blog

製造業DXとは?わかりやすく解説!

製造業DXとは?

製造業DXとは
製造業界においてDX化を推進することで社内環境の改善や最適化を行うこと
です。

またDXとは
デジタル技術の浸透による人々の暮らしの変革
という意味になります。

DXの詳細な説明は下記リンクよりご確認ください。
>> DXとは?定義や意味を分かりやすく解説!

本記事では製造業DXについて事例を交えながらわかりやすく解説していきます。

製造業DXがもたらすもの

製造業には外せない工場


製造業のDX化を進めることで、リアルタイムの工場の状況をデジタル上に再現することができるようになります。これをデジタルツインと言います。

UnityやUnreal Engineなどのゲームエンジンを使用することで作成することができ、3Dの設計データやリアルタイムなモノの情報を統合して3Dのバーチャル空間を再現します。

デジタルツインは近年のAIやIoTの発達により実現され、製造業のみならず様々な業界で既に活用が始まっておりその効果を発揮しています。

製造業で活用することには様々なメリットを得られるが、主な3つのメリットについて解説します。

1.工場を3Dに再現

3D化はDX化の一つ


バーチャル空間に工場などを3Dで再現することにより、現場にいなくても実際の状況をデジタル上で把握することができます。

製造ライン全体を見ることができるため客観的な視点から生産設備を見直すことができ、製造ラインをより効率化する事ができます。

従来のシミュレーションより現実に忠実なシミュレーションをすることができるため、開発や試作をバーチャル空間で現実世界のように再現することができるため格段に開発コストを下げることができます。

工場現場のリアルタイムの情報を収集し、そのデータをAIで解析することで業務の最適化をすることができます。過去のデータやリアルに近いシミュレーションにより頻繁に発生するトラブルに対しては最適な判断を高精度で下し、設備の故障を予測し事前に設備保全をすることができます。

2.生産管理をデジタル化

ライン工程


DX化の手段の1つとして生産管理をAIに任せることがあります。大きな製造ラインの現場ではその大きさにより部署間管理するものが多すぎて非効率的なことが起きて製造にムダが生じているためです。

人と同様に学習を行うため生産や受注のデータが蓄積されるに連れてより効率的な結果を出し、消費者の需要に対して予測を行うことができ最適な生産を行うことができます。今では実際にトレーサビリティーなどの高度なシステムがAIで行われています。

3.製品検査もAIで可能

検品


AIによる検品技術も製造業では広がっています。画像処理技術などの検品技術が発達したことによりかつては人の手で行う必要があった工程でもAIの方が正確に行えるようになりました。

光の反射で外観検査を行うこともでき、様々な角度や方向から光を照射し、人の目でも確認できないようなエラーを検知することができます

製品検査が機械に置き換わることで人材不足問題を解消することはもちろん期待することができますが、その他にも人による検査漏れの解消や検査の安定性向上することも期待されます。

4.撮影条件提案システム

弊社特許


上記で説明した製品検査の技術ようにAIによる画像処理技術は日々向上しており社会に役立つような水準にまで進化しております。

その処理する画像の撮影条件は画像解析する際の精度に大きく影響します。

しかし撮影条件を最適化する技術は従来より存在いたしましたが、欠陥やほこり、シミ等、微細な判別対象の画像解析を向上させることに焦点をおいた技術は提案されませんでした。

そこで弊社クリスタルメソッドが提案する「撮影条件提案システム」では今までの技術において注視されてこなかった
微細な対象物に対して解析を向上させるシステムを提案します。
詳細情報は下記リンクよりご参照ください。
学習に最適な画像データを集めるAI「撮影条件提案システム」

製造業DX事例

トヨタ「工場IoT」

トヨタ


「工場IoT」とは社内の各部署をまたがってつながる情報基盤のことで、セキュリティやデータ活用などを目的に作られました。

トヨタ内部の問題として製造現場や小売店の所有する情報に対してタイムリーなフィードバックができず、開発する際の大きな障壁となっていたことがあり、このようなシステムを構築するに至ります。

工場IoTには組織的な教育支援や便利ツールをプラットフォーム上に準備している点やセキュリティ対策をはじめからしっかりなされた環境を構築されているという社員がIT知識に不足していたとしても使用できるような設計がなされており、費用対効果においても無駄なくDX化を行うというトヨタの企業精神を反映したものとなっています。

富士通「FTCP」

富士通


製品開発における製品の高機能化、製造現場における人不足問題、そして全社的に管理コスト削減や事業部間の連携強化というそれぞれの立場からの課題を統合して打ち出されたのが「FTCP」の要素の一つである「仮想大部屋」を用いたバーチャルレビューです。

まず「FTCP」とは富士通のデジタル基盤に相当し、その中の「仮想大部屋」というバーチャル上で設計部門、製造部門、品質保証部門が統合的にデータ共有やデザインレビューを行えるようなシステムを指します。

また過去の社内データをすり合わせることによって製造工程において前倒しして行えるものを洗い出すことに役立っています。

このシステムを採用したことによって製品開発における手戻りの減少や品質の向上、納期短縮を達成することができました。

オムロン「i-BELT」

オムロン


そもそもオムロンという企業体が工程設計以降を海外で行うことがあるという仕組みで動いていることから、データそのものに価値を置くことよりも、そのデータの運用やものづくりや設計に対する思想的な部分での融合を重視するという企業風土があります。このことが「i-BELT」というシステムと強く関連します。

「i-BELT」は生産管理、品質管理、設備効率、エネルギーという4項目に着目した現場データ活用サービスであり、提供した顧客企業のトップダウンとボトムアップの連携強化を行うという機能を果たします。

以下のステップによって「i-BELT」は導入されます。

  • 顧客企業内部の様々な技術や知見の棚卸しを行い現状把握をして、デジタル化をする範囲を見極めます。
  • データのプロセスや流れを可視化できるようにして、構造化をしていきます。
  • 顧客の既存資産を活用して価値の最大化が図れる部分の最適化を提案します。

製造業DXの課題

課題とは?

これは全業種に適用できる話ですが、人手不足が深刻化しております。製造業の話に限定すれば2002年から2021年の間で約157万人が減少、特に若年層に関しては同様の期間で約121万人が減少しました。

こうした背景から製造業における国際競争力の低下や技術力の継承が難しくなるという現象が起きることが前々から危惧されておりDX化の推進を加速させたきっかけとも言えます。
また、昨今の国際情勢による原油高騰や半導体不足などが製造業の構造を抜本的に変える必要性に拍車をかけています。

全体的なDX化が行われていない

しかし、そのようなDX化の機運が高まっている中であっても、DX化に成功させるためには社内の一部分のみを変えることや形だけデジタル化をしてみることによって達成されることではありません。

DX化に成功させるためには既に説明したDX化事例のように社内全体の総意として行う必要があり、その結果としてDX化に必要な箇所や方針ができあがるという構造になっております。

DX化の課題を解決させるためにはそのような社内総出で行うという姿勢が必要です。

まとめ

製造業DXの解説をこの記事では取り扱いました。DX技術が注目されている最近の動向の中で、一つの業種にスポットライトが浴びせることで見えてくる可能性もあるかもしれません。本記事を通して、DXに対する知見を深めてくださると幸いです。

記事内で触れた通り、弊社では製造業DXに関連する技術提案を提供しております。ご興味の有る方は是非お問い合わせください。

社内のDX,IoTをお急ぎですか?こちらからお問い合わせください。
お問い合わせ

またよろしければ弊社SNSもご覧ください。
Twitter https://twitter.com/crystal_hal3
Facebook https://www.facebook.com/クリスタルメソッド株式会社-100971778872865/

[関連記事]
DXについて定義や意味から分かりやすく解説をします。以下の記事でイチから解説します!是非ご覧ください!
>> DXとは?定義や意味を分かりやすく解説!

[関連記事]
業種別DXについて様々な事例を紹介しながら分かりやすく解説をします。以下の記事でイチから解説します!是非ご覧ください!
>> 業種別DXとは?わかりやすく解説!

AIブログ購読

 
クリスタルメソッドがお届けする
AIブログの更新通知を受け取る

Study about AI

AIについて学ぶ

  • 「Diffusion Transformers (DiTs)」とは。わかりやすく解説

    「Diffusion Transformers (DiTs)」とは。わかりやすく解説

    「Diffusion Transformers (DiTs)」とは Diffusion Transformers (DiTs) は、画像生成における新しいアプロ...

  • 3D画像での異常検知システム(3DのAI・深層学習)

    3D画像での異常検知システム(3DのAI・深層学習)

    3DのAI・深層学習 3Dデータとは? 写真等の一般的な2Dデータは、ピクセル(画素)の縦×横の2次元の配列です。では3Dデータはどの様に表現されるのでしょうか...

  • AI問題点を分かりやすく解説!新たな技術の課題とは?

    AI問題点を分かりやすく解説!新たな技術の課題とは?

    AI(人工知能)は革新的な技術である一方で、さまざまな問題点も浮かび上がってきました。本記事では、AIの問題点についてわかりやすく解説します。 AIの急速な発展...

View more