「 スマートファクトリーロードマップ 」〜 第４次産業⾰命に対応したものづくりの実現に向けて 〜

２０１７年５⽉３１⽇
経済産業省 中部経済産業局

⽬次

１．調査の概要
２．スマートファクトリーロードマップ
３．ものづくりのスマート化を進めるにあたってのポイント【参考】 先⾏事例
1

１．調査の概要

2

１．（１）調査事業の背景
 経済産業省中部経済産業局では、2015年度に、ものづくりを取り巻く外部環境
変化と、環境変化に先んじた先⾏事例の調査などを基に、ものづくりの未来の姿を洞察する「2040年ものづくり未来洞察調査」を実施。
 デジタル化の進展（ＩｏＴ・ビッグデータなど）、⼈⼯知能、⽣産技術（３Ｄプリンタなど）、ロボットなどの技術⾰新、資源の制約、消費者ニーズの変化など、ものづくりを取り巻く外部環境は、今後、⼤きく変化。
 ものづくり企業は、２０〜３０年後のものづくりの未来の姿に向けて、製造現場のデジタル化・ソフトウェア化への対応など７つの戦略課題に対応することが求められることが明らかとなった。

出典：「2040年のものづくりの未来の姿」（2040年ものづくり未来洞察調査）（経済産業省中部経済産業局）
http://www.chubu.meti.go.jp/b21jisedai/report/miraidosatsu/

3

【参考】 外部環境の変化に伴って対応が求められる戦略課題
 戦略課題のうち、４つは、「ものづくりのスマート化」が対応⽅法の１つと⾔える。
外部環境変化

技術

資源
制約
政治・
国際
情勢

1

⾃律化

2

電⼦化・電動化

3

モジュール化

4

デジタル化

5

⼈⼯知能（AI）の技術⾰新・普及

6

⽣産技術の⾰新

7

材料技術の⾼度化

8

資源調達リスクの顕在化

9

地球環境問題による制約強化

10 労働者資源のひっ迫（⼈材不⾜）

戦略課題

○

◎

デジタル技術による② 擦り合わせ・カイゼンの
コモディティ化への対応◎○

1, 2, 3, 4, 6, 7,
11

⽣産技術・材料技術のイノベーションの取り込み◎○

6, 7, 8, 9

◎

◎

◎

1, 2, 3, 4, 5,
11, 14, 15, 16○○

4, 10, 11◎○

7, 8, 9, 13○

9, 12, 13③④

製造現場のデジタル化・
ソフトウェア化への対応

特に⽣産に
⼤きな影響

⑤

⼈材の質・量の不⾜への
対応

◎

⑥

資源制約・CO2フリーへの対応と成⻑市場の取り込み○⑦ リスクマネジメントへの対応○

13 中所得者層の⾶躍的拡⼤
消費者 14 ⾼所得者層を中⼼とした消費⾏動の変化
ニーズ 15 消費者デマンドに対応するための製品のネットワーク化
16 デジタル・カスタマイズマーケティングの究極化
その他

17 ビジネスのルール変更の可能性

関連する
外部環境変化社会のデジタル化・ソフト① ウェア化に伴う消費の⾼度化への対応

11 競争環境のフラット化
12 地政学的リスクの増⼤対応が必要になるところ
サプライ
ｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞ
その他（経営・管理等）
チェーン
チェーン※外部環境変化17は、全ての戦略課題にインパクトを与える可能性がある。

出典：「2040年のものづくりの未来の姿」（2040年ものづくり未来洞察調査）（経済産業省中部経済産業局）
http://www.chubu.meti.go.jp/b21jisedai/report/miraidosatsu/

特に中⼩企業に⼤きな影響○

1, 4, 5, 14, 15,
16◎：⼤きな影響あり 、 ○：影響あり4

１．（２）調査事業の⽬的
 ものづくりの未来の姿の１つとして、ＩｏＴやロボットを活⽤した「ものづくりのスマート化」
が挙げられる。グローバル競争⼒の強化に向けては、ものづくりのスマート化を先んじて実現することが重要。
 ⼀⽅、企業においては、ものづくりのスマート化への対応が必要と認識しつつも、スマート化に向けた戦略⽴案を⾃ら進めることができていないことが課題となっている。これは、どのようにスマート化を進めていけばよいか明確になっていないことが要因と考えられる。
 スマート化を促進するには、スマート化の⽅向性・レベルを⽰すことが必要。

 ＩｏＴやロボットを活⽤したものづくりのスマート化の⽅向性・レベルを⽰したロードマップを明らかにする。
⽬的 スマート化の各レベルに到達するために克服が必要な課題や成功のポイントを整理する。
 スマート化を推進する⽅策をとりまとめることにより、競争⼒強化の指針とする。
5

【参考】 「ものづくりのスマート化」のイメージ
 「ものづくりのスマート化」を、以下のような、データを活⽤したものづくりを指すこととする。

ＩｏＴ・ビッグデータ・ＡＩ・ロボットを活⽤（データを活⽤）エンジニアリングチェーンやサプライチェーンをネットワーク化・最適化・⾃動化＜設計（例）＞
 ニーズに即した
製品設計
 短期間による
製品設計
などを実現

＜⽣産（例）＞
 個別のニーズや需要変動に対して⾼い柔軟性・即応性を有した⽣産 ⾼い⽣産性・品質を有した⽣産 低コストな⽣産などを実現＜サービス（例）＞ 製品に付随したサービス提供による新たな付加価値の
創出
などを実現
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１．（３）スマートファクトリーロードマップの特徴
ス

マ

ー

ト

化

の

⽬

的

①不良率の低減

（１）

品質の向上

②品質の安定化・ばらつきの低減③設計品質の向上【特徴１】
品質の向上、コストの削減、⽣産性の向上など、⽇頃、企業が取り組んでいる
⾝近な⽬的別に整理。

①材料の使⽤量の削減（２）

コストの削減②⽣産のためのリソーセスの削減③在庫の削減④設備の管理・状況把握の省⼒化（３）

⽣産性の向上次⾴にて、上記の⽬的に対する
ロードマップの紹介をします。

（４）

製品化・量産化の期間短縮①設備・ヒトの稼働率の向上②ヒトの作業の効率化、作業の削減・負担軽減③設備の故障に伴う稼動停⽌の削減①製品の開発・設計の⾃動化②仕様変更への対応の迅速化③⽣産ラインの設計・構築の短縮化（５）

⼈材不⾜・育成への対応①多様な⼈材の活⽤②技能の継承①多⽤なニーズへの対応⼒の向上（６）

新たな付加価値の提供・提供価値の向上②提供可能な加⼯技術の拡⼤③新たな製品・サービスの提供④製品の性能・機能の向上

（７）

その他

①リスク管理の強化

7

１．（３）スマートファクトリーロードマップの特徴
 ＩｏＴなどを活⽤した「ものづくりのスマート化」の⽅向性・レベルなどを整理。
【特徴２】
IoTなどをどのように活⽤し、「⽣産性の向上」に向けたロードマップの例（⼀部抜粋）スマート化のレベル（データ活⽤のレベル）
スマート化
の⽬的

（データの収集・蓄積）

レベル３

主な対象企業層（データによる分析・予測）（データによる制御・最適化）

スマート化の対象プロセス

設備の稼働・ヒトの作業の進捗状況を基に、各プロセスの完了予定時間を予測できる。
設備とヒトの⾮稼動時間が発⽣する要因を分析できる。

⽣産ライン全体の⽣産完了予定時間が最短化されるよう、設備の稼動計画、段取り替え計
画、ヒトの作業計画を修
正・最適化することで、設備・ヒトの⾮稼動時間を最⼩化できる。

蓄積した知⾒・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な判断・実⾏ができる

プロセス

ＭＥＳ（製造実⾏システム）などの⽣産管理シ
ステムのデータを利⽤することで、⽣産ライン全体の設備の稼働・ヒトの作業の進捗状況を収集・把握できる。

レベル２

膨⼤な情報を分析・学習し、⽬的に寄与する因⼦の抽出や、事象のモデル化・将来予測ができる

企業層

設備・ヒトの稼働
率の向上

レベル１

有益な情報を⾒極めて収集して状態を⾒える化し、得られた気付きを知⾒・ノウハウとして蓄積できる

どのような状態を実現すればよいか、イメージできるように整理。

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

次⾴にて、上記の⽬的に対するスマート化の具体的な先⾏事例を紹介します。
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１．（３）スマートファクトリーロードマップの特徴取り組んでいる企業
企業

名 ： 旭鉄⼯株式会社（愛知県碧南市）

製品・サービス ：エンジン⽤部品、トランスミッション⽤部品、ブレーキ⽤部品、サスペンション⽤部品、牽引⽤部品

関連産業・市場 ： ⾃動⾞部品製造

ス マ ー ト 化 の 背 景 売上⾼の⼤部分をトヨタ⾃動⾞向けが占めている。トヨタ⾃動⾞にて設計・⽣産改⾰「TNGA」として部品共通化が進む中、受注が増加し、設備の増設か⽣産性向上による増産を求められていた。
 ⽣産性向上のためには、各設備の稼働状況や⽣産時間を正確に把握することが必要であった。当初は、ストップウオッチで計ったものの、正確に把握することができなかった。また、１⼈で複数の⽣産ラインを管理する場合もあったため、ホワイトボードに停⽌時間を書きに⾏く暇もなかった。
 脱「⼈海戦術」として、「製造ラインモニタリングサービス」を開発することに
⾄った。

【特徴３】
ものづくりのスマート化に取り組んでいる先⾏事例をあわせて紹介。

スマート化の主⽬的

設備・ヒトの稼働率の向上

導⼊したプロセス⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要
 ⽶国のソフト開発⼤⼿のレッドハットの協⼒を得ることで、処理能⼒や、
拡張性・汎⽤性・信頼性の⾼いシステムへと刷新。
 部品が１個完成するたびに点灯する表⽰灯に安価な汎⽤センサーを外付けしたり、設備が完成品を押し出す部分に安価なリードスイッチを取り付けて、設備の稼働状況を検知。検知するたびに、電池可動式の発信器から無線LANで親機に送信。クラウドを通じてスマートフォンなどの各端末から稼働状況を把握可能。
 設備の稼働・休⽌の把握と⽣産の所要時間をリアルタイムに把握できることが特徴。設備を動かしたい時に、正常に動いた時間の割合を表す「可動率」や、製品を１つ作るのに必要な時間を表す「サイクルタイム」などを表⽰。
 既存の設備に機器を外付けするだけで、LAN⼯事なども不要。⽉額9800円と安価であり、中⼩企業でも導⼊しやすいものとなっている。
「製造ラインモニタリングサービス」の構成

スマート化の効果・成功のポイントなど
 「製造ラインモニタリングサービス」により、１時間あたりの⽣産個数が７割上昇。当初、計画していた⽣産ライン２本の増設が不要になり、１億４千万円分の設備投資費⽤を削減することができた。
 最低限のほしい情報に絞り込んだシンプルなシステムにしたことや、⾃社⼯場で成果が出たことで、他社でも需要があるとみて、外販準備に着⼿し、i Smart Technologies株式会社を設⽴。

出典： i Smart Technologies「製造ラインモニタリングサービス」
http://istc.co.jp/service/index.html

9

１．（３）スマートファクトリーロードマップの特徴
導⼊ステップ

Step.1：
スマート化の構想策定

Step.2：
トライアル・
システム導⼊

Step.3：
運⽤【特徴４】

経営者が強い意思を持ち、トップ主導で推進するIoTなどのシステムの導⼊の容
ステップ毎における主な成功の経営課題の解決⼿段としてスマート化を理解し、経営者⾃らが強い意思を持ってポイントを整理。

スマート化の⽬的・⽬標を明確にする

⾃社のビジネス戦略・課題＝スマート化の⽬的を明確にし、⽬的の優先順位をつける。
スマート化による投資効果を測定できる数値⽬標を設定する。

スマート化の内容、対象範囲、レベルを明確にする

スマート化の内容や、スマート化の対象とする、ものづくりのプロセス、業務範囲、規模、レベル、コスト等を明確に定義する。必要に応じて、外部の専⾨家などから助⾔を得る。

責任、役割を明確にし、組織内で合意形成する

初期の段階から、IT部⾨やユーザ部⾨など、組織内の関係者と⽬指す姿の共通認識を図り、責任や役割を合意形成して推進体制を構築する。

データを提供する側にとってのうれしさを組み込む

従業員が監視されていると感じないようにしたり、サプライチェーン上の企業にもメリットがあるようにしたり、管理する側とデータを提供する側がwin-winとなるうれしさを組み込む。

全体最適を念頭に置きつつ、ステップを踏んで導⼊を進める

部分最適の先の、将来、実現を⽬指す全体最適を想定しつつ、⾃社の課題解決に合致したシステムを選定し、できるところから１つずつステップを踏んで導⼊を進める。

データを絞り込み、収集を⾃動化して、負担を軽減する

収集するデータや分析事項を絞り込んだり、シンプルなデバイスで、データ収集・蓄積の作業を減らしたり⾃動化することで、ユーザ部⾨がシステムを活⽤しやすいものにする。

初期の段階では、機能を絞り込みスモールスタートで始める

初期の段階では、真に必要な機能を絞り込んで、IoTツールを内製開発したり、既存設備を改良することなくIoTツールの後付けで対応したりして、⼩規模から始める。

トライアルを繰り返し、改善を図りながら完成を⽬指す

リスクが⼩さく、導⼊効果が得やすいところから取り組む。実証、評価、改善を、短いサイクルで繰り返し、価値あるデータを⾒極めるとともに、システム・運⽤の完成を⽬指す。

中⻑期の段階では、標準ツールを活⽤して拡張させていく

中⻑期の段階では、専⾨のIT企業やメーカーと協⼒体制を作り、セキュリティの強化やスマート化の対象範囲の拡張性を考慮して、標準規格に対応したIoTツールを利⽤する。

導⼊効果を共有し、従業員のモチベーションを向上させる

導⼊効果の定量的なモニタリングを継続して⾏い、⼩さな導⼊効果であっても早い段階から共有することで、従業員のモチベーションを向上させ、運⽤の定着につなげる。

ものづくりとIoTを理解した⼈材へと育成・意識改⾰を図る

IoTツールを積極的に活⽤するように意識改⾰し、ものづくりとIoTの両⽅を理解した⼈材を育成する。簡単な設定の調整などは社内で対応し、絶えず改善をしていく。

成 功 の ポ イ ン ト

内トップ主導でスマート化を推進する。トップ⾃らアイディアを出すなど、継続して関与する。

10

２．スマートファクトリーロードマップ

11

２．スマートファクトリーロードマップ（１）「品質の向上」に向けたロードマップ（1/2）
スマート化のレベル（データ活⽤のレベル）
スマート化
の⽬的

（データの収集・蓄積）（データによる分析・予測）

レベル３

主な対象企業層（データによる制御・最適化）

スマート化の対象プロセス

蓄積した知⾒・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な判断・実⾏ができる

過去のポカミスを分析することで、ポカミスが発⽣しやすい
作業⼯程を特定できる。

分析結果に基づいて、従業員を⼈材育成したり、設計を変更することで、ポカミスの発⽣を抑制し、不良率を削減・最⼩化できる。

プロセス

ヒトの作業内容（作業⼿順、作業結果など）をセンシング
することで、作業内容を収集・把握できる。
ポカミスが発⽣した際、ヒトへ早期に通知できる。

レベル２

膨⼤な情報を分析・学習し、⽬的に寄与する因⼦の抽出や、事象のモデル化・将来予測ができる

企業層①不良率の低減

レベル１

有益な情報を⾒極めて収集して状態を⾒える化し、得られた気付きを知⾒・ノウハウとして蓄積できる企業層②品質の安定化・
ばらつきの低減

収集したデータを分析し、品質のばらつきの要因を特定することで、加⼯誤差や加⼯性能の改善につながる加⼯
条件・設定値をモデル化できる。

構築した加⼯改善モデルを⽤いて、設備の加⼯条件・設定値を最適化することで、加⼯誤差を最⼩化したり、加⼯性能を最⼤化できる。

プロセス

Ⅰ．加⼯誤差の最⼩化、加⼯性能の最⼤化設備にセンサを取り付けて搭載してモニタリングすることで、加⼯⼨法などの製品の品質データと設備の加⼯条件・設定値を収集・把握できる。

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

12

２．スマートファクトリーロードマップ（１）「品質の向上」に向けたロードマップ（2/2）
スマート化のレベル（データ活⽤のレベル）
スマート化
の⽬的

レベル１

有益な情報を⾒極めて収集して状態を⾒える化し、得られた気付きを知⾒・ノウハウとして蓄積できる（データの収集・蓄積）

レベル２

膨⼤な情報を分析・学習し、⽬的に寄与する因⼦の抽出や、事象のモデル化・将来予測ができる（データによる分析・予測）

レベル３

主な対象企業層（データによる制御・最適化）

スマート化の対象プロセス

蓄積した知⾒・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な判断・実⾏ができる

企業層②品質の安定化・
ばらつきの低減

収集したデータを分析し、作業のばらつきの要因を特定することで、作業の改善につながる作業条件をモデル化できる。

構築した作業改善モデルを⽤いて、作業状況を改善、均⼀化することで、作業のばらつきを最⼩化できる。

プロセス

Ⅱ．作業者の作業ばらつきの最⼩化

各従業員の作業状況（作業動線、作業時間、作業内容など）をセンシングすることで、各従業員の作業状況を収集・把握できる。

企業層

収集したデータと設計データとを関連付けて因果関係を明らかにすることで、品質・信頼性の向上につながる設計仕様・⽣産⽅法を分析できる。

分析結果に基づいて、設計仕様・⽣産⽅法を修正・改善
して最適化することで、製品の品質・信頼性を向上できる。

プロセス③設計品質の向上

製品にセンサ・通信機能を搭載することで、製品の使⽤
状況や使⽤環境のデータを収集・把握できる。

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

13

２．スマートファクトリーロードマップ（２）「コストの削減」に向けたロードマップ（1/2）
スマート化のレベル（データ活⽤のレベル）
スマート化
の⽬的

設計事例を収集してデータベースとして蓄積することで、過去の事例を容易に参照できる。
解析・シミュレーションソフト
ウェアを利⽤することで、構造等を解析できる。

過去の設計事例の分析や、解析・シミュレーションソフト
ウェアなどによって、材料の軽量化や部品点数の削減につながる形状・構造等を知⾒としてモデル化できる。

主な対象企業層（データによる制御・最適化）

スマート化の対象プロセス

構築した設計改善モデルを⽤いて、製品設計を最適化することで、材料の使⽤量を最⼩化できる。

企業層

⽣産の作業プロセスの進捗
設備の稼動計画、ヒトの作業状況を踏まえて、ヒト（⼯数）、計画を修正・最適化することで、材料、エネルギーの予定投⼊
投⼊するヒト（⼯数）、材料、量、予定⽣産量などを予測
エネルギーを最⼩化できる。
できる。

プロセス

MES（製造実⾏システム）などの⽣産管理システムのデータを利⽤することで、⽣産の作業プロセスの進捗
状況や、ヒト（⼯数）、材料、エネルギーの投⼊状況を収集・把握できる。

（データによる分析・予測）

レベル３

蓄積した知⾒・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な判断・実⾏ができる

プロセス②⽣産のためのリソーセスの削減（データの収集・蓄積）

レベル２

膨⼤な情報を分析・学習し、⽬的に寄与する因⼦の抽出や、事象のモデル化・将来予測ができる

企業層①材料の使⽤量の削減

レベル１

有益な情報を⾒極めて収集して状態を⾒える化し、得られた気付きを知⾒・ノウハウとして蓄積できる

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

14

２．スマートファクトリーロードマップ（２）「コストの削減」に向けたロードマップ（2/2）
スマート化のレベル（データ活⽤のレベル）
スマート化
の⽬的

（データの収集・蓄積）（データによる分析・予測）

レベル３

主な対象企業層（データによる制御・最適化）

スマート化の対象プロセス

蓄積した知⾒・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な判断・実⾏ができる

受注、⽣産、出荷の計画・実績データを連動させて分析することで、需給変動要因を明らかにしたり、需給を予測できる。

需給予測に基づいて、調達した資材や⽣産した製品の在庫が最⼩化となるよう、
⽣産計画・出荷計画の作成を⾃動化・最適化できる。

プロセス

MES（製造実⾏システム）などの⽣産管理システムのデータを利⽤することで、⽣産計画や⽣産実績データの⼊⼒・表⽰・確認が容易に
できる。

レベル２

膨⼤な情報を分析・学習し、⽬的に寄与する因⼦の抽出や、事象のモデル化・将来予測ができる

企業層③在庫の削減レベル１

有益な情報を⾒極めて収集して状態を⾒える化し、得られた気付きを知⾒・ノウハウとして蓄積できる

企業層

設備に異常などが発⽣したときに、従業員への通知を⾃動化することで、監視・点検の管理⼯数を最⼩化
できる。

プロセス

④設備の管理・状況把握の省⼒化設備にセンサを取り付けてモニタリングすることで、設備の設置場所にいなくても、複数の ―設備の稼働状況を、遠隔でリアルタイムに収集・監視できる。

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

15

２．スマートファクトリーロードマップ（３）「⽣産性の向上」に向けたロードマップ（1/3）
スマート化のレベル（データ活⽤のレベル）
スマート化
の⽬的

（データによる制御・最適化）

スマート化の対象プロセス

⽣産ライン全体の⽣産完了
予定時間が最短化されるよう、設備の稼動計画、段取り替え
計画、ヒトの作業計画を修正・最適化することで、設備・ヒトの⾮稼動時間を最⼩化できる。

作業の進捗状況に応じて、HMIに必要な情報や作業指⽰を予測して表⽰できる。

情報の⼊⼒・表⽰の⾃動化による作業の短時間化や、適切な判断を⽀援する
情報を提⽰することで、作業プロセスを最適化できる。

プロセス

HMI（モバイル端末、スマートグラスなど）・RFIDなどを活⽤することで、調達した資材や⽣産した製品の管理情報、
⽣産情報、設備の稼動情報を迅速かつ簡易に⼊⼒・表⽰できる。

設備の稼働・ヒトの作業の進捗状況を基に、各プロセスの完了予定時間を予測できる。
設備とヒトの⾮稼動時間が発⽣する要因を分析できる。

主な対象企業層

企業層

Ⅰ．ヒトの作業プロセスの最適化

MES（製造実⾏システム）などの⽣産管理システムのデータを利⽤することで、⽣産ライン全体の設備の稼働・ヒトの作業の進捗状況を収集・把握できる。

（データによる分析・予測）

レベル３

蓄積した知⾒・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な判断・実⾏ができる

プロセス②ヒトの作業の効率化、作業の削減・負担軽減（データの収集・蓄積）

レベル２

膨⼤な情報を分析・学習し、⽬的に寄与する因⼦の抽出や、事象のモデル化・将来予測ができる

企業層①設備・ヒトの稼働
率の向上

レベル１

有益な情報を⾒極めて収集して状態を⾒える化し、得られた気付きを知⾒・ノウハウとして蓄積できる

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

16

２．スマートファクトリーロードマップ（３）「⽣産性の向上」に向けたロードマップ（2/3）
スマート化のレベル（データ活⽤のレベル）
スマート化
の⽬的

設備にセンサを取り付けたり、ヒトの作業状況（作業動線、
作業時間、作業内容など）をセンシングすることで、稼働状況・作業状況を収集・把握できる。

（データによる分析・予測）

レベル３

主な対象企業層（データによる制御・最適化）

スマート化の対象プロセス

蓄積した知⾒・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な判断・実⾏ができる収集したデータをロボットに学習させることで、ヒトの⾏動を予測し、協調して作業できる。

ヒトとスマートロボットによる協調した作業を最適化する
ことで、ヒトの作業の効率を向上できる。

プロセス

Ⅱ．ロボットとの協調作業による
ヒトの作業の効率化（データの収集・蓄積）

レベル２

膨⼤な情報を分析・学習し、⽬的に寄与する因⼦の抽出や、事象のモデル化・将来予測ができる

企業層②ヒトの作業の効率化、作業の削減・負担軽減レベル１

有益な情報を⾒極めて収集して状態を⾒える化し、得られた気付きを知⾒・ノウハウとして蓄積できる企業層③設備の故障に伴う稼動停⽌の削減

収集したデータと設備異常とを関連付けて、設備の故障につながる兆候・条件を明らかにすることで、故障の発⽣時期を予測できる。

設備の故障予測に基づき、予防保全することで、故障の発⽣を抑制し、想定外の稼動停⽌時間を削減・最⼩化できる。

プロセス

Ⅰ．故障の発⽣
頻度の最⼩化設備にセンサを取り付けてモニタリングすることで、設備の稼働状況を収集・監視できる。

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

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２．スマートファクトリーロードマップ（３）「⽣産性の向上」に向けたロードマップ（3/3）
スマート化のレベル（データ活⽤のレベル）
スマート化
の⽬的

設備にセンサを取り付けてモニタリングすることで、設備の稼働状況を収集・監視できる。
異常や故障が発⽣した際、ヒトへ早期に通知できる。

（データによる分析・予測）

過去の故障事例を分析することで、正確な原因究明や適切な対策の⽴案につながる
知⾒を体系化できる。

レベル３

主な対象企業層（データによる制御・最適化）

スマート化の対象プロセス

蓄積した知⾒・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な判断・実⾏ができる設備の故障が発⽣したときに、知⾒に基づいて原因究明・対策検討の判断を⽀援する
ことで、復旧を早期化し、稼動停⽌時間を削減・最⼩化できる。

プロセス

Ⅱ．復旧の早期化（データの収集・蓄積）

レベル２

膨⼤な情報を分析・学習し、⽬的に寄与する因⼦の抽出や、事象のモデル化・将来予測ができる

企業層③設備の故障に伴う稼動停⽌の削減レベル１

有益な情報を⾒極めて収集して状態を⾒える化し、得られた気付きを知⾒・ノウハウとして蓄積できる

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

18

２．スマートファクトリーロードマップ（４）「製品化・量産化の期間短縮」に向けたロードマップ（1/2）
スマート化のレベル（データ活⽤のレベル）
スマート化
の⽬的

設計事例を収集してデータベースとして蓄積することで、過去の事例を容易に参照できる。
解析・シミュレーションソフト
ウェアを利⽤することで、構造等を解析できる。

過去の設計事例や、解析・シミュレーションソフトウェアなど
によって分析することで、設計仕様を満たし、かつ、⽣産しやすい形状・構造等を知⾒としてモデル化できる。

（データによる制御・最適化）

スマート化の対象プロセス

構築した設計改善モデルを⽤いて、製品設計を⾃動化することで、製品開発・設計期間を短縮できる。

仕様変更となった場合、
統合BOMを通じて、開発、設計、⽣産⼯程のデータを連動させて反映することで、仕様変更の対応時間を最⼩化できる。

プロセス

E-BOMやM-BOMなどを
データ連携することで、開発、設計、⽣産のデータを⼀元的に管理できる。
仕様変更となった場合、影響範囲と影響度を分析できる。

主な対象企業層

企業層

E-BOM（設計部品表）やM-BOM（製造部品表）などを利⽤することで、部品の詳細情報を容易に表⽰・確認できる。

（データによる分析・予測）

レベル３

蓄積した知⾒・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な判断・実⾏ができる

プロセス②仕様変更への対応の迅速化（データの収集・蓄積）

レベル２

膨⼤な情報を分析・学習し、⽬的に寄与する因⼦の抽出や、事象のモデル化・将来予測ができる

企業層①製品の開発・設計の⾃動化

レベル１

有益な情報を⾒極めて収集して状態を⾒える化し、得られた気付きを知⾒・ノウハウとして蓄積できる

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

19

２．スマートファクトリーロードマップ（４）「製品化・量産化の期間短縮」に向けたロードマップ（2/2）
スマート化のレベル（データ活⽤のレベル）
スマート化
の⽬的

（データの収集・蓄積）（データによる分析・予測）

⽣産ラインシミュレータなどを利⽤することで、⽣産ラインのレイアウト、⽣産能⼒、作業⼯程、搬送ルート、投資コストなどを事前に評価・検証できる。

レベル３

主な対象企業層（データによる制御・最適化）

スマート化の対象プロセス

蓄積した知⾒・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な判断・実⾏ができる

サイバー上で⽣産ラインを設計し最適化した上で、実世界の⽣産現場へ実装することで、構築時の試⾏
錯誤を削減し⽣産ライン
構築期間を短縮できる。

プロセス

⽣産ラインシミュレータなどを利⽤することで、サイバー上で⽣産ラインを設計できる。

レベル２

膨⼤な情報を分析・学習し、⽬的に寄与する因⼦の抽出や、事象のモデル化・将来予測ができる

企業層③⽣産ラインの設計・構築の短縮化

レベル１

有益な情報を⾒極めて収集して状態を⾒える化し、得られた気付きを知⾒・ノウハウとして蓄積できる

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

20

２．スマートファクトリーロードマップ（５）「⼈材不⾜・育成への対応」に向けたロードマップ（1/1）
スマート化のレベル（データ活⽤のレベル）
スマート化
の⽬的

各従業員の作業熟練度、知識、⾝体能⼒、使⽤⾔語などを、データベースとして蓄積することで、各従業員の特性
情報を利⽤できる。

―（データによる制御・最適化）

スマート化の対象プロセス

HMD（ヘッドマウントディス
プレイ）や⾳声認識機器などのウェアラブルデバイス、
パワーアシストスーツ、⽣体センサなどを活⽤し、ヒトの能⼒を拡⼤することで、特性が異なる多様な⼈材を活⽤できる。

体系化した技能・ノウハウ・知⾒を国内外の拠点へ共有することで、それらを継承し、ヒトの能⼒を向上できる。
それらをスマートロボットに学習させることで、ヒトを代替できる。

プロセス

収集したデータを分析し、その他の作業者と⽐べて熟練技能者が優れている点を明らかにすることで、技能・ノウハウ・知⾒を体系化できる。

主な対象企業層

企業層

熟練技能者の技能（段取り
調整⼒、状況判断⼒、
⼿わざ、トラブル対応⼒など）をセンシングすることで、データベースとして蓄積できる。

（データによる分析・予測）

レベル３

蓄積した知⾒・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な判断・実⾏ができる

プロセス②技能の継承（データの収集・蓄積）

レベル２

膨⼤な情報を分析・学習し、⽬的に寄与する因⼦の抽出や、事象のモデル化・将来予測ができる

企業層①多様な⼈材の活⽤レベル１

有益な情報を⾒極めて収集して状態を⾒える化し、得られた気付きを知⾒・ノウハウとして蓄積できる

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

21

２．スマートファクトリーロードマップ（６）「新たな付加価値の提供・提供価値の向上」に向けたロードマップ（1/4）
スマート化のレベル（データ活⽤のレベル）
スマート化
の⽬的

ERP（統合業務管理システム）、 受注状況、販売状況などを
MES（製造実⾏システム）、 分析することで、需要を予測
SCM（サプライチェーンできる。
マネジメントシステム）などの社内関係部⾨やサプライ
データを利⽤することで、受注、 チェーン上の企業間でデータ
調達、⽣産、物流、販売
連携することで、調達計画・などの計画・実績データを、⽣産計画・物流計画などを容易に表⽰・確認できる。
情報共有できる。

（データによる制御・最適化）

スマート化の対象プロセス

設備・ヒトへの作業指⽰・部品供給や段取り替えの計画策定を⾃動化・最適化
することで、個別のニーズにあわせて多品種の製品をフレキシブルに⽣産できる。

サプライチェーン全体で、⽣産計画・物流計画などを最適化することで、顧客ニーズにあわせてオンデマンドに製品・サービスを提供できる。

プロセス

Ⅱ．顧客ニーズにあわせたオン
デマンドな製品・サービスの提供

調達・⽣産・販売などの社内関係部⾨間でデータ連携することで、調達計画・⽣産計画・物流計画などを情報共有できる。

主な対象企業層

企業層①多⽤なニーズへの対応⼒の向上各製品に共通する部分を定義して、製品の構造、設計・⽣産プロセス、加⼯基準などを共通化することで、共通モジュールと個別モジュールの組み合わせ
によるフレキシブルな⽣産体制を構築できる。

（データによる分析・予測）

レベル３

蓄積した知⾒・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な判断・実⾏ができる

プロセス

Ⅰ．個別ニーズにあわせた多品種の製品の提供（データの収集・蓄積）

レベル２

膨⼤な情報を分析・学習し、⽬的に寄与する因⼦の抽出や、事象のモデル化・将来予測ができる

企業層①多⽤なニーズへの対応⼒の向上

レベル１

有益な情報を⾒極めて収集して状態を⾒える化し、得られた気付きを知⾒・ノウハウとして蓄積できる

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

22

２．スマートファクトリーロードマップ（６）「新たな付加価値の提供・提供価値の向上」に向けたロードマップ（2/4）
スマート化のレベル（データ活⽤のレベル）
スマート化
の⽬的

（データの収集・蓄積）（データによる分析・予測）

共同受注を⾏う企業間でデータ連携することで、⽣産計画・進捗状況などを情報共有できる。

レベル３

主な対象企業層（データによる制御・最適化）

スマート化の対象プロセス

蓄積した知⾒・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な判断・実⾏ができる

各企業における加⼯時間・
加⼯ロット単位などの違いを考慮して、全体で、⽣産計画・物流計画などを最適化することで、共同受注⽣産体制を構築し、様々な加⼯技術を提供できる。

プロセス

MES（製造実⾏システム）などの⽣産管理システムのデータを利⽤することで、⽣産の進捗状況を収集・把握できる。

レベル２

膨⼤な情報を分析・学習し、⽬的に寄与する因⼦の抽出や、事象のモデル化・将来予測ができる

企業層②提供可能な
加⼯技術の拡⼤レベル１

有益な情報を⾒極めて収集して状態を⾒える化し、得られた気付きを知⾒・ノウハウとして蓄積できる企業層③新たな製品・サービスの提供

収集したデータを分析し、ユーザを⾏動観察する（⼈間⼯学、⼼理学などの観点から分析する）ことで、⾮顕在ニーズを把握できる。

把握したニーズを実現する
製品・機能・サービスを先回りして企画・提案できる。

プロセス

Ⅰ．新たな製品を先回りした企画・提案

製品にセンサ・通信機能を搭載することで、製品の使⽤
状況や使⽤環境のデータを収集・把握できる。

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

23

２．スマートファクトリーロードマップ（６）「新たな付加価値の提供・提供価値の向上」に向けたロードマップ（3/4）
スマート化のレベル（データ活⽤のレベル）
スマート化
の⽬的

製品に組み込まれたセンサなどを利⽤したり、製品に収集したデータを分析する
センサ・通信機能を搭載する
ことで、ユーザにおける製品のことで、製品の使⽤状況、
使⽤⽅法の傾向を把握できる。
使⽤環境のデータ、製品の制御データを収集・把握できる。

（データによる制御・最適化）

スマート化の対象プロセス

獲得した知⾒を活⽤することで、製品に関連した
新たなサービス・アフターサービスを提供できる。

ユーザにおける製品の使⽤⽅法の傾向にあわせて、製品の制御設定値を最適化することで、製品の性能を最⼤化・カスタマイズ化できる。

プロセス

Ⅰ．製品性能の最⼤化・カスタマイズ化

収集したデータを分析し、製品の利⽤改善・予防保全につながる知⾒や、別⽤途への製品稼動情報の利⽤による新たな付加価値提供につながる知⾒を獲得できる。

主な対象企業層

企業層④製品の性能・機能の向上

製品に組み込まれたセンサなどを利⽤したり、製品に
センサ・通信機能を搭載する
ことで、製品の使⽤状況、
使⽤環境のデータ、製品の制御データを収集・把握できる。

（データによる分析・予測）

レベル３

蓄積した知⾒・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な判断・実⾏ができる

プロセス

Ⅱ．製品に関連した新たなサービスの提供（データの収集・蓄積）

レベル２

膨⼤な情報を分析・学習し、⽬的に寄与する因⼦の抽出や、事象のモデル化・将来予測ができる

企業層③新たな製品・サービスの提供

レベル１

有益な情報を⾒極めて収集して状態を⾒える化し、得られた気付きを知⾒・ノウハウとして蓄積できる

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

24

２．スマートファクトリーロードマップ（６）「新たな付加価値の提供・提供価値の向上」に向けたロードマップ（4/4）
スマート化のレベル（データ活⽤のレベル）
スマート化
の⽬的

レベル１

有益な情報を⾒極めて収集して状態を⾒える化し、得られた気付きを知⾒・ノウハウとして蓄積できる（データの収集・蓄積）

レベル２

膨⼤な情報を分析・学習し、⽬的に寄与する因⼦の抽出や、事象のモデル化・将来予測ができる（データによる分析・予測）

レベル３

主な対象企業層（データによる制御・最適化）

スマート化の対象プロセス

蓄積した知⾒・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な判断・実⾏ができる

企業層④製品の性能・
機能の向上

ー

通信機能を通じて、ソフト
ウェアを遠隔アップデートする
ことで、製品に新規機能を追加できる。

プロセス

Ⅱ．製品への新規機能の追加

製品に通信機能を搭載する
ことで、ユーザが使⽤している製品の状態を収集・把握できる。

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

25

２．スマートファクトリーロードマップ（７）「その他（リスク管理の強化）」に向けたロードマップ（1/1）
スマート化のレベル（データ活⽤のレベル）
スマート化
の⽬的

レベル１

有益な情報を⾒極めて収集して状態を⾒える化し、得られた気付きを知⾒・ノウハウとして蓄積できる（データの収集・蓄積）

レベル２

膨⼤な情報を分析・学習し、⽬的に寄与する因⼦の抽出や、事象のモデル化・将来予測ができる（データによる分析・予測）

レベル３

主な対象企業層（データによる制御・最適化）

スマート化の対象プロセス

蓄積した知⾒・ノウハウや、構築したモデルによる将来予測を基に最適な判断・実⾏ができる

企業層

製品に不具合が発⽣した
ときに、製品や資材に蓄積されたデータを分析することで、不具合の原因の特定を早期化できる。

製品に不具合が発⽣したときに、通信機能を通じて、製品を使⽤しているユーザを把握し、対策を講ずることで、影響範囲を最⼩化できる。

プロセス①リスク管理の強化

製品にRFIDや通信機能を搭載し、加⼯・組⽴・検査・出荷のデータを蓄積することで、製品個体毎の品質を証明できる。

素形材加⼯企業
設備・⾦型供給企業
組み⽴て企業

受注・調達
製品企画、開発・設計
⽣産
物流・販売
製品稼働、サービス提供

26

【参考】 ものづくりのスマート化の進化の⽅向性
 ものづくりのスマート化の進化としては、⼤きく３つの⽅向性がある。優先順位を踏まえて、進化の⽅向性を定めて、スマート化を進めていく。
進化の⽅向性①：データをより⾼度に活⽤して導⼊効果の向上を追究
進化の⽅向性②：導⼊したシステムを横展開して導⼊効果を⾯的に拡⼤
進化の⽅向性③：導⼊したシステムを応⽤して他の⽬的も実現
他拠点も含めて
スマート化

スマートファクトリーロードマップ
スマート化
の⽬的

レベル１

（収集・蓄積）

⽅向性③

レベル２

（分析・予測）レベル３（制御・最適化）

⼯場全体を
スマート化
⽣産ラインなど
⼀部をスマート化

⽅向性①

・・・

・・・

・・・

・・・

⽅向性②
27

３．ものづくりのスマート化を進めるにあたってのポイント28

３．（１）システムの導⼊のステップ
 ⼩規模からスタートし、導⼊効果をモニタリングして、⼩さな⼿応えを得る。
 ＰＤＣＡを短いサイクルで繰り返し、システム・運⽤の⾒直し・改善を図ることで、スマート化を展開していく。
Step.1：スマート化の構想策定

Step.2：トライアル・システム導⼊①要件定義①⽬的・⽬標
の明確化

②社内体制
の構築

Step.3：運⽤

②システム
導⼊、実証

③構想の
策定

③評価、
改善

①運⽤、定着②´トライアル29

３．（２）システムの各導⼊ステップにおける成功のポイント
導⼊ステップ

Step.1：
スマート化の構想策定

Step.2：
トライアル・
システム導⼊

Step.3：
運⽤

成 功 の ポ イ ン ト

内容

経営者が強い意思を持ち、トップ主導で推進する

経営課題の解決⼿段としてスマート化を理解し、経営者⾃らが強い意思を持ってトップ主導でスマート化を推進する。トップ⾃らアイディアを出すなど、継続して関与する。

スマート化の⽬的・⽬標を明確にする

⾃社のビジネス戦略・課題＝スマート化の⽬的を明確にし、⽬的の優先順位をつける。
スマート化による投資効果を測定できる数値⽬標を設定する。

スマート化の内容、対象範囲、レベルを明確にする

スマート化の内容や、スマート化の対象とする、ものづくりのプロセス、業務範囲、規模、レベル、コスト等を明確に定義する。必要に応じて、外部の専⾨家などから助⾔を得る。

責任、役割を明確にし、組織内で合意形成する

初期の段階から、IT部⾨やユーザ部⾨など、組織内の関係者と⽬指す姿の共通認識を図り、責任や役割を合意形成して推進体制を構築する。

データを提供する側にとってのうれしさを組み込む

従業員が監視されていると感じないようにしたり、サプライチェーン上の企業にもメリットがあるようにしたり、管理する側とデータを提供する側がwin-winとなるうれしさを組み込む。

全体最適を念頭に置きつつ、ステップを踏んで導⼊を進める

部分最適の先の、将来、実現を⽬指す全体最適を想定しつつ、⾃社の課題解決に合致したシステムを選定し、できるところから１つずつステップを踏んで導⼊を進める。

データを絞り込み、収集を⾃動化して、負担を軽減する

収集するデータや分析事項を絞り込んだり、シンプルなデバイスで、データ収集・蓄積の作業を減らしたり⾃動化することで、ユーザ部⾨がシステムを活⽤しやすいものにする。

初期の段階では、機能を絞り込みスモールスタートで始める

初期の段階では、真に必要な機能を絞り込んで、IoTツールを内製開発したり、既存設備を改良することなくIoTツールの後付けで対応したりして、⼩規模から始める。

トライアルを繰り返し、改善を図りながら完成を⽬指す

リスクが⼩さく、導⼊効果が得やすいところから取り組む。実証、評価、改善を、短いサイクルで繰り返し、価値あるデータを⾒極めるとともに、システム・運⽤の完成を⽬指す。

中⻑期の段階では、標準ツールを活⽤して拡張させていく

中⻑期の段階では、専⾨のIT企業やメーカーと協⼒体制を作り、セキュリティの強化やスマート化の対象範囲の拡張性を考慮して、標準規格に対応したIoTツールを利⽤する。

導⼊効果を共有し、従業員のモチベーションを向上させる

導⼊効果の定量的なモニタリングを継続して⾏い、⼩さな導⼊効果であっても早い段階から共有することで、従業員のモチベーションを向上させ、運⽤の定着につなげる。

ものづくりとIoTを理解した⼈材へと育成・意識改⾰を図る

IoTツールを積極的に活⽤するように意識改⾰し、ものづくりとIoTの両⽅を理解した⼈材を育成する。簡単な設定の調整などは社内で対応し、絶えず改善をしていく。

30

【参考】 「スマートファクトリーロードマップ」のご紹介
 「スマートファクトリーロードマップ」は、以下よりダウンロードすることができます。

スマートファクトリーロードマップ
出典：「スマートファクトリーロードマップ」（経済産業省 中部経済産業局）
http://www.chubu.meti.go.jp/b21jisedai/report/smart_factory_roadmap/

検索31【参考】 先⾏事例32

【参考】ＩｏＴやロボットを活⽤した先⾏事例の調査
 先⾏事例⼀覧（⽬的別順）（1/2)
No.

⽬的

企業名

企業種

所在地

対象プロセス

先⾏事例

1【品質の向上】
品質の安定化・ばらつきの低減

久野⾦属⼯業株式会社

部品⽤⾦型加⼯

愛知県

⽣産

工作機械にIoTを導入して加工状況を把握、加工条件を最適化

2【品質の向上】
品質の安定化・ばらつきの低減

⽇本ガイシ
株式会社

セラミックス

愛知県

⽣産

ビッグデータでは結果の解釈がカギ

3【品質の向上】
品質の安定化・ばらつきの低減

株式会社
⼭本⾦属製作所

切削加⼯

⼤阪府

⽣産

加工現象の”見える化”と工具の知能化

4【コストの削減】⽣産のためのリソーセスの削減

株式会社
フェニックスソリューション

⾦属製品関連製造業

⽯川県

受注・調達、⽣産、物流・販売

金属背面からも読み取り可能な RFID 金属タグ

5

【⽣産性の向上】
設備・ヒトの稼働率の向上

旭鉄⼯株式会社（アイ・スマート・テクノロ
ジーズ）

⾃動⾞部品

愛知県

⽣産

IoTとAIを用いたシンプルで安価な製造ラインモニタリングサービ
ス6【⽣産性の向上】
設備・ヒトの稼働率の向上

株式会社
ジェイテクト

⼯作機械、
ＰＬＣ

愛知県
（刈⾕⼯場）

⽣産

生産設備でエッジコンピューティング、リアルタイム解析対応の後付けモジュール

7【⽣産性の向上】
設備・ヒトの稼働率の向上

株式会社デンソー

素形材加⼯
部品加⼯・実装・組⽴
（全⼯場）

愛知県

開発・設計、⽣産

2020年、「ダントツ工場」実現に向けた道筋

8【⽣産性の向上】
設備・ヒトの稼働率の向上

株式会社東芝

ＩＴ

東京都

⽣産

製造業のものづくりをIoTで支援するソリューションを提供

9【⽣産性の向上】
設備・ヒトの稼働率の向上

株式会社
⽇⽴製作所

ＩＴ

東京都

受注・調達、開発・設計、⽣産⽇⽴が実現したスマート⼯場、⽣産リードタイムを50％削減へ

10【⽣産性の向上】
設備・ヒトの稼働率の向上

富⼠通株式会社

ネットワーク製品製造

東京都

⽣産

人とロボットが協調する次世代ものづくりの取り組み

11【⽣産性の向上】
ヒトの作業の効率化、作業の削減・負担軽減株式会社IHI

加⼯・組⽴（⼯場内）

東京都

⽣産

人と機械が協調して働くスマート工場

33

【参考】ＩｏＴやロボットを活⽤した先⾏事例の調査
 先⾏事例⼀覧（⽬的別順）（2/2)
No.

⽬的

企業名

企業種

所在地

対象プロセス

先⾏事例

12【⽣産性の向上】
ヒトの作業の効率化、作業の削減・負担軽減オークマ株式会社

⼯作機械

愛知県

⽣産

ロボットの“夜勤”を人が支援

13【⽣産性の向上】
ヒトの作業の効率化、作業の削減・負担軽減

TOTO
滋賀⼯場

成形・組⽴

滋賀県
（滋賀⼯場）

⽣産

TOTO社員も驚いた匠ロボットの技 ‐ ロボットが現場を変革

14【⽣産性の向上】
ヒトの作業の効率化、作業の削減・負担軽減株式会社
半⾕製作所

部品製造（⾃動⾞）

愛知県

⽣産

手書きの生産管理版をタブレット化

15【⽣産性の向上】
設備の故障に伴う稼動停⽌の削減

株式会社エクセディ

⾃動⾞部品製造⼤阪府

⽣産

工場オペレーションにIoTを駆使

16【⽣産性の向上】
設備の故障に伴う稼動停⽌の
削減

株式会社
栗本鐵⼯所

鍛造機械プレス

⼤阪府

⽣産

M2Mサービスで製造ラインを遠隔保守するサービス

17【製品化・量産化の期間短縮】
⽣産ラインの設計・構築の短縮化

株式会社島根富⼠通

ネットワーク製品製造

島根県

⽣産

IoT活用による工場の生産活動最適化

18【新たな付加価値の提・提供価
値の向上】
多⽤なニーズへの対応⼒の向上

アマダホールディングス

⾦型製作

神奈川県
（岐⾩県⼟岐
事業所）

受注・調達
⽣産
物流・販売

土岐事業所に金型IoT 工場建設
投資総額100 億円― 生産能力1.5 倍、納期50％短縮 ―19【新たな付加価値の提・提供価
値の向上】
提供可能な加⼯技術の拡⼤

株式会社
今野製作所

⾦属加⼯（油圧機器、
板⾦加⼯）

東京都

受注・調達
⽣産

中小企業の共同受注グループによる見積り～受注プロセス連携

20【新たな付加価値の提・提供価
値の向上】
新たな製品・サービスの提供

株式会社
岐⾩多⽥精機

射出成形⾦型製造

岐⾩県

製品稼動・サービ
ス提供

センサー付き“スマート金型”で微小欠陥発見へ

21【新たな付加価値の提・提供価
値の向上】
新たな製品・サービスの提供

東芝機械株式会社

射出成形機・⼯作機械

静岡県

製品稼動・サービ
ス提供

射出成型機やロボットで予防保全

34

事例1．⼯作機械にIoTを導⼊して加⼯状況を把握、加⼯条件を最適化取り組んでいる企業
企業

名 ： 久野⾦属⼯業株式会社（愛知県常滑市）

製品・サービス ：

⾃動⾞⽤及び産業⽤部品の設計・開発、⾦型製作、
プレス加⼯、溶接、組⽴、機械加⼯、表⾯処理

スマート化の主⽬的

品質の安定化・ばらつきの低減

導⼊したプロセス⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要

関連産業・市場 ： ⾃動⾞部品⽤の⾦型部品加⼯

 ⼯作機械をネットワークにつなぎ、現場作業員が⼿持ちのスマートフォンを使って、⼯作機械の加⼯状況を監視したり、加⼯終了時間を知らせたりすることができる仕組みの構築に取り組んでいる。

ス マ ー ト 化 の 背 景 さらに、⼯作機械の主軸にあるモーターの電流値を吸い上げ、加⼯データや稼働実績と照合することで、最適な加⼯条件を分析している。

 ⾦型部品は、複雑形状化や⼤型化に対するニーズが強まっている。
より⾼い精度が求められるようになっており、精度を上げるために研磨加⼯が⽋かせない状況となっている。

 その分析結果を次の加⼯に反映させ、加⼯条件を最適化していく。

 また、要請が強まる短納期に対応するには、時間を要する研磨加⼯の加⼯時間を短縮ことも必要となっている。
 2015年度補正「ものづくり・商業・サービス新展開⽀援補助⾦」に採択され、取り組んでいる。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 ⾦型部品の⾼精度に貢献し、15分を要していた加⼯時間を8分に短縮することを⽬指している。
 熟練技（⼈）×ロボット×ITの融合の⽅針でITを活⽤。具体的には、①付加価値の⾼いプレス部品開発・設計・製作に特化。②製造部分はソフトやシステ
ムを駆使して⾃動化を原則とし、⼈が考える仕事と区別。③技術開発でもノウ
ハウを仕組みにし、最新の3D計測器やCAEによる確認で⼈の「カンコツ」依存を1/10にする。④製造設備は⾃社開発ロボット・設備や無⼈搬送システムで付加価値製造を最⼩⼈員で⾏う。

出典：[1]2016年攻めのIT経営中⼩企業百選（平成28年6⽉）経済産業省
http://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/it_keiei/100sen_gaiyo_2016.pdf

35

事例2．ビッグデータでは結果の解釈がカギ取り組んでいる企業
企業

名 ： ⽇本ガイシ株式会社（愛知県名古屋市）

がいしなど電⼒関連機器、産業⽤セラミック製品
製品・サービス ： 特殊⾦属製品の製造販売及びプラントエンジニアリング
事業
関連産業・市場 ： セラミックス

ス マ ー ト 化 の 背 景 ベリリウム銅は銅合⾦の⼀つで、⾼い強度と導電性を兼ね備えているのが特徴。
⾃動⾞やスマートフォンなどで利⽤されているが、特性が⾼い分、コストは⾼級素材の3倍から5倍。設計者は『いかにベリリウム銅を使わずに済ますか』に苦慮しており、設計変更時の切り替えの対象になりやすい。
 ⽇本ガイシは設備の改良や⽣産時の設定の⾒直しなどによって、ベリリウム銅の収率（製品完成重量を原料投⼊重量で割ったもの）改善を進めてきた。ところが、2005年から2010年までは効果が上がったものの、それ以降は頭打ちになり、計画とのギャップが⽣じるようになった。

スマート化の効果・成功のポイントなど

スマート化の主⽬的

品質の安定化・ばらつきの低減

導⼊したプロセス⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要
 ベリリウム銅の⽣産は、原料を炉に⼊れて溶かし、⾦属のかたまりを作る。そのかたまりに対して熱処理や圧延を繰り返して、髪の⽑の太さよりも⼩さい幅0.05mmほどの厚さのコイルを作成する、という流れで進める。
 まず、原料を溶かして固める溶解鋳造⼯程でのビッグデータ活⽤を試みた。この⼯程は原料の成分や配合⽐、溶解炉の温度や時間、⾓度など⼯程を左右する要因が⾮常に多く、制御が難しい。
 ビッグデータ解析から⾃らの解釈を進めた結果、炉内の温度に関して、従来は均⼀な温度上昇を重視していたが、材料を早く溶解することを重視した⽅が良いという新説にたどり着き、収率が0.5％向上。
 トライアルで効果を実証でき、ビッグデータ分析の本格導⼊を決意。最終収率を極⼤化を⽬指し、ベリリウム銅の⽣産⼯程全体への展開を進めている。2017年にデータの収集から可視化、分析、予測への適⽤まで、ひと通りの仕組みを実現することを⽬標としている。
 同社はビッグデータ活⽤を3つのステップで捉えている。
 ステップ1、最適製造条件制御。ステップ2は改良品設計・開発⽀援で特性改善のための影響因⼦を特定するためにビッグデータ分析を活⽤する。ステップ3は⾰新的材料開発⽀援でシミュレーション技術とビッグデータ分析を組合せる。

 溶解鋳造⼯程において、約100の因⼦を対象に1500ロット分のビッグデータ分析を試みたところ、収率が0.5%向上した。
 ビッグデータを活⽤する際に、分析結果をうのみにしても効果は薄い。結果を⾃分たちなりに解釈する姿勢が⽋かせない。
 成果はすぐに出ないし、お⾦もかかる。我慢が必要。加えて、上層部を昧⽅につけることも⼤切。

出典：⽇経コンピュータ（2016/06/17）
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/061701772/?rt=nocnt

36

事例3．加⼯現象の”⾒える化”と⼯具の知能化取り組んでいる企業
企

業

名

製品・サービス： 株式会社⼭本⾦属製作所 （⼤阪府⼤阪市）
回転曲げ疲労試験機 バレストレイン試験機 リチウムイオン： バッテリー釘刺し試験機、被削性評価試験サービス、設備・冶⼯具類の設計・製作

関連産業・市場 ： 切削加⼯

ス マ ー ト 化 の 背 景
 既存の計測機器では加⼯現象を正確に計測できない⽋点がある。例えば、⾚外線サーモグラフィでは⼯具先端付近の温度、⾮接触温度計では、切削対象物の表⾯温度、ハイスピードカメラでは加⼯中の切屑形状の観察による経験的なトラブル対策などである。
 製品品質に影響を与える加⼯中の回転⼯具刃先の加⼯現象を正確に計測する⼿法が必要となっている。

スマート化の主⽬的

品質の安定化・ばらつきの低減

導⼊したプロセス⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要
 ⼯具破損（クラック含む）は、切削抵抗と温度が⼤きな原因となるので、切削抵抗だけでなく温度データを同時に計測することでデータの信⽤性が増す。
 切削⼯具の先端付近に温度センサ（熱電対）を内蔵しているため刃先の温度を測定する事が可能であり、切削加⼯のIot化・最適加⼯条件の選定に利⽤できる。
 ⼯具そのものを”知能化”し、加⼯現象を”⾒える化”実現温度データを⾒ながら、切削条件の良し悪しを判断するツールである。
 ホルダー内部に温度計測器とワイヤレストランスミッターを搭載。計測した
温度情報は無線送信されPCモニタで確認する事が可能。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 切削時の冷却効果・クーラント供給⽅法の最適化
 難削材（インコネル・ハステロイ等）部品・複雑形状部品の加⼯改善
 切削熱影響におけるドリル・タップ・エンドミルの摩耗進⾏の折損・寿命予知 ⼯具使⽤限界温度設定による条件改善（⼯具・刃物選定・切削速度
選定）など

出典：株式会社⼭本⾦属製作所ウェブサイト
http://www.yama-kin.co.jp/products/m-intel/cutting/index.html

37

事例4．⾦属背⾯からも読み取り可能な RFID ⾦属タグ取り組んでいる企業
企業

名 ： 株式会社フェニックスソリューション （⽯川県⾦沢市）

製品・サービス ：RFIDタグ、ICカード/タグ、アンテナ、リーダーライターの研究開発、設計、製造

関連産業・市場 ： ⾦属資材利⽤の製造業全般

ス マ ー ト 化 の 背 景
 従来のRFIDタグは、⾦属に取り付けると読み取りできない弱点があり、普及が進んでいなかった。この⾦属タグは、⾦属対象物に取り付けても、⾦属の背⾯からであっても読み取りが可能な画期的なRFIDタグである。
 本技術は、2016年のIoT Lab Selection第2回先進的プロジェクト選考会において準グランプリを受賞し、NEDOからの⽀援が決定。平成２８年度いしかわ企業
研究者表彰事業 中⼩企業部⾨において最優秀賞を受賞。
 世界最⼩の0.46mm⾓のタグなど、より広範な商品ラインアップを拡充するとともに、低価格化を推進し、幅広い国内外産業界において圧倒的寡占的市場シェアを獲得すべく、商品開発、コストダウンに注⼒している。また、顧客からの要望が⼤きいた
め、⾃社企画のリーダーライターの製造を予定している。

スマート化の主⽬的⽣産のためのリソーセスの削減

導⼊したプロセス

調達、⽣産、物流、販売・保守

ス マ ー ト 化 の 概 要
 対象物を識別するための情報 (ID)を書き込んだRFID⾦属タグを、対象物に取り付ける。（粘着シートやビス留め） タグの取り付け／取り外しが必要な場合は、マグネットによる⼀時的取り付けや、ホルダーに⼊れての脱着ケースの検討も可能。
 ⾦属タグの読み取りには、RFIDリーダーライターを使⽤する。この⾦属タグは業界標準であるC1G2規格 （ISO 18000-63）に準拠しているため、市販されている同規格の汎⽤リーダーライターで読み書きが可能。
 RFIDリーダーライターで読み取った情報は、有線、無線の各⽅式でネットワークや
インターネットを介してサーバーに送ら れ、対象物がコンピューター上で識別されることになる。簡易システムであれば、RFIDリーダーライター本体や、RFID リーダーライ
ターを接続したＰＣ上で、対象物の識別、管理を⾏うことも可能。
 ⾦属製品を多⽤する製造業であれば、⽣産治具や⾦型、部品や製品を運搬する
パレットの棚卸し、⼊出庫管理などへの運⽤が期待されます。⾦型の場合は、ロケーション管理、メンテナンス履歴管理、鉄鋼・鋼管製品では⽣産から出荷までの品種・数量管理、サプライチェーン / トレーサビリティー管理などに活⽤することが期待される。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 中距離からの⼀括・瞬時の読取が可能なため、作業時間の短縮で⼤きなコスト削減が実現。タグの耐⽤年数は5〜10年なので、中⻑期の利益貢献効果は⼤きい。
RFIDの採⽤で、⼈員投⼊時間は約6-8割減、6割以上の経費削減が可能。
 今後の利⽤の発展形態として、サプライチェーンにおけるトレーサビリティの管理、センサーやドローンとのデータ連携を視野に⼊れている。
 経験45年超を有するベテラン技術者による開発の継続、本開発を世に知らしめた
各種コンテストでの上位⼊賞（外部からの⾼評価）、⼤⼿企業との営業展開と採⽤実績の三位⼀体の取組みが成功のポイント。

出典：「会社概要 開発製品のご紹介」、フェニックスソリューションウェブサイト
http://www.phoenix-sol.co.jp/company/doc/PhoenixSolution_CompanyProfile_JP.pdf
出典：ロボット⾰命イニシアティブ協議会ウェブサイト
https://www.jmfrri.gr.jp/info/314/

38

事例5．IoTとAIを⽤いたシンプルで安価な製造ラインモニタリングサービス
取り組んでいる企業
企業

名 ： 旭鉄⼯株式会社（愛知県碧南市）

製品・サービス ：エンジン⽤部品、トランスミッション⽤部品、ブレーキ⽤部品、サスペンション⽤部品、牽引⽤部品

関連産業・市場 ： ⾃動⾞部品製造

ス マ ー ト 化 の 背 景 売上⾼の⼤部分をトヨタ⾃動⾞向けが占めている。トヨタ⾃動⾞にて設計・⽣産改⾰「TNGA」として部品共通化が進む中、受注が増加し、設備の増設か⽣産性向上による増産を求められていた。
 ⽣産性向上のためには、各設備の稼働状況や⽣産時間を正確に把握することが必要であった。当初は、ストップウオッチで計ったものの、正確に把握することができなかった。また、１⼈で複数の⽣産ラインを管理する場合もあったため、ホワイトボードに停⽌時間を書きに⾏く暇もなかった。
 脱「⼈海戦術」として、「製造ラインモニタリングサービス」を開発することに⾄った。

スマート化の主⽬的

設備・ヒトの稼働率の向上

導⼊したプロセス⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要
 ⽶国のソフト開発⼤⼿のレッドハットの協⼒を得ることで、処理能⼒や、
拡張性・汎⽤性・信頼性の⾼いシステムへと刷新。
 部品が１個完成するたびに点灯する表⽰灯に安価な汎⽤センサーを外付けしたり、設備が完成品を押し出す部分に安価なリードスイッチを取り付けて、設備の稼働状況を検知。検知するたびに、電池可動式の発信器から無線LANで親機に送信。クラウドを通じてスマートフォンなどの各端末から稼働状況を把握可能。
 設備の稼働・休⽌の把握と⽣産の所要時間をリアルタイムに把握できることが特徴。設備を動かしたい時に、正常に動いた時間の割合を表す「可動率」や、製品を１つ作るのに必要な時間を表す「サイクルタイム」などを表⽰。
 既存の設備に機器を外付けするだけで、LAN⼯事なども不要。⽉額9800円と安価であり、中⼩企業でも導⼊しやすいものとなっている。
「製造ラインモニタリングサービス」の構成

スマート化の効果・成功のポイントなど
 「製造ラインモニタリングサービス」により、１時間あたりの⽣産個数が７割上昇。当初、計画していた⽣産ライン２本の増設が不要になり、１億４千万円分の設備投資費⽤を削減することができた。
 最低限のほしい情報に絞り込んだシンプルなシステムにしたことや、⾃社⼯場で成果が出たことで、他社でも需要があるとみて、外販準備に着⼿し、i Smart Technologies株式会社を設⽴。

出典： i Smart Technologies「製造ラインモニタリングサービス」
http://istc.co.jp/service/index.html

39

事例6．⽣産設備でｴｯｼﾞｺﾝﾋﾟｭｰﾃｨﾝｸﾞ、ﾘｱﾙﾀｲﾑ解析対応の後付けﾓｼﾞｭｰﾙ
取り組んでいる企業
企業

名 ： 株式会社ジェイテクト（愛知県刈⾕市）

製品・サービス ： ⾃動⾞部品、センサ、⼯作機械
関連産業・市場 ： ⼯作機械、 ＰＬＣ

スマート化の主⽬的

設備・ヒトの稼働率の向上

導⼊したプロセス⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要
 ジェイテクトは2016年11⽉1⽇、エッジ型解析モジュール「TOYOPUC-AAA」を発売した。既存の⽣産設備に容易に接続が可能で、データを収集・蓄積・解析できる。

ス マ ー ト 化 の 背 景

 PCと同様にイーサネットポートとUSBポートを各2基装備し、オープンなプラットフォー
ムとしてシステムを容易に構成できる。アナログRGB出⼒端⼦も備え、ディスプレイに直接接続することもできる。

 ジェイテクトは⼈と設備が協調し、⼈の知恵が働く、⼈が主役の⼯場をスマート
ファクトリーと位置付け、IoE（Internet of Everything）の導⼊・進化のス
テップ（1.ものをつなげる、２.情報をつなげる、3.改善をする、4.範囲をひろげる）を定義し、それぞれのステップで4つのIoEソリューションを提案している。

 OSには、Windows Embedded Standard7を搭載。サンプリング表⽰や波形相関など、さまざまなデータ表⽰が可能で、特別なソフトがなくても⽣産設備の情報を⾒える化できる。データはCSVファイルで保存され、PCなどで⾃由に加⼯することも可能。

 「改善をする」ステップにおいて、「⼈」が改善をしやすくする機能を搭載し、更にデータ解析エンジンとアプリケーションソフトウェアによって、品質、保全、⽣産のIoEを効率的に推し進め、新たな価値を創出する「バリューソリューション」を提案している。

 エッジコンピューティングによるリアルタイム解析にも対応した。また、データを収集・蓄積・解析する基本機能に加え、機械学習エンジンを搭載したアプリケーションパッ
ケージも⽤意した。外付けのHDDも増設可能で、必要なメモリ容量を確保できる。
 同社では、シリーズ全体で年間500台の販売を⽬指すとしている。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 オープンプラットフォームとして以下の3つの特徴を有する① 既存の設備に簡単につながる。
② データを収集・蓄積・解析するための機能、 必要⼗分なメモリ容量が搭載され ている。
③ お客様が簡単に判定出⼒する機能や、アプリケーションソフトウェアを簡
単に組み込むことができる。

出典：ジェイテクトウェブサイト
「エッジ型解析モジュール「TOYOPUC-AAA」を開発、販売開始」
https://www.jtekt.co.jp/news/161031_2.html

40

事例7．2020年、「ダントツ⼯場」実現に向けた道筋取り組んでいる企業
企業

名 ： 株式会社デンソー （愛知県刈⾕市）

製品・サービス ： 素形材加⼯ 、部品加⼯・実装・組⽴（全⼯場）
関連産業・市場 ： ⾃動⾞、⾦属製品、機械

ス マ ー ト 化 の 背 景 ドイツの「Industrie 4.0（インダストリー4.0）」と⽶国の「Industrial
Internet Consortium（IIC）」の動きによって業界の既存のルールなどさまざまなものが破壊され、製造業は⼤きな変⾰を迫られている。
 個別の設備／⽣産ライン／⼯場の可視化や最適化に留まっていたデー
タ活⽤を、IoTによってデータ活⽤の範囲を広げ、⽣産性向上に⽣かすた
めの体制を整えておかなければ、グローバル企業としの信頼が低下し、国際的な競争に負けてしまうという危機意識がある。
 ⽇本にIoT本部、北⽶及び欧州にIoT分室を設け、世界3極体制でダントツ⼯場作りを推進する。

スマート化の主⽬的

設備・ヒトの稼働率の向上

導⼊したプロセス

開発・設計、⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要
 IoT活⽤によって情報の「量」と「質」を⾼めることで、「ものづくりを知る⼈」がさらに有益な情報に基づいて、以下の⾰新活動に取り組めるようにする。
 「予知・予兆管理」：設備の故障や品質のバラつきなど異常の兆候を早期に捉えることで、「⽌まらない」「不良を造らない」⼯場を実現すること
 「重点管理」：⼤量のデータから分析・層別された情報に基づいて重要な管理ポイ
ントを⾒極めることで、現地・現物確認の実効性を⾼めること
 「全員オーナー/源流良化」：⼈の⽴場や役割に合わせて適切な情報を提供し、改善を促進すること。経営層から⽣産現場の作業者まで、それぞれが必要としている情報を⼿軽に使えるようにすることで、「源流良化」と呼ぶ⾰新的な改善を⽣み出す。
 「共創改善」：事業や地域の枠を超えて⾰新事例を導⼊すること
 新しい問題やその解決策を考えるのはあくまで⼈であり、IoTはそのための情報を得る⼿段と位置付ける。このようなアプローチによって、欧⽶とは異なる⽇本流スマート⼯場の実現を⽬指す。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 「ものづくりを知る⼈」に有益な情報を提供することで、⼀層の⾰新を実現する ⽣産性30％向上を⽬指す 「⽌まらない」「不良を造らない」を実現
 欧⽶とは異なる⽇本流スマート⼯場の実現

出典：⽇経テクノロジーオンライン（2016/04/22）
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/335160/042100006/

41

事例8．製造業のものづくりをIoTで⽀援するソリューションを提供取り組んでいる企業
企業

名 ： 株式会社東芝（東京都港区）

製品・サービス ： 半導体製造
関連産業・市場 ： ⾃動⾞、製造IoT

ス マ ー ト 化 の 背 景 今まで利⽤してきた製造・市場のデータに加え、IoTデータを活⽤した更なる品質向上・⽣産効率向上のニーズが⾼まっている。
 ⽣産性の効率化を図りたい、製造ラインの故障リスクを減らしたい、予備品を効率的に管理したい、など製造プロセスにおける課題解決のために、東芝の製造・品質ノウハウとデータ処理技術による製造・品質ソリューションを提供。

スマート化の主⽬的

設備・ヒトの稼働率の向上

導⼊したプロセス⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要
 製造業における次世代型ものづくりに対応する「次世代ものづくりソリューション」を2016年4⽉より提供する。Industrie4.0やインダストリアル・インターネットなどと提唱される次世代型ものづくりの実現に向けて提供されるもの。主に4つのソリューションで構成される。
 1つ⽬は、さまざまな製品・装置の容易なスマート化・ネットワーク接続を提供し、現場・エッジでリア
ルタイム処理を実現する。
 2つ⽬は、製品ライフサイクルの各プロセスをデジタルデータでシームレスにつなぎ、リアルタイムに蓄積する。
 3つ⽬は、グローバルな製造現場や運転・保守現場のモニタリングデータをリアルタイムかつ精緻に⾒える化する。
 4つ⽬は、独⾃の「事象パターン分析技術」を⽤いてさらなる品質・⽣産性向上を実現する。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 製品の滞留状況を分析、セルの組み替えによる滞留解消
 故障発⽣時要因分析により、故障発⽣を防⽌ 消耗部品の適正管理による資産管理コスト軽減
出典：東芝ウェブサイト
http://www.toshiba.co.jp/cl/industry/automotive/solution2/ninustry.htm

42

事例9．⽇⽴が実現したスマート⼯場、⽣産リードタイムを50％削減へ取り組んでいる企業
企業

名 ： 株式会社⽇⽴製作所（東京都千代⽥区）

ス マ ー ト 化 の 背 景 顧客ニーズの多様化やデジタル化の急速な進展により、IoT（モノのインターネット）を活⽤し多様なニーズに即応できる⽣産システムを構築することが求められる状況になってきた ⼤みか事業所では⻑年にわたり、モノづくりの効率化と品質向上の取り組みを⾏ってきており、2015年からIoTを活⽤したサプライチェーンと⼯場の⽣産活動のデジタル化に取り組み始めた
 新たに、需要の変化に即応し、⼈員や部品などのリソ－スを最適配分し、⽣産全体の最適化と品質向上を図る⼯場の理想の姿を「Optimized Factory」とし、同社が提案してIEC（国際電気標準会議）により、国際標準化を進めている

設備・ヒトの稼働率の向上

導⼊したプロセス

受注・調達、開発・設計、⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要

製品・サービス ： 製造・流通業向け 基幹業務ソリューション
関連産業・市場 ： 製造業・流通業（IT）

スマート化の主⽬的

 「作業改善⽀援システム」と「⼯場シミュレーター」を導⼊し、これらと従来も取り組んできた「RFID⽣産監視システム」と「モジュラー設計システム」を併せた4つのシステムを連携させることで、⼈、モノ、設備の情報を循環させる⾼効率⽣産モデルを確⽴した。
 具体的には「RFID⽣産監視システム」により各⼯程の進捗を把握し、遅延が発⽣した⼯程の対策を検討できるようにする。さらに「作業改善⽀援システム」で作業時間が通常よりも⻑くかかっている⽣産⼯程を検出し、画像分析などにより問題点を可視化する。
 蓄積された改善結果は「モジュラー設計システム」を通じて製品設計などに反映する。これら3つのシステムから得られる⽣産実績データと納期などの情報をもとにした「⼯場シミュ
レーター」で最適な⽣産計画に基づいて、⼈員や部品などのリソースを最適に配分することで、⽣産リードタイムを短縮するとともに、部品の早期⼊荷を抑制する。
 RFIDによる⽣産監視は7つのラインで、作業改善⽀援システムは4つのラインで実施している。これらにより作業の遅延などの状況を把握し、作業終了予測などを事前に把握することで、遅れている⽣産ラインに最初から多くの⼈員を配置したり、⽣産⽬標数を下げたり、最適化を⾏ったりすることができる。


今後、⽇⽴製作所では⼤みか事業所で確⽴した⾼効率⽣産モデルの適⽤製品を拡⼤する計画。さらに、「⼯場シミュレーター」を⽪切りに、IoTプラットフォーム「Lumada」のソリューションコアとして2017年度に提供を開始する計画としている。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 ⼤みか事業所では実際に、4つのシステムで情報を循環。⽣産計画の進捗把握と対策や改善、その改善結果の製品設計へのフィードバック、より精度の⾼い⽣産計画を⽴案のサイクルを回すことで⽣産の⾼効率化を実現した
 制御機器の主⼒製品の⽣産リードタイムを50％短縮することに成功
 設計⼯程で20％、調達で20％、製造で10％を削減

出典：⽇⽴製作所ウェブサイト
http://www.hitachi.co.jp/products/it/it-pf/mag/ryoko/hsif2016/01/index.html

43事例10．⼈とロボットが協調する次世代ものづくりの取り組み取り組んでいる企業
企業

名 ： 富⼠通株式会社（東京都港区）

製品・サービス ： テクノロジーソリューション
関連産業・市場 ： IT

スマート化の主⽬的

設備・ヒトの稼働率の向上

導⼊したプロセス

開発・設計、⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要 スマートなものづくり実現に向けた主な取組み例（１）仮想⼤部屋会議（効果：開発リードタイム ½）「仮想 / 現実のあらゆる情報を⼿元に集約、可視化」「仮想と現実を融合し、離れた場の雰囲気を感じる」「必要な時、必要な所に⾃らの分⾝をテレポーテーション」

ス マ ー ト 化 の 背 景 富⼠通は、ものづくりに関する⽣産活動などのあらゆるデータがつながり、かつ⾼次元で⼈とロボットなどの機械が協調⽣産する次世代ものづくりICTの環境構
築実現に向けた取り組みをしている。
 部品のばらつきに柔軟に対応する⾃律制御や⼯程変更に迅速に対応する制御プログラムを⾃動⽣成するロボットのシステム開発、IoTを活⽤した⼯場設備の監視、部品特性や湿度など様々な要因による製造品質の予測などを富⼠通のものづくりで実践。

（２）変化・変動への柔軟対応（効果：設備⽴上げ期間 1/2、段替時間 1/10）「ロボットの機種に依存しない動作プログラムを⾃動⽣成」「ロボットが⾃律的に⾏動、部
品のバラツキや設備の経年劣化に対応」（３）ものづくりナビゲーション（効果：設備停⽌ 1/10、製造不良 1/10）「開発 / 製造データから更新したモデルを元に製造状態を予測」「設計値と実⼒値のギャップを開発・製造現場にフィードバック、双⽅の改善をナビゲート」「改善の横展開を⾼速化」

 これらをリファレンスモデルとした新たなソリューションを、2015年10⽉から順次提供。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 テクノロジーベースで適性品質に管理された効率的なものづくりを実現 スマートなものづくり実現へのアプローチ• 欲しいもの・こと・場を欲しい時に• QCD+E⽬標の達成、• ⼈にやさしいものづくり

出典：富⼠通ウェブサイト
http://www.fujitsu.com/jp/solutions/industry/manufacturing/monozukuri-totalsupport/services/kakushintai/new-services-01/?pr20150306

44事例11．⼈と機械が協調して働くスマート⼯場
取り組んでいる企業
企業

名 ： 株式会社IHI （東京都江東区）

製品・サービス ： 総合重⼯業
関連産業・市場 ： 加⼯・組⽴

ス マ ー ト 化 の 背 景
 IoTは⼯場などの⽣産現場においても例外ではなく、機械同⼠がつながり、情報のやり取り をする M2M ( Machine to Machine ) の世の中となっている。センサーの⼩型化とネットワーク化が進んでおり、得られた情報を⽤いたリモートメンテナンスや故障の予測などのデータ活⽤事例も増えてきている。
 ⼀⽅、⼈についても情報提⽰や⼒のアシストなどのため、コンピューターやセンサー、
アクチュエーターを⾝にまとうウェアラブル機器も進歩しており、機械同様に⼈の情報も多く得られるようになってきた。
 このように、⼯場内で機械と⼈、双⽅の情報を基に 機械と⼈が互いの利点を活かして協働することで、⼯場は⾼い効率と品質を兼ね備え、しかも⼈が快適に働ける「スマート⼯場」となる。

スマート化の主⽬的

ヒトの作業の効率化、作業の削減・負担軽減

導⼊したプロセス⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要
 センサーの⼩型化と無線ネットワーク化により⼈や機械がどこにいてもより細かく・より多様な情報を取得できるようになった。
 ⼈⼯知能によって多数のセンサーの情報を解析することで、取得した情報から意味ある情報を推定できるようになった。例えばマシニングセンターの稼働時間、電⼒量、振動などから、より速く加⼯
でき、しかも⼯具寿命を延ばす加⼯条件を求め、次の加⼯にその条件を反映することができる。
ウェアラブル機器からは、⼈の歩⾏距離や関節に掛かる⼒を計測し、⼈によって作業負荷に偏りが⽣じないよう、仕事の割り当てを変え負荷を均等化する。
 ⼈の意図に応じて機械が動作することで、機械は⼈に合わせて適切な作業やサポートが⾏える。
例えば、⼈が組⽴作業を⾏っているならば、機械は次に組み⽴てるべき部品を適切なタイミングで供給する。⼈と機械がともに品物を運搬するならば、⼈が進みたい⽅向に、かつ⼈に負荷が掛からないように運ぶ。
 スマート⼯場では多くの情報を得ることで⼈と機械の状態を正確に知り、ノウハウや意図を抽出して作業の効率と品質を⾼めることができた。さらに機械は⼈を助け、協働することで、⼈と機械がお互いの利点を活かした作業が可能となった。いわば、情報を活⽤した、⼈と機械の協調による⽣産プロセスの進化である。スマート⼯場によって⼈はより快適に作業でき、あるいはより付加価値の⾼い作業に打ち込むことができ、優れた品質で製造を⾏う⼯程と相まって、世の中にはますます優れた商品が増えていく。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 センサーの⼩型化とネットワーク化
 ⼈⼯知能による情報の解析と ノウハウの抽出、最適化
 ⼈の意図の理解による協調作業
出典： IHI 技報 Vol.54 No.4 ( 2014 )https://www.ihi.co.jp/var/ezwebin_site/storage/original/application/e27508d6d112e5e2c
9a43cecc53f751d.pdf

45

事例12．ロボットの“夜勤”を⼈が⽀援取り組んでいる企業
企業

名 ： オークマ株式会社（愛知県丹⽻郡）

製品・サービス ：NC⼯作機械、NC装置、FA製品、サーボモータ、その他、製造・販売

関連産業・市場 ： ⼯作機械ス マ ー ト 化 の 背 景 ⽇本で作って世界で売るためには、⽣産性を極限まで⾼めた⼯場が必要と考え、1
⽇24時間、週7⽇フル稼動する究極の⼯場を⽬指した。
 DS1（ドリームサイト ワン）は、本社⼯場にて2013年より稼動し、複合加⼯機、
中・⼤型旋盤、⽴形旋盤を⽣産。部品⼯場と組⽴⼯場で構成され、素材投⼊→
部品加⼯→取揃え→ユニット組⽴→総組⽴→⽴会検査→出荷を⼀貫して⾏う、
⾃⼰完結⼀貫⽣産⼯場である。

スマート化の主⽬的

ヒトの作業の効率化、作業の削減・負担軽減

導⼊したプロセス⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要
 素材の投⼊や加⼯後の部品の取り出しは、⾛⾏ロボットがこなす。加⼯に不可⽋な切削液の補給や、加⼯時に排出される切りくずの回収まで⾃動化。
 ⽣産性向上の鍵を握るシステムが「⾒える化システム」であり、加⼯⽤装置や⾛⾏ロボットなどのログ情報を収集。稼働状況をフロアマップやグラフで表⽰する。
 ⼯場内にはタッチパネル式の⼤型モニターを配置し、現場の作業者がいつでも確認できるようにしている。⾒える化システムでは、エラーで停⽌した装置や時間帯を⾚⾊で表⽰し、何が原因なのかを⼈が⾒極め、改善策を検討することで、ロボッ⼘の⽣産性を⾼めていく。
 新規部品の場合は、加⼯時間を短縮するため事前にシミュレーションし、先に問題点を洗い出す。解決策を⽤意してから、実際の加⼯⽤装置で作業を進める。

 部品加⼯設備は、⾃社製の⼤型⾨形マシニングセンタ、横形マシニングセンタ、複合加⼯機、研削盤など最新の加⼯設備機 40台を配置し、FMS、ロボット、ローダー、切削液の⾃動供給装置、切り屑の⾃動回収システムなどにより、24時間、7
⽇間稼働を⽬指す加⼯システムを構築している。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 「⾒える化システム」によるログ情報の収集により、改善策を検討し、ロボットの⽣産性を⾼める シミュレーションソフトを利⽤し、問題点の洗い出しを⾏ってから装置へ反映

出典：オークマ株式会社ウェブサイト
http://www.okuma.co.jp/factory/ds1/index.html

46

事例13． TOTO社員も驚いた匠ロボットの技 - ロボットが現場を変⾰取り組んでいる企業
企業

名 ： TOTO滋賀⼯場 （滋賀県湖南市）

製品・サービス ： 住宅設備機器
関連産業・市場 ： 成形・組⽴

ス マ ー ト 化 の 背 景
 TOTO滋賀⼯場では、23年ぶりとなる⼤型投資で最新鋭の技術をつぎ込み、国内外全ての⼯場のモデルとなる先端の製造現場を作り上げた。

スマート化の主⽬的

ヒトの作業の効率化、作業の削減・負担軽減

導⼊したプロセス⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要
 ラインを流れる衛⽣陶器は1個1個、品番が異なる混流⽣産。貼り合わせる位置も毎回違ってくる。そうした状況でも、ロボットは最新のセンサー技術を使い、⼨分の狂
いもなく貼り合わせ位置の違いを正確に識別。かつ迅速に位置を合わせられるように
プログラミングされている。
 釉薬（ゆうやく）を吹き付ける「施釉（せゆう）」と呼ぶ作業⼯程を3台のロボット
を同時並⾏に動作させることに置き換え、ラインも3⽅向に分岐できるように、新たに組み替えた。3台のロボットのうち1台でも動いていれば、ラインを⽌めずに済むように⼯夫されている。
 釉薬を塗布するロボットが、配置された衛⽣陶器の型番に応じたプログラムをそのつど読み込んで施釉作業を実⾏する。ラインを流れる衛⽣陶器は外観がバラバラなので、品番に応じて実⾏するプログラムを変えている。
 ICタグやドットパターンをパレットに組み込んでおり、衛⽣陶器に貼り付けたバーコードにひも付けて、⼀元管理している。
 ICタグやドットパターンを読み取れば、パレット番号が分かり、パレット番号とひも付く
バーコードも分かる。バーコードから、品番や⼯程で発⽣する各種ログ情報を呼び出せ、その項⽬数は475項⽬に及ぶ。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 バーコードから呼び出せる475項⽬の品番や⼯程で発⽣する各種ログ情報を、
製造ビッグデータとして⼯程管理や品質管理、出荷後のトレーサビリティーなどに活⽤している。

出典：⽇経BP社（2016/01/19）
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atclact/active/15/011500165/011500002/

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事例14．⼿書きの⽣産管理版をタブレット化
取り組んでいる企業
企業

名 ： 株式会社半⾕製作所 （愛知県⼤府市）

製品・サービス ： ⾃動⾞・冷熱の部品製造
関連産業・市場 ： 部品製造（⾃動⾞）ス マ ー ト 化 の 背 景
 仕事内容が変化していくことを⾒据え、⼈の成⻑と改⾰のスピード化を⽬指す。

スマート化の主⽬的

ヒトの作業の効率化、作業の削減・負担軽減

導⼊したプロセス⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要
 現場が“⽣産管理板”と名づけたシートに毎⽇の実績を記録し、データ化して時間当たりの出来⾼（個数）を⾒える化。システムが使いにくい部分はデータベースを作って改良したり、欲しい数字がすぐ取れるようExcelのマクロを組んだりした。
 ⼿書きの「⽣産管理板」をタブレットに置き換えた。現場の実績がシステムにダイレクトに蓄積され、実績把握や異常の検知もスピード化された。さらに、IoTに対応した機械の導⼊により、⽣産情報や機械の稼働情報を⾃動収集することも予定している。

 ⽣産管理システムの活⽤や改良を、従業員が主体となって進めることにより、10年後に主役となれる⼈材を育成したい。
 2005年の⽣産管理システム導⼊から10年近くかけて、段階的にブラッシュアップしてきた。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 社⻑が導⼊の号令をかけ、活⽤や改良は従業員が主体となって進めた システムを作りっぱなしにせずに毎⽉の会議で労働⽣産性の⽬標と実績を確認し、意⾒を出し合った結果、スピード経営の実現と製造機械の稼
働にゆとりを確保し新規受注に成功
 過去4年での売上⾼は約1.1倍、⼈件費は約5%削減。
 ⽣産データ収集がほぼリアルタイムになり問題点に対する対応が迅速化

出典：2016年攻めのIT経営中⼩企業百選（平成28年6⽉）経済産業省
http://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/it_keiei/100sen_gaiyo_2016.pdf

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事例15．⼯場オペレーションにIoTを駆使取り組んでいる企業
企業

名 ： 株式会社エクセディ（⼤阪府寝屋川市）

製品・サービス ： ⾃動⾞のクラッチ・トルクコンバータ等の製造
関連産業・市場 ： ⾃動⾞部品

ス マ ー ト 化 の 背 景 ⾃動⾞部品業界の競争が激化する中、「正確なデータに基づく経営」を⽀える柔軟かつ拡張性の⾼い基幹システムの整備し、世界23カ国41社の各拠点の情報を
タイムラグなく把握する仕組みの構築が急務になっていた。
 ⽣産管理システム「EXPRESS」は、2013年度に構想着⼿、2014年度に１年で⾃社開発、国内外のAT拠点全てに導⼊され運⽤を開始、順次改良を重ねている。
 基幹業務システム「RE-IS」も⾃社開発し、省⼈化のための単なる⾃動化では不⼗分であるとして、IoTを駆使して⼈の仕事をより⾼い次元へとシフトさせていくためのスマート化を推進。
 国内外とも⽣産ラインは⾒える化を徹底しており、経済産業省の「スマート⼯場実証事業」にて実証実験も実施中。

スマート化の主⽬的

設備の故障に伴う稼動停⽌の削減

導⼊したプロセス⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要
 ⽣産技術システム「EXPRESS」により拠点別の品質関連情報を集中管理。Webベースで各拠点から参照可能であり、⼯場の状況をリアルタイムに把握できる。
 拠点別メニューにより、各ラインごとのリアルタイムの出来⾼や出来⾼の過去4週間推移、各ラインのセル別出来⾼、停⽌時間などの稼働状況、品種別⽣産状況や設備停⽌等の時系列情報、品質記録として3次元測定器の結果、特殊⼯程の設備状況や不良判定の結果などが確認できる。
 現場からラインの稼働状況、QC⼯程表、⾦型の加⼯・検査情報やメンテ履歴を個体管理する「⾦型カルテ」も確認でき、不具合の対処や予防もしやすくなった。
 「設備カルテ」により、設備故障の原因特定やメンテナンス履歴を参照することで予知・予防保全が可能になった。
 その他、QRコードによる個体管理により不良発⽣時の個体特定や不具合原因を特定可能となり、熟練者の判断を加えることで不良発⽣の未然防⽌、機械の異常発⽣防⽌が可能となった。⽣産ラインの⾃動化により7⼈から2⼈にまで⼈⼿を削減し⼈による品質のバラつきを無くすことができた。
 ⾦型の技能伝承にも活⽤。熟練者の組⽴ノウハウをアニメーションで⾒せる教育ツール「VPS」を⽤いた結果、組⽴作業が34%スピードアップ。⾦型設計部⾨でも3Dデータ化と標準化により設計リードタイムを半減

スマート化の効果・成功のポイントなど
 システムを外注するとやりたいことができずコスト⾯からも進まなくなるため、⾃社がやりたいことを踏まえて⾃社開発した（企業（経営者）としての考え⽅が重要） 新たにセンサー等を取り付けるのではなく、既にある設備や装置データをデジタル化、⾒える化することから始めた。
 EXPRESSの運⽤・定着により、データを⾒える化する段階からデータを活⽤する段階となっている。⾃社内でEXPRESSを利⽤した教育プログラムを実施するなどQCサークル
活動を通じた⼈材育成にお取り組んでいる。

出典：[1] ⽇経ものづくり、 2014年10⽉
http://techon.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20140930/379762/[2] ⽇本物流新聞
http://www.nb-shinbun.co.jp/5349/[3] エクセディ社内報 ステップ, Vol.340, 2017.01

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事例16．M2Mサービスで製造ラインを遠隔保守するサービス
取り組んでいる企業
企業

名 ： 株式会社栗本鐵⼯所 （⼤阪府⼤阪市）

製品・サービス ： 建材⽤・産業⽤鋳鉄管・パイプ類の製造
関連産業・市場 ： 鍛造機械プレス

ス マ ー ト 化 の 背 景 海外の現地で万⼀のトラブル時に、⼤型産業機械の状況をすぐに把握できないために調査や復旧に⼯数を要するという課題があった。
 お客様の課題を克服し、栗本鐵⼯所の専⾨技術員が該当機械の状況を⽇本からリアルタイムに把握し、遠隔で迅速な復旧やお客様作業員への⼿厚いサポートを実施するため、富⼠通のM2Mサービスを利⽤してビジネスを開始。

スマート化の主⽬的

設備の故障に伴う稼動停⽌の削減

導⼊したプロセス⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要 富⼠通のクラウド基盤を活⽤した「FENICSⅡ M2M（Machine to Machine）
サービス」を利⽤して、栗本鐵⼯所の顧客先に設置された鍛造⽤機械プレス「C2Fシリーズ」の保守情報をオンデマンドで取得する仕組みと、既存の栗本鐵⼯所の保守⽀援システムとを連携させるというもの。
 これにより、海外の現地⼯場で万⼀トラブルが発⽣した場合でも、栗本鐵⼯所の専⾨技術員が該当機械の状況を⽇本からリアルタイムに把握し、遠隔で迅速な復旧や現地の作業員へのサポートを実施することができるようになる。
 今回のサービスは中国とインドの現地⼯場で導⼊されており、現地のモバイル通信
サービスを活⽤できる富⼠通の「FENICSⅡ M2Mサービス」を⽤いることで、3か⽉という短期間で構築・検証を完了し、ビジネスを開始した。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 機械停⽌時間の最⼩化・過去履歴などのノウハウ共有・原因調査を⽬的とした専⾨技術員派遣に必要な費⽤の削減が可能 今後、設備稼働情報に基づいた製品開発や予防保全提案を⾏っていくことで、顧客の製造ラインが海外でも効率よく安定稼働できるよう取り組
んでいく

出典：栗本鐵⼯所ウェブサイト
http://www.kurimoto.co.jp/release/2014/01/pdf/20110802.pdf

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事例17． IoT活⽤による⼯場の⽣産活動最適化
取り組んでいる企業
企

業

名 ：

富⼠通株式会社/株式会社島根富⼠通（島根県出雲市）

製品・サービス ： PCタブレット製造
関連産業・市場 ： ネットワーク製品製造

ス マ ー ト 化 の 背 景 富⼠通グループの各⼯場は、これまで数々の改善活動を実施し、製品の品質および業務の効率向上に取り組んできたが、それらの改善活動では⼈⼿による定量測定が必要であり、その⾃動化が課題であった。
 島根富⼠通では、トヨタ⽣産⽅式（TPS）をベースとし、ICTを活⽤した「富⼠通⽣産⽅式（FJPS）」を導⼊してきた。FJPSにより、カスタムオーダーに対応した受注⽣産や、製造ラインの⾒える化などに取り組んでおり、⽣産の最適化を追求し続けている。

スマート化の主⽬的

⽣産ラインの設計・構築の短縮化

導⼊したプロセス⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要
 作業エリア内で全ての対象製品の位置を把握するために、BLE（Bluetooth Low
Energy）センサーを活⽤した位置情報を約1m単位の制度で収集し⾒える化。そこから得た位置情報と⽣産情報をひも付けた状態で対象製品をリアルタイムに⾒える化する仕組みを取り⼊れた。
 本取組みで、製品の滞留位置と優先順で作業終了時間の推測など、リペアーの進捗
がリアルタイムに把握可能となった。また、作業者が優先的に⾏う作業を早期判断することで、出荷までに発⽣する付帯作業の⼯数が改善した。その結果、各作業者は本来の業務に専念できるようになり、作業の効率化につなげることができた。
 特徴的な取組みの⼀つで製品設計のCADデータを⽣産現場でも活⽤している。
VPS(Virtual Product Simulator)という⾃社開発したツールで、⽣産の⼿順などを仮想的に検証。製品の試作評価や⽣産準備に活⽤している。製品の構造などを可視化できる「デジタルモックアップ」は、実際の⽣産ラインを構築する前に必要な⽣産設備が把握でき、⼈と機械の協調⽣産に役⽴っている。

 富⼠通ではCADやシミュレータなどのツールを⾃社内で開発し開発環境として活⽤している。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 優れた現場⼒を意味するオペレーショナル・エクセレンスがキモ。⾃動化装
置などに焦点があたりがちだが、⼈材⼒を含め、⽬に⾒えないソフトが最⼤の推進⼒。
 データ連携と⼈と機械の協調⽣産により、品質向上に加えて⽣産リードタ
イムは従来の1/5に短縮。
 独⾃のシミュレーション技術で最適化し現場のカイゼンで磨き上げる。

出典：[1] 経済産業ジャーナル（2015年4・5⽉）
http://www.meti.go.jp/publication/data/newmeti_j/meti_15_04_05/book201/book.pdf[2] FUJITSU.67,2（03,2016）
https://www.fujitsu.com/jp/documents/about/resources/publications/magazine/backnum
ber/vol67-2/paper11.pdf

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事例18．⼟岐事業所に⾦型IoT ⼯場建設
投資総額100 億円― ⽣産能⼒1.5 倍、納期50％短縮 ―取り組んでいる企業
企

業

名 ：

株式会社アマダ ホールディングス（神奈川県伊勢原市）

製品・サービス ： ⾦属加⼯機械
関連産業・市場 ： ⾦属加⼯

スマート化の主⽬的

多⽤なニーズへの対応⼒の向上

導⼊したプロセス

受注・調達、⽣産、物流・販売

ス マ ー ト 化 の 概 要
 ⼯場の全ての設備をネットワークで接続し、ワークに刻印したIDを利⽤することで、設備やセルの稼働・進捗・負荷の状況などをリアルタイムに管理する。
 素材から完成までの製品トレーサビリティーを、IDをキーとして参照することも可能。

ス マ ー ト 化 の 背 景 微細な傷やバリなどの検査・除去に画像処理技術を適⽤し、無⼈化の拡⼤と品質の安定化を図る。

 昨今の板⾦加⼯業界はグローバル⼤競争のなかで、変種変量⽣産への対応、
⾃動化、⻑時間運転への対応等のニーズの⾼まりがある。

 品質に関しては、無窓化によって年間を通じた適正温度の維持を実現。特に完成
⼯程（刃先仕上げ）を実施する恒温室は23±1℃で管理する。遠隔メンテナンス
機能により、予防・予知保全に加えてトラブル発⽣時の原因究明を遠隔地から実施することも可能とした。

 従来の⼯場は材料の搬⼊から仕上げ⼯程までの⼀貫ラインで⽣産しているが、新⼯場では各⼯程を⾃動化したセルラインで構成し、顧客ニーズに柔軟に対応する変種・変量⽣産を実現する。パンチング⾦型を究極の年間8760 時間（但し夏休み、年末年始とメンテを除く）、⾃動化、完全無⼈化で⽣産。
 アマダＨＤは2016度に策定する中期経営計画で、⾦型を含むサービス事業の強化を掲げている。岐⾩県⼟岐事業所の新⼯場の稼働を通じて、顧客サービスを向上し、全世界における⾦型の売上⾼を現状の200億円から、将来的に300億円に引き上げるとしている。

スマート化の効果・成功のポイントなど

 新⼯場の建設と併せて同社は、Webシステムをベースとする新しい販売システムを構築する。新⼯場と同システムの連携により、顧客による発注から⾦型の納品、アフターサービスまでの全⼯程を⼀括管理する。
 具体的には、新しい⾦型供給システムとして「お客さま専⽤Webマイページ」を⽤意。
顧客は、パソコンやタブレット端末、スマートフォンを使い、⽇時を問わずに各種サービス（ ［1］⾒積もり、［2］発注、［3］技術データの取得、［4］納期と出荷・配送予定の把握、［5］加⼯情報の取得、［6］⽣産実績の振りなど）を利⽤できる。

 ⽣産能⼒ 1.5 倍の3万本、⾦型納期 50％短縮。⼀⼈当たりの⽣産⾼も1250本から5000本に⾼め、⼈員を16⼈から6⼈の1/3に削減。
 従来4⽇間で完成だったものが受注後3時間以内での加⼯出荷が可能になる
 無窓化やLED照明の採⽤、省エネルギー設備の導⼊などにより、消費エ
ネルギー量は約40％減らせる⾒込み出典：アマダホールディングスニュースリリース（2016年5⽉12⽇）
http://www.amadaholdings.co.jp/info/press/pdfs/000216_1.pdf

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事例19．中⼩企業の共同受注グループによる⾒積り〜受注プロセス連携取り組んでいる企業
企業

名 ： 株式会社今野製作所 （東京都⾜⽴区）

製品・サービス ： 油圧機器事業、板⾦加⼯事業、受託開発事業
関連産業・市場 ： ⾦属加⼯（油圧機器、板⾦加⼯）

ス マ ー ト 化 の 背 景 2010年から外部有識者とともに社内の業務プロセスの⾒える化プロジェクトを⽴ち上げ、情報共有、情報連携、⼀元化、⾒える化のためのシステムを⾃社で開発し、⼩さなシステムを組合わせてデータ連携可能な⽣産管理システムを低コストで構築。
 板⾦加⼯事業の⽣産管理システム刷新の際に、企業内だけでなく、これまでも連携していた異分野・同業の3社間でも同じようにシステム構築できると考え、共同受
注グループとして共通テンプレートシステムを開発した。

スマート化の主⽬的提供可能な加⼯技術の拡⼤

導⼊したプロセス

受注・調達 、⽣産

ス マ ー ト 化 の 概 要
 新たな市場を開拓し新規受注を獲得するための「⾒積もり〜受注プロセス」におけるデータ連携、顧客と繋がるポータルシステム「板⾦まるごとシステム」を開発。
 具体的には、①⾒積もりデータ連携システムの開発、②⽣産管理システムの⼯程進捗データ連携機能の開発、③顧客⽤Webポータルサイトの開発の3事業に区分され、①、②は運⽤されており、③顧客⽤ポータルサイトを開発中。
 2015年度のIVI（Industrial Valuechain Initiative）における活動成果を踏まえたものであり、株式会社今野製作所を実施主体としつつ、開発したシステムの実証については株式会社⻄川精機製作所、株式会社エーアイエスを含め、それぞれ東京都下において異分野の⾦属加⼯業を⽣業とする３社による連携体、「東京町⼯場ものづくりのワ」による「つながる町⼯場プロジェクト」として推進している。
 中⼩企業が⾃らある程度のIT構築能⼒を獲得し、SI企業との協働関係でIT化を図るという点でも、その推進⽅法⾃体が、今後の中⼩企業のIT化のひとつのモデルになり得る点で、横展開性の⾼い取組である。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 「引き合い〜提案業務」の⽣産性向上による受注拡⼤
情報共有、業務の⾒える化、⾒積り作業の標準化とIT活⽤による⼯数削減、担当者の複線化が図られ、回答リードタイムを無理なく半減可能。顧客サービス向上、受注確率を⾼め、売上拡
⼤につながると期待。⾒積り提出を受領後2⽇以内を⽬指す。
 ⼯程進捗情報の⾒える化による信頼性の向上
受注企業と協⼒企業の間の⼯程進捗情報の共有は、双⽅の納期推進業務の事務⼯数削減をもたらし、納期⾯での安⼼感、信頼性を向上させる点で顧客サービス向上となり、受注拡⼤につながる。

出典：ロボット⾰命イニシアティブウェブサイト
http://usecase.jmfrri.jp/#/

出典：今野製作所様ご提供

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事例20．センサー付き“スマート⾦型”で微⼩⽋陥発⾒へ取り組んでいる企業
企業

名 ： 株式会社岐⾩多⽥精機 （岐⾩県岐⾩市）

製品・サービス ： ⾃動⾞部品⽤⾦型、OA機器⽤⾦型、など
関連産業・市場 ： 射出成形⾦型製造

ス マ ー ト 化 の 背 景
 射出成形⽴上げ時の成形条件出しや⽣産時の不良検出を⽬的に、⾦型内の圧⼒・温度を測定して⾒える化するセンサーシステムの導⼊が進んでいる。
 現状ではショットごとの測定データを⾒て判断する利⽤が主であるが、プロセスを⾒える化することで成形に関する⼤量のデータを容易に収集することができ、ビッグデータ解析によって⼯場全体の⽣産性や品質向上にも活⽤できるものと期待されている。

スマート化の主⽬的

新たな製品・サービスの提供導⼊したプロセス

製品稼動・サービス提供

ス マ ー ト 化 の 概 要
 射出成形⽤⾦型にセンサーを取り付け（スマート⾦型）、温度や圧⼒の変化
で成形状態を確認する。弁当箱程度の⼩型システムで、⾦型と⼀体で常時運⽤できる。
 微⼩な⽋陥や樹脂内部の異物混⼊などの不良発⾒に効果が期待できるほか、⽣産⽴ち上げ時の迅速化につながる。製造条件を残せるため、不具合発⽣時には原因究明にも活⽤できる。
 システムは温度や圧⼒、振動といったデータをセンサーで集め記録する。圧⼒や温度などの変化から製品の良否や⾦型の劣化度合いなどを推定できる。
 ⾦型業界でもモノのインターネット（ＩｏＴ）時代を⾒据えたビジネス展開が期待できる。新システムは射出成形に必要な機能に絞り込むことで⼩型化を実現。現在、量産の成形条件下でシステムを活⽤し、有効性の確認を⾏っている。
 岐⾩県情報技術研究所（岐⾩県各務原市）との共同研究で開発。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 ⾦型を使う成形機や向上が変わっても通常の型換え作業のみで成形データの取得が可能
 将来的にセンシングにかかる費⽤の低下が期待できる 保守サービスや製造条件のコンサルティング分野まで踏み込んだ提案が可能

出典：ものづくり⽩書2016、経済産業省
http://www.meti.go.jp/report/whitepaper/mono/2016/honbun_pdf/pdf/honbun01_01_02
.pdf

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事例21．射出成型機やロボットで予防保全取り組んでいる企業
企

業

名

製品・サービス：

東芝機械 株式会社（静岡県沼津市）／
東芝電⼦エンジニアリング株式会社神奈川県横浜市）： 射出成形機・⼯作機械 ／データ活⽤ツールの販売

関連産業・市場 ： ⼯作機械 ／産業⽤電気機器

ス マ ー ト 化 の 背 景

スマート化の主⽬的

新たな製品・サービスの提供導⼊したプロセス

製品稼動・サービス提供

ス マ ー ト 化 の 概 要
 機械の温度、湿度、振動の稼働データをセンサーで収集して分析し、機械が故障する予兆をとらえて顧客に早期のメンテナンスを勧める。 機械が故障で停⽌する時
間が無くなるため、⼯場の⽣産性を⾼められる。
（１）監視IoT：センサ等からのデータ収集・蓄積により各種機械の状態を可視化（２）保守IoT：機械に取付けたセンサから収集したデータを分析し、故障予兆を監視

 世の中のニーズが、製品である「モノ」から、製品に＋αの付加価値をつける「モノ＋こと」へと急激に変化する中で、⼯作機械の付加価値向上を⽬
ざし、独⾃開発の“IoT＋ｍプラットフォーム“によるIoT活⽤ソリューション
を提案

 東芝電⼦エンジニアリングが品質⼯学の知⾒を⽣かし、データ分析で協⼒する。東芝機械は分析結果を基に、機械の適切なメンテナンス時期を⾒極める。

 ⼯作機械のIoT活⽤ソリューションとして展開し、集めたデータに対して当社が⻑年培ってきた技術と経験を加えることで⼯作機械の付加価値を向上させ、⽣産性向上を⽬指す。

 サービス開始から当⾯は機械の過去のメンテナンス履歴を提案時期の参考にする。
提供を始めてから時間が過ぎるほど、取得するデータ量が増えて分析精度が向上し、より最適なタイミングで提案できると⾒込む。

 温度などのデータ以外にも、射出成形機の成形条件など機械に蓄積した情報を収集し、３要素と照合して分析する。

スマート化の効果・成功のポイントなど
 産業の垣根を越えた⽣産性向上を実現するとして、以下の3つのポイントを掲げている。
① ゼロダウンタイムを⽬指し突発故障を未然に察知② 既存・新規設備にIoTを組み込むことで、機械の状態を「みえる化」③ スマートファクトリー化へお客様の課題を「共創」で解決

出典：東芝機械ウェブサイト
http://www.toshiba-machine.co.jp/jp/NEWS/technology/20161111.html

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