- 「製造業ではどうやってDXに取り組んでいるのか」
- 「部分的なデジタル化でも効果はあるのか」
- 「デジタル技術の導入で生産ラインを省人化できるのか」
製造業のDX事例では、どんな成果を見込めるのでしょうか。
実は、製造業がDXに取り組むことで、生産ラインが可視化され生産性向上を実現できます。
なぜなら、製造業のDXではIoTやAIなどのデジタル技術を導入するからです。
戦略策定領域に長けた専門家の知見を提供できます。
この記事では、製造業のDX事例として10社のデジタル技術導入を紹介します。
記事を読むことでさまざまな製造企業のデジタル技術導入の成果を確認できます。
製造業のDXで取り組むデジタル化とは
福島相双復興推進機構の公開している「製造業のデジタル化の今後の方向性、現場での導入事例」では、製造業にとってのデジタル化を次のように定義しています。
- 物がインターネットにつながる→「見える化」が進み生産性向上が図れる
- IoTで得たデータをAIが分析→あらゆる面で生産性の向上が図れる
製造現場のデジタル化でIoTやAIを導入することは、次の成果を期待できます。
IoT導入の成果 「見える化」 |
AI導入の成果 「人工知能による知的な作業と判断」 |
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※ 出典:公益社団法人福島相双復興推進機構「製造業のデジタル化の今後の方向性、現場での導入事例」
デジタル技術がもたらす成果は、生産ラインの最適化だけではなく、生産性工場や品質向上につながります。
事例1:生産状態の見える化と予知・予測を実現したIoT導入
空調機器メーカー大手「ダイキン工業株式会社」は、顧客要望に応えた特注品の生産形式「マス・カスタマイゼーション」を掲げている製造企業です。
同社の課題は、市場競争力の強化に向けた製造コストの低価格化と、製品の差別化でした。同社は、自社で設立したデジタルファクトリーで工場IoTプラットフォームを構築しています。取り組んだ内容は、以下のとおりです。
- 製造現場のあらゆる物のデータ化
- データ取得と統合
- データの可視化および分析
- 多品種少量の生産
IoT化は、これらすべてをネットワークでつなぎデータの連携を可能にします。導入成果は、次のとおりです。
- 生産ラインの可視化
- 最適な生産計画のもと在庫ロスの低減
- 人や機器の動きをデータ化することで予知予測が可能
- 機器異常トラブルの早期発見が可能
ダイキン工業株式会社:ダイキン工業株式会社 プレスリリース
事例2:同じ金型メーカー6社と連携した共同受注をIoTで実現
プレス加工メーカー「株式会社内田製作所」は、従業員20名の小規模製造企業です。
大手自動車メーカー向けの加工部品の製造販売に注力しています。
同社の課題は、国内金型メーカーの35%が廃業している現状をふまえた金型部品の顧客ニーズの低下でした。
その課題に向けて取り組んだことは、IoTを活用した外部金型メーカーとの金型協同受注サービスの開発です。
同じ課題を抱えるメーカー6社との連携でクラウドを介した稼働状況の見える化を実現しました。
受注機会と売上の増加につながっています。
事例3:ロボット導入で13.5倍の生産性向上と省人化に成功
自動車金属部品の製造業「カナエ工業(株)」の課題は、作業者ごとに異なるトルクコンバーター部品のブレード組立工程にありました。
1台につき31枚のハンマーの打ち込み作業は、過酷な作業となるだけではなく、担当者ごとの打ち込み加減に差異を生み出しました。
その対策として導入したのが、熟練技能者の経験値やコツをロボットで再現するハンド搭載ロボットです。
ブレード押し込みと部品ピッキング作業の自動化を実現しています。
導入成果は、労働生産性の13.5倍向上と自動化による作業員12名体制から1名体制までの縮小となる省人化です。
事例4:機械の稼働を見える化して故障や停止時間の削減
「熱田起業(株)」は、航空機やロケットの中小型部品を扱う製造企業です。
同社は、技能者の高齢化の課題を抱えていました。機械の故障や段取り替えなどで発生する停止時間の縮小も課題でした。
同社は、対策としてIoTツールを導入し、機械稼働の見える化と稼働率の分析を可能にしています。
その結果、段取替えの正確な時間を計測し、属人的な部分を明確にできました。
IoTの導入は、遠隔から機械の状態を確認できることや故障・停止時間の削減、生産工程の効率化などの成果につながっています。
事例5:ウェアラブルデバイス導入で生産性10%改善
建設機械および農業機械部品の製造販売企業「株式会社汎建大阪製作所」は、生産現場の非ITによる生産ラインのデータ管理不備が課題でした。
同社は、個々の作業員が紙に記録している状況に対して、ウェアラブルデバイスの腕時計型IoT端末を導入しました。
ウェアラブルデバイスの導入は、生産性10%の改善につながっています。
事例6:ロボットによる昼夜問わない稼働で生産性を2倍に向上
計測器および制御機器の製造販売企業「株式会社マツマメジャテック」は、製品ごとに生産量や工程が異なる課題を抱えていました。
多品種少量加工の課題に対して、人協働ロボットを導入しています。
ロボットの選定要素は、安全柵の設置が不要な点と、狭いスペースでも作業が可能な点、台車で移動できる点です。
参考:株式会社マツマメジャテック 公式ホームページ
参考:株式会社安川電機 公式ホームページ(人協同ロボット提供)
事例7:2つの工場をバーチャル管理でコスト削減に成功
通信・情報機器の製造電機メーカー「沖電気工業株式会社」は、複数の工場間の連携が課題でした。
工場ごとの図面作成や技術標準の差異から、共通の生産体制を構築する必要がありました。そこで同社の打ち出した施策が次の4つです。
- 部門間融合
- 生産融合
- 試作プロセス融合
- IT融合
これらの融合により、2つの工場を仮想空間で1つの工場として管理できるようになりました。
その結果、コスト削減や工場間の連携による人手不足の負荷分散などを実現しています。
事例8:エンジニア人材の派遣で顧客企業を支援
機械工具の製造販売企業「三和工機株式会社」は、社内人材のデジタル技術を駆使した設計力強化が課題でした。
同社は、顧客製造企業の課題も生産技術者不足や熟年技能者の退職と判断して、設計開発におけるデジタル技術者の育成を事業化しています。
取り組んだ内容は、自社のエンジニア人材を外部企業に派遣する事業や設計・開発の請負事業です。
実行により、顧客企業の抱えている短納期化・グローバル化などの課題解決に貢献しています。IT人材の不足する顧客企業のニーズに応える結果となっています。
事例9:IoTで工場すべてのデータをリアルタイム管理
総合電機メーカー大手「三菱電機株式会社」は、工場内で埋もれているデータの連携やコスト削減、品質向上が課題でした。
その課題に向けて、製造現場のリアルタイムなデータ管理を可能とするエッジコンピューティング採用のIoTシステムを導入しています。
導入成果は、生産現場だけではなくCADデータやエンジニアリングチェーンデータとのリアルタイムな連携が可能になったことです。
IoTシステムに採用されたエッジコンピューティングで工場内のデータ収集と活用の精度が向上しました。
事例10:デジタル化の見極めによる製造現場の作業効率を向上
電機機器メーカー大手「オムロン株式会社」は、日本で開発設計した工程設計後の生産を海外で行っています。
同社は、エンジニアリングチェーンの標準化に向けた生産管理や品質管理、設備効率、エネルギーの適正化が課題でした。
課題への取り組みは、顧客企業内部の技術や知見から、デジタル化する部分を見極めました。
それにより、データの流れやプロセスの可視化を実現しています。取り組みの成果は、製造現場における作業効率の安定や加工時間の削減です。
まとめ
紹介した製造業の事例に共通していることは、自社の課題を明確にしたうえで最適な施策(デジタル化)を実行している点です。
流行やトレンドだけでやみくもにデジタル化しても成果は期待できないでしょう。
戦略的な経営手法は、実績のある専門家の知見を活用することで実現に近づけます。餅は餅屋ということわざがあるように、戦略は戦略を熟知した専門知識が必要です。
ROI1000%の実績を持つ専門家の知見を活用してみてはいかがでしょうか。
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事例データ参照元:経済産業省「製造業DX取組事例集」
事例1:41P
事例7:7P
事例8:18P
事例9:28P
事例10:
独立行政法人情報処理推進機構(IPA)社会基盤センター「製造分野のDX事例集」
事例2:10P
ロボット活用ナビ「ロボット活用事例」
事例3
ロボット革命・産業IoTイニシアティブ協議会「中堅・中小製造業向けIoTツール・レシピ活用事例集」
事例4:4P
事例5:14P
株式会社安川電機「お客さま導入事例」
事例6
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