また、人手不足は、DXを推進するために必要な人材やスキル、組織や文化などを確保することを困難にします。
対策
人手不足問題に対処するためには、複数のアプローチが必要です。
例えば、働き方改革による労働効率の向上、若手人材の確保と育成、そして最も重要なのがテクノロジーの導入です。
特にAIや自動化技術の導入は、人手不足の解消に大きく寄与する可能性があります。これらの技術は、単純作業の自動化だけでなく、データ分析や意思決定の支援にも役立ち、製造現場の生産性向上に貢献します。
IT投資が進まない
日本の製造業では、IT投資が十分に進んでいないという現状があります。多くの企業がオーディナリー・ケイパビリティ、つまり既存の業務やプロセスの効率化と維持に重点を置いています。これは、日常業務の安定性と効率を重視することを意味しますが、革新的な技術への投資や新しいビジネスモデルへの転換が遅れる原因ともなっています。IT投資が進まないことにより、デジタル化や自動化の機会を逃し、競争力の低下を招く可能性があります。
対策
この問題に対する解決策として、製造業界におけるダイナミック・ケイパビリティへの意識の向上が重要です。ダイナミック・ケイパビリティとは、市場の変化や新技術の出現に迅速かつ柔軟に対応できる能力のことを指します。これには、新しい技術への投資、イノベーションの促進、組織文化の変革などが含まれます。製造業がダイナミック・ケイパビリティを高めることで、変化する市場環境に適応し、持続可能な成長を実現できるようになります。
製造業のものづくりDXを推進する方法
製造業におけるDXを推進するためには、以下のステップが重要です。
- ● デジタル戦略の策定：DXの成功は、明確なビジョンと戦略から始まります。企業は自身のビジネス目標とデジタル化の目的を定義し、それに基づいた実行計画を策定する必要があります。
- ● 技術基盤の整備：デジタルツールやプラットフォームを導入する前に、既存のITインフラを見直し、アップグレードすることが重要です。クラウドサービス、ビッグデータ分析、AIなどのテクノロジーを効率的に活用するための基盤を整えます。
- ● 従業員のスキルアップと組織文化の変革：DXは技術だけではなく、人々の問題でもあります。従業員に対する継続的な教育とトレーニングを提供し、デジタル化に対する意識とスキルを高めることが重要です。また、革新を受け入れる柔軟な組織文化を育成することも必要です。
これらのステップに従い、計画的かつ段階的にDXを推進することが、製造業における持続的な成功への鍵となります。
製造業のものづくりDXの推進を成功させるポイント
製造業におけるDX推進を成功させるための重要なポイントとして、次の2つがあげられます。
- ● 経営者がDX推進を主導する
- ● 段階的に進める
これらのポイントはDXの推進において、方向性と実現可能性を決定づける要因となります。
経営者がDX推進を主導する
DXの推進において、経営者の役割は非常に重要です。経営者がDXを主導することで、ビジョンの明確化、戦略の統一、そして組織全体の動員が可能となります。これは、DXが単なる技術的な取り組みを超え、ビジネスモデルの転換や組織文化の変革を伴うためです。経営者が主導する際には、全社的なビジョンの共有、十分なリソースの確保、そして社内コミュニケーションの強化に留意する必要があります。
段階的に進める
DXを段階的に進めることの重要性は、リスクの管理と効果的な実施計画にあります。一気に多くの変更を行うと、混乱が生じやすく、プロジェクトの失敗につながるリスクが高まります。段階的に進めることで、各ステップでの学びやフィードバックを次の段階に活かすことが可能になります。このアプローチでは、現実的な目標設定、適切なタイムラインの計画、そして各ステージでの成果評価が重要です。
製造業のDX化にAIを活用した事例
ここでは、具体的に製造業のDX化にAIを活用した事例を紹介します。
製造工程での工程監視工数を低減した事例
製造工程では、品質や安全性を確保するために、定期的に工程の状態を監視する必要があります。しかし、これには多くの人手や時間がかかります。また、人間の目で判断すると、見落としや誤判断が発生する可能性もあります。
そこで、リコーではAIを活用し、工程監視の自動化を実現しました。リコーのAIは、工程の映像をリアルタイムに分析し、異常や不具合を検出します。AIは、工程の特徴やパターンを学習し、正常な状態と異なる場合に、アラートを発信します。これにより、工程監視の工数を大幅に低減するとともに、品質や安全性の向上を図ることができました。
製造工程での品質予測・品質向上に成功した事例
製造工程において、品質に影響する要因が多数存在します。例えば、温度や湿度、機械の状態、原材料の品質などです。これらの要因をすべて把握することは困難です。また、品質の評価は、製品が完成した後に行われることが多く、不良品の発生や廃棄が避けられません。
そこで、リコーでは、AIを活用して、品質予測と品質向上を実現しました。リコーのAIは、製造工程の各段階で、センサーやカメラなどで収集したデータを分析し、品質の予測値を算出します。AIは、品質に影響する要因や関係性を学習し、品質の低下や不良品の発生を事前に予測します。また、AIは、品質を向上させるための最適な工程条件やパラメータを提案します。これにより、品質の安定化と向上を図ることができました。
まとめ
製造業のものづくりDXは、市場環境の変化やイノベーション創出への対応、コスト削減、品質向上、顧客満足度の向上、付加価値の向上など多面的なメリットを提供します。DXを推進する際の課題には、労働人口の減少やIT投資の遅れが挙げられますが、これらを解決するためには、組織文化の変革や技術の導入が不可欠です。リコーでは、製造現場を熟知したデータサイエンティストが生産プロセスデータの活用に向けてAI導入をサポートしています。
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