工場におけるデータ活用の必須知識｜種類・ツール・導入手順をわかりやすく解説

「工場でのデータ活用を検討しているけど、何から始めればいいかわからない…」そんな方に向けて、基本から実践までを解説します。

センサーやIoTによる情報収集、ビッグデータやAI分析、クラウドサービスの導入など、必要な知識を幅広く紹介しています。この記事を読めば、工場のデータ活用がもたらすメリットと導入プロセスについて理解を深めることができるでしょう。

工場におけるデータ活用の重要性

データ活用とは、収集したデータを分析・処理し、その結果をもとに意思決定や業務改善に役立てるプロセスを指します。工場においても、生産現場で蓄積されたデータを適切に活用することで、業務の効率化やプロセスの最適化、さらにはトラブルの予測や未然防止が可能になります。

近年、工場におけるデータ活用は、もはや選択肢ではなく必須の要素となっています。生産ラインの複雑化や、製品の品質基準の厳格化が進む中で、従来の経験や勘に頼る運営では対応しきれない場面が増えてきました。

そのため、リアルタイムのデータ分析による迅速な意思決定や、AI・IoTを活用した予知保全の導入など、データを活用した管理手法が企業の競争力を左右する決定的な要因となっています。

データ活用のためのツールと技術

データ活用を進めるためには、適切なツールや技術を活用することが重要です。工場においては、さまざまなデータ収集方法や分析技術を用いて、業務効率を高めることが求められます。ここでは、センサーとIoTの活用、ビッグデータとAI分析、クラウドサービスの活用について詳しく説明します。

センサーとIoTの活用

工場内でデータを収集するためには、センサーとIoT機器の活用が欠かせません。これらは物理的なデータをリアルタイムで収集し、分析に必要な情報を提供するため、工場の効率化や品質管理の向上に役立ちます。

各種センサー

工場内では、温度や圧力、振動など、さまざまな情報を計測するセンサーが活用されています。これらのセンサーは、設備や生産ラインの状態をリアルタイムで監視し、異常の兆候を検知することで、品質管理の精度向上や設備の故障リスク低減に貢献します。

また、センサーによるデータ収集を自動化することで、作業負担の軽減や効率的な運用が可能となり、工場全体の生産性向上にもつながります。

IoTデバイス

各種センサーから得られたデータを集約し、インターネット経由でクラウドに送信する役割を担います。これにより、工場内のあらゆる設備や機器の状態をリアルタイムで把握し、異常が発生した際には即座に対応できる仕組みを構築できます。

さらに、クラウド上で蓄積・分析されたデータをAIと組み合わせることで、異常の予測やメンテナンスの最適化も可能になります。例えば、機械の劣化傾向をデータから分析し、適切なタイミングで保守を実施することで、突発的な故障を防ぎ、生産ラインの安定稼働を支援します。

ビッグデータとAI分析

工場から収集されるデータ量は膨大であり、そのままでは活用しきれないことがあります。ビッグデータ技術とAI（人工知能）を活用することで、この膨大なデータを効率的に処理し、価値ある情報に変換できます。

ビッグデータ技術

工場で発生する多様なデータは非常に大規模であり、通常のデータベースでは処理が難しくなる場合があります。ビッグデータ技術は、このような膨大なデータを効率的に処理し、必要な情報を迅速に抽出するための基盤となります。

データウェアハウスを活用することで、過去のデータを統合・整理し、長期的な傾向分析や戦略的な意思決定に役立てることができます。また、大量のデータを効率的に処理できる技術を活用することで、リアルタイムでのデータ分析や高度な予測モデルの構築が可能になります。

AI分析

AIは、収集されたデータからパターンや異常を検出し、将来の予測を行うために使用されます。例えば、機械学習アルゴリズムを使用して、過去のデータを基に設備の故障を予測したり、生産過程の最適化を図ることができます。また、AIは品質管理にも活用され、不良品を早期に検出することで、製品の品質向上に役立ちます。

クラウドサービスの活用

クラウドサービスは、データをオンラインで管理・分析するための重要なツールです。工場で収集した膨大なデータをクラウドに保存することで、物理的なサーバーに依存せずに、どこからでもアクセスできる環境が整います。

データの集約と共有

クラウドサービスを活用することで、工場内のさまざまなセンサーや機器から得られたデータを一元的に集約できます。この集約されたデータは、複数の部門や拠点からアクセスできるため、情報の共有や共同作業がスムーズに行えます。よって、問題発生時の対応速度を向上させ、業務の効率化につなげることができます。

リアルタイム分析

クラウド上でデータ分析を行うことで、センサーやIoT機器から送られる情報をリアルタイムで処理し、工場の状況を常に監視できます。例えば、製造ラインの異常を即座に検知し、自動的にアラートを発信することで、機械の故障や品質トラブルを未然に防ぐことが可能になります。

また、クラウドサービスはスケーラビリティが高いため、データ量の増加にも柔軟に対応でき、企業の成長に合わせてシステムを拡張することができます。

データの種類とその活用

製造業におけるデータ収集は、工場の効率化や生産性向上、品質管理、保守管理などにおいて極めて重要です。収集されるさまざまな種類のデータについて詳しく解説します。

生産データ

生産データは、工場内で行われる製造活動に関連する情報を指します。これには、製造プロセスの進行状況や作業員のパフォーマンスなどが含まれます。具体的には以下のようなデータがあります。

• 進行状況データ

各生産ラインや作業ステーションの進行状況をリアルタイムで把握するためのデータです。どの工程がどのくらい進んでいるのか、予定通りに進んでいるかどうかを監視します。

• 作業員の作業時間

作業員が各工程で費やした時間を記録するデータです。これにより、作業の効率性を測定し、どこで改善が必要かを明確にできます。

• 稼働率

機械や設備の稼働状況を示すデータです。生産ラインがどれだけ稼働しているか、停滞や休止が発生している場合、その原因を分析するために使われます。

品質データ

品質データは、製品の品質を監視し、品質の改善に役立つデータです。主に以下のような情報が収集されます。

• 不良品率

製造過程で発生する不良品の割合を示すデータです。高い不良品率は製造工程の問題を示唆しており、迅速に改善する必要があります。

• 検査結果

完成した製品の品質検査結果を記録するデータです。これには、製品の寸法、外観、機能などに関する情報が含まれます。

• 工程中の品質チェックデータ

各生産工程で行われる品質チェック（温度、圧力、湿度など）のデータです。これにより、品質が基準を満たしているかどうかを確認することができます。

保全データ

保全データは、工場内の設備や機械のメンテナンスに関連する情報を指します。これには以下のようなデータが含まれます。

• 機械の状態

機械や設備の動作状況（稼働中、停止中、故障中など）を監視するためのデータです。このデータを基に、機器の性能や健康状態を把握します。

• 故障履歴

過去に発生した機械の故障記録です。どの部品が故障したのか、故障の頻度やパターンを分析することで、将来的な故障の予測が可能となります。

• 保守点検履歴

定期的に行われる機械の点検やメンテナンス記録です。メンテナンスが適切に実施されているか、または必要な部品交換や修理がされているかを確認できます。

物流データ

物流データは、原材料や製品の流れに関連する情報を指します。以下のようなデータが収集されます。

• 原材料や部品の在庫データ

工場内で使用される原材料や部品の在庫状況を示すデータです。適切な在庫管理を行うことで、過剰在庫や在庫切れを防ぎ、コストを最適化できます。

• 出荷状況

完成した製品の出荷に関するデータです。出荷の進行状況や遅延の有無を追跡することで、顧客への納期遅れを防ぐことができます。

• 納期の遅延データ

納期の遅延が発生している場合、その原因を明確にするためのデータです。納期遅延の原因を分析し、適切な対策を実施することが重要です。

エネルギー消費データ

エネルギー消費データは、工場内で使用される電力、ガス、水などのエネルギーの使用状況に関する情報です。主に以下のようなデータがあります。

• 電力消費データ

工場内で消費される電力量を示すデータです。どの設備がどのくらいの電力を消費しているかを把握することが可能となります。

• エネルギー効率データ

生産量に対してどれだけのエネルギーが消費されているかを測定し、エネルギーの使用効率を評価します。このデータを活用することで、エネルギーの無駄を特定し、効率的なエネルギー利用が実現できれば、コスト削減と環境負荷の低減に繋がります。

• その他のエネルギー消費データ

ガスや水などの消費データを収集することで、工場や施設で使用されているエネルギーの総合的な管理が可能になります。これらのデータを元に、エネルギーの消費パターンを分析し、環境への影響を最小限に抑える持続可能な運用やコスト削減が実現できます。

工場におけるデータ活用のメリット

工場におけるデータ活用は、単なる効率化にとどまらず、全体的な生産活動における様々な側面を改善し、企業の競争力を強化するための重要な要素となっています。ここでは、データ活用の代表的なメリットについて詳しく解説します。

生産性向上

データ活用により、生産ラインや設備の稼働状況をリアルタイムで監視できるため、効率的な運営が可能になります。生産中のボトルネックを早期に特定し、スムーズな工程調整を行うことで、無駄な待機時間や非効率的な作業を削減できます。

例えば、ライン停止の原因となる障害を早期に予測して対策を実施することで、工程間の遅れを減らし、全体の生産性を向上させることができます。また、データに基づいた意思決定を行うことにより、必要な作業員や設備を効率よく配置でき、稼働率を最大化することができます。

コスト削減

データを活用することで、さまざまなコストを効率的に削減できます。特に、生産ラインでのエネルギー消費や設備の運転時間を詳細に把握することができ、無駄なエネルギー使用や過剰なメンテナンスを防ぐことができます。また、リアルタイムでの在庫管理を通じて、必要な資材の過剰発注を避け、適正在庫の維持が可能になります。

これにより、在庫保管にかかるコストや廃棄ロスを削減することができ、全体的なコスト構造を改善することができます。さらに、設備の稼働率やメンテナンスの状態を監視することで、不要な修理費用や機器の購入費用を最小限に抑えることが可能です。

品質向上

データ活用は品質管理の精度を大幅に向上させる重要な手段です。生産過程での温度、圧力といった製造条件などをリアルタイムで監視することで、製品の不良を早期に発見することができます。これにより、製造ラインで発生した不具合や品質のばらつきをすぐに修正でき、最終的に一定の品質基準を維持することが可能になります。

また、データ分析によって品質低下の兆候を予測し、予防的な対策を取ることができるため、品質の安定性が向上します。顧客に提供する製品の信頼性を高めることができ、ブランド価値の向上にも繋がります。

予知保全によるダウンタイム削減

予知保全は、データに基づく設備の状態監視と異常検出により、設備の故障を未然に防ぐ方法です。センサーから収集した運転データを解析し、通常の範囲を外れた動きを早期に検出することで、機器の故障が予測できます。これにより、設備が故障する前に計画的にメンテナンスを実施でき、突発的なダウンタイムを大幅に減少させることができます。

ダウンタイムが減少すれば、設備の稼働率が向上し、生産効率も改善されます。加えて、メンテナンスのタイミングが最適化されるため、不要な修理や部品交換を避け、メンテナンスコストの削減にも繋がります。

工場におけるデータ活用の進め方

工場におけるデータ活用は、目的に沿ったデータを収集し、適切に分析して業務改善や効率化を図るための重要なプロセスです。生産性向上や品質管理、設備保全など、工場特有の課題に対応するためには、計画的にデータ活用を進めることが求められます。以下に、工場におけるデータ活用の進め方の4つのステップを解説します。

解決すべき課題の設定

工場内でデータ活用を行う際は、まず改善すべき具体的な問題を設定します。例えば、製造ラインの効率化、不良品率の低減、設備の故障リスクを減らすなど、課題を明確にすることが出発点です。このステップがしっかりと決まることで、後続のデータ収集や分析が効果的に行えます。

必要なデータの収集方法

課題に対応するために収集すべきデータを特定し、必要なセンサーやIoTデバイスを設置してデータを収集します。例えば、生産ラインの稼働データや設備の温度、振動データ、品質データなどが挙げられます。工場内では、リアルタイムでデータを取得し、可視化することが重要です。

データ分析の実施

収集したデータを分析することで、新たな気づきや課題解決につながる役立つ情報を抽出します。単なるデータの収集や可視化ではなく、そのデータを深く掘り下げることで、隠れたパターンや原因を明らかにし、より良い判断を下すために役立てることが目的です。

例えば、生産効率が悪い工程を特定したり、設備の故障予兆を早期に検出したりするために、データ分析を行います。AIや機械学習を活用して予測分析を実施することも、効率化に役立つ手法です。

分析結果を活かした改善策の導入

分析の結果を基に、改善策を実行します。例えば、設備の保守計画の変更や、生産ラインの再設計、品質管理の手法の見直しなどです。改善策の導入後は、その効果を評価し、再度データを収集して更なる改善を行うフィードバックループを作ります。

工場でのデータ活用事例

工場におけるデータ活用は、さまざまな成果を上げています。以下に、代表的な活用事例を紹介します。

自動車部品メーカー：AIとIoTによる予知保全の導入

• 業種：自動車部品製造業

• 使用技術：センサー、IoT、AI（機械学習）

• 解決した課題：設備の突発的な故障による生産ラインの停止

• 概要：
  ある自動車部品メーカーでは、設備の突発的な故障が生産ラインの停止を引き起こし、生産性の低下と納期遅延の原因となっていました。この課題を解決するために、設備にセンサーを取り付け、温度や振動などのデータをリアルタイムで収集できるようにしました。さらに、収集したデータをAIで分析し、故障の兆候を予測する予知保全システムを導入しました。
  
  これにより、設備の故障を未然に防ぎ、生産ラインの稼働率が向上しました。この取り組みは、経済産業省の報告書でも紹介されています。
  （参照元：経済産業省）　

金属加工業：IoTによる生産工程の可視化と効率化

• 業種：金属加工業

• 使用技術：IoT、クラウド、データ分析

• 解決した課題：生産工程の非効率と進捗管理の不透明性

• 概要：
  ある金属加工業者では、生産工程の進捗管理が手作業で行われており、非効率でミスが発生しやすい状況でした。この課題を解決するために、各工程にIoTデバイスを導入し、設備の稼働状況や作業進捗をリアルタイムで収集できるようにしました。収集したデータをクラウド上で分析し、生産工程の可視化を実現しました。
  
  これにより、進捗管理の精度が向上し、生産効率が改善されました。この事例は、関東経済産業局の事例集でも紹介されています。
  （参照元：関東経済産業局）

中小製造業：AIによる工程最適化とエネルギー消費の削減

• 業種：中小製造業

• 使用技術：AI、ビッグデータ分析

• 解決した課題：エネルギーコストの増加と工程の非効率

• 概要：
  ある中小製造業では、エネルギーコストの増加と工程の非効率が課題となっていました。この課題に対処するために、製造工程から収集したビッグデータをAIで分析し、エネルギー消費の最適化と工程の効率化を図りました。具体的には、AIが最適な製造条件を提案し、エネルギー消費を削減するとともに、生産効率を向上させました。
  
  このような取り組みは、経済産業省の報告書でも取り上げられています。
  （参照元：経済産業省）

まとめ

工場におけるデータ活用は、生産性の向上やコスト削減、品質向上に大きな効果をもたらします。最新の技術を駆使し、センサー、IoT、ビッグデータ、AI、クラウドサービスを活用することで、工場運営を効率化し、競争力を高めることが可能です。

実際の事例からも、その効果が証明されており、多くの企業がデータ活用によって成果を上げています。今後、データ活用の進展がさらに進むことで、工場の生産性向上が期待されます。