製造DXレポート 第2回 ～経営変化に応じた製造課題への自動化・デジタル化対応の状況～

今回実施した「日本のスマートファクトリー現状調査 ～経営環境の変化に応じた製造課題への対応～」（以下、本調査）の目的は以下の通りである。

1. 第1回製造DXレポートで明らかになった、モデル工場レベルまでスマートファクトリーができていない阻害要因の実態と理由の把握
2. 第1回では対象外であった、サプライチェーンマネジメント（以下、SCM）領域の課題抽出と、その課題解決に向けた製造対応の探索

本調査では、スマートファクトリーの取り組みに対する現状を把握するため製造業従事者へアンケート調査を実施し、回答結果を深掘りするためにインタビュー調査も行った（図1）。

アンケート調査では、513件（同一企業の重複回答なし）のさまざまな売上規模の企業から回答を得た。
また、業種別の内訳は、ディスクリート系(プラスチック製品製造業、生産用機械器具製造業、電子部品・デバイス・電子回路製造業など)が74.4%を占め、プロセス系 (食料品製造業、化学工業、鉄鋼業など)が9.2%、その他製造業が16.4%となった（図2）。

ここまでのアンケートおよびインタビュー内容から見える、製造課題とその背景にある経営環境・経営状況の変化のまとめ、製造課題に対する対応の方向性の一部について述べる。

ドイツでIndustry4.0が2011年に提唱され、日本でも2017年に経済産業省から「ものづくりスマート化ロードマップ調査」が発表されてから10年近く経ち、単純な工程の見える化、自動化は進んでいる。一方で、製造業・製造現場が抱える課題は複雑化し、インタビューでもコメントが寄せられたように、多品種少量化・変種変量化への対応（生産計画・製造・調達）や、技能伝承・暗黙知のデジタルを活用した継承、SCMでのグローバル情勢の複雑化への対応などが数多く挙げられている。
どの課題も単純なIoTセンシング、形式知のAI化で対応するには難しく、デジタル技術や機械技術と製造改善や戦略・組織対応を併せて対応することが必要である（図7）。

本来、少品種大量生産から多品種少量生産に応じて、最適な生産形態は異なり、多品種化・変種変量化が進む中、これまでのライン生産・一貫生産での対応は難しくなっている。特に、変種変量生産では、従来型のライン生産やジョブショップ生産での対応には限界が来ており、RMS（Reconfigurable Manufacturing Systems）の概念に対応した、新規の生産形態への移行が検討されるべきタイミングであると考えられる（図8）。

また、インタビューでも「これ以上の多品種化や変種変量が進むとライン生産などでは対応できないため、RMSを検討する」と答えた企業もあり、まだ少数ではあるものの、すでにRMSの生産形態の実装・稼働まで到達している企業も出てきている（図9）。

暗黙知を多分に含む作業において形式知化を妨げる要素は複数あり、例えば五感での知覚、経験からくる判断、その場での工夫などが挙げられる。
これらは暗黙知で構成され、現場改善の積み重ねによる経験値であり、日本の製造における競争力の源泉であった。一方で、形式知化されていないことから、デジタル化・自動化が難しい課題を抱えている。
そのため、これらの暗黙知要素をデータとして溜め、解析シミュレーションをしながら複数の形式知パターンを導出していく取り組みが必要である（ナレッジデジタルツイン）（図10）。
初手の問題はどうデータを取るかであるが、センシングだけでなく、その場での熟練作業者のつぶやき、視線をトレースするなど、非センシングデータの収集蓄積が重要になる。

主要各国・地域のサプライチェーンにかかる状況は大きく異なり、またその変化は加速している。
その中でグローバル統合でのSCM運用は難しく、国・地域別の運用組織と、データの統合による国・地域を跨いだ仕入先統合や輸配送効率化を支援する仕組みが必要である。
自動車OEMはじめ、すでにこのような仕組み化を実現している企業もある一方で、SCM自体を自社運営するにあたって人材・ノウハウ不足に悩む企業も多い。
一企業がグローバル全体を意識しリソースを確保し、配置していくのが難しい状況下で、地域クラスターでの共同対応や、SCMの請負業者（MRO領域などで存在）の委託など、SCM Intelligenceのシェアード化が進む必要がある（図11）。