スマートファクトリーロードマップ 【全体俯瞰表】 （ 1 / 2 ）※ものづくりのスマート化：ＩｏＴ・ビッグデータ・ＡＩ・スマートロボットを活用したものづくり（データを活用したものづくり）を指すこととしている。
※スマートロボット：人や他のロボット・設備と情報をやりとりし、ＡＩの搭載等によって自律的に判断し、人や他のロボット・設備と協調した作業を行うようなロボットを指すこととしている。
※本ロードマップでは、スマートロボット以外のロボットの導入による自動化などについては取り上げていない。
スマート化の目的
大 目 的

小 目 的

不良率の低減品質の向上①スマート化の手段（データの活用内容）、②スマート化後の姿・スマート化された状態

ヒトの作業内容（作業手順、作業結果など）を確認し、ポカミスを削減することで、不良率を最小化する。

スマート化の対象プロセス（データを活用する「ものづくりのプロセス」）

対 象 企 業 層
素形材
加工企業

○

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、設備の加工性能を最大化する。

○

各従業員の作業状況（作業動線、作業時間、作業内容など）を改善、均一化することで、作業のばらつきを最小化する。

○

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

スマート化のレベル（データを活用する「レベル」）
製品稼動、サービス提供

設計品質の向上

製品の実稼動状況等のデータと設計データを関連付けて分析し、設計仕様・生産方法を修正・改善することで、製品の品質・信頼性を向上する。

材料の使用量の削減

過去の設計事例の知見や構造解析シミュレーションなどによって製品設計を最適化することで、材料の使用量を最小化する。

○○

○

○

○

生産のためのリソーセ
スの削減

生産計画を修正・最適化することで、投入するヒト（工数）、材料、エネルギーを最小化する。

在庫の削減

受注、生産、出荷のデータを連動させて、生産管理を最適化することで、在庫を最小化する。

○

○

○

複数の設備の監視・点検を集約管理・遠隔管理
設備の管理・状況把握することで、監視・点検の管理工数を最小化すの省力化
る。

○

○

○

○

○

○

設備にセンサを取り付けて搭載してモニ 収集したデータを分析し、品質のばらつ 構築した加工改善モデルを用いて、設タリングすることで、加工寸法などの製 きの要因を特定することで、加工誤差や 備の加工条件・設定値を最適化するこ品の品質データと設備の加工条件・設 加工性能の改善につながる加工条件・ とで、加工誤差を最小化したり、加工性定値を収集・把握できる。
設定値をモデル化できる。
能を最大化できる。

○

各従業員の作業状況（作業動線、作業収集したデータを分析し、作業のばらつ 構築した作業改善モデルを用いて、作時間、作業内容など）をセンシングするきの要因を特定することで、作業の改善 業状況を改善、均一化することで、作業ことで、各従業員の作業状況を収集・把につながる作業条件をモデル化できる。 のばらつきを最小化できる。
握できる。

○

収集したデータと設計データとを関連付製品にセンサ・通信機能を搭載すること
分析結果に基づいて、設計仕様・生産けて因果関係を明らかにすることで、品で、製品の使用状況や使用環境のデー方法を修正・改善して最適化すること
質・信頼性の向上につながる設計仕様・タを収集・把握できる。
で、製品の品質・信頼性を向上できる。
生産方法を分析できる。
設計事例を収集してデータベースとして 過去の設計事例の分析や、解析・シミュ蓄積することで、過去の事例を容易に レーションソフトウェアなどによって、材 構築した設計改善モデルを用いて、製参照できる。
料の軽量化や部品点数の削減につな 品設計を最適化することで、材料の使解析・シミュレーションソフトウェアを利 がる形状・構造等を知見としてモデル化 用量を最小化できる。
用することで、構造等を解析できる。
できる。

○○

レベル３
（データによる制御・最適化）

○

○

○

レベル２
（データによる分析・予測）

ヒトの作業内容（作業手順、作業結果な分析結果に基づいて、従業員を人材育ど）をセンシングすることで、作業内容を 過去のポカミスを分析することで、ポカミ成したり、設計を変更することで、ポカミ収集・把握できる。
スが発生しやすい作業工程を特定できスの発生を抑制し、不良率を削減・最小
ポカミスが発生した際、ヒトへ早期に通 る。
化できる。
知できる。

品質の安定化・ばらつきの低減○レベル１（データの収集・蓄積）○

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。

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

○

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。

受注、生産、出荷の計画・実績データを 需給予測に基づいて、調達した資材や連動させて分析することで、需給変動要 生産した製品の在庫が最小化となるよ因を明らかにしたり、需給を予測できう、生産計画・出荷計画の作成を自動る。
化・最適化できる。

コストの削減生産ライン全体の設備の稼動計画、ヒトの作業設備・ヒトの稼働率の向計画を修正・最適化することで、設備・ヒトの非稼上働時間を最小化する。

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、情報の入力・表示・判断を短時間化、作業プロセスを最適化する。

○○○

○

○

○

○

○

○

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。

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。

○

設備の稼働・ヒトの作業の進捗状況をＭＥＳ（製造実行システム）などの生産基に、各プロセスの完了予定時間を予管理システムのデータを利用すること測できる。
で、生産ライン全体の設備の稼働・ヒト設備とヒトの非稼動時間が発生する要の作業の進捗状況を収集・把握できる。
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。

○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 作業の進捗状況に応じて、ＨＭＩに必要した資材や生産した製品の管理情報、 な情報や作業指示を予測して表示でき生産情報、設備の稼動情報を迅速かつ る。
簡易に入力・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。

ヒトの作業の効率化、作業の削減・負担軽減
ヒトと協調した作業を行うスマートロボットを導入することで、ヒトの作業の効率を向上する。

生産性の向上設備の故障に伴う稼動停止の削減

設備の故障の兆候を示す因子を明らかにし、故障の時期を予測・未然防止して、故障の発生頻度を最小化することで、稼動停止時間を最小化する。
設備の故障が発生したときに、ヒトへ早期に知らせるとともに、原因究明・対策検討を支援し、復旧を早期化することで、稼動停止時間を最小化する。

○○○○

○

○

○

○

○

○

設備にセンサを取り付けたり、ヒトの作収集したデータをロボットに学習させる ヒトとスマートロボットによる協調した作業状況（作業動線、作業時間、作業内ことで、ヒトの行動を予測し、協調して作 業を最適化することで、ヒトの作業の効容など）をセンシングすることで、稼働状業できる。
率を向上できる。
況・作業状況を収集・把握できる。

○

収集したデータと設備異常とを関連付設備にセンサを取り付けてモニタリング
設備の故障予測に基づき、予防保全す
けて、設備の故障につながる兆候・条件することで、設備の稼働状況を収集・監ることで、故障の発生を抑制し、想定外を明らかにすることで、故障の発生時期視できる。の稼動停止時間を削減・最小化できる。
を予測できる。

○

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 過去の故障事例を分析することで、正視できる。
確な原因究明や適切な対策の立案に異常や故障が発生した際、ヒトへ早期 つながる知見を体系化できる。に通知できる。

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。

スマートファクトリーロードマップ 【全体俯瞰表】 （ 2 / 2 ）※ものづくりのスマート化：ＩｏＴ・ビッグデータ・ＡＩ・スマートロボットを活用したものづくり（データを活用したものづくり）を指すこととしている。
※スマートロボット：人や他のロボット・設備と情報をやりとりし、ＡＩの搭載等によって自律的に判断し、人や他のロボット・設備と協調した作業を行うようなロボットを指すこととしている。
※本ロードマップでは、スマートロボット以外のロボットの導入による自動化などについては取り上げていない。
スマート化の目的
大 目 的①スマート化の手段（データの活用内容）、②スマート化後の姿・スマート化された状態

小 目 的
過去の設計事例を学習し、構造設計などの製品製品の開発・設計の自設計に活用することで、製品開発・設計期間を短動化縮する。

製品化・量産化の期間短縮

スマート化の対象プロセス（データを活用する「ものづくりのプロセス」）

対 象 企 業 層
素形材加工企業○

設備・金型供給企業○

組み立て企業○

開発、設計、生産工程のデータを連動させて仕仕様変更への対応の迅様変更を一括して反映することで、仕様変更の速化対応時間を最小化する。

○○○

サイバー上で生産ラインを設計し最適化した上生産ラインの設計・構築 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の短縮化縮する。

○○○

多様な人材の活用

アシストデバイスなどを活用することで、作業熟練度、知識、身体能力、言語などが異なる多様な人材を活用する。

技能の継承

熟練技能者の手わざ・知見をデータ化し、他の作業者と比べて優れている点を技能・ノウハウとして明らかにし、国内外の拠点へ共有したり、スマートロボットへ学習させる。

人材不足・育成への対応

多用なニーズへの対応
力の向上

新たな製品・サービスの提供○○○

製品企画、開発・設計

生産○

生産ラインシミュレータなどを利用する サイバー上で生産ラインを設計し最適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 化した上で、実世界の生産現場へ実装ことで、サイバー上で生産ラインを設計力、作業工程、搬送ルート、投資コスト することで、構築時の試行錯誤を削減しできる。などを事前に評価・検証できる。
生産ライン構築期間を短縮できる。

○

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。

○

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。

○

受注、生産、物流のデータを連動させて、サプライチェーン全体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・サービスを提供する。

○

○

○

製品に組み込まれたセンサによって得られたデータ、製品の制御データを活用することで、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する。

○

○

○

○

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。

○

○

○

リスク管理の強化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。

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・知見を国内収集したデータを分析し、その他の作業外の拠点へを共有することで、それらを者と比べて熟練技能者が優れている点継承し、ヒトの能力を向上できる。
を明らかにすることで、技能・ノウハウ・それらをスマートロボットに学習させるこ知見を体系化できる。とで、ヒトを代替できる。

各製品に共通する部分を定義して、製設備・ヒトへの作業指示・部品供給や段品の構造、設計・生産プロセス、加工基 調達・生産・販売などの社内関係部門取り替えの計画策定を自動化・最適化
準などを共通化することで、共通モ間でデータ連携することで、調達計画・することで、個別のニーズにあわせて多ジュールと個別モジュールの組み合わ 生産計画・物流計画などを情報共有で品種の製品をフレキシブルに生産できせによるフレキシブルな生産体制を構 きる。
る。
築できる。
ＥＲＰ（統合業務管理システム）、ＭＥＳ 受注状況、販売状況などを分析するこ（製造実行システム）、ＳＣＭ（サプライ とで、需要を予測できる。
サプライチェーン全体で、生産計画・物チェーンマネジメントシステム）などの社内関係部門やサプライチェーン上の 流計画などを最適化することで、顧客データを利用することで、受注、調達、 企業間でデータ連携することで、調達計 ニーズにあわせてオンデマンドに製品・生産、物流、販売などの計画・実績デー 画・生産計画・物流計画などを情報共有 サービスを提供できる。
タを、容易に表示・確認できる。
できる。
各企業における加工時間・加工ロット単
共同受注を行う企業間でデータ連携す 位などの違いを考慮して、全体で、生産ることで、生産計画・進捗状況などを情 計画・物流計画などを最適化すること報共有できる。
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。

○

収集したデータを分析し、ユーザを行動
製品にセンサ・通信機能を搭載すること把握したニーズを実現する製品・機能・観察する（人間工学、心理学などの観で、製品の使用状況や使用環境のデーサービスを先回りして企画・提案でき点から分析する）ことで、非顕在ニーズタを収集・把握できる。
る。
を把握できる。

○

製品に組み込まれたセンサなどを利用 収集したデータを分析し、製品の利用改したり、製品にセンサ・通信機能を搭載 善・予防保全につながる知見や、別用 獲得した知見を活用することで、製品にすることで、製品の使用状況、使用環境 途への製品稼動情報の利用による新た 関連した新たなサービス・アフターサーのデータ、製品の制御データを収集・把 な付加価値提供につながる知見を獲得 ビスを提供できる。
握できる。
できる。

製品とつながってデータを収集し、使用状況に応じ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・カスタマイズ化する。

○○○

製品に組み込まれたセンサなどを利用ユーザにおける製品の使用方法の傾向したり、製品にセンサ・通信機能を搭載 収集したデータを分析することで、ユーにあわせて、製品の制御設定値を最適することで、製品の使用状況、使用環境 ザにおける製品の使用方法の傾向を把化することで、製品の性能を最大化・カのデータ、製品の制御データを収集・把 握できる。
スタマイズ化できる。
握できる。

製品とつながっ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する。

○○○

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。

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。

○

○

○

製品にＲＦＩＤや通信機能を搭載し、加 製品に不具合が発生したときに、製品工・組立・検査・出荷のデータを蓄積す や資材に蓄積されたデータを分析するることで、製品個体毎の品質を証明でき ことで、不具合の原因の特定を早期化る。
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。

製品の性能・機能の向上

その他

レベル３
（データによる制御・最適化）

○

○

○

レベル２
（データによる分析・予測）

○

○

○

レベル１
（データの収集・蓄積）

Ｅ－ＢＯＭやＭ－ＢＯＭなどをデータ連
Ｅ－ＢＯＭ（設計部品表）やＭ－ＢＯＭ
携することで、開発、設計、生産のデー（製造部品表）などを利用することで、部タを一元的に管理できる。
品の詳細情報を容易に表示・確認でき仕様変更となった場合、影響範囲と影る。
響度を分析できる。

○

製品とつながって使用状況のデータを収集・分析することで、非顕在ニーズを把握し、当該ニーズを実現する製品・機能・サービスを先回りして企画・提案する。

製品稼動、サービス提供

○○

○

物流・販売

設計事例を収集してデータベースとして 過去の設計事例や、解析・シミュレー蓄積することで、過去の事例を容易に ションソフトウェアなどによって分析する 構築した設計改善モデルを用いて、製参照できる。
ことで、設計仕様を満たし、かつ、生産 品設計を自動化することで、製品開発・解析・シミュレーションソフトウェアを利 しやすい形状・構造等を知見としてモデ 設計期間を短縮できる。
用することで、構造等を解析できる。
ル化できる。

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する。

異なる加工技術を有する企業との間でネット提供可能な加工技術の ワークを構築し全体管理することで、共同受注生産体制を構築し、様々な加工技術を提供す拡大る。

新たな付加価値の提供
・提供価値の向上○

受注・調達

スマート化のレベル（データを活用する「レベル」）

生産段階からＲＦＩＤを搭載して、加工・組立・検査・出荷のデータを蓄積することで、製品個体毎の品質証明の実現するとともに、不具合発生時に、原因の特定を早期化、影響範囲を最小化す
る。

○