【事例１】 株式会社小松製作所（東京都）
３．推進体制

１．企業概要••••

企業名：株式会社小松製作所
事業内容：建設・鉱山機械、ユーティリティ（小型機械）、林業機械、産業機械の製造・販売事業
資本金：連結 683億11百万円 、単独 705億61百万円
従業員数：連結61,908名、単独11,537名

２．デジタル化の概要•

大阪工場内 生産本部生産技術開発センタが主導して社内・サプライヤーの製造現場の見える化と改善に向けた取り組みをしていた。尚、溶接ロボットの開発等も大阪生産技術開発センタが管轄する。

４．成果

サプライヤーと一体となったデジタル化• 同社が開発した生産現場のIoTシステムKOM-MICS*を、同社主導の下、協力企業で構成される「みどり会」の多くの企業で導入。
•取得したデータはクラウド上に蓄積され、チャートで表示される。
この結果をもとに同社と協力企業共同で改善を検討し、会員企業の生産性向上をサポートする。

••

KOM-MICSを導入したサプライヤーからは前向きな評価が多い。
各社の改善事例についてはみどり会で報告頂き成果を共有している。
導入当初、データの共有は自社の手の内を明かすことに繋がると受け取られ、抵抗感を示すみどり会会員もいたが、2015年前後にトライアルで1社にてKOM-MICS導入により生産性を向上させた事例を作り、横展開していった。

５．今後の方針・課題

蓄積データの表示画面

データ共有の工夫•
厚板の溶接にはノウハウが求められるため、同社が開発した溶接ロボットはノウハウ流出を防止することを目的に、販売先は同社の協力企業に限定し、使用は同社向け製品の製造のみに限定している。設備データは全て同社へ共有されている。
•工作機械についてはCNCメーカーに接続の仕様を開示してもらい、KOM-MICSの導入を可能にしている。なお、工作機械は協力企業において他社向けの製造に用いられる場合もあるため、ボタンを押すことで同社向け製品の製造に関するデータのみが同社によって把握される仕組みとなっている。

* KOM-MICS：Komatsu Manufacturing Innovation Cloud System

全体最適に繋がる生産性向上•
生産性を2倍に向上させることが目標。 １つの設備稼働の生産性を上げることが全体最適に繋がるとは限らず、工場全体として生産性が上がるカイゼンを検討していくことが必要である。
非加工時間における生産性向上•
加工時間の効率化に加えて、非加工時間（加工準備等、付帯作業の時間）の生産性向上も課題。カメラ等の導入も含めてアプローチ方法を検討していく。

【事例２】 株式会社板尾鉄工所（石川県）
１．企業概要••••

企業名：株式会社板尾鉄工所
事業内容：産業・建設機械部品の設計・製造及び販売、産業用車両の設計・製造及び販売
資本金：9,600万円
従業員数：約240名

２．デジタル化の概要
切削機械・旋盤機械の稼働状況の“見える化”•
生産現場の人手不足や繁忙期に作業指示通りの生産ができない等の課題に対応することを目的に、2016年頃からデジタル化に取り組み始めた。
•2016年から切削機械にIoTを導入し、稼働状況のデータを収集、タイムチャートで“見える化”した。
•2017年から旋盤の複合化・自動化機械を導入。

３．推進体制••

顧客主導の下、顧客から支給されたIoTのシステムを設備に導入。取得したデータは顧客と共有している。
社内では現場経験者がデジタル化を担当。システム導入当初、現場の“見える化”に対して作業者から抵抗もあったが、社内担当者が現場作業を理解していたことで、現場とコミュニケーションを取りながら導入することができた。

４．成果
••

人手を必要とする工数の削減、加工条件の適正化で無駄な動きの削除等に繋がり始めている。
設備の稼働状況を把握しやすくなったことで、管理者の業務負荷軽減に繋がる。

５．今後の方針・課題
現場レベルでの稼働状況の把握•
今後は管理者だけでなく現場レベルでも稼働状況を把握できるようにしたい。各設備のシグナルタワーから稼動情報を拾い、工場内にディスプレイで示す等を計画中。
データ分析のための人材確保•収集したデータを分析できる人材が社内に数名しかおらず、本格的に進めるには、ITの知識を有する人材確保が必要。
セキュリティ担保のための手間・コスト•
ネットワークのセキュリティ対策。社内ネットワークに設備の稼働状況を取得するネットワークを取り入れたため、セキュリティ対策の手間が省けた。

【事例３】 株式会社ニノミヤ（愛知県）
１．企業概要••••

企業名：株式会社ニノミヤ
事業内容：鋳造部品製造、MC、NC切削加工
資本金：2,400万円
従業員数：142名

検査工程の見える化•
検査する製品、作業者、作業時間のデータをサーバに蓄積して見える化し、作業者ごとの作業進捗や離席状況等を把握、作業効率を向上させた。
•
また、どの検査工程で何の不良が発見されたのか、何の在庫がどこにどの程度あるのかの見える化も実現。

２．デジタル化の概要

３．推進体制自家発生材料の自動搬送• ロボットクレーンを使った原材料（スクラップ、堰等）の自動計装システムを採用。このうち自社で発生する材料（堰）については、「破砕～砂落とし～材質別仕分」の工程を自動化するシステムを自社主導で開発。現在ではこれが業界標準に。
自動計算に基づく副資材の自動投入• 溶湯をユーザーが要求する成分に調整するために必要な各種副資材を、自動計算によって適正な量を電炉に自動投入。
溶湯の注湯データの集計、管理• 溶湯の鋳型への注湯を完全ロボット化。
• 鋳型への注湯の日時、重量、時間、速度、歩留まり率のデータを製品の品番ごとに計測、管理。
鋳物砂管理の自動化• 鋳物砂のリサイクルの工程において、検査データに異常値が認められた場合は、自動的に該当する砂を除去。

••

溶解を、コークスを熱源とするキュポラから、熟練技能者を必要としない電気炉に転換したことが自動化とデジタル化のきっかけ。
社長と専務、工場長がデジタル化を推進。今後はITの専門部署の設置も想定。

４．成果•

熟練技能者に頼る従来のものづくりから、自動化、省力化を徹底したものづくりへの移行を実現。

５．今後の方針・課題
設備の保全のための部品発注の自動化• 鋳物工場の設備で、定期的な交換が必要な部品は多岐に及ぶ。
各部品の納期と交換周期をデータベース化し、部品交換遅れを防止する為に、自動的に部品発注のアラームを出すしくみを構築する。
また過去購入履歴も合わせて入力し、見積もり価格が適正であるかをチェックする事務作業の合理化にも取り組みたい。
生産計画の作成補助• 現状１から人手による生産計画の作成作業を、ITが支援できる仕組みに作り上げたい。

【事例４】 株式会社メタルアート（滋賀県）
１．企業概要••••

企業名：株式会社メタルアート
事業内容：熱間鍛造品製造（主に自動車部品）
資本金：21億円4,348万円
従業員数：1,163名（連結）３．推進体制••2019年4月に「未来創造部」が発足。開発、生産技術に携わっていた社員9名で構成。
同部はマーケティング調査に基づく営業を行うことを主な目的とするが、当社のIoTの活用についても担当。

４．成果
２．デジタル化の概要
試作一発立ち上げでの量産化•
3D-CAD・CAE解析・高精度3Dスキャナの活用による開発期間短縮とサイマルテニアス・エンジニアリング活動を積極的に展開。
これにより試作一発立ち上げでの量産化を可能に。
金型寿命の予測•
従来は職人のカン・コツに頼っていた金型の使用可否判定をデジタル化。
非常に判別しにくい寸法不良の発見•
鍛造工程で行う工程内抜き取り検査にて高精度3Dスキャナによる画像検査を採用。
トレーサビリティ•
自動車のトランスミッション部品に二次元バーコードを直接焼き付け、製品ごとに材料から出荷までどのような加工条件で作られたものであるのか追跡できる仕組みを構築。
良品条件の常時監視策としてIoTの活用•
2019年4月から本格稼働した新工場にて、ロボットを用いて鍛造から熱処理、検査、出荷まで無人化されたラインを実現。
•
この新工場で生産する全ての部品について、1製品につき200点の鍛造条件のデータ収集とIoT活用での変化点管理により、品質保証を実現を目指す。

••

開発リードタイムが大幅短縮
金型寿命が約1.5倍となり大幅なコスト低減に

５．今後の方針・課題
100%の完全品質保証が目標
ビッグデータの解析•
新工場でのIoT活用で扱うデータ量は、月間15万個×200点と膨大なものになる。このためビッグデータの解析が必要となるが専門人材が不在であるため、滋賀大学のデータサイエンス学部と共同研究を2019年から開始した。
•「この閾値を守れば不良品は出ない」ということを解明したい。そのためには良品が生産されている間でもデータを監視し続ける必要性を認識。

【事例５】 株式会社樋口製作所（岐阜県）
１．企業概要••••

企業名：株式会社樋口製作所
事業内容：精密金属プレス加工など
資本金：2,000万円
従業員数：198 名

２．デジタル化の概要
生産状況のモニタリング•
本社工場で保有するプレスマシン16台すべてがIoTに対応し、稼働状況を監視。
•
作業者が作業指示書と異なる材料を投入した場合、自動的にプレスマシンが停止するシステムも用意。
•
米国工場でも同じシステムを導入する予定。
•
自社製作の生産設備からはデータを自動収集できる仕組みを予め用意。
金型のメンテナンスの最適化•
金型内に各種センサを設置してデータを記録。最適な金型のメンテナンスに活用。
人材育成•
作業標準などの社員のe-ラーニングの評価履歴をシステム上で管理。
•
過去10年以上の各種トラブル事象に係る原因、対策、評価のデータをAIに学習させ、FMEA（Failure Mode and EffectAnalysis）の作成支援に活用する為のプロトタイプを開発。
トレーサビリティへの対応•レーザーで部品にQRコードを印字し、1個単位でトレースすることが可能。

営業支援システム• 過去のフィージビリティスタディの結果をDB化し、顧客からの質問についてキーワードを入力して検索すればそれに近い図面が表示され、選択すれば当時の懸念事項などが表示されるシステムのプロトタイ
プを開発（※社内でのみ使用可能）。
３．推進体制••IoT システムは、ほぼ自社でデータ取得～見える化まで開発。
AI システムのフレームワークは、外部との共同開発

４．成果•

IoT、AIを生産現場に実際に展開し始めてから1年半、これまでの成果は、プレス稼働率10%向上、流出不具合37%減少、工程内不具合9%減少。

５．今後の方針・課題
資金不足•
資金が不足しているため、新しいプレスマシンを入れるか、ITに資金を投じるかが悩み。
顧客への訴求価値をいかに出すか•
IoT、AIの活用による生産性の改善、原価の低減だけでは顧客は評価しない。顧客に対する訴求価値を現状では出せないことが課題であると認識。
•異業種とのマッチングを強化し、スピードと資金力も兼ね備えることによって、Maas(Monozukuri as a Service)に挑戦していきたい。

【事例６】 泰東工業株式会社（愛知県）
１．企業概要••••

企業名：泰東工業株式会社
事業内容：金属プレス、樹脂成形による自動車部品製造
資本金：4,500万円
従業員数：277名

２．デジタル化の概要
IoTによる成形機からの成形条件のデータ収集•
IoTにより成形機から1ショットごとに40項目に及ぶ成形条件のデータを収集するシステムを構築。ショットごとの成形条件のばらつきを把握し、良品生産のための条件精緻化に活用。
•現在29台の成形機にシステムを導入。
樹脂材料の乾燥状態の管理に対するIoTの導入•
厳密に乾燥を行う必要のある樹脂材料について、樹脂乾燥機を改造してIoTを導入、樹脂そのものの温度を測定。
３．推進体制•••IoTの導入は製造部が主導。
製造部の関心事項は生産状況の監視よりも、いかにIoTを活用して品質を向上させるかだった。カンとコツに頼っていた樹脂成形の改善策をIoTで導き出せないかと考えた。
当社は成形機を特定のメーカーの製品に統一しており、IoTシステムはこの成形機メーカーと共同開発。成形機メーカーとの共同開発のため、詳細な成形条件のデータ取得が可能なシステム開発が可能となり、しかも一気に工場内のIoT対応可能な成形機をシステムに接続させることが可能に。

４．成果
•••
•

IoTの導入後、不具合発生はほぼゼロに。成形条件を安定化させることが可能に。
収集データの傾向管理を行うことで保全作業に入ることができるようになり、生産の稼働状況も安定。
ペーパーレス化により日報の書き損じなどのミスがゼロに。
夜勤の従業員の作業状況の見守りにも効果あり。

５．今後の方針・課題
成形機の周辺機器へのIoTの導入•
ロボットなど成形機の周辺機器にもIoTを導入し、良品生産のための条件をより精緻化させたい。またデータを成形の段取り計画やPDCAサイクルの高速化に生かしていきたい。
•しかし、周辺機器からいかにデータを取り出すかが課題。
成形機以外へのIoTの導入•金型の内製に用いているワイヤーカット、マシニングセンタもIoTに対応できないか検討中。
•
当社は金属プレス部品に樹脂をインサート成形して部品を生産している。成形機だけでなく金属プレスマシンもIoTに対応できないか検討中。
生産計画立案への活用•
IoTで得られたデータを生産計画立案に生かせないか検討中。
ビッグデータの解析のための人材確保•
収集するデータが大きすぎタイムリーに解析しきれない状況。今後はデータ解析を行う専門人材の確保育成が必要。
中国工場へのシステム導入•
中国工場にも同じシステムを導入したが、中国政府の規制により日本からのモニタリングができない。

【事例７】 株式会社タカギセイコー（富山県）
１．企業概要••••

企業名：株式会社タカギセイコー
事業内容：成形品事業 （プラスチック製品及びその金型の製造）、一般通信機器端末及び損害保険商品の販売・自動車等の販売及び修理等
資本金：2,114百万円
従業員数：連結2,959名、単体879名

２．デジタル化の概要
国内生産の高度化に向けたデジタル化の推進•
製造業の海外移転が進む中、経営トップ層は“国内生産の高度化”という意識の下、デジタル化にも積極的に取り組んでいく方針を示している。
現場からの要望によるデジタル化•作業実績の収集・管理は手書きの日報で行われていたが、現場に派遣社員や外国人労働者が増えたことで、正確な情報の把握・管理が難しくなってきた。正確な情報をタイムリーに収集する為に、現場管理者からデジタル化による管理を要望する声が上がっていた。
•
これをきっかけに２つの工場において、作業が完了した製品の個数を入力できるタブレットを作業台に設置。作業進捗をリアルタイムで正確に把握できるようにした。
射出成形機・塗装用ロボットの稼働状況の“見える化”•
１つの工場で射出成形機と塗装用ロボットにIoTを導入し、稼働状況の“見える化”に取り組んでいる。

３．推進体制••7名程の社員が外部ベンダーと連携しながら実施。
基幹システムを補完するシステムの一部は、開発を外部に委託しているものもあるが、基幹システムとの連携は基本的に社内で対応している。

４．成果
•
•

正確な作業実績がリアルタイムに把握できるようになり、管理業務の負荷軽減に繋がった。
デジタル化の取り組みは、始めたばかりであるが、デジタル化の有効性を感じて、積極的に取り組む雰囲気が醸成されつつあり、効果を確認しながら社内へ展開していく予定にしている。

５．今後の方針・課題••

現場で発せられたデータをもとに、生産設備の短期間の停止（所謂“チョコ停”）を体系的に把握・改善することで生産性を向上させていく方針。
ロボットやIoTに関わる人材不足が課題。現在デジタル化を推進する部署が外部ベンダーや各部署と連携しながらデジタル化に取り組んでいるが、各部署にデジタル関係の知識を持った社員の育成にも取り組同社工場の外観んでいく。

【事例８】 熱田起業株式会社（愛知県）
１．企業概要••••

企業名：熱田起業株式会社
事業内容：航空宇宙産業向け部品等の切削加工
資本金：1,500万円
従業員数：39名

２．デジタル化の概要
オークマの「コネクトプラン」を導入•
工作機械メーカーのオークマが開発したIoTシステム「コネクトプラン」（写真）にて、主に試作開発品を切削加工する7台の工作機械を接続。
•工場長は端末を通じて得られる稼働状況のデータをリアルタイムで確認しながら作業者の最適な配置を決定している。
３．推進体制••「コネクトプラン」の稼働情報画面を、各責任者のPCから、いつでも確認できるように設定。
稼働率を会議の場で共有し、稼働状況の分析、改善の取り組みについて議論。

４．成果
管理者の負担の削減•
かつては機械に異常がないか工場内を工場長や管理職が回って確認していた。しかし工作機械がIoTで繋がり稼働状況が事務所から見えるようになると、見回りの人数や時間を減らし、重要度の高い業務に集中できるように。
作業効率の向上•
今まで見えなかった数字が第三者、管理者、間接要員に見えるようになったことでPDCAのサイクルが回しやすくなり、不要な工具の廃棄など整理整頓も進み作業効率が向上。
工作機械の稼働率の向上•
工作機械の稼働率が上がったことで、新しい仕事に取り組む余裕が生まれた。この結果、試作開発の仕事の受注を増やすことができ、売上が増加。
５．今後の方針・課題
他社との連携のためのツール化•
将来的には海外の仕事を直接受注できることが目標。これを実現するために、IoTを他社と互いに連携するためのデータ共有ツールとして活用していきたい。
IoT導入に際しての現場からの反発•
IoT導入に際しては「監視される」という意識から現場からは反対意見も上がった。IoTは個人の監視のためではなく、現状を把握して改善を考えるためのツールであるとの理解を現場から得ることが重要。

【事例９】 株式会社山田製作所（愛知県）
３．推進体制

１．企業概要••••

企業名：株式会社山田製作所
事業内容：精密機械部品、油圧部品ポペット・プランジャ・ス
プールの製作、各種自動車部品、プレス部品、各種電動工具部品の研削、円筒研削加工・センターレス・内面研削加工・平面研削加工・NC施盤加工
資本金：1,000万円
従業員数：約40名••

2014年、現社長の就任をきっかけに、トップダウンで加工工程の標準化・自動化を進めてきた。IoT化については、愛知県中小企業中央会の元指導員より無償で指導頂く等しながら進めている。
先代まではベテラン従業員の勘やコツに頼ったやり方だったため、社内からは反発もあった。

２．デジタル化の概要

４．成果

現場のあらゆる場所で稼働状況を“見える化”•
NCに対応していない古い設備を除く全ての研削盤にIoTを導入し、稼働状況をリアルタイムに把握できるようにした。
•取得したデータは工場内の各所にあるモニターに映し出されている。

••

自動化を進めることで、これまで勘やコツに頼っていた自社のノウハウを明確にすることができ、他社と共有すべき情報、自社内で守るべきノウハウを区別することができた。
蓄積したデータの一部を活用することで、切削加工メーカーと連携してデータで双方の強みを活かした製品加工に取り組み始めている。

５．今後の方針・課題
研削盤の稼働状況を映し出すモニター

砥石の摩耗状況の分析、適正な交換タイミングを予知•
IoTによりあらゆるデータを取得することができるが、目的に応じて必要なステップを踏むことが必要だと考える。
•
砥石の摩耗状況を把握・分析するためのデータは一部の研削盤からのみ取得している。現在、データの蓄積・分析により砥石の適正な交換タイミングを予知するために摩耗状況を分析している段階。まず一部の機械で試行して成果を上げてから、他の設備にも導入していく方針。

生産性向上による受注増•
デジタル化や自動化を進めて生産効率を向上させることで、受注を増やしていく方針。中小企業が生き残っていくためには、生産性を向上させることが必須だと考える。
設備データと生産管理システムの連携•
研削盤と製品の寸法を確認する測定器をタブレットと接続することで、どの研削盤で誰が何を加工しどのような稼働状況にあるのか自動的に収集する予定。将来的には見積り工数と実際の個数を比較して顧客毎の原価管理に活用する等、生産管理システムと連携させ、予実管理の定着化を実現させたい。

【事例１０】 トヨタケ工業株式会社（愛知県）
３．推進体制

１．企業概要••••

企業名：トヨタケ工業株式会社
事業内容：自動車内装用シートカバーの製造、自社ブランドの企画製造
資本金：3,000万円従業員数：約100名（※従業員の約7割は女性）

•４．成果
•

２．デジタル化の概要
作業者のモチベーションのためのデジタル化•
自動車カバーは1台あたり約300のピースが縫い合わされており、裁断工程で生じた各パーツのサイズの微妙なずれを調整しながら縫い合わせる技術が求められる。多品種小ロットなこともあり、ロボット化が難しい。また各作業者の集中力やシフト等によって作業効率にばらつきが出やすい。
•
こうした環境の中、作業者のモチベーションを向上させ、働きやすい環境を準備するために、デジタル化を推進した。
ミシンの運転状況の“見える化”•
約10台のミシンのモーターにセンサーを装着。モーターのポートから電気信号を取り出してミシンの電源のオン・オフ、針数、縫い終わった際の糸切りのデータを取得し、クラウドへ蓄積。Wifiでパソコンとスマホからミシンの運転状況を確認できるよう“見える化”した。

IT関係に精通する経営者主導の下、製造業のIoTソフトウェアを開発・提供するベンチャー企業と共同で推進。

•縫う時間を短縮するのではなく、布を設置する、裏返す等の付帯作業の時間を短縮するよう働きかけたことで、品質を落とさず生産性を向上させることに繋がった。作業時間におけるミシンの可働率が19％から22％に向上する作業者も見られた。（平均的な可働率は20～30％。）
従来はライン単位で凡その把握しかできなかった作業状況を個人単位で把握できるようになり、作業者のモチベーション向上に繋がった。

５．今後の方針・課題
自己成長や達成感を得られるような現場づくり•
客観的データにより作業者に気づきを与えることで、自己成長や達成感を得られるような現場にしていきたい。どんなデータが欲しいか等、若い作業者の意見も積極的に採用していきたい。
データ分析の人材不足•
蓄積したデータについて本格的に分析するための人材が不足している。また分析の項目を変更する際、都度協業するベンチャー企業での設定が必要なため時間と手間がかかる。

作業現場

【事例１１】 株式会社メタルヒート（愛知県）
１．企業概要••••

企業名：株式会社メタルヒート
事業内容：真空熱処理
資本金：1億円
従業員数：61名

２．デジタル化の概要
熟練工のノウハウや炉の管理技術を収集蓄積•
中身が見えにくいという熱処理の特殊性からくる技能伝承の難しさと、国内市場の減少を補う海外展開が急務という２つの課題に直面。
•23基の熱処理炉のうち3基をIoTに対応させ、熟練工のノウハウや炉の管理技術を収集蓄積。熟練工でなくても計画的に熱処理を行うことを可能に。
•
うち1台の新型炉は、温度分布、冷却圧力、真空度など様々なパラメーターを記録し、クラウド上でリアルタイムで遠隔地から見ることも可能。この技術を活用した、将来の海外展開と本社による海外工場の集中管理も想定。

３．推進体制••

社員全員の熱処理技能士資格の取得や工場内の様子をカメラ撮影しユーザーに見せるなど、「安心の見える化」に向けた社内体制を整備。IoTはこの「安心の見える化」の一環で推進。
新型炉は「ものづくり補助金」を活用して導入。

４．成果
•
•

熟練工でなくても計画的に熱処理を行うことが可能に。
IoTに対応させることによって古い熱処理設備も陳腐化せず活用可能に。

５．今後の方針・課題
技能伝承のためのデータ活用•
現状では技能伝承に向けたデータ活用が十分とは言えず、今後の積極的な活用が課題。
トレーサビリティ等への対応•
ユーザーからの要望が強いトレーサビリティへの対応が課題。
•また現状ではニーズは顕在化していないが、特定のユーザーとの熱処理工程のデータ共有も検討。
コアコンピタンスの秘匿•「安心の見える化」が当社のキーワードとはいえ、コアコンピタンスの部分は秘匿に。