スマート工場って結局どういうこと？ 4つのメリット／デメリットを解説

スマート工場は「未来の工場」であり、AIやロボット工学をはじめとするさまざまな先端技術が導入される。本記事では、スマート工場の基本や利点、課題を解説する。

[Katie Terrell Hanna,Diann Daniel，TechTarget]

　スマート工場とは、高度なデジタル性能と接続性を有する生産施設であり、未来の工場とされている。いまだ発展途上と考えられているスマート工場の概念は、第4次産業革命（インダストリー4.0）の重要な成果と考えられている。

　スマート工場は、AIやロボット工学、分析、ビッグデータ、IoTなどの技術を導入することで機能する。エッジで自己修正する能力を備え、ほぼ自律的に稼働できる。

自走する、接続する、全て見える　スマート工場の基本

　スマート工場の特徴は可視性や接続性、自律性だ。工場は長い間オートメーションに依存してきたが、スマート工場はこの概念をさらに進化させ、人間の介入なしに稼働できる。

　最新技術の活用により、スマート工場システムはリアルタイム、またはほぼリアルタイムに学習し適応でき、従来の工場と比較して高い柔軟性を持つようになる。

　スマート工場では、IoTセンサーおよびデバイスの広範な使用により、機械が相互に接続され、それらの状態およびプロセスの可視化が可能になり、産業領域におけるモノのインターネット（IIoT）が実現される。高度なAIや機械学習に基づく分析やアプリケーションが多くの定型業務を処理し、人々は例外対応や、より高度な意思決定に集中できるようになる。スマート工場には、ルーティン作業のためのロボットが導入され、人と共に働くことが期待されている。

　また、スマート工場は工場をデジタルサプライネットワーク内の他の組織と接続し、より効果的なサプライチェーン管理を可能にするスマート製造に依存している。また、デジタルツインを使うことで、製品をライフサイクルの全ての段階で接続するデジタル製造にも依存している。

　さらに、生産機械は製造実行システムのローカルネットワークで使用され、指示を受け、進捗（しんちょく）状況を報告し、作業指示にアクセスし、品質管理システムや追跡システムと連携できる。現場の作業員は、指示やスケジュール、品質データ、在庫状況、需要変動などの重要な情報をより容易に把握できるようになる。

　完全に接続されたスマート工場のビジョンでは、各施設は他の施設と相互接続され、企業全体で見ると、部門間の接続のみならず、顧客やサプライヤーなど外部者とも連携できるようになる。企業はニーズや活動を監視し、企業全体での連携が可能になり、スピードと効率を向上させられる。

スマート工場の利点と課題

　スマート工場の基本的な特徴は接続性にある。センサーがデバイスや機械、システムと連携し、意思決定のためのデータをリアルタイムに提供する。

　スマートホームデバイスが特定の時間に照明を調光したり、異常が検出されたときにアラートを発したりするように、理想的なスマート工場は、必要に応じて自己修正し、人間の介入を求めるアラートを発し、はるかに大きなスケールで自走する。

　さらに、生成された膨大なデータは、サプライチェーンのステークホルダーにリアルタイムの洞察を提供し、敏しょう性を高め、積極的な問題解決を可能にする。すでに、IoT技術は産業運営の監視やサプライチェーンの可視化、設備のダウンタイムの予測において有益と証明されている。

　スマート工場の実現に向けた技術はすでに存在しており、早期に導入した企業は利点を探っている。しかし、広範な普及には幾つかの課題があり、その中でもデータ統合が大きな問題だ。接続された製造とデジタルサプライネットワークを構築するには、さまざまな業界やフォーマットから得られる膨大なデータを管理する必要がある。

　スマート工場の利点と課題について、さらに掘り下げてみよう。

4つの利点

効率の向上：　スマート工場は、自動化やAI、リアルタイムモニタリング、データ分析を活用し、運用効率を大幅に向上させる。これにより、プロセスの合理化やダウンタイムの削減、リソース配分の最適化が可能になる。

柔軟性の向上：　スマート工場システムはリアルタイムで学習し適応でき、最小限の人的介入でさまざまな生産タスクを処理できる。この柔軟性は、変化の激しい市場環境の要求に応えるために極めて重要だ。

品質管理の向上：　高度なセンサーと機械学習アルゴリズムを使用することで、スマート工場は生産品質をリアルタイムで監視し、欠陥や異常を即座に特定して対処できる。これにより、製品の品質が向上し、無駄を削減できる。

サプライチェーン管理の向上：　デジタルサプライネットワークとの統合により、スマート工場は在庫管理や需要予測、サプライヤーおよび顧客との調整をより効果的に実行できるようになる。その結果、より迅速で柔軟性のあるサプライチェーンを実現できる。

4つの課題

高い導入コスト：　スマート工場の技術を導入するコストは、特に中小企業にとっては非常に高くなる可能性がある。これらのコストには、ハードウェアおよびソフトウェアへの初期投資だけでなく、メンテナンスやアップグレード、新しいシステムを効果的に使用するための人材のトレーニングに関連するランニングコストも含まれる。

データ統合の問題：　理想的なスマート工場が目指す接続された製造環境とデジタルサプライネットワークを構築するには、さまざまな業界やフォーマットから得られる膨大なデータを処理する必要がある。このデータ統合は複雑で、異なるシステム間での相互運用性の確保やデータの一貫性の維持が大きな課題となる。

サイバーセキュリティのリスク：　接続性が高まることで、サイバーアタックのリスクも増加する。これにより、機密データが漏えいしたり、運用が妨害されたりする可能性がある。スマート工場システムの安全性を確保し、その運用の健全性を守るためには、強固なサイバーセキュリティ対策を講じることが必要だ。

変化への抵抗：　ビジネスリーダーや従業員からの賛同を得ることが困難な場合もある。投資対効果に対する懐疑的な見方や、既存プロセスの潜在的な混乱に対する懸念があるかもしれない。これらの問題を解消するためには、スマート工場を目指す取り組みの具体的なメリットを示す必要がある。

　技術開発が急速に進展し、特にヒューマンマシンインタフェースや高度な分析の領域における進歩により、より多くの企業がスマート工場の取り組みを模索することが期待されている。

　AIとIoTはインダストリー4.0やスマート工場のエコシステムにとって重要な要素であり、2つの技術の連携による可能性は無限だ。AIとIoTがどのように連携して機能し、AIが既存のIoTシステムをどのように強化するかについて、さまざまな方法を探ってみよう。また、IIoTの潜在的なユースケースや、その利点と課題についても詳しく学んでほしい。

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