~１００万円で何ができる？~製造現場のIoT化に関する参考事例集
横浜市経済局
産業連携推進課・ものづくり支援課

製造現場のIoT化に向け、最初の一歩を踏み出そう！
横浜市「IoT オープンイノベーション・パートナーズ（I・TOP 横浜）」では、IoT等を活用した新たなビジネスモデルの創出、中小企業の生産性向上や各種チャレンジの支援を行っています。
I・TOP横浜では市内の中小製造業のIoT化を後押ししていくため、自社の製造現場のIoT化について検討を始めようとされている方などに向け、100万円の設備投資を通じて、どのようなIoT化に取り組むことができるかご紹介いたします。

設備の稼働状況の可視化、生産性の向上に向けた改善点の把握

製造ラインの作業員の加工･組立の作業量の把握、ラインの改善【現場の課題(例)】【現場の課題(例)】 現場作業者に負担をかけずに、設備の稼働状況を可視化したい ネットワークにつながっていない設備などからも稼働データを取得し、適切な生産管理を実現したい 加工対象の部品や製品等の形状やサイズが一定でない製造ラインにおいて、ラインごとの処理量を明らかにしたい 加工対象の部品や製品等のサイズごとに、適切な製造ラインの割り当てや流速の制御を行いたい【期待される成果(例)】◆ 工作機械の故障や作業待ちのロスタイムなど、設備の稼働率を下げている要因を特定し、作業の組み合わせや人員配置などの見直しによる生産性の向上を実現すること◆ クレームの原因となった過去の作業履歴などを精査し、品質の向上を図ること【期待される成果(例)】◆ 作業者に代わり、時間当たりの処理量を機械的に記録できるようにし、製造ライン数や人員配置の見直しなどによる製造ラインの改善(生産性の向上)を図ること

詳しくは ☞ シート（例１）（例２）

詳しくは ☞ シート（例３）

設備異常の予兆の検知

目視検査の省人化、検査精度の向上【現場の課題(例)】【現場の課題(例)】 主要設備の稼働を支える油圧ユニットが故障することで、設備の停止が生じることを防ぎたい
 人の感覚でメンテナンスを行うのではなく、定量的な判断でメンテナンス時期を決定したい

 検査工程の精度向上を目指したいが、大掛かりなコストはかけられない 目視検査は熟練の検査員が担当しており、新人との品質にバラつきがあるため、技能の承継が難しい【期待される成果(例)】【期待される成果(例)】◆ 熟練の作業員以外でも、設備異常の予兆を検知し、事前に対策を打つことができるようにすることで(ノウハウの共有・承継)、設備の停止時間の削減による稼働率の向上(生産性の向上)を図ること◆ AI外観検査システムの導入により、これまで感覚に頼っていたことをデータ化することができ、検査精度の向上(属人化解消/平準化)を図ることができる◆ 「不良発生率」や「見逃し率」を数値化し、問題点を顕在化するとともに、改善を図ることで、ロス/コスト削減を実現すること

詳しくは ☞ シート（例４）詳しくは ☞ シート（例５）※「製造現場のIoT化」の取り組みとともに、「社内業務のデジタル化」の最初の一歩である、紙資料のデータ化による業務効率化に関する取り組み例（シート 例6）もご紹介していますので、あわせてご参照ください。
【お問い合わせ先】 横浜市 経済局 イノベーション都市推進部 産業連携推進課
電話：045-671-2037
メールアドレス：ke-sangyorenkei@city.yokohama.jp

製造現場におけるIoT化の取り組み方 (例１)
解決したい課題

現場作業者に負担をかけずに、設備の稼働状況を可視化したい⚫ 設備の稼働状況（停止、正常稼働、段取り待ち）を可視化するとともに、工作機械の状態にあわせて、作業者の作業状況との関係性を把握したい（マン・マシン分析）⚫ ただし、分析のために、現場の作業者に余計な追加的なアクションはさせたくない

取り組みの内容

パトライトの設置、作業者の距離センサによる検知⚫ パトライトを設置し、機械の状態（正常稼働、停止、段取り待ち）が作業者から一目でわかるようにする⚫ パトライトの各色のライトに、CdS照度センサを取り付ける⚫ 工作機械の操作パネルおよびワークエリアに赤外線距離センサを取り付け、作業者の存在/不在を計測する⚫ 照度センサと距離センサの値を収集し、クラウドのプラットフォームに保存、蓄積する
BLE / Wi-Fi
ゲートウェイ※ wifiが使える環境であれば、サーバーレスで簡単にIoTシステムを構築する

画像提供：青葉電子株式会社ことができるIoT用ハードウェアプラットフォームがあります。

必要機器
パトライト（PLCとの接点接続）

50,000円～

センサ（CdS照度センサ ×3、 赤外線距離センサ ×2）

2,000円程度

BLE/Wi-Fiゲートウェイ（基本機能のクラウド利用料込み）

約6,000円

クラウドプラットフォーム －任意のクラウドプラットフォーム

トライアルであれば無料枠で構築可能期待される成果

工作機械の台数分必要

設備の稼働率を下げている要因を特定し、改善ポイントを抽出できる⚫ 設備の稼働率を定量化することができる⚫ 故障やワーク詰まりによるダウンタイム、段取り手待ちの影響度合いを同定することができる⚫ 作業者の作業状況と組み合わせ分析を行うことで、人員配置が適正かどうかをチェックすることができる⚫ 段取りの作業時間、チョコ停からの復帰作業に要した時間など、生産性を上げる改善ポイントを抽出することができる
画像提供：青葉電子株式会社

発展的な取り組み

計測の継続による予防保全、動画による作業分析を通じた問題の特定⚫ 計測を継続し、点検・保守などのイベントとの相関、継時変化などを捉えることで、設備の予防保全につなげていくことができる⚫ イベントカメラで動画を録画することで、チョコ停に連動して、原因の特定と改善に向けた糸口につなげることができる

製造現場におけるIoT化の取り組み方 (例２)
解決したい課題

設備の稼働データを取得し、適切な生産管理を実現したい⚫ 現場にいないと、設備の稼働状況（運転中、停止、アラート発動）を確認することができない➢ 設備がネットワーク（社内、社外）とつながっていないため、遠隔監視することができない➢ 設備が古く、データを取得するインターフェースがない（物理的にデータを取り出せない）⚫ 設備からデータを取得してはいるが、データの利活用はできていない

取り組みの内容

設備データの取得とデータ活用⚫ 概算費用⚫ 設備データ取得の流れ
何に設備データを活用するか検討・確定する設備を制御しているデバイス（PLC等）を確認する
デバイスから直接データを取得できるか確認する※デバイスからデータが取得できない場合、センサの外付けを検討取得したデータの保存先を決める（ローカルまたはクラウド）
データを活用する（活用例：可視化、アラート）✓ デバイスからデータを取得するハードウェア※ ゲートウェイ １台：15～30万円✓ 外付けセンサ※ (例)配線から電気信号を読み取るセンサ
１個：数万円✓ データ取得用PC※ 自社にあるPC利用の場合は０円✓ データ処理等に係る人件費（外部委託）※ 0.5人月（50～80万円程度）

必要な事前準備 ： 設備の制御デバイスや電気配線図等の確認⚫ 物理的にデータを取得することが可能か、事前に確認を行う➢ 制御デバイスのメーカーや型番から、データの取得方法は大まかに把握可能➢ デバイスから取得できない場合、電気配線図を見て信号が取得できるか確認期待される成果

設備データを活用することで生産性、品質向上に寄与できる⚫ 【生産性・品質の向上】 設備停止の要因や稼働時間の管理が可能となる⚫ 【トレーサビリティ】 クレーム発生時に、過去の生産履歴等を確認することができる⚫ 【ナレッジ蓄積・共有】 他設備への横展開➢ 経験・知見を活かし、類似設備や他のラインでも、同様に設備からデータの取得を実施することができる

発展的な取り組み

単体の設備から工場全体のデータ取得、業務システムとのデータ連携① 「類似設備からライン」、さらには「工場全体」の設備データを取得、利活用する② 生産データと業務データの連携による会社全体のデータ利活用を実現する• 単体の設備、さらにはラインのデータ取得が可能にな
ると、定量的にボトルネックの工程が可視化される• 部門の壁を越えて、データの利活用が可能となる• 工場全体のデータ取得が可能となると、リソースの最適配分が可能となる（全体最適の実現）

例：営業部門が、生産状況に関するデータをリアルタイムに確認ができるようになる
例：生産部門も資材、調達情報を把握することができるようになる

設備データの利活用に成功すると、社内で成功体験がナレッジとして蓄積・共有されIoT導入が組織的に促進されていく

製造現場におけるIoT化の取り組み方 (例３)
解決したい課題

製造ライン毎の加工･組立の処理量を把握し、生産性の向上につなげたい⚫ 加工対象の部品や製品等の形状やサイズが一定でない製造ラインにおいて、ラインごとの処理量を明らかにしたい➢ 加工対象の部品や製品等の形状やサイズが一定でなく、かつ取り扱い数が多い現場では、加工・組立に関する個々の作業内容を、作業者が記録することが現実的ではないことが多い⚫ 加工対象の部品や製品等のサイズごとに、適切な製造ラインの割り当てや流速の制御を行いたい

取り組みの内容

深度カメラによる計測、機械学習による加工･組立対象物のサイズの自動測定⚫ 深度カメラを設置し、コンベア上を流れる加工の対象物を撮影する⚫ カメラで撮影した画像と深度データから、加工の対象物を検出する⚫ 加工対象の部品や製品等の形状、サイズを推論できるよう機械学習を行う（物体の形状・サイズの例：大/中/小、直方体/不定形など）⚫ 学習結果を製造ラインに適用し推論を行い、加工対象の部品や製品等の形状やサイズを集計。時間当たりの処理量を記録する＜概算費用＞ *外部研修・講習を受けた後、社内人材で対応する場合✓ 深度カメラ：５万円～（フレームレート、解像度、レンジ、撮影環境により選定が必要）✓ 機械学習に用いるPC：２０万円～（別途ソフトウェア環境の構築が必要。クラウドを従量課金で利用する選択肢もある）

画像提供：青葉電子株式会社

必要な事前準備 ： 機械学習のためのデータ取得、学習、チューニング
⚫ 機械学習に必要なデータの取得 （例：画像データ、深度データ等）⚫ 機械学習と評価を行い、必要な精度が得られるまで、チューニングと追加データの取得を継続する期待される成果

処理量と作業負荷の関係を把握し、製造ラインの改善につなげることができる⚫ 加工対象の部品や製品等の形状やサイズが一定でなく、かつ取り扱い数が多い製造ラインでも、時間当たりの処理量を、作業者に代わり記録できるようになる⚫ 取り扱い数が日によって変動する場合、製造ライン数や作業者の割り当てをどのように行うか、客観的なデータをもとに検討することができるようになる

大中

小806040200910111314151617時間
画像提供：青葉電子株式会社

発展的な取り組み

加工･組立の対象物の状態の把握、ロボットによる前処理の実現⚫ 加工対象の部品や製品等の種類がある程度限られる場合、対象物の種類や状態（天地、向きなど）まで認識処理の範囲として機械学習を行い、検出できるようにすることにより、作業者に至るまでの「前処理」をロボットなどに対応させることも可能になる➢ 例:ロボットが加工の対象物の天地を直し、向きを事前に揃えることで、作業者が素早く楽に扱えるようにする

製造現場におけるIoT化の取り組み方 (例４)
解決したい課題

故障により設備が停止する前に、メンテナンスを実施したい⚫ 主要設備の稼働を支える油圧ユニットが故障することで、設備の停止が生じることを防ぎたい➢ 故障前に、現場オペレーターは異音、振動を感じることがある➢ 異音、振動が生じてから、毎回同じくらいの時間で故障が起きると感覚的にわかっている⚫ 人の感覚でメンテナンスを行うのではなく、定量的な判断でメンテナンス時期を決定したい

取り組みの内容

３軸振動センサによる振動の測定⚫ 測定までの流れ⚫ 概算費用対象となる設備、周辺環境を確認する（例）粉塵やオイルなどによる汚染状況、センサへの給電方法
故障前に起きる出来事を整理する※現場オペレーターを含めた要件の確認
要件に基づき、センサの取付位置、センシングの周期、ハードウェアなどを選定する✓ 3軸振動センサ 1個 10万円
※ 測定箇所に応じて個数を増減（3個くらいつけて測定するケースが多い）✓ データ収集用PC※ 自社にあるPC利用の場合は0円✓ 測定、解析に係る人件費（外部委託）

センサを取付け実測、解析する※ 0.5人月（50～80万円程度）

必要な事前準備 ： 設備の設計図面の確認、異音発生箇所の特定⚫ 現場オペレーターの感覚や判断を言語化する➢ 故障前に起きる出来事を言語化しておく（例：定期メンテナンス後、３ヵ月で異音がする）➢ 図面のどの位置から異音等が発生しているか特定しておく（センシングが可能か判断するための材料）期待される成果

設備異常の予兆を検知し、事前に対策を打つことができるようになる⚫ 【ノウハウの共有・承継】 熟練したオペレーター以外でも、定点観測することで異常を予測することができる⚫ 【生産性向上】 設備停止時間の削減による稼働率アップ⚫ 【ナレッジ蓄積・共有】 簡易IoTによる成功体験の獲得➢ 次へのステップへの足掛かりを得ることができる（次の『発展的な取り組み』に続くステップアップの足掛かり）

発展的な取り組み

リアルタイムセンシングによる予兆保全システムの構築⚫ リアルタイムセンシングのシステム化➢ 定点的にセンシングするのではなく、センサを設備に常設し、常時センシングを行う➢ 取得したデータの保存、加工（平均値等にデータを加工する）

取組前

故障後にメンテナンス

本取組

定点観測を通じて、異常が発生する予兆を検知

発展

常時センシングを通じた予測精度の向上、メンテンナンス時期の最適化➢ 異常の発生をアラートで通知する仕組みの構築⚫ 機械から人へ、最適なメンテナンスの時期が伝達・共有される➢ 大量のデータが蓄積されることで、最適なメンテナンス時期を予測することができる

システム化を行うことで、簡易なIoTから、スマートファクトリーで使われるような高度なIoTへとステップアップ！

製造現場におけるIoT化の取り組み方 (例５)
解決したい課題

目視検査の省人化や検査精度を向上させたい⚫ 検査工程の精度向上を目指したいが、大掛かりなコストはかけられない⚫ 目視検査はベテラン検査員に委ねられており、新人との品質にバラつきがあるため、技能の承継が難しい⚫ AI外観検査には興味があるが、「不良品サンプル」が少なく判定できるのか不安。サンプルを作る手間も惜しい⚫ そもそもAI外観検査に関して詳しいことがわからない

取り組みの内容

広範な製品に対応可能なAI外観検査ソフトウェアの導入⚫ 金属部品、基板、繊維、食品など様々な製品に対応可能なソフトウェアの導入⇒ 低コストで導入可能 ＋ 少量の学習サンプルのみで導入可能 なソフトウェア⚫ 概算費用100万円～（スモールスタートが可能）※ソフトウェアのほかに、環境によっては「専用PC」「検査カメラ」「照明」などが必要になる場合がある（外部事業者に相談し、事前に社内の課題や環境についてヒアリングを受け、個別提案を受けることも一案）

画像提供：株式会社アイルミッション

従前• 製造現場の人手不足が深刻化する中、目視検査の省人化などを目的にAI外観検査システムの導入が広がっている• ただし、大量の良品と不良品のサンプルを用意して、学習させるのに時間やコストがかかるという課題があった

現在例）外観検査ソフトウェアA• ソフトウェアなのでインストールはUSBを指すだけ（ライセンス料：100万/年～）• 数点の良品サンプルを覚えさせるだけで運用開始可能 （即導入が可能）• 使いやすい管理画面でAIやプログラミングの知識は不要（社内スタッフによる運用が可能）期待される成果

検査精度の向上（属人化解消/平準化）、ロス/コスト削減の実現⚫ 問題点の顕在化による生産性の向上➢ 「不良発生率」や「見逃し率」を数値化し、問題点を顕在化する• AI外観検査システムの導入により、これまで感覚に頼っていたことをデータ化することができる• データの蓄積は、経営戦略の立案に大きな手助けとなる➢ 問題点を改善することで、ロス/コストの削減を実現する

労働人口減少に対し避けて通れない課題解決へ⚫ 来るべき深刻な人材不足への備え➢ 検査効率の向上により、限られた人材の負担軽減と有効活用を図る• 製造業の人材不足は、今後さらに深刻になることが予測されている• ベテラン検査員が ”いるうちに”、そのノウハウを承継しておくことは、事業継続に向けた重要なポイント

発展的な取り組み

データの蓄積を活かし、さらなる価値の創出につなげていく⚫ 蓄積したデータを活用することで製造現場の実態をより適切に把握し、データに基づく経営戦略を推進する

機器/機械の予知保全

需要予測
生産調整

歩留まり改善
ロス削減

製造現場におけるIoT化の取り組み方 (例6)
解決したい課題

FAXなどの「紙」にまつわる業務の負担軽減・コスト削減⚫ 文書の仕分け作業やデータ入力などに時間がとられ、日々の業務がひっ迫している⚫ ITの知識がない、あるいは社内に専門人材がいないため、デジタル化に対する懸念や不安がある⚫ 業務の効率化を図ることで、人材採用への訴求を図りたい

取り組みの内容

業務プロセスにあわせた文書の仕分けの自動化⚫ IT知識がなくても導入・運用可能な文書の仕分けを自動化するソフトウェアの導入⇒ 様々な入力手段で使用可能⚫ 導入費用：ライセンス料38万円/年(+人件費50万円、サポート1.2～4.8万円)
ソフトウェアの導入について、外部事業者に相談し、事前に社内の業務内容等についてヒアリングを受け、現状の業務整理から保守・運用までトータルサポートを受けることも一案
画像提供. 株式会社アイルミッション～受発注フロー・サプライチェーン改革～
感染症の影響により顕在化した受発注やサプライチェーンにおける「紙」業務の弊害に対し、紙資料をデータ化することで、まずは管理・検索などの効率化を図るとともに、将来的なさらなるDX推進の第一歩を踏み出して頂くことができます！

必要な事前準備⚫ ネットワーク環境診断 ・・・ ネットワーク構成や回線状況の診断⚫ システム要件の整理 ・・・ サーバー/セキュリティ環境の診断/データ量の調査期待される成果

業務効率化によるコスト・工数の削減、働き方の改革や紙文化からの脱却⚫ 入力・仕分け・保管の自動化による業務効率化➢ 業務効率化による生産性の向上• 定型業務の自動化により、業務負担を軽減し、他の業務に充てることができるリソースが増える⚫ データ化による省スペース化➢ データで保管することによる、検索や分析の効率化• データで管理することにより、管理の手間や紙保管の場所を軽減・圧縮することができる

発展的な取り組み

注文書の仕分けやデータ入力作業に追われ、ほかの業務が進まない
書類の棚がもういっぱい！
先月の書類をどこに格納したか忘れてしまった…
非効率な作業を減らし、働きやすい職場環境を整備することで、会社のイメージを良くしたい！

データ化が生み出すさらなる価値の創出、DX推進の加速⚫ 既存システムとの連携、Webシステムや自動化ツールの開発/導入による価値の創出⚫ DXによるブランディング(イメージ改善)を通じた人材採用の促進