スマートマニュファクチャリング: 製造業のデジタルな未来
- スマートマニュファクチャリングとは、あらゆるレベルにおける製造のデジタル化: 製品設計、サプライチェーン、生産、流通、販売まで
- メーカーは、製造プロセスのあらゆるステップを機械学習やAI、つながるロボット工学で分析することでアジャイル性を維持し、ビジネスモデルを素早く調整可能
- スマートマニュファクチャリングへの転換は、まずはアナログデータのデジタルデータベースへの移行から
つながるロボット工学、3Dプリント、クラウドコンピューティング、AI、IoT (モノのインターネット) など、第四次産業革命 (インダストリー4.0) のテクノロジーはスマートマニュファクチャリングを可能とし、イノベーションを驚くべきスピードへと加速している。
機械製造の夜明けとなった18紀末頃は第一次産業革命のさなかであり、その動力には水と蒸気が利用されていた。その後2世紀もの長い期間を経て、電力が第二次産業革命における大量生産の組立ラインと分業を実現する。1970年前後には、コンピューターと情報技術が工業プロセスの一部を自動化したことによる飛躍的な進歩が第三次産業革命をもたらし、より高度なコミュニケーションが可能となった。
2011年にインダストリー4.0という用語が作られて以来、データリッチで相互連携し、高度に自動化された製造形態である「スマートマニュファクチャリング」を実現する関連テクノロジーが開発されてきた。
スマートマニュファクチャリングとは？
デロイトLLPの副会長、US Industrial Products and Constructionのリーダーを務めるポール・ウェレナー氏によると、スマートマニュファクチャリングは工場内の作業現場からビジネスの全側面まで、全ての製造工程にデジタル化が進んでいることを意味しており、そこには製品デザインやサプライチェーン、生産、流通、販売も含まれる。
スマートマニュファクチャリングは、自己判断や予測した障害の警告が可能なインテリジェントなロボットやマシンなどが相互連携した、サイバーフィジカルシステム (CPS) を特徴とするインダストリー4.0を活用。急速に進展するIoTにより、分析のため運用データをクラウドへアップロードする高性能なセンサーを備えた、よりパワフルなデバイスやマシンが実現している。
こうしたビッグデータはAIと機械学習で高速に処理され、より多くのデータを吸収することで精度と予測性能が高められる。自動化とデータ接続性により、船舶やトラックが倉庫や自動・半自動運転される車両、ドローンと「会話」を行い、よりアジャイルなサプライチェーンを生み出す。このプロセスに移動ロボットと協働ロボット (コボット) も組み込まれ、輸送とロジスティクスもさらに自動化される。
スマートマニュファクチャリングは、製造メーカーが効率を向上させ、競合他社の先を行き、新しいビジネスモデルとその実践の検討に役立つ。
スマートマニュファクチャリングを採用するメリット
このスマートマニュファクチャリングをビジネスへ導入して、プロセスの合理化や生産性の向上、競争力の維持、さらにはパンデミックのような前代未聞の出来事など将来への備えに役立てるべきだ。
非営利団体であるMESA (Manufacturing Enterprise Solutions Association) インターナショナルは企業に対して、スマートマニュファクチャリングへの進展を遅らせている課題の継続的な調査を行ってきた。これまでに調査を行った企業のうち、約58%が財政上の懸念や関連技術の知識不足を課題として挙げている。確かにスマートマニュファクチャリングの導入には財政面、人材面でかなりの投資が必要であり、それはリスクも伴うものだ。
だが2019年にデロイトとMAPI (Manufacturers Alliance for Productivity and Innovation) が実施した「Smart Factory Study」(スマートファクトリー研究) では、その構想に着手済みかどうかを問わずスマートファクトリーは全ての製造メーカーのビジネスにメリットをもたらすものであり、一般的にはそれが財政・運営上のリスクを十分に補う価値があると結論づけている。
この研究では回答者を、スマートファクトリー構想を一切実行していないグループA (全企業の 49%) と、ある程度は実行中のグループB (51%) の2グループに分けている。2015-2018年の生産性指数を見ると、グループAが年平均で2.3%低下しているのに対し、グループBでは3.3%上昇。また、グループBの企業では生産高が平均10%、工場稼働率が平均11%向上している。
スマートマニュファクチャリングを未導入の企業も、その重要性は大半が認識している。「この研究で調査対象となったメーカーの86%が、5年以内にスマートマニュファクチャリングソリューションが競争力の主な推進力となると考えていることが分かっています」と、ウェレナー氏。「これは今後のメーカーの競争力において、スマートマニュファクチャリングの運用能力がどれほど重要になるかを明確に示すものです」。
新型コロナウイルス感染症の世界的流行により2020年には景気後退とサプライチェーンの壊滅的な変化が起こったが、それとは関係無く、今こそビジネスにおけるスマートマニュファクチャリング構想を検討し、競争力を維持する時なのだ。事実、デロイトとManufacturers Allianceが2020年10月に発表した「Accelerating Smart Manufacturing」(スマートマニュファクチャリングの促進) という新たな研究結果によると、2020年には多くのメーカーがスマートマニュファクチャリング技術を拡張しており、それは2021年も続きそうだ。
「経営者たちは、カスタマーのバーチャル工場見学を可能にするコンピュータービジョンシステムの導入、仕事仲間の周囲1.8m内に立ち入ると通知する組立作業員用ウェアラブルデバイスの追加、労働力拡大のための協働ロボットの追加 (もはや作業員たちが組立ラインで肩を並べて働くことは不可能) といった例を共有しています」とウェレナー氏は話す。
オートデスクで製造業部門の市場戦略＆マーケティングを担当するスリナス・ジョンナラガッダ副社長は、全メーカーがスマートマニュファクチャリング技術を導入せざるを得なくなるのも時間の問題だと述べる。「これは存続に大きく関わる問題です。私は、物理世界とデジタル世界のコンバージェンス以外の道は無いと考えています」。
スマートマニュファクチャリングのジャーニーを始める方法
スマートマニュファクチャリングに関心はあっても財政上や技術上の障壁により二の足を踏んでいる企業にとって朗報なのは、工場を一挙に転換する必要はないということだ。事実、前述の「Smart Factory Study」では、細かな段階を踏むことが大きな成功につながることも多いことが示されている。成功を遂げた企業は、大抵は経営幹部レベルの重役、特にCTOからの支援を確保し、初期投資が小さい複数の小規模プロジェクトの立ち上げから始めているのだ。
こうしたプロジェクトを測定可能なビジネス基準に結び付けることで、初期の成功を継続的な追加投資を求めるインセンティブに活用できた。ジョンナラガッダはスマートマニュファクチャリングに取り組もうとするメーカーに、まずアナログデータをデジタル化することから始めることを勧めている。手動のアナログプロセスを排除し、全てを単一のデジタルデータベース内にキャプチャするシステムを探すのだ。工場の作業現場プロセスからより多くの情報を入力することで、その基盤データの上にフィードバックループを構築する。
この追加入力はセンサーデータから得られるほか、プロセスのさまざまなポイントで作業員がデータを入力する場合もある。「多くのデータポイントをキャプチャすれば、状況に関しても、より深い洞察が得られます」と、ジョンナラガッダ。「また、これは現状を理解する、より優れた機会も提供します。その後、いわば啓蒙への道が得られます。工場の作業現場で起きていることを認識することで、何がボトルネックなのかを明白にできます」。
データにより問題が明らかになれば、メーカーは、さまざまな側面への変更の検討に着手できる。これこそ、さらなるコンピューター処理とアルゴリズムの導入が役立つ可能性のある部分だ。「アルゴリズムが異なる検討の可能性を提供し、それによって最良の進め方を見出すことができます。これこそがポイントです」と、ジョンナラガッダ。「これでデジタルバックボーンが得られ、工場の運用の精緻化、最適化を継続するための選択肢を提供する、洞察とアルゴリズムによる支援をもたらす意見とフィードバックのループを得ることができます」。
スマートマニュファクチャリング技術の実例10
スマートテクノロジーは続々と開発されている。例えばスマートマニュファクチャリングは新しい5Gのセルラーネットワークを必要とはしないが、5G接続はハードウェアとWi-Fiへの依存度を低下させ、セットアップが簡単になり、4Gより優れた帯域幅を提供する。
ここで紹介するテクノロジーはハイテクなスマートマニュファクチャリングを構成するものだが、それぞれが個々に独立しているのではなく、大抵はその幾つかがデバイスやマシン、システムに実装されるようになる。例えばIoTデバイスにはワイヤレスでクラウド接続されるセンサーが搭載され、同時に単独で警告の送信やプロセス決定を行えるAIが埋め込まれたプロセッサーも搭載されている、といった具合だ。
1. AI/機械学習
AI/機械学習は、スマートマニュファクチャリングのデータ分析と密接に関連している。AI/機械学習は人間よりもずっと速くデータを処理して、データ内のパターンを認識できるからだ。スマートファクトリーの協働ロボットやその他のロボティクスシステムに、一定レベルのAIが組み込まれていることも多い。AIの価格が下がることで、エッジコンピューティングを行うIoTデバイスやスマートファクトリーマシンのマイクロプロセッサーにも使われるようになっている。AIベースのコンピュータービジョンは、工場の作業現場を撮影したビデオから洞察を得ることもできる。例えばDrishtiによる手作業の組立ラインの AI 分析は、作業員の訓練の参考とすることができ、また製品の欠陥の低減、プロセスの最適化などをもたらすものだ。
2. AR/VR
ARとVRには、スマートマニュファクチャリングにおいてそれぞれ異なる活用事例がある。現在、これらは拡大するスキルギャップを埋めるための労働者支援を提供する OJT (現任訓練) で、特に重要なものになっている。パンデミックの到来以降、スマートマニュファクチャリングの分野においては、修理やその他の助言を得るために遠隔の専門知識を訓練・利用するためのAR/VRが強化されてきている。たとえば、マイクロソフトのMRゴーグルであるHoloLens 2を使って、工場の作業現場にいるスタッフが遠隔地にいる専門家から指示を受けられ、専門家はスタッフの目による視界を見ることができる。
3. 自動化/ロボティクス
スマートマニュファクチャリングにおけるロボティクスの活用も、ソーシャルディスタンス確保のために協働ロボットの人気が高まるにつれ、より多様かつコラボレーティブなものになりつつある。ロボットと自動機械は、AIや自律意志決定、センサー能力、伝達能力、可動性のレベルに違いがある。だが通常スマートマニュファクチャリングでは、ロボティクスシステムは大量のデータを収集すると同時に、クラウドとスマートファクトリー全体に密接にコネクトされている。
4. アディティブ/ハイブリッドマニュファクチャリング
3Dプリントとも呼ばれるアディティブマニュファクチャリング (積層造形) はラピッドプロトタイピングに革命をもたらし、今や最終製品、さらには小規模な建物や橋などのインフラにおいても従来の製造を補完するようになった。将来的には大量生産にも使われることが期待されている。その一方で、ハイブリッドマニュファクチャリングは金属積層造形と切削加工をひとつのマシンに組み合わせることで、さらに材料のムダを削減し、部品を迅速に生産する。
5. ビッグデータ分析
ビッグデータはスマートマニュファクチャリングのあらゆる部分に関連するものであり、場合によってはデータが技術の「スマート」な側面を定義する。データ主導のスマートマニュファクチャリングは、機械学習に情報を供給し、そのストレージと処理をクラウドに依存する。だがビッグデータ分析は工場の作業現場以外のスマートマニュファクチャリングの分野でもカギとなり、ロジスティクスやリスク評価、コスト構造、成長戦略、品質管理と改善、受注生産とその他の販売パターン、アフターサービスにおける意志決定のための情報を提供する。
6. 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では、IoTセンサーデータはAI/機械学習アルゴリズムを用いてオフサイトサーバー上で保存・分析される。スマートマニュファクチャリングにおけるクラウドの活用例として、フォルクスワーゲンIndustrial Cloudが挙げられる。これは、フォルクスワーゲングループの施設122拠点からの全データを結び付け、リアルタイムで処理して改善を行うものだ。同社は世界各地のサプライヤー1,500社の3万以上の拠点をIndustrial Cloudへコネクトした、スマートマニュファクチャリングソフトウェアの市場創出を長期的目標としている。
7. CNC工作機械
高度なCNC工作機械はCAMソフトウェアのデザインやモデルから多軸、旋盤、切削、穿孔などの精密な加工を行う。スマートマニュファクチャリングではIoTの一部として、CNC工作機械にワイヤレスセンサーが搭載されていることが多い。
8. DfMA
DfMA (製造組立容易性設計) またはDFM (製造性設計) とは、一連のデザイン選択と指針を通じてプレファブリケーションを実現・最適化するデザイン方法論だ。製品とコンポーネントは、製造プロセスをより簡単でコスト効率の高いものにするよう、製造向けの特別なデザインが行われ、そこには専門のCAD/CAMソフトウェアによるデザインと生産が含まれる。
9. IoT/エッジコンピューティング
スマートマニュファクチャリングのデバイス、マシン、ロボットなどはIoTの一部であることが多く、分析用にデータをアップロードするワイヤレスネットワークへコネクトするセンサーを内蔵している。センサー価格の急落により、低コストのプロセッサーもIoTデバイスの一端を占めるようになった。それはコンピューター処理タスクがクラウドにアップロードされる前にローカルで実行されることを意味しており、エッジコンピューティングと呼ばれる。インダストリアルIoT (IIoT) とは、生産ラインのIoTマシンを指している。これは通常、入力データに基づいた予測意志決定を実行でき、コストの低下と無駄の削減をもたらす。
10. シミュレーション/デジタルツイン
スマートマニュファクチャリングでは、シミュレーションソフトウェアを使用して物理的な部品や製品のデジタルツインを作成する。このデジタルツインを使い、製造を開始する前にデジタルで検証、認可、最適化を実施できる。デジタルツインが実物に近いほど、シミュレーションも有用なものとなる。
スマートマニュファクチャリングがもたらす効果とは？
スマートマニュファクチャリングは、ビジネスがリソースをより効率的に使用し、作業員の安全を強化し、労働者訓練を促進するのに役立つ。MESA Knowledge Committeeのクリス・カマー議長によれば、それはビジネスをよりアジャイルなものにもする。「PPEや関連医療機器など、コロナ禍の中で製造を他の製品へ転換させた企業の数を考えてみてください」と、カマー氏。「それができたのは、こうした企業が自社の製造環境に新しい製品を素早く取り入れ、迅速に設備を再編し、再訓練を行い、実行するアジリティを備えていたからです」。
スマートマニュファクチャリング企業は、自社製品にもアジリティを応用することで、少量かつ可変性の高い製品の提供を可能にする「マスカスタマイゼーション」のトレンドにも関与できると、カマー氏は付け加える。これは、サブスクリプションや「ロットサイズワン」製品をベースとする新たなビジネスモデルにつながる可能性がある。「それにより、サプライチェーンに圧迫されるのではなく、イノベーションを牽引する側に立つことができます。これはエキサイティングなことです」と、カマー氏は話す。
スマートマニュファクチャリングは、個々のビジネスそして製造業全体の業績を向上させる可能性を有している。スマートマニュファクチャリングが可能にした、もうひとつの新しいビジネスモデルであるMaaS (サービスとしての製造) は、2020年に生じたような崩壊的変化に対するサプライチェーンのレジリエンスの向上にも役立つ可能性がある。MaaS (プロバイダーのXometryはオンデマンド製造と呼ぶ) は、製造のニーズと、キャパシティに余裕があるサプライヤーとをマッチングする、いわば「製造のUber化」だとジョンナラガッダは述べる。ドライバーと利用者の迅速なマッチングを機械学習に依存するライドシェアサービス同様、MaaSもメーカーとカスタマーの素早く効率的なマッチングに機械学習が必要となる。
Accelerating Smart Manufacturingの研究は、業界全体に関係するもうひとつの変化である、スマートマニュファクチャリングのエコシステムのネットワーク効果の利点にも着目している。このエコシステムでは、多くの企業や団体が先進のコネクテッド テクノロジーを使用し、共通の目標を達成するために有意義に連携する。
その一例が、アディティブマニュファクチャリングコミュニティによる取り組みであるAmerica Makesなど、コロナ対応の製造イニシアチブだ。デザイナー、メーカー、ヘルスケア業界向けのオンラインポータルが提供され、連携により2カ月で28万ユニットのPPE (個人保護具) が生産された。
スマートマニュファクチャリングのエコシステムは、衆知とイノベーションへのアクセスを共有することになるため、常に双方にメリットがある。研究によると、15以上の戦略的提携を行っているフォーチュン500のメーカーは、2019年の対前年比収益成長率が、それ未満の提携数の企業と比較して2倍だった。スマートマニュファクチャリングのエコシステムに含まれる企業は、製品やサービスの導入、イノベーション能力の拡大、デジタル技術の円熟のペースも速く、また運用コストの削減につながる効率も高い。
スマートマニュファクチャリングのサステナビリティへの影響
スマートマニュファクチャリングテクノロジーには、効率的なリソース活用を促進するものもある。例えばシミュレーションソフトウェアは、物理的なテスト (車両衝突試験など) をシミュレーション環境へと移行することで、物理的な廃棄物の量を劇的に削減できる。シミュレーションは、さまざまな材料の耐久性と寿命を予測し、最終製品での地球への影響の少ない代替材料のテストもできると、ジョンナラガッダは話す。DfMAも、サステナビリティ上の利点を製品にもたらす。例えばジェネレーティブデザインソフトウェアはAIを活用し、製品の軽量化や、強度やコストはそのままで必要な材料の量を減らす、大量のデザインオプションを生成する。
正しい意図があれば、スマートマニュファクチャリングは持続可能な目標に大いに役立つ。Smart Factory@Wichita (ウィチタ州立大学とデロイトの連携による取り組み) はフルスケールの生産ラインを包含しており、既存の製造資産をロボティクスシステム、3Dプリント、3Dレーザースキャナー、AR/VRアセット、シミュレーション/ビジュアライゼーションソフトウェアなどのスマートマニュファクチャリングテクノロジーと組み合わせる手法を実証する。この真新しい新施設はスマートグリッドにつながるネットゼロのスマートビルでもあり、このプログラムは、スマートファクトリーの先進技術で環境への影響を低減するよう運用を最適化することでサステナビリティにどう対処できるのかを示すものだ。
シンクタンクのBernard Marr & Co.などインダストリー4.0アドバイザーは、こうしたテクノロジーの可能性を楽観視しており、正しく使用すれば最適化されたアセット管理により世界のエコシステムを再建し、これまでの産業革命と実践による環境へのダメージの埋め合わせに役立つとしている。
スマートマニュファクチャリングへの転換
MESAによる2016年度版白書「Smart Manufacturing—The Landscape Explained」(スマートマニュファクチャリングの現況) は、スマートマニュファクチャリングのマシンとソフトウェア間の相互運用性を促進する、データと通信の業界標準を求めている。これは業界内でも、インダストリー4.0へのスムーズな移行に不可欠だと、大半の意見が一致している。
「数多くの基準と、さまざまな独自形式を追求する企業が存在していますが、ソフトウェアはそうした多様な標準への接続可能性を備えていません」と、ジョンナラガッダは述べる。CNC マシンだけでも、各ベンダーはその管理と接続に独自のメソッドを用いている。「これは変わるべきです」と、ジョンナラガッダは続ける。「あらゆる種類のマシンに接続するシステムが必要です」。
サイバーセキュリティとデータ保護も最優先事項だ。「Accelerating Smart Manufacturing」の研究では、対象メーカーの58%がスマートマニュファクチャリングのエコシステムへ参加することによるデータと知的所有権の窃盗に対する懸念を示している。
多くの人々が、これはスマートマニュファクチャリングがクリティカルマスに達することで時間が解決すると考えているが、こうした問題をよそに「Accelerating Smart Manufacturing」調査対象の企業の62%は技術戦略を継続または拡大させている。
「創意工夫と進展は、逆境から生まれるものです」と、カマー氏。「ビジョンを持った優秀なリーダーたちが、これまでにないスピードでアイディエーション (アイデアのスケッチ) やデザインから製品化までを完了するなど、従来は不可能だったことを行うべく、実現技術の掌握に懸命になっています。テクノロジーと必要性が組み合わされることで、今後素晴らしい成果を目にすることになるでしょう」。