工場自動化にも関わる「スマートファクトリー」とは？
スマートファクトリーとは
スマートファクトリーとは、工場内のあらゆる機器や作業者、さらには製品そのものまでもがデジタルでつながり、リアルタイムに情報をやり取りしながら生産全体を最適化する仕組みを持つ次世代の工場のことです。
これまでの工場自動化では産業用ロボットやPLCを使って、特定の作業工程を自動化することが中心でした。つまり、一部の作業を人の手から機械へと置き換え、無人で動かすことに重点が置かれていたのです。
それに対してスマートファクトリーは、単なる一部分の自動化にとどまらず、工場全体をサイバー・フィジカル・システムとして構築し、すべての機器や工程が連携しながら動くように設計されています。これにより、設備間の情報共有がスムーズになり、工程同士がより柔軟に連動するようになるでしょう。
また、デジタルツインと呼ばれる技術を活用することで、現実の生産ラインを仮想空間に再現し、その中でリアルタイムなシミュレーションや状況の可視化を行うことも可能に。こうした仕組みによって、設計から製造、さらには保守・管理にいたるまで、すべての工程がひとつながりになり、効率的に管理できるようになります。
個別の工程だけでなく、工場全体、さらにはサプライチェーン全体の最適化が可能となれば、状況の変化にも即座に対応できる迅速な意思決定が行えるようになるでしょう。
スマートファクトリーの目的
労働力の問題への対応
スマートファクトリーはAGVや協働ロボットにより、人手不足の解消を目的に導入されます。また、従業員の作業特性をデータベース化し、標準化された作業手順をデジタル化することで、熟練度に依存しない高い品質と生産性を維持することも可能。また、データ分析に基づく支援ツールにより、若手や非熟練者でも効率的に作業を進められる環境が整えることも可能です。
グローバル競争と生産性向上
企業のグローバル化に伴う競争の影響や、多様化する顧客のニーズ、労働者の高齢化など、製造業では多くの構造的課題に直面しています。スマートファクトリーではAIによる最適化、ロボットによる自動化、IoTセンサーによるリアルタイム監視を組み合わせ、無駄の排除と生産性向上を同時に行うことが可能。短納期対応や多品種少量生産への対応と同時に、製品の品質を高いレベルで保つこともできるでしょう。
工場運営におけるスマートファクトリーのメリット
OEE改善
OEE（設備総合効率）は、稼働率、性能比率、良品率の掛け合わせによって算出される指標で、生産設備の稼働状況を総合評価するものです。
スマートファクトリーではIoTによる稼働データ自動収集と分析プラットフォームを用いて、OEEのリアルタイム監視を行うことができます。異常やロス要因を素早く特定し、改善策を即時に適用することで、短期間でOEEを数％から十数％向上させることもできるでしょう。
また、複数拠点間でのOEE比較評価を行うことで、全社視点で生産性改善を進められます。
品質管理の高度化
AIと画像認識技術を組み合わせた自動検査システムが導入することで、不良品の早期発見と工程外流出防止ができるようになります。
統計的品質管理手法とリアルタイムデータを組み合わせれば、製品品質を監視し、異常兆候が現れた際は即時にライン停止やアラート発信ができるでしょう。
保守・予知保全の最適化
AIを活用した予知保全モデルは、過去の稼働データを学習し、故障の兆候を数時間から数日前に予測することができます。
予測結果に基づいて保守スケジュールを最適化することで、計画外停止を削減し、設備稼働率を向上させることも可能です。
また、デジタルツインによる状態シミュレーションで部品の摩耗状況を可視化し、適切な交換タイミングを判断できるため、不要な部品交換や在庫過剰の防止にも役立てられます。
スマートファクトリーの主要な機械・技術
IoTセンサーとデータ収集
IoTセンサーは製造設備の稼働状況を24時間体制でモニタリングし、温度や振動などのデータをクラウドへ送信します。設備停止の兆候や品質トレンドをリアルタイムに把握でき、即時対応が可能となるでしょう。
クラウド基盤はエッジコンピューティングと連携し、現場でのデータ前処理を行うことで通信コストを抑制。高速な異常検知を行えるようになります。また、各種センサーからのデータを統合することで、拠点間やライン間の比較分析が容易になり、最適化施策の効果の検証も行いやすくなるでしょう。
AI・機械学習によるデータ分析
AIと機械学習は膨大な生産データを学習できるので、不良品の発生要因を特定するほか、生産工程の最適なパラメータを自動で出すこともできます。
そのほか、AIによる画像認識を活用した自動検品では、人間の目視検査を上回る精度で微細な欠陥を検出できるモデルも存在します。
ロボティクスと自動化
産業用ロボットは溶接や塗装、組み立てなどの定型作業を正確に繰り返し実行し、人手では難しい高精度加工も行えます。
近年では協働ロボットが導入され、安全柵なしで人と協調動作することで、柔軟なラインレイアウトも可能に。PLCやSCADAシステムと連携することで、製造ライン全体を統合制御し、変更時の再設定も迅速に行えるようになるでしょう。
デジタルツインとCPS
デジタルツインは、工場内の実際の設備や生産活動の状態を仮想空間にリアルタイムで再現する技術です。これにより、現場の状況をサイバー空間上で詳細に把握し、シミュレーションや運用の最適化を進めることが可能になります。
さらに、CPSとして、実際の設備とデジタル空間が常時データをやり取りしながら連携し、工場全体の自動制御を行うことも可能。たとえば、ある生産ラインの稼働状況を仮想空間で再現することで、新しいレイアウトが生産効率にどう影響するのかを事前に検証できます。
これにより、実際に変更を行う前のリスクを大幅に減らすことができ、設備投資の判断がしやすくなるのです。そのほか、この仕組みを活用することで、稼働データを基にした高度な保守計画を立てることができ、故障の予兆を把握して計画的なメンテナンスを行うといった予知保全の体制構築も可能になります。
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