製造業DXが必要とされる背景とは!?期待されている技術を知っておこう

製造業は、日本の重要な産業の1つです。
しかし、レガシーシステムから脱却できない企業も多く、DX推進が求められています。

本記事では、製造業DXがどのような業種で、なぜDXが必要とされているのか、その背景と課題、活用されている技術とユースケースを解説していきます。

製造業DXの目的と求められる背景

製造業DX（デジタルトランスフォーメーション）は、センサーやデータ分析、AIによる機械学習などのデジタル技術を活用し、製品の品質向上やビジネスモデルの進化を図ることで顧客のニーズに応えるとともに、製品の生産プロセスを改善して生産体制の強化や生産性の向上の実現を目指す取り組みです。

IPA（独立行政法人情報処理推進機構）がまとめた「DX白書2023」によれば、製造業のDXに取り組んでいる企業の割合は20～30%にとどまっているそうです。
製造業は、業務工程が多く複雑でデータ化が難しいことや、設備投資やIT人材育成などの面で課題があり、DXを推進しにくい状況といえるでしょう。

以下では、製造業DXの目的と求められる背景をご紹介します。

出典：独立行政法人情報処理推進機構「プレス発表　日米企業におけるDXの最新動向を解説する「DX白書2023」を公開」

生産性の効率化と向上・品質の向上

製造業にDXを浸透させる目的として、生産性の効率化と向上、品質の向上があります。
IoTやAIなどの技術を取り入れることにより、製造業における製造プロセスを自動化することができ、作業制度の安定化や生産効率の向上、人的リソースの削減につながります。

また、データも自動で蓄積するため、人的リソースや育成コストの削減にもつながるでしょう。
従来の製造プロセスでは、手作業や人的ミスによって品質が低下してしまうことがありますが、DXを浸透させることにより単純ミスがなくなり、製造プロセスに余裕も生まれるので、品質をしっかりと担保できるようになります。

環境変化への対応

製造業は、環境の変化が市場に影響しやすい業界です。
例えば感染症拡大の影響で、原材料などが調達できないことで、生産調整が必要になったりします。

上記の例以外にも、環境の変化が激しい現代では、迅速な対応が求められます。
そのため、短納期オーダーの対応や、スポット生産への対応が必要といえるでしょう。

また、生産計画や在庫管理などの情報をリアルタイムに把握し、迅速な意思決定を行えるような環境を整えておくことも重要です。

イノベーション推進と競争力の強化

製造業では、新しいテクノロジーの導入が必要不可欠です。
IoTやAI技術を活用することで、製品やサービス開発が加速して、競争力を生みます。
この競争力により、製品の品質向上や持続可能性などへの対応など、イノベーションが実現できるでしょう。

サプライチェーンの最適化

サプライチェーンの最適化も重要な課題です。
従来のサプライチェーンでは、情報の共有や調整が難しく、在庫管理などがしっかりできていない問題などが発生しやすい状況といえます。
DX化によって、リアルタイムでのデータ収集・分析、自動化など可能となり、状況に合わせて柔軟に対応できます。
これにより、何かを意思決定するまでの時間も短縮することが期待できるでしょう。

データ駆動型による経験や勘ではない意思決定が可能

従来の意思決定は、経験や勘に頼っていたところが多かった製造業ですが、DXにいよって大量のデータ収集・分析が可能となるため、客観的かつ制度の高い情報による意思決定ができるようになります。
工程や生産量の最適化を用いた意思決定などをすることができ、製造プロセスの効率化にもつながるでしょう。

製造業DXで期待されている技術・トレンド

製造業DXを実現するためには、さまざまな技術を活用しなくてはなりません。
ここでは、製造業DXで効果が期待されている技術・トレンドをご紹介します。

AI

AI（人工知能）は、データの収集・分析を通じて生産性を向上させ、製造業におけるミスの予防や品質管理を強化します。
機械学習や深層学習を活用し、生産プロセスの最適化や故障の予測を行い、生産ラインの効率化や製品の品質向上に貢献することが可能です。
機械学習による外観検査では、異物や傷、凹み、欠陥など、不良状態をAIに学習させることで、人による目視に頼らない自動化が実現できます。

5G、MEC、IoT

5Gは次世代の通信規格で、大量のデバイスとの同時接続や超低遅延通信が可能です。MEC（Multi-access Edge Computing）は、通信を行うデバイスの近くにサーバーを配置し、データ処理のレスポンスを早め、通信の最適化や高速化をする技術です。
IoT（Internet of Things）は、さまざまなモノがインターネットに接続され、データを送受信することを指します。

これらの技術を活用することで、製造業におけるリアルタイムのデータ収集や分析、迅速に意思決定できるようになるのがメリットです。

ビッグデータ分析

ビッグデータ分析は、膨大な量のデータから有益な情報やパターンを抽出し、それをビジネスや社会の課題解決に役立てる手法です。
製造業では、生産データ、品質データ、販売データなどを分析し、生産効率の向上、品質改善、需要予測などに活用されています。

クラウドコンピューティング

クラウドコンピューティングは、ITインフラやアプリケーションをインターネット経由で提供するサービスの総称です。
製造業では、データの一元管理、リアルタイムでのデータ共有、コスト削減などのためにクラウドコンピューティングが利用されています。

CAD、BIM、点群データ

CAD（Computer-Aided Design）は、コンピュータを利用した設計のことで、製品の設計やシミュレーションに利用されることが一般的です。

BIM（Building Information Modeling）は、建築プロジェクトにおける情報管理とモデリングの手法です。
3次元モデルをベースに、コストや仕上げ、管理情報などの属性データを追加した建築物の統合データとなっています。

点群データとは、3Dスキャナーで計測した無数の点からなるデータのことで、これを用いて現実の物体や環境を高精度にデジタル空間に再現します。

デジタルツイン

デジタルツインは、現実世界の物体や環境を高精度にデジタル空間に再現する技術のことです。
これにより、製品の設計、シミュレーション、運用、メンテナンスなどの各段階での評価や予測が可能となり、製造業の効率化や品質向上に寄与します。
特に上述したCAD、BIM、点群データの活用によって製造現場を3Dモデル化する3Dデジタルツインの構築は、３次元シミュレーションを実現するための技術として注目されています。

製造業全体のユースケース

製造業DXは、実際どのように行われているのでしょうか。
ここまでで紹介した技術の活用シーンを、製造業におけるDXのユースケースとしてまとめます。

設計・開発
CADや3Dデジタルツインを活用して製品の設計やシミュレーションを行い、製品開発の効率を向上させます。

生産計画
ビッグデータ分析を活用して需要予測の精度を向上させ、生産計画を最適化します。

ライン設計
3Dデジタルツインにより生産設備のシミュレーション環境を構築し、自動搬送ロボットのルート検討やラインレイアウトの最適化を図ります。

品質管理
AIに不良画像を学習させ、目視による外観検査を自動化します。

生産管理
AIやデータ分析を活用して生産プロセスを最適化し、生産効率を向上させます。

設備管理
IoTやセンサーデータを活用して設備の稼働状況や故障予兆を把握し、予防保全を行います。

営業推進
データ分析を活用して顧客の購買行動や市場の動向を把握し、効果的なマーケティング戦略を策定します。

シリコンスタジオでは「メタバース／デジタルツイン活用」の提供が可能

シリコンスタジオは、現実を3DCGのバーチャル空間で再現し、製造DXに活用できる「デジタルツイン」の構築を支援しています。
具体的には、工場設備を3Dモデル化して仮想空間に再現し、その上でさまざまなシミュレーション（例えば、生産ラインのレイアウトや人流、温度、風の流れの可視化シミュレーションなど）が可能です。
また、AIによる外観検査では、再現が難しい不良画像のバリエーションを3DCGで大量に生成することもできます。

関連ページ：Silicon Studio「産業分野におけるメタバース／デジタルツイン活用」
関連ページ：Silicon Studio「BENZaiTEN – 不良判定用CG生成」

製造業DXを実現し業務効率化と生産性向上を実現しよう

製造業DXが求められる背景には、以下のような課題があります。

• 生産の効率化と生産性の向上
• 迅速な市場対応
• イノベーションと競争力の強化
• サプライチェーンの最適化

製造業は、業務工程が多く複雑です。
そのため、データ化が難しいことや、さらに設備投資やIT人材育成なども課題であり、DXの推進は困難な状況となっています。
そのため、製造業DXを実現するためには、AIやデジタルツインといった技術の活用が不可欠です。
自社の課題解決につながる技術を導入し、製造業DXを実現しましょう。

シリコンスタジオでは、「製造業界」の課題を解決するDXを3Dグラフィックス技術でご支援しており、実績豊富です。
製造業界の課題に直面している事業者の方は、お気軽にご相談ください。

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