製造業DXとは｜課題や導入を進めるポイントを紹介
製造業の現場では、効率化や品質向上、迅速な市場対応がこれまで以上に求められています。その中で注目されているのが、デジタルトランスフォーメーション（DX）です。DXの導入に際しては、具体的な課題や適切な進め方を理解することが重要です。この記事では、製造業DXのメリットや成功のポイント、推進に役立つ技術について詳しく解説します。
製造業におけるDXとは
製造業におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）とは、デジタル技術を活用して製造プロセスやビジネスモデルを抜本的に変革する取り組みを指します。IoT・AI・ビッグデータ・クラウドなどの先端技術を活用することで、リアルタイムに情報を収集・分析し、従来のモノづくりの概念を進化させるのが特徴です。
例えば、センサーを活用して設備の稼働状況をモニタリングすることで、故障を事前に予測できます。これにより、突発的なトラブルによる生産停止を防ぎ、効率的なメンテナンスが可能となります。
DXを推進することで作業効率を向上させるだけでなく、市場の変化にも迅速に対応できるようになる効果も。結果として、持続的な成長と革新を実現できるのが、製造業におけるDXの最大のメリットといえるでしょう。
製造業ならではのDXにおける課題
DXにおける課題は様々ですが、製造業ならではの課題も存在します。
代表的なものでは次の5つが挙げられます。
- 属人化と情報共有不足
- 経済環境の変化に対応するための資金不足
- DXの推進を担う人材の不足
- データ管理と利活用における社内連携不足
- IT投資とツール選定の難しさ
属人化と情報共有不足
製造業の現場では、長年培われた職人文化や現場主義が根強く、作業の属人化が課題となることが多いです。属人化とは、特定の技術やノウハウが一部の熟練者に依存している状態を指します。
この状況を解決するためには、職人の知識や技術をデータとして蓄積し、全社で共有する仕組みが必要です。例えば職人への丁寧なヒアリングを行い、その内容をデジタル化することで、知識を企業全体の財産として活用できます。
経済環境の変化に対応するための資金不足
DX推進には新たな設備投資が不可欠ですが、製造業ではその資金確保が大きな課題となることがあります。特に、コロナ禍や貿易摩擦などによる経済環境の変動により、計画的な投資が困難になる場合も少なくありません。
この問題を乗り越えるには、政府の補助金や助成金を積極的に活用することが有効です。補助金・助成金を適切に使えば、資金負担を軽減しつつ、競争力を高めるための設備や技術導入を進められるようになります。
DXの推進を担う人材の不足
DX推進にはIT知識やデータ解析能力を持つ人材が不可欠ですが、製造業ではこのような専門人材の確保が難しい現状があります。さらに、製造現場の深い理解とITスキルを併せ持つ人材となるとほとんどいません。
この課題への対応策として、外部コンサルティングの活用が挙げられます。SCREENアドバンストシステムソリューションズは自社グループが製造業企業なので、自社内でのAI活用とDX化の実績があり、その経験・ノウハウを活かしてユーザー目線でDX推進に向けた提案が可能です。DX化がなかなか進まずお困りの際はぜひお問い合わせください。
データ管理と利活用における社内連携不足
製造業では、事業所ごとにデータ管理方法が異なり、部門間での連携がスムーズに進まないことがあります。特に大企業ではデータ形式が統一されていないことが多く、情報共有やデータ分析が困難になる傾向があります。
解消するには社内で共通のデータプラットフォームを構築し、部門間の連携を強化しましょう。さらに、社員全体でデータ利活用の重要性を理解し、分析結果を業務改善に活かす文化を醸成する必要があります。
IT投資とツール選定の難しさ
DXを推進するにはITツールの導入が不可欠ですが、製造業の業務に適したツールを選定するには専門知識が必要です。パッケージツールをそのまま導入しても、自社の業務に合わず効率が低下することが多々あります。
導入時には外部の専門家からアドバイスを受けるなど、外部リソースを活用することでツールの選定と運用を最適化できます。適切なDXの進め方がわからなければ、ぜひ製造業でDX化に成功している当社のノウハウをご活用ください。
製造業DXを推進するメリット
製造業でDXを導入するメリットとしては、次のようなものが考えられます。
- 生産性がアップする
- 情報を可視化しやすくなる
- 顧客満足度がアップする
どれも競争力アップに繋がるため、詳しく見ていきましょう。
生産性がアップする
DXの推進により業務プロセスが大幅に改善され、生産性が向上します。例えば、在庫管理システムの刷新や、製品の搬出入工程を自動化すれば、これまで時間や労力を要していた作業が効率化されて無駄を削減できます。
結果、コストの削減だけでなく、業務全体のクオリティが向上する効果が期待できます。従業員の負担が軽減されることで、より安定した稼働体制を築くことも可能に。生産性をアップさせたいならDXによる抜本的な業務見直しを図ってみましょう。
情報を可視化しやすくなる
DXを通じて、製造プロセスや販売データなどの重要な情報をリアルタイムで可視化し、全社で共有することが可能になります。必要な情報に誰でもすぐにアクセスできるようになれば、意思決定のスピードが早くなります。また、生産過程のデータが整理できれば、新たなアイデアや技術を他の工程に応用しやすくなる効果も。情報が可視化できれば、部門間の連携強化にも繋がるでしょう。
顧客満足度がアップする
DXにより製品やサービスの品質が向上することで、顧客満足度のアップにも繋がります。DXを活用して顧客のニーズを正確に把握して応えられれば、顧客ロイヤルティが高まるからです。
実際、SCREENアドバンストシステムソリューションズが提供したAI事例として機械学習AIを活用してシステムへの入力負担を90％削減し、適切なデータ利活用に繋げられるようになった例がありました。適切なデータ利活用により、さらに良質な製品を開発する余裕が生まれ、企業の競争力が一層強化されます。
製造業DXを成功させるポイント
次の5つのポイントを押さえておくとDXを成功させやすくなります。
- 経営主導でDXを推進する
- 競争優位性を意識する
- DX人材を採用・育成する
- データ利活用の推進を進める
- 部門間連携を取りやすくする
DX化に失敗しないためにも、意識しておいてください。
経営主導でDXを推進する
DXを成功させるためには、経営陣主導で導入する必要があります。IT部門やDX部門に任せきりにすると、他部署の協力が得られず、プロジェクトが停滞する可能性も。
経営者がビジョンを示せば、レガシーシステムの刷新や企業文化の改革など、大胆な変革を推進できます。また、組織全体のモチベーションを高め、DXの成功に向けた一体感を醸成できます。具体的なロードマップを策定し、全社員が同じ方向を向くようにしましょう。
競争優位性を意識する
技術革新や市場変化が激しい時代において、競争優位性を確立するためには、環境変化に応じて柔軟に戦略や組織を再構築する力が必要です。この力があれば、臨機応変な意思決定やリソースの最適配分が可能になります。
変化に迅速に対応するために、社内のシステムを常にアップデートする体制を整えることも重要です。DXを単なる効率化ではなく、競争優位性を確保する手段として活用しましょう。
DX人材を採用・育成する
DX推進には、ITスキルと製造業の専門知識を兼ね備えた人材が欠かせません。適切な人材を確保するためには、DX推進部を設けたり中長期的な人材育成計画を立てたりすることが必要です。リスキリング（再教育）プログラムを導入し、既存社員のスキル向上を図ることも効果的です。
さらに、外部の専門機関やコンサルタントのサポートを受けて、DX推進に必要な知識や経験を取り入れることも検討すべきです。製造業を母体とする当社なら、貴社にあったアドバイスができるので、お困りの際はお声がけください。
データ利活用の推進を進める
DXを成功させるためには、データ収集・分析を経営課題の解決に活用する体制を整えることが必要です。データフォーマットを標準化し、全社的に活用できるデータ基盤を構築すれば、部門間でスムーズに情報共有できるようになります。データの利活用が進むことで、企業の競争力を高める効果が期待できます。
部門間連携を取りやすくする
DXを効果的に進めるには、部門間で連携を取れるようにしておきましょう。各部門が効率よく情報を共有するためには、自社に適したデジタルツールを導入し、業務効率化と連携強化を実現する仕組みを整えることが重要です。
DXの目的やメリットを全社的に共有し、社員一人ひとりがその意義を理解し協力できる体制づくりも効果的です。部門を越えた協力が進むことで、DX化を成功させやすくなります。
製造業DXの進め方
続いてDXの進め方について次の5ステップで解説します。
- DXのイメージを共有する
- 人材確保とデータ収集を行う
- 少しずつDX化を進める
- 収集したデータを基に課題を明確化する
- 顧客ニーズに応じてビジネスモデルを変化させていく
ステップ1.DXのイメージを共有する
DXを推進する第一歩は、企業全体でDX実現後の具体的なイメージや目標を共有することです。現場の課題を的確に把握し、どのような問題を解決したいのかを明確にすることが成功への鍵となります。経営陣がリーダーシップを発揮し、全社員が同じ目標に向かって取り組めるようにしましょう。
ステップ2.人材確保とデータ収集を行う
DX推進には、製造現場に精通したITスキルを持つ人材の確保が欠かせません。ただ、こうした人材は市場で不足しているため、採用戦略の見直しや社員の育成計画が必要です。
また、業務データや市場データを収集して分析を行いましょう。正確なデータに基づいた判断が可能になることで、業務効率の向上や市場ニーズの把握がスムーズに進みます。
人材とデータ、この二つの資源を確保することがDX成功の土台となります。
ステップ3.少しずつDX化を進める
DX推進は一度に全てを変革するのではなく、小規模な取り組みから始めるスモールスタートがおすすめです。小さな成功を積み重ねることでDXの効果を社員が実感しやすくなり、モチベーションも高まります。
また、各段階で成果を検証しながら進めることで、大規模な変革による混乱やリスクを最小限に抑えられる効果もあります。
ステップ4.収集したデータを基に課題を明確化する
収集したデータを基に製造現場を見える化し、課題を明確にしましょう。生産管理システムやIoTプラットフォームを活用して、計画から出荷までのデータを一元管理すれば、プロセス全体を分析できます。
例えば、製造ラインの稼働状況をリアルタイムで把握すれば、稼働していない時間の削減や生産スケジュールの最適化に繋げることが可能です。浮かび上がった課題に対して、1つずつ適切に対処していけば、生産効率を最大化できます。
ステップ5.顧客ニーズに応じてビジネスモデルを変化させていく
DXの最終的な目標は、顧客ニーズの変化に柔軟に対応し続けるビジネスモデルを構築することです。顧客からのフィードバックや市場データを活用して商品・サービスの質を工場されられれば、顧客満足度が大幅にアップします。そうすれば企業は競争力を維持しつつ、成長し続けられるでしょう。
製造業DX人材に求められるスキルや知識
ここからは製造業のDX人材に求められるスキルや知識を紹介します。
- 全体を俯瞰して見るスキル
- データサイエンスの知識
- 製造業の幅広い業務に関する知識
社員のリスキリングを図る際には、これらを意識して学習を進めましょう。
全体を俯瞰して見るスキル
製造業のDXを推進するには、工程ごとの改善にとどまらず、ビジネス全体を最適化する視点が求められます。経営戦略に基づいて工程全体を繋げる設計力や運用スキルも欠かせません。さらに、データ連携基盤を構築して各部門間でデータを効果的に共有・活用することで、新しいビジネス的な価値を生み出す力も必要です。
データサイエンスの知識
製造DXには、データを活用して課題を特定するためのデータサイエンスの知識が求められます。統計学・AI・プログラミングといった専門的スキルはもちろん、IoTで得られる膨大なデータを分析する力も重要です。
データサイエンスに精通していない場合は、当社の因果探索ソリューションなどのツールを用いて販売数や品質に影響を与える要因を特定すれば、効果的な施策を打てるようになります。高度なデータ解析ツールを活用すれば、DXの成果を最大化できます。
製造業の幅広い業務に関する知識
DX推進には、製造業の生産管理や品質管理など、業務全体のプロセスに精通した知識が欠かせません。現場で実際にどのような課題があるのかを理解し、それに適したデジタル技術を選定・導入するには「三現主義（現場・現物・現実）」に基づいた実務経験が求められます。ある程度現場経験を積んだ人材のほうが適しているケースもあるでしょう。
製造業DXにおすすめの技術
最後に、DXにおすすめの技術を紹介します。
- 3Dデータ技術
- 数理最適化技術
- 生成AI
- 機械学習AI
- 異常検知システム
これらを上手に活用すれば、DXを進めやすくなります。
3Dデータ技術
3Dデータ技術は、製造過程のシミュレーションや設計精度の向上に使えます。近年では、メタバースやデジタルツインといった仮想空間技術として応用が進んでおり、製造過程をリアルな仮想環境で再現・検証することが可能となっています。
この技術を活用すれば、設計から試作までを仮想空間で完結させられるため、効率よくテストできます。また、遠隔地からリアルタイムに設計や検証を行えるため、コスト削減にも。多品種少量生産のニーズが高まる中で、3Dデータ技術は製造体制を支える重要なツールとなるでしょう。
数理最適化技術
数理最適化技術は、生産計画の作成や在庫管理を効率的に行えるようになるツールです。限られた時間や資源をどう使えば一番効率が良いかを算出できます。
AIや機械学習と組み合わせることで予測精度が向上し、在庫の適正化や生産計画の変更にも柔軟に対応可能です。結果として、製造業全体の効率化とコスト削減に繋がるでしょう。
生成AI
生成AIを上手く使いこなせれば、様々な業務を効率化し、生産性も上げられます。
例えば、製品デザインのアイデア出しや試作モデル作成を自動化することで開発期間を短縮したり、チャットボットを活用して問い合わせを効率化したりできます。生成AIでデータを分析して、需要予測や在庫管理の最適化に活用する使い方も。製造現場では、異常検知やトラブルシューティングの支援も可能で、品質改善やリスク管理に役立つツールとして注目されています。
機械学習AI
生成AIは新しいアイデアやコンテンツの自動生成を得意とするのに対し、機械学習AIはデータを活用してパターンを学習することで、業務を効率化したりクオリティを上げたりできます。
ある企業様では機械学習AIを活用したシステムを導入したことで、データ入力工数が90%削減されました。これにより、現場担当者の約80%が「作業負担が軽減された」と満足しています。煩雑な作業が軽減されるだけでなく、従業員がより生産性の高い業務に集中できるようになるので併せて導入してみてはいかがでしょうか。
異常検知システム
異常検知システムは、AIを活用して製品や製造工程の異常を自動で検出する技術です。AIモデルに「正常」と「異常」のパターンを学習させることで異常発生を発見し、作業ミスを未然に防げます。異常検知システムは食品や製造品の異物検出・不良品の音解析・作業場での危険行動の識別など、幅広い分野で利用されています。
当社の因果探索ソリューションも異常検知に活用できます。データを分析して異常の原因となる変数やその原因に影響を与える要因を特定できます。施策を立案し、実施前にその効果をデータから推定することも可能です。
まとめ
今回は製造業におけるDXについて解説しました。3Dデータ技術や生成AI、異常検知システムなどの革新的な技術を活用すれば、生産性アップや品質改善に繋げられます。DXは製造業における課題解決と新しい価値創出を支える重要な鍵となるでしょう。
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