記事公開日2025/03/25

最終更新日2025/07/30

【製造業向け】IoT導入のメリットとは？課題や事例について解説

製造業の現場でIoTの活用が注目を集めています。IoTの導入で、生産ラインの最適化や設備の遠隔監視、予知保全などが可能になり、企業の競争力向上が期待されています。近年では、クラウドを活用したIoTソリューションやAIとの連携によるスマートファクトリー化が進んでいます。

しかし、導入コストやセキュリティ対策、人材確保といった課題も存在し、導入をためらっている企業もあるでしょう。そこで本記事では、製造業におけるIoT導入の必要性から、導入のメリット、直面する課題、導入するステップ、そしてケーススタディをご紹介します。

製造業におけるIoT導入の必要性

製造業においてIoT導入が必要とされる背景は、主に次の3点です。

労働人口の減少による人手不足
日本では、少子高齢化の影響で労働人口が減少しており、特に熟練技術者の引退による技術継承の問題が深刻化しています。
そのため、IoT技術を活用して作業の自動化や遠隔監視を実現し、人手不足を補うことが期待されています。
生産体制の効率化とコスト
海外の低コスト製造企業との競争が激化する中、より効率的な生産体制を構築する必要があります。
IoTによってリアルタイムにデータを収集・分析することで、無駄な稼働の削減やエネルギー使用を最適化し、コスト削減を実現します。
グローバル市場における競争力強化
グローバル化が進む中、各国のスマートファクトリー化が急速に進んでいます。
日本の製造業も、IoTを活用したデータ活用やサプライチェーンの最適化に取り組むことで、世界市場での競争力を高める必要があります。

製造業におけるIoT導入のメリット

製造業現場のIoT導入によって期待できるメリットは、次の4点です。

生産性の向上

IoTの導入により、生産性向上が期待できます。

生産ラインの最適化
生産ラインの各工程をリアルタイムで監視し、最適な稼働状況を維持できます。センサーやデバイスから収集されたデータを分析し、ボトルネックとなっている工程を特定することで、生産フローを改善し、無駄の削減と作業効率を向上させます。
たとえば、自動化ロボットとIoTを組み合わせによる作業の自動化で、少人数でも安定した生産体制を維持できるでしょう。
リアルタイムデータによる意思決定
従来の生産管理では、手作業で記録したデータをもとに分析を行っていました。しかし、IoTを導入すれば、リアルタイムで生産状況を把握できるようになります。即時の判断ができるため、状況に応じた迅速な対応ができます。
たとえば、製品の仕掛かり在庫や出荷予定をリアルタイムで可視化し、生産計画を柔軟に変更したり、過去のデータと比較しながら、生産効率を最適化することで、無駄なコストを削減したりすることが挙げられます。

各データの見える化

IoTを導入することで、さまざまなデータを収集できます。これらを可視化することで、次のようなメリットが期待できます。

製造プロセスの透明化
生産ラインの稼働状況、機械の状態、エネルギー消費量などのデータをリアルタイムで取得・分析できるようになります。
これをBIツールなどで可視化することで、工場全体の状態を一元管理し、最適な運用ができるようになります。
在庫管理の精度向上
製造業の課題の一つに、在庫の適正管理が挙げられます。
IoTの導入で、倉庫の在庫状況をリアルタイムで監視し、適切な発注や廃棄ができます。
過剰在庫や欠品のリスクを低減し、効率的な生産活動が実現できます。
作業員の動線や作業効率の最適化
工場内にウェアラブルデバイスを導入し、作業員の動線や作業時間をデータ化することで、業務の最適化ができます。このデータをもとに作業フローを改善すれば、無駄な移動や非効率な作業を削減できるでしょう。
たとえば、作業員の移動距離を最適化することで作業効率を向上させたり、IoTにより生産スケジュールをリアルタイムで更新し、業務をスムーズにしたりできます。

品質の向上

IoTで収集したデータ活用が、製品の品質向上につながります。

データを活用した品質管理
製品の温度・湿度・圧力・振動などのデータをリアルタイムで記録できるため、異常が発生した際の原因を迅速に特定できます。これにより、製造工程における品質のバラつきを最小限に抑えられます。
AIと連携した不良品削減
AIを活用した画像認識技術とIoTの組み合わせで、品質検査を自動化し、不良品の発生を減らせます。たとえば、カメラを搭載したIoTデバイスで製品を撮影し、AIが傷や欠陥をリアルタイムで検出するシステムを導入すれば、不良品を削減し、品質管理の精度が向上します。
トレーサビリティの確保
製品の製造履歴や使用された部品の情報をデータベースに記録できるため、万が一の不具合発生時は、迅速な対応ができます。リコールや修理対応の効率が改善し、顧客満足度の向上にもつながります。

機械トラブルの回避

IoTは、機械トラブルの防止にも活用できます。

予知保全によるダウンタイムの削減
機械の異常を事前に検知し、計画的なメンテナンスを実施できるようになります。突発的な故障を防ぎ、ダウンタイムを削減することで、生産ラインの停止を最小限に抑えられます。
設備のライフサイクル管理
各設備の使用状況を分析し、適切なタイミングで部品交換や修理を行うことができます。設備の寿命を延ばし、運用コストを削減できます。
リモート監視と自動通知
クラウド連携で工場の設備を遠隔監視できれば、異常が発生した場合には自動でアラートを出せます。トラブルの早期発見と対応につながり、生産ロスのリスクを低減できます。

製造業におけるIoT導入の課題

製造業におけるIoT導入は、業務効率化やコスト削減といった大きなメリットをもたらします。
しかし、すべての企業がスムーズに導入できるわけではありません。ここでは、製造業におけるIoT導入の代表的な課題と、それらを解決するための方法をご紹介します。

初期投資が必要

IoT導入には、ハードウェア費用（センサー、ネットワーク機器、サーバーなど）やソフトウェア費用（IoTプラットフォーム、クラウドストレージ、解析ツールなど）、システム開発・インテグレーション費用（既存設備との連携）、運用コスト（データ管理、保守メンテナンス）などのコストがかかります。初期投資の負担が大きく、導入に踏み切れないケースは少なくありません。
初期投資の課題には、次のようにスモールスタートで取り組む事が必要となります。

クラウド型のIoTプラットフォームを活用し、オンプレミスのシステム構築を不要にする
レンタルやサブスクリプション型のIoTサービスを活用し、初期投資を抑える
部分的な導入（特定の生産ラインのみIoT化）から始め、効果を確認してから本格導入する

セキュリティ強化が必要

IoTを導入すると、ネットワークを通じて大量のデータがやり取りされるため、サイバー攻撃の標的になりやすいというリスクが生じます。
たとえば、ハッキングによりデータ漏えいが起きたり、不正アクセスによる設備の停止や乗っ取りが生じたり、センサーの改ざんによる誤作動が起きることなどが考えられます。
セキュリティ強化のための対策には、次のような方法が挙げられます。

データの暗号化により、不正アクセスが起きた場合の情報漏えいを防ぐ
アクセス制御の強化（多要素認証、権限管理など）により、不正な操作を防止する
IoTデバイスのファームウェア更新を定期的に実施し、脆弱性を修正する

IoTプラットフォームの選定時に、セキュリティ機能がしっかりしているサービスを選ぶことも重要です。

専門知識を持つ人材が求められる

IoTを運用するには専門的なスキルをもった人材が必要です。
具体的には、以下のような専門知識が求められます。

データ分析スキル
ネットワーク管理スキル
センサーやIoTデバイスの設定・管理
クラウドやAIとの連携スキル

しかし、これらの専門スキルを持つ人材の不足が、IoT導入を妨げる要因の一つとなっています。
専門知識を持つ人材を確保するためには、以下のような方法を検討すると良いでしょう。

外部のIoTベンダーと連携し、導入・運用サポートを受ける
社員の教育・研修を実施し、IoT技術の基礎知識を習得させる
使いやすいIoTプラットフォームを選定し、専門知識がなくても運用できる環境を整える

データ活用の問題

IoTを導入すると、大量のデータを収集できます。しかし、そのデータを活用できなければ、IoT導入のメリットを最大限に活かすことはできません。
たとえば、次のような課題が発生することがよくあります。

データの可視化が不十分で、意思決定に活かせない
データが分散しており、一元管理できない
リアルタイム分析が難しく、手動での解析に時間がかかる

IoTデータを有効に活用するためには、以下のポイントを押さえておくことが重要です。

ダッシュボードを活用し、データを可視化する
分散したデータや不正確・不完全なデータを整理し、最適化する（データクレンジング）
クラウドと連携し、リアルタイムデータを取得できる仕組みを構築
AIを活用し、データの自動分析・予測を行う
製造プロセスと連携し、データに基づいた意思決定を行う

製造業のIoT導入ステップ

IoTを効果的に活用するためには、段階的な導入が重要です。いきなりすべての工程をIoT化するのではなく、目的を明確にし、機械やシステムの制御、最終的には自動化へと進めていくことが成功のカギとなるでしょう。
製造業がIoTを導入する際のステップは次の通りです。

1.目的の見える化

IoTを導入する前に、まずは「何を改善したいのか？」を明確にしましょう。目的が不明確なままIoTを導入してしまうと、適切な機器やシステムを選べず、期待した効果が得られない可能性があります。
目的を明確にし、KPI（重要業績評価指標）を設定することで、導入後の効果測定がしやすくなります。

2.取得するデータの特定と可視化

次に、目標達成に必要なデータを特定し、収集・可視化します。
たとえば、生産性向上を目指すなら、各工程の作業時間、設備の稼働状況、生産量などのデータを収集します。温度、湿度、圧力、振動など、製品品質に影響を与える環境データも重要です。
さらに、集めたデータをツールなどを活用し、ダッシュボードなどで見やすく分かりやすいかたちでの可視化を行います。

3.データの分析

可視化されたデータを分析し、現状把握と課題の特定を行います。
たとえば、生産量の推移、不良品発生率との相関関係、設備の稼働状況と生産効率の関係などを分析することで、改善点を洗い出します。
過去の受注データと生産データ、在庫データなどを組み合わせることで、需要予測の精度を高め、生産計画の最適化を実現できます。AIを活用した高度な分析も有効です。

4.機械・システムの制御

分析したデータを元に、実際に機械・システムをどのように制御するかを考えていきます。たとえば、IoTとクラウドを活用して遠隔監視を行う方法が挙げられます。

5.自動化

最後に、IoT導入による業務効率化のメリットを最大限に享受するために、自動化を図りましょう。
具体的には、AIやAGV・ロボットの活用、IoTとクラウドによる遠隔操作などを導入することで、自動化が可能です。

製造業におけるIoTの活用ケーススタディ

製造業におけるIoTの導入ケーススタディを3つ、ご紹介いたします。

生産データ分析による受注予測の最適化

製造業企業で、情報の管理を紙で行ってる場合、書類の管理が煩雑になっているケースが見受けられます。
製造データを取得できる生産管理ソフトなどを導入すれば、各種生産情報をデータ管理できます。情報管理の手間とコストを削減するとともに、情報同士がつながり、製品情報をスピーディに追跡できるようになります。

遠隔監視とデータ活用で成形機の24時間稼働を実現

部品の受託製造を行う企業で、売上を拡大させるために製造ラインを24時間365日、稼働させて生産を行っているケースがあります。
生産ラインの稼働のために、特に夜間や休日の生産に多くの人員を割けないという状況では、管理業務やトラブル対応などが大きな負担となります。
そのような場合に、IoTを活用して稼働機器のデータ取得や現場映像の取得を行うと、稼働状況などをどこからでも確認可能となり、夜間や休日で人員が少ない場合でも、トラブル発生の確認と状況把握が迅速に行えるようになります。

稼働状況をどこからでも把握！遠隔監視システム導入による業務効率化

OA機器の開発から保守メンテナンスを実施している企業で、納品した製品の使用状況がわからず、故障の際に原因を判別できなないという課題がありました。実際に現地に人員を派遣しないと状況がわからないため、人件費などのコストがかかる点も課題です。
納品後の製品の稼働状況等をIoTの活用で把握できれば、担当者が現地に行かずとも、サポートなどが行えたり、故障の予兆を通知できたりするようになります。

IoT活用基盤の構築に役立つ「ETL」とは

IoTを導入済みの多くの企業でも、データ管理や分析に関する専門知識の不足、既存システムとの統合の難しさなどの課題があり、十分に活用できていないケースが少なくありません。
導入効果を最大に享受するためには、収集したデータを適切なかたちに加工し、リアルタイムで分析・活用できる環境を整える必要があります。
このような課題を解決するために、簡単にデータを活用できるようにするのがETLツールです。

まとめ

製造業におけるIoTの導入は、業務効率化や生産性向上、コスト削減などに、大きく貢献します。人手不足やコスト削減の必要性が高まる中、IoT技術を活用することで競争力を維持・強化してくれるでしょう。
IoTを成功させるには、データ連携をうまく行うこともポイントになります。
データ連携に「Waha! Transformer」のようなETLツールを活用し、データ連携をスムーズに行い、IoTソリューションを加速させる基盤を作りましょう。

【製造業向け】IoT導入のメリットとは？課題や事例について解説

目次

製造業におけるIoT導入の必要性