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公開日：2025年3月25日
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。
製造業においてIoT導入が必要とされる背景は、主に次の3点です。
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。
IoTの導入により、生産性向上が期待できます。
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。
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。
IoTは、機械トラブルの防止にも活用できます。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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の導入ケーススタディを3つ、ご紹介いたします。
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。
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。
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。
「Waha! Transformer」は、収集した様々な形式のデータを変換・加工して整え、データベースやBI（ビジネス・インテリジェンス）、DWH（データウェアハウス：データをまとめる倉庫）などにスムーズに連携・統合するツールです。
専門的なITスキルがなくても、簡単にデータ活用ができる環境を構築し、IoT活用基盤構築に役立ちます。
また、機能や操作に関する情報や操作からデータ活用のお悩み事まで解決できる、ユーザー向けコミュニティサイトもご用意しております。
基幹系システムをはじめとする業務アプリケーション間のデータ連携、DB・Excel更新作業の効率化、RPAやAI-OCR連携などや、Saasサービスなど、業種・業態を問わずさまざまなデータ連携・活用基盤の構築に役立ちます。
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。
データ活用ツールの違い・比較資料がダウンロードできます。
ETL ツールと周辺ツール3種（EAI ／ BI・DWH ／ RPA ）との比較表およびツールごとの解説をまとめたホワイトペーパーをダウンロードしていただけます。
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