DX推進時代の製造業において日本が目指すべき姿

DX推進時代の到来
なぜ今すぐにDXへ取り組むべきなのか
高品質を誇る日本の製造業が目指すべき姿
事例紹介

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DX推進時代の到来
なぜ今すぐにDXへ取り組むべきなのか
高品質を誇る日本の製造業が目指すべき姿
事例紹介

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DigitalTransformation
企業がビジネス環境の激しい変化に対応しデータとデジタル技術を活用して顧客や社会のニーズを基に製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し競争上の優位性を確立すること
出典元:経済産業省「DX推進指標」とそのガイダンス

P.2 エグゼクティブサマリー

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DXのゴールは“顧客視点”で顧客視点で新たなビジネス価値を創り出す
新たなビジネス価値を創り出すこと
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AIを使って何かできないかどんな価値を創出するか

DX関連への投資が増加している
見える化ツールへの高い投資意欲

ロボット化とAGVの導入が増加

出典元:株式会社富士経済「NEXT FACTORY 関連市場の実態と将来展望 2019」 P.3 1. NEXT FACTORY関連市場実態俯瞰7

強い工場となるためには、データ活用が不可欠

ローエンド見える化

低コストのIoTシステムが好調に推移

ハイエンド見える化

MESを始めとする大規模なIT案件も活発

出典元 : 株式会社富士経済「NEXT FACTORY 関連市場の実態と将来展望 2019」 P.42 7. コストから見るNEXT FACTORYシステムの棲み分け・分類に関する考察

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製造技術のデジタル化
技能の見える化、共有化を理由に積極的に技能のデジタル化へ取り組む

出典元 : 経済産業省

2019年ものづくり白書

P.187 第２章 我が国ものづくり産業が直面する課題と展望

9技術者等の知覚を通じて顧客視点で新たなビジネ行われてきた製造現場のス価値を創り出す

オペレーションやカイゼンをデジタル化
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DXは二刀流既定路線のビジネスモデルを伸ばす

×

不確実性の高いデジタル化へ取り組む環境変化と営業利益の関係性
環境の変化を認識している企業の営業利益は増加傾向

出典元 : 経済産業省

2019年ものづくり白書

P.122 第２章 我が国ものづくり産業が直面する課題と展望

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DX推進時代の到来
なぜ今すぐにDXへ取り組むべきなのか
高品質を誇る日本の製造業が目指すべき姿
事例紹介

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2025年の崖最大12兆円/年の経済損失の可能性

出典元:経済産業省「DXレポート～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～」

P.27 2.6.2 既存ITシステムの崖収集したデータを利活用
プロセス改善を実施する企業は、年々増加している

出典元 : 経済産業省

2019年ものづくり白書

P.142 第２章 我が国ものづくり産業が直面する課題と展望

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DX推進への課題
ビジョンと戦略の不足

資金と人材の不足

曖昧なKPI✔ デジタルに対する✔ ITコストの8割が✔ 売上評価重視

経営戦略が不明確

既存システムの運用/保守✔ 危機感が共有されていない✔ DX取り組みにマッチした評価制度未整備✔ IT人材の不足（PMやSE）

DXを意識した体制・仕組み

チャレンジへの経営戦略を策定の構築

プラス査定

参考:DXレポート ～ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～

16どうやって現状を乗り越えるか？

“すべての関係者”が顧客視点で新たなビジネ
現状や課題の認識を共有しス価値を創り出すアクションにつなげていく
経営幹部、事業部門、DX部門、IT部門
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DX定量指標

出典元:経済産業省「DX推進指標」とそのガイダンス

P.28 5.2.2 DXの取組状況に関する定量指標18

ITシステム構築の定量指標

出典元:経済産業省「DX推進指標」とそのガイダンス

P.38 5.4 ITシステム構築の取組状況

19 19

製造業有望ソリューション
工場内管理は既に市場形成済み、機器稼働管理は今後拡大見込み

出典元:富士キメラ総研 2019 人工知能ビジネス総調査 P.64 有望ソリューション別

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DX推進時代の到来
なぜ今すぐにDXへ取り組むべきなのか
高品質を誇る日本の製造業が目指すべき姿
事例紹介

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日本の工場はすばらしい生産においては既に最高品質を実現

物流

設計
受注

生産

調達
前工程

保守
部品

工場

後工程

参照元:村田 聡一郎（SAPジャパン株式会社）監修・プレジデント経営企画研究会 編集『Why Digital Matters?“なぜ”デジタルなのか』（プレジデント社、2018年）を参考にマクニカで再構成

22日本が目指すべきなのは前工程～後工程の全体最適化

物流

設計
受注

生産

調達
前工程

保守
部品

工場

後工程

参照元:村田 聡一郎（SAPジャパン株式会社）監修・プレジデント経営企画研究会 編集『Why Digital Matters?“なぜ”デジタルなのか』（プレジデント社、2018年）を参考にマクニカで再構成

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ドイツの製造業は既に全体最適を開始

1

2

3

経験の⾧い熟練工の見える化～自律化までモノが発揮する機能を売る

匠の技を継承デジタル化

コトづくりへ24つまり、日本とドイツの違いは前工程・後工程の業務生産性は必ずしも高くない

設計
受注

物流
生産

調達
前工程から後工程まで全体を顧客価値として提供

前工程

保守
部品

工場

後工程

参照元:村田 聡一郎（SAPジャパン株式会社）監修・プレジデント経営企画研究会 編集『Why Digital Matters?“なぜ”デジタルなのか』（プレジデント社、2018年）を参考にマクニカで再構成

25

データで見る日本と海外の比較

優位✔ 製品の品質✔ 現場の課題発見力・問題✔ 技術開発力劣位✔ 生産自動化・省力化✔ 商品企画力・マーケティング力
出典元 : 経済産業省

2019年ものづくり白書

P.122 第２章 我が国ものづくり産業が直面する課題と展望

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全体最適はを利用し“デジタルの力”
顧客視点で新たなビジネ

ス価値を創り出すを“企業内と企業間の業務プロセス”“シームレスにつなぐ”こと
27

CAD/CAE
シミュレーション

製品企画・設計

製品企画・設計

PLM

お客様の課題生産準備

歩留まり改善

行程最適化

生産準備

歩留まり改善

稼働監視

顧客視点で新たなビジネ
ス価値を創り出す
予知保全

設備設計

外観検査自動化

現在はここだけ

工場での製造実行

物流

設備設計

パラメータ最適化
不良原因分析

パラメータ最適化
不良原因分析

動線管理

動線管理

異常検知

異常検知

行動分析

物流

人物・物体検知販売

予知保全

外観検査自動化

領域拡大

工場での製造実行

稼働監視

行動分析
人物・物体検知

販売

物流最適化
モビリティ活用

保守サービス

保守サービス28

製品（モノ）を通じたビジネス改革を実現するには顧客視点で新たなビジネ“サプライチェーン”とス価値を創り出す“エンジニアリングチェーン”を含めた最適化が必要
29日本製造業の今後の取り組みポイント

1
顧客が真に求めているもの

顧客価値を起点

2

3

品質を顧客価値へ置き換える

カイゼンやイノベーション

カイゼン対象を顧客体験まで拡大

自社の現場から顧客の現場へ

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DX推進時代の到来
なぜ今すぐにDXへ取り組むべきなのか
なぜ全体最適に取り組む必要があるのか
事例紹介

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事例:タイヤメーカー

ソリューション事業• 輸送ソリューション
• パンク対応ソリューション
• NVHソリューション
• 建築ソリューション
• 鉱山ソリューション
• 農機ソリューション

自社工場内のデジタル技術• 製品品質向上• 生産効率アップ• ゴム成形を自動化

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自動運転では速いスピードで効率が求められる
スピードが速いと高熱になり耐久が短くなる
タイヤとしては過酷な環境
故障予測分析が付加価値

タイヤ監視ソリューション
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国際競争力強化のため

顧客視点で新たなビジネ
ス価値を創り出す“全体最適化を目的としたDX”に取り組みましょう!

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マクニカ資料一覧

スマートファクトリーに関するさまざまな資料をご用意しています。

https://www.macnica.co.jp/business/ai_iot/published/downloads/index.html

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