企業DXのためのAI導入・活用方法をチェック
今求められているDXとは
DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、テクノロジーを活用して企業の業務プロセス、企業文化、顧客エンゲージメントを根本から変革することを指します。
製造業では、このアプローチが特に重要であり、自動化、リアルタイムデータの活用、サプライチェーンの最適化を進めることで、効率的な生産体制を築きます。
2021年時点でデジタル技術を活用している企業は約60％を超えており、設計や製造、生産管理の工程でデジタル技術を活用しています。
DXを進めることにより、製造業は市場の変化に迅速に対応し、生産性を向上させることが可能です。大手企業の事例を通じて、実際の成功事例から見るアプローチ方法を紹介します。
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製造業におけるDXとは
製造業におけるDXは、最先端のテクノロジーを活用して生産プロセスを効率化し、製品の品質を向上させる取り組みです。
具体的には、IoT（モノのインターネット）、AI（人工知能）、ロボティクスなどを用いて、データをリアルタイムで収集・分析し、予測保全や自動化された生産ラインを実現します。
これにより、製造業はコスト削減、リードタイムの短縮、顧客ニーズに即した柔軟な生産体制を構築することが可能となり、競争力を大きく向上させることができます。
製造業DXはアナログ作業がいまだに多い製造業の成長を助ける期待が見込まれ、多くの企業が注目しています。
製造業においてDXが求められる理由
１、人材不足の深刻化
人口減少や少子高齢化の影響により、製造業の人材不足は深刻化しているのが現状です。
業務効率化や労働力の代替を可能にすることで課題解決が期待できます。
２、低性能で複雑なレガシーシステム
経済産業省の調査によると、8割以上の企業が低性能で複雑なレガシーシステムを利用しています。
このようなシステムを放っておくと、大きな技術的負債を抱え、業務基盤の維持などが困難になるとも言われています。
３、経済産業省によるDX化の後押し
経済産業省は2022年に、日本における製造業の現況やカーボンニュートラル、DXに関する動向や事例をまとめた「ものづくり白書」を公開しており、あらゆる環境変化に対応するためには、企業の経営者や組織の能力が重要であり、経営資源の再構成や再結合に必要な能力を強化するためにはDX化を取り入れることが有効であると記載されています。
製造業におけるDXのメリット
１、情報の見える化
テクノロジーの導入により、製造工程全体のデータ化と見える化を実現。データによる客観的判断や未来予測が可能となり、効率的な投資や人材配置が可能になります。
２、生産性の向上
自動化や業務効率化が実現すれば、生産時間を短縮できたり、より少ない人員で業務をこなせるようになり、生産性の向上につながります。
３、属人化からの脱却
熟練技術者から若手への技術伝承において、経験を通して身に着けた技術は、技術指導が抽象的になりやすく、時間やコストもかかり属人化してしまいがちです。デジタル技術の導入により、技術を定量化・一般化できるようになるため、属人化からの脱却が可能になります。
製造業におけるDXの課題
製造業におけるDX推進には複数の課題が存在します。
１、高額な投資
DXを進める上で設備を導入する資金が必要です。製造業の経済は日本国内のみならず、世界経済とともに変動し続けています。近年のように経済環境が不景気だと、新たな設備に投資するだけの資金が準備できない可能性があります。
２、従業員のスキル向上
AI設備などのテクノロジー技術は素人が簡単に扱えるものではなく、複雑な上、専門知識が求められます。DX化を円滑に進めるため、IT技術に長けたプロを採用、もしくは教育しなくてはいけません。
３、属人化している業務の把握
製造業の技術者は、専門的な技術であればあるほど習得に時間がかかり、他業種の業務よりも属人化しやすい傾向にあります。
４、最適なIT投資ができていない
製造業界をはじめ、日本企業の多くは、与えられた経営資源をより効率的に利用し、利益を最大化する「オーディナリー・ケイパビリティ」（ものごとを正しく行う能力）を重視しており、データの利活用やデジタル人材の確保、育成などのDXを目的としたIT投資を行なっている企業の割合はまだまだ少ないのが現状です。
製造業におけるDXの事例
・トヨタ自動車株式会社 「工場IoT」
3D CADデータなど既存のデジタル化データを一元管理化し、部署間にまたがる共有プラットフォームを構築。
製造側はデジタル技術を使ったトヨタ生産方式として、各社員が小規模なテーマを立案・実行し、効果を出すというボトムアップの取り組みを行い、人材の育成も併せて進めました。
・ダイキン工業株式会社「工場IoTプラットフォーム」
工場内のIoT活用のうち、データの収集と統合実現のため、工場のすべての設備をネットワークでつなぎ、情報収集の標準化を進めるための情報基盤「工場IoTプラットフォーム」を整備しました。
生産状態を見える化し、生産計画を最適化でき、予測技術の確立や人の判断基準のモデル化、人やモノの動きのデジタル化、工場のデジタルツイン構築（生産シミュレーション）などを通して、予知・予測が可能になりました。
・オムロン株式会社「現場データ活用サービス i-BELT」
現場データ活用サービス「i-BELT」を活用し、収集データを「生産進捗」「直行率」「稼働率」「エネルギー量」といった指標の数値やグラフとして工場全体を一元管理することで、工場の状態を大局的に把握することに成功し、製造現場においての作業効率の安定化や工具の摩耗量の削減、製造時間の削減を実現しました。
アイディオットでできるDXコンサルとは
アイディオットは製造業に特化したDXコンサルティングを提供しており、企業のデジタル変革をトータルで支援します。
具体的には、最新のテクノロジーを活用した生産効率の最適化、コスト削減、そして市場ニーズに迅速に対応する能力の向上を目指します。
また、IoT、AI、ロボティクスなどの技術を組み合わせることで、データ駆動型の意思決定を実現し、製品の品質向上やサプライチェーンの透明性を高める戦略を提案。アイディオットのコンサルタントが各企業の現場を深く理解し、具体的な課題に合わせたカスタマイズされた解決策を提供します。
まとめ
製造業におけるDXは、業務の効率化、生産性の向上、コスト削減に不可欠です。
大手企業の事例からは、テクノロジーを積極的に取り入れることで、市場の変化に迅速に対応し、競争優位を確立できることが明らかになります。
特にAIやIoTの導入により、データ駆動型の意思決定が可能となり、製品の品質保持やサプライチェーン管理の精度が向上。
これらの技術を活用することで、将来の市場リーダーへと変貌を遂げる可能性を秘めています。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
