製造業におけるIot活用のメリットとは？ 実現に向けたおすすめ関連製品をご紹介

IoTの浸透

IoTは「Internet of Things」の頭文字をとった言葉で、様々なモノやデバイスがインターネットに接続した状態を意味するものです。これまではインターネットと言えばパソコンやスマートフォンでの接続がイメージされるものでしたが、インターネット接続の技術が発展したことにより、身近にあるモノをインターネットに接続できるようになり、そのことでこれまで実現できなかったようなことができるようになりました。

例えば、家の中にある家電製品をインターネットに接続することによって、外出中も遠隔操作をして部屋を事前に暖めておくことも可能です。このように、IoTが浸透することによって、より便利で、より快適な生活が実現しやすくなります。

製造業とIoT技術の関係性

IoTは一般ユーザー向けにのみ留まらず、産業向けとしての活用も浸透しつつあります。近年では「働き方改革」や「デジタルトランスフォーメーション（DX）」など、働き方を根本的に見直す動きが推進されている傾向にあり、その傾向とIoTの技術は相性がとても良いと言えます。というのも、企業が保有しているモノや設備をインターネットに接続することによって、人の働きを他のモノに代替させたり、今行われている業務を効率化することができるようになるからです。

特に製造業においてIoTを導入する動きは他業種よりも進んでおり、IoT技術の活用によって製造現場の生産効率を見直す企業が増えています。

製造業×IoTのおすすめ関連製品

MONiPLAT（モニプラット） 設備点検プラットフォーム

MONiPLAT（モニプラット）は、現場の声が反映された設備点検プラットフォームです。時間基準保全（TBM）と状態基準保全（CBM）が一つのプラットフォームで完結し、安心で簡単な設備点検を実現できます。

20設備までを登録無料でご利用いただくことが可能で、点検作業から承認まで、スマホ1台で簡単に設備点検をスタートさせられます。

デンソーウェーブ IoT製品

工場のカイゼンを継続して行うには、さまざまな設備やアプリケーションを”つなぎ”、拡張・展開が可能なIoTシステムを構築することが必要不可欠です。
デンソーウェーブのIoT製品が提供する、1000種以上の機器 (250種以上のプロトコル対応) との接続性と、データの収集・加工・保存・通知・公開に特化したデータ管理機能で、継続的なカイゼンに追従できる「真のIoT」システムを実現します。

IoTプラットフォーム「Toami」

IoTサービスに必要な機能を1つにしたIoTプラットフォームです。
作業進捗の「見える化」とボトルネック自動抽出（人とモノの動態監視）、作業進捗の「見える化」とボトルネック自動抽出（人とモノの動態監視）、設計不具合の自動抽出（加工順自動生成）、工程表の自動設定（対策工程立案場内物流予測）が可能です。

工具IOT化ツール

ヒューマンエラー防止、見える化をテーマに、後付をコンセプトとして開発リリースしたIOTツールとなります。
工具の買替が発生しないため、導入コストを抑えることができます。トルクドライバー、電動ドライバー、エアドライバー、トルクレンチ、デジタル測定器に対応、作業データを無線送信、記録できるため、ヒューマンエラー防止による品質向上、ダブルチェック代用による工数削減、作業ログ分析による工程改善が見込めます。

IoTによる工場の見える化システム

Nazca Neo Linka（ナスカ・ネオ・リンカ）は、「工場マネジメント」をコンセプトに開発した生産設備向けIoTシステムです。多彩な接続方法に対応し、専用インターフェースがなくても設備と接続できるので、メーカーや年式問わず工場にある様々な設備の稼働データを一元管理できます。

IB-Mes

IB-Mesは、工場内の新旧様々な設備や工程からデータを収集し、現場で起きている事象をリアルタイムで可視化、社内共有することによって製造効率の改善を支援します。
さらに、長期間の運用によって蓄積されたデータは、改善点の発見や、経験や勘に頼っていた曖昧な部分を「見える資産」として的確な分析・対策・改善に役立てることができます。

Visual Factory（ビジュアルファクトリー）

Visual Factory（ビジュアルファクトリー）は、設備、人、モノなどの工場データを相互に紐づけて可視化する“工場情報基盤”です。

工場データを製造現場が必要とする情報に変換し、品質／コスト／納期／安全性の向上に役立つ情報として可視化。
IoTで取得したデータを単に表示させるだけでは見えなかった、価値ある“気づき”を提供し、製造現場の迅速な意思決定を支援します。

Factory Conductor

Factory Conductorは、製造の進捗状況、品質データや履歴情報を、リモートかつリアルタイムで管理する、製造実行システム（MES ： Manufacturing Execution System）です。製造の実態が見えることで、適切でタイムリーな改善が可能となります。

機器の鼓動を把握する Heartbeat Technology

流量計、レベル計、分析計、温度計向けのHeartbeat Technologyは、ライフサイクル全体を通じて診断、検証、監視の機能を提供します。
最小限の労力で最高のパフォーマンスを実現し、オペレーターは測定ポイントを完全に制御できます。
Heartbeat Technologyは「プロセス最適化」「稼働率向上」「コスト削減」を実現します。

IIJ 産業IoTセキュアリモートマネジメント

「IIJ産業IoTセキュアリモートマネジメント」は産業機械や工場設備をIoT化するための各種デバイスから、セキュアなネットワーク、クラウド、さらにデバイス管理機能やデータを見える化するアプリケーションまでを包括的に提供するソリューションです。
産業機械・計測器メーカー向けの「Machinery」と、工場設備・生産管理部門向けの「Factory」の2種類をお客様別にご用意しています。

産業用スマートグラス Realwear HMT-1(リアルウエア)

Realwearは音声認識による100％ハンズフリーのウエラブルデバイスです。
高度な音声制御機能を搭載したRealWearは、頭部に装着して音声のみで操作するウェアラブルデバイスです。装着したら、ボタン操作も、タッチもジェスチャーも不要。手を使わずに声のみで、見る、聞く、話す、調べる、写真／動画の撮影・共有などの操作を可能にします。

製造業にIoTを導入するメリット

製造業にIoTを活用するメリットは様々なものがありますが、ここでは4つのメリットをご紹介します。

生産性の向上

IoT活用の基本はデータ収集にあります。例えば、製造ラインにセンサを取り付けてインターネットを接続することによって、生産に関わるあらゆるデータを収集することができるようになります。そして、収集されたデータを分析することによって、より効率的な機械の稼働状態を実現することが可能となります。

また、機械の稼働状況だけでなく、作業者の動きにまつわるデータも収集することが可能となるため、業務改善に向けた作業者の動きを改善する施策を打ち出すことも可能です。

品質の向上

製造業における品質検査は、人が目視で行うのが一般的でしたが、IoT技術の浸透により機械が自動で品質をチェックする環境を構築しやすくなりました。また、近年ではAI（人工知能）の活用を絡めた検査装置も登場しており、それらを活用することでより精度の高い品質検査が実施できるようになります。

機械トラブルの事前防止

機械設備からデータを収集することによって、稼働状態の乱れを事前に把握することが可能となります。機械が正常な動きを保つには作動音・作動速度・室内温度など様々な要素が絡んでいますが、データ収集はそれらの要素を可視化できるようにするため、管理者に設備の異常な状態を察知しやすくします。結果的に設備のメンテナンス費を抑えることに繋がるため、製造現場全体の生産量を増加することができるようになります。

新サービスの価値創出

IoTの技術を導入してデータ収集を行い製造現場の最適化を図るのは、一般的なIoT活用と言えます。しかし、IoTの本来の価値はその先にあり、収集したデータを基に新たな価値創造を行うことができるようになるのが理想です。製造現場の状態を可視化することによって、工場が持っている強みを新しい視点から見直すことが可能となるため、これまでにはない発想で新しいサービスや製品を生み出すことに繋がります。

製造業でIoTを導入する手順

IoTを産業向けに活用する際は、3つの手順を踏む必要があります。

見える化する

まずは製造現場のデータを収集・分析して、「見える化」する必要があります。データを収集することによって、前述したように設備のトラブルを事前に防ぐことができたり、機械設備の最適な稼働状態を把握することができるようになります。また、収集したデータをAI（人工知能）によって分析させることで、人が行う属人的な工場経営とは異なる経営方針を創出することが可能です。

機械・システムの制御

「見える化」したことによって可視化された課題点や工場の弱点を改善するため、機械やシステムを制御する必要があります。例えば、工場環境を改善するために温度調整を自動で操作できるようにシステムを制御することで、エネルギーの無駄をカットすることができるようになります。

自動化

課題点を機械・システムの制御によって改善した後は、その改善サイクルを自動化することが理想と言えます。人による判断は属人化を避けることができないため、どうしてもムダやムラが発生しやすくなりますが、改善のサイクルをAIによって自動化することで最適な製造現場を常に維持することが可能です。

まとめ

IoTの技術を製造現場に導入することで、より生産性の高い工場へと近づけることが可能となります。日本の製造業におけるIoT活用はまだ世界と比べて浸透しているとは言えない状況にありますが、逆説的に考えると今国内でIoTの導入を進めることは競合他社から一歩リードすることを意味します。

これからますます浸透・発展していくIoT技術の活用に向けて、まずは自社の工場で解決したい課題点を洗い出し、その課題点とIoTとの親和性を検討してみるところから始めてみるのはいかがでしょうか。