工場DXに取り組みたくても、自社の規模や業種に当てはまる工場DX事例がなかなか見つからないと感じている方は多いのではないでしょうか。
工場DXは目的や領域によって施策がさまざまなため、やみくもに始めても成果が出るとは限りません。
工場DXの事例から基礎知識や成功のポイントをわかりやすく解説します。
工場DXの事例の前に知っておきたい基礎知識
工場DXの事例を見ていく前に、そもそも工場DXとは何か、なぜ多くの工場で推進されているのかを理解しておく必要があります。
工場DXの事例の前に知っておきたい基礎知識を確認していきましょう。
工場DXとは
工場DXとは、デジタル技術を活用して工場の業務プロセスや組織、意思決定のあり方を変革する取り組みのことです。
経済産業省が示すDXの考え方を製造現場に当てはめた概念で、単なるIT化やデジタル化とは区別されます。
例えば、紙の日報をクラウドツールに置き換えるだけならIT化ですが、得られたデータをもとに生産計画や保全方法そのものの見直しまでを含むのが工場DXです。
よく聞く「スマートファクトリー」は、工場DXによって目指す姿の1つとされています。
工場DXが推進されている背景
工場DXが推進されている背景の1つに、経済産業省「DXレポート」（2018年）で示された「2025年の崖」があります。
老朽化・複雑化した既存システムを放置すると、2025年以降、日本全体で年間最大12兆円の経済損失が生じる可能性があると指摘されました。
加えて、「ものづくり白書」（2025年）でも製造業の人手不足は継続的な課題として示されており、熟練人材の技能継承も重要性を増しています。
多品種少量化や短納期化が進むなか、このように属人化したアナログな現場運営では対応が難しくなっていることが工場DXが求められる背景です。
工場DXの事例：見える化
工場DXの事例として最初に押さえたいのが、設備や在庫の状態をリアルタイムに把握できるようにする「見える化」の領域です。
見える化は、属人化の解消と迅速な意思決定がねらいで、他の取り組みの土台にもなります。
工場DXの事例の中から見える化に関するものを確認していきましょう。
IoTセンサーによる設備稼働状況の可視化
各設備にIoTセンサーを取り付け、稼働・停止・段取り替えなどの状態を自動で記録する取り組みです。
これまで作業日報や口頭報告に頼っていた稼働情報が、機械の側から自動的に残るようになります。
蓄積したデータをもとにOEE（設備総合効率）を継続的にモニタリングすることで、どの工程がボトルネックになっているかを数字で特定可能です。
現状のOEEを把握し、設備異常の予兆検知や人員配置の見直しにつなげるなど、データに基づく改善サイクルを回すことが、工場DXの第一歩といえるでしょう。
部材・仕掛品の在庫情報のリアルタイム共有
紙台帳やエクセルで在庫を管理していると、現場・購買・経営層がそれぞれ別の数字を見ている状態になりがちです。
月初に集計した在庫表が月末には実態と大きくずれている、というケースも珍しくありません。
クラウド型の在庫管理システムやハンディ端末を利用して入出庫をその場で記録すれば、関係者全員が常に最新の数字を確認できます。
部材や仕掛品の動きを正確に把握することで、欠品による生産停止を防ぐだけでなく、需要変動に合わせた柔軟な生産計画の立案にもつながるでしょう。
工場DXの事例：品質向上
工場DXの事例のなかでも経営インパクトが大きいのが、不良品の削減や歩留まりの向上につながる品質向上の取り組みです。
工場DXの事例の中から品質向上に関するものを確認していきましょう。
AI画像認識を活用した外観検査の自動化
製品表面の傷や汚れ、寸法のずれなどの外観検査の一部を、AI画像認識に任せる取り組みです。
従来は熟練検査員の目視に依存していた工程にディープラーニング（深層学習）を導入し、熟練者のノウハウをモデル化して判定基準を均質化していきます。
24時間一定の精度で稼働するため、夜勤帯や繁忙期に品質がばらつきやすいという課題への対応にも有効です。
検査員はAIが迷った難判定品の確認や、より高度な品質改善業務に注力できるようになり、人と機械の役割分担を最適化するきっかけにもなります。
品質データの収集と工程別の不良要因分析
各工程の検査データを一元的に収集し、不良がどこで発生しているのかを統合的に分析する取り組みです。
不良品の写真や測定値、発生時刻、機械の設定条件などを紐づけると、原因の絞り込みがしやすくなります。
例えば特定の機械や時間帯、原材料ロットで不良率が上がる傾向が見えれば、設備調整や供給元の見直しなどの具体策につなげられます。
設計や調達部門に対してもデータに基づいた定量的なフィードバックが可能になり、再発防止が現場任せに終わらない全社的な取り組みに発展させられるしょう。
工場DXの事例：予知保全
工場DXの事例のうち、設備の突発的な停止を未然に防ぐのが予知保全の事例です。
壊れてから直す事後保全と対比すると、何が変わるのかをイメージしやすくなります。
工場DXの事例の中から予知保全に関するものを確認していきましょう。
振動・温度センサーによる設備異常の早期検知
モーターや軸受などの主要部位に振動・温度センサーを取り付け、異常の兆候を早めにつかむ取り組みです。
通常運転時のデータをベースラインとして記録し、しきい値を超えた時点や、通常とは異なる波形を検知した時点でアラートを発するのが一般的です。
突発停止が起きると生産ライン全体が止まってしまいますが、事前にメンテナンスへ切り替えられれば、生産計画への影響を最小限に抑えられます。
24時間体制で点検要員を張り付けなくても異常をキャッチできる点も、人手不足が深刻な現場に有効です。
蓄積データを用いた故障予測と部品交換時期の最適化
長期間にわたって蓄積した稼働データから、故障の前兆パターンを学習し寿命を予測する取り組みです。
一定周期で部品を交換する時間基準保全（TBM）では、まだ使える部品を捨ててしまうか、逆に交換前に壊れてしまうケースが避けられません。
実際の劣化状態データに基づいて交換タイミングを判断すれば、過剰な早期交換や突発故障のリスクを減らせます。
保全コストと稼働率のバランスを取りながら、計画外停止の少ない安定運用に近づけていけるでしょう。
工場DXの事例：自動化
工場DXの事例のなかで、人手による作業を機械やシステムに置き換える領域が自動化です。
単なる機械化にとどまらず、自動化された設備同士や上位システムがデータ連携し、柔軟で効率的な生産体制を構築していく点がDXの特徴といえます。
工場DXの事例の中から自動化に関するものを確認していきましょう。
産業用ロボット・協働ロボットによる組立・搬送の自動化
多関節ロボットや協働ロボットを使い、組立や検査の補助、ワークの搬送などを自動化する取り組みです。
協働ロボットはリスクアセスメントを経て安全柵なし運用が可能なタイプで、人と並んで作業させられる点が特徴です。
部材搬送では、固定経路を走るAGV（無人搬送車）だけでなく、センサーで障害物を避けて自律走行するAMR（自律搬送ロボット）の導入も進んでおり、動線の改善や省人化に役立っています。
重量物や反復作業をロボットに任せて作業者の負担を減らすことで、人は継続的な改善活動など付加価値の高い業務へ注力できるようになります。
自動倉庫・自動ピッキングによる入出庫作業の自動化
立体自動倉庫（AS/RS）は、スタッカークレーンを使って高層ラックへの入出庫を自動で行う設備です。
平置きの倉庫に比べて保管効率が高く、限られた敷地でも収納能力を確保しやすい利点があります。
出荷工程では、ピッキングロボットやGTP方式（Goods to Person：棚が作業者のもとに運ばれてくる方式）の導入により、歩行や探索の時間を減らす事例も増えています。
これらの自動化設備を在庫管理システムや生産計画とデータ連携すれば、必要なモノを必要なタイミングで供給できる、無駄のない工場運営が期待できるでしょう。
工場DXの事例から学ぶ成功のポイント
工場DXの事例を見ていくと、成果につながった現場にはいくつかの共通点があります。
PoC（試験導入）止まりや形骸化を避けるために工場DXの事例から学ぶ成功のポイントを解説します。
小さな範囲から始めて成果を積み上げる
いきなり工場全体にデジタル技術を入れようとすると、現場が混乱しやすく従業員の反発を招きかねません。
まずは特定のラインや工程から始めるスモールスタートが現実的です。
例えばボトルネックの見える化から着手し、改善効果を見て類似のラインに展開すれば、社内の合意形成も進みやすくなります。
早急な成果を求めず、小さな成功体験を積み上げていく姿勢が長期的な定着につながるでしょう。
現場の声を反映したツール選定
機能が豊富でも、現場担当者が使いこなせないツールでは結局使われなくなり、アナログな運用に戻ってしまうケースは少なくありません。
導入の検討段階から現場の意見を取り入れ、実際の業務に沿った操作性を重視しましょう。
例えば、工場のなかを歩きながら入力する場面が多いなら、スマホやハンディ端末で完結する仕組みのほうが定着しやすくなります。
また、現場との信頼関係を築いておくことで、導入後の改善などにも協力が得やすくなるでしょう。
データを活かすための運用ルールの整備
ツールの導入によってデータが蓄積されても、適切に活用できなければ宝の持ち腐れになってしまいます。
誰がいつどの指標を確認し、どうまとめて誰に報告するのかを、運用ルールとしてあらかじめ決めておくことが重要です。
例えば、収集したOEE（設備総合効率）のデータを月次のミーティングで確認し、改善のPDCAを回せる体制を作っておくと、数字が現場の具体的なアクションに活きてくるでしょう。
仕組みは入れたものの十分に活用されない事態を防ぐために、運用設計はツール選定と同じくらい大切です。
工場DXの事例を在庫管理から始めるならzaico
工場DXは大きな効果が期待できる取り組みですが、いきなり大規模に始めるのは現場負担や投資のハードルが高くなりがちです。
まずは部材や仕掛品の在庫情報を見える化するところから始めてみるのはいかがでしょうか。
在庫管理から工場DXの第一歩をお考えなら、「クラウド在庫管理システムzaico」をご検討ください。
zaicoはスマートフォンでバーコードやQRコードを読み取るだけで入出庫を記録でき、現場・事務所・経営層が同じ在庫情報をリアルタイムで共有できます。
発注点を下回るとアラートで通知される機能もあり、欠品による生産停止のリスクを抑えるのにも役立ちます。
事例を見て工場DXに興味を持たれた方は、まずはお気軽にzaicoまでご相談ください。
