スマートファクトリーとは、先進技術を用いてデータを分析し、自動化プロセスを制御しながら、稼働とともに学習・高度化していくサイバーフィジカルシステムのことです。

スマートファクトリーの概要

その名が示すとおり、スマートファクトリーは「賢い工場」です。

相互に接続された機械、通信インフラ、コンピューティングパワーから成るネットワーク全体が一体となって機能する、サイバーフィジカルシステムと言えます。

スマートファクトリーは、人工知能（AI）や機械学習のような先進技術を活用してデータを分析し、自動化プロセスを制御し、稼働しながら継続的に学習・高度化していく工場です。

スマートファクトリーやスマートマニュファクチャリングは、「インダストリー4.0」あるいは「第4次産業革命」と呼ばれる技術変革の一部です。

これまでの3つの産業革命は、それぞれ私たちの働き方やモノづくりの方法を根本から変えた革新的なテクノロジーによってもたらされてきました。

具体的には、

• 第1次：蒸気機関
• 第2次：ベルトコンベヤ／大量生産の組立ライン
• 第3次：コンピュータによる自動化

そして現在進行中の第4次産業革命は、デジタルトランスフォーメーション（DX）とインテリジェントオートメーションによって推進されています。

変化する世界のためのスマートファクトリー

近年、サプライチェーンや製造オペレーションが競争力とレジリエンスを保ちながら2020年代を生き抜くためには、デジタルトランスフォーメーションが喫緊の課題であることが、経営層の間で一層明確になってきました。

パンデミックは、世界的なサプライチェーンの脆弱性や産業構造の弱点を改めて浮き彫りにしました。Forbes誌の記事でもこの点が強調されており、次のように述べられています。

「COVID-19 は、製造業が本来すでに理解しておくべきことを、世界に改めて示しました。従来型のサプライチェーンや製造エコシステムは機能不全に陥っており、私たちは完全にデジタル対応された、より適応性が高くアジャイルなソリューションへとシフトする必要があります。」

スマートファクトリー技術や「未来の工場」の発展には、消費者側の期待の変化も大きく影響しています。

いわゆる 「アマゾン・エフェクト（Amazon Effect）」 と呼ばれる現象で、翌日配送・即日配送へのニーズは、この数年で急速かつ継続的に高まり続けています。

Entrepreneur誌は2019年の記事の中で次のように述べています。

「良くも悪くも、米国経済と世界経済は今まさに“アマゾン・エフェクト”の渦中にあります。Eコマース事業者は、アマゾンのスピードと効率性に追いつくよう、絶え間ないプレッシャーにさらされていますが、消費者の期待が和らいでいる兆しは全く見られません。」

このトレンドは、スマートファクトリー技術への需要が高まっている大きな要因のひとつです。従来型・旧式のシステムでは、この現象に対応するために必要な物流規模や倉庫キャパシティに追いつくことが難しくなっており、そのギャップを埋める手段として、スマートファクトリーや高度な自動化ソリューションが求められています。

製造業者やサプライチェーンマネージャーは、海外パートナーへの依存を減らそうとするほど、むしろ新たなリスクやオペレーションの混乱に直面しています。

オンデマンド生産やバーチャル在庫（仮想在庫）といったスマートファクトリーソリューションは、海外サプライヤーや製造拠点への依存度を下げるうえで、確かに有効な手段です。しかし、Harvard Business Review が2020年の記事で指摘しているように、**製造業を米国内に呼び戻すことは「言うは易く行うは難し」**です。

「製造業は、ある特定分野だけに高度に特化したスペシャリストや下請け企業に依存するようになっており、そのスペシャリストたちでさえ、多くの別のプレーヤーに依存せざるを得ない状況にある。そして世界が鉄鉱石やリチウムのような天然資源を特定の地域に頼っているのと同じように、こうしたスペシャリストが集積している地域にも依存する構造になっている。」

国内生産を増やすことは、コストやサプライチェーンリスクの低減には大いに役立ちますが、それでもなお、海外パートナーの必要性が完全になくなるわけでもなく、サプライチェーン全体の「つながり（リンク）」の数が劇的に減るとも限りません。

だからこそ今まで以上に、効率と可視性を最大化するためのデジタルファクトリー技術を整備しておくことが極めて重要になっています。

スマートファクトリーはどのように機能するのか？

私たちはしばしば、自動化されたプロセスを「スマートファクトリー特有のもの」のように語りますが、実際には、自動化やロボティクスそのものは何十年も前から製造現場で使われてきました。

多くの従来型工場でも、バーコードスキャナ、カメラ、デジタル化された生産設備などの自動機は、現場のさまざまな工程で活用されています。しかし、これらの機器は相互に接続されていません。

従来型工場では、人・設備・データ管理システムがそれぞれバラバラに独立して動いており、それらを結びつけるためには、常に人手による調整と統合が必要になります。

スマートファクトリーの構造

スマートファクトリーの基本構造は、大きく分けて3つのステップに要約できます。

1. データ取得（Data acquisition）

AI（人工知能）と最新のデータベース技術により、 企業内部、サプライチェーン全体、さらには世界中から、バラバラな形で存在する有用なデータを収集・整理できるようになりました。

センサーやゲートウェイを通じて、インダストリアルIoT（IIoT） に接続された機械は、稼働データをシステム内に自動的に取り込みます。

さらに、さまざまなデータポータルを通じて、AI搭載システムは、性能、マーケットトレンド、物流情報、その他あらゆる関連データソースからデータセットを収集・統合することができます。

2. データ分析（Data analysis）

機械学習やインテリジェントなビジネスシステムは、高度なアナリティクスとモダンなデータマネジメントソリューションを用いて、こうして集められた多種多様なデータに意味づけを行います。

• IIoTセンサーは、機械の保守・点検が必要になるタイミングを事前に知らせることができます。
• 市場データやオペレーションデータは、新たな機会やリスクの兆候を見出すために統合・分析されます。
• ワークフローの効率は、時間をかけてモニタリングすることで、パフォーマンスの最適化や自動補正に役立てることができます。

実際のところ、比較・分析の対象になりうるデータセットの組み合わせはほぼ無限であり、それが、デジタルファクトリーの最適化やサプライチェーン予測の精度を高めるための膨大な可能性を生み出しています。

3. インテリジェント・ファクトリーオートメーション（Intelligent factory automation）

データの取得と分析が行われた後、その結果に基づいてワークフローが設計され、指示が工場内外の機械・デバイスへ送信されます。

これらのデバイスは、工場の建屋内にある場合もあれば、物流やサプライチェーン上の他拠点・他工場に存在する場合もあります。

スマートなワークフローとプロセスは、常にモニタリングと最適化が続けられます。

• ある製品の需要急増がニュースなどで予測されれば、3Dプリンタのワークフローに対して、その製品の生産優先度を上げる指示が自動的に出されます。
• 原材料の入荷遅延が検知された場合には、バッファ在庫を自動的に回し、生産ラインの停止や混乱を回避するといった対応が行われます。

このように、スマートファクトリーでは、データ取得 → 分析 → 自律的なオートメーションという一連のサイクルを通じて、工場とサプライチェーン全体がより賢く、しなやかに動く仕組みが構築されています。

スマートファクトリーのメリット

多くの企業は、何十年もほとんど変わっていないサプライチェーン運用やシステムを使い続けてきました。しかし今、消費者の期待値も経済の不確実性も過去最高レベルにある中で、サプライチェーンマネージャーは「早く・はっきり効果が見えるソリューション」を求めています。

Forbes誌によれば、2017年時点ではスマートファクトリー関連の取り組みを進めていたメーカーは**43％でしたが、2019年にはそれが68％**にまで増加しています。

デジタルトランスフォーメーションとスマートファクトリーに投資した企業は、次のような大きなビジネスメリットを得られる可能性があります。

1. 生産性・効率性の向上（Productivity and efficiency）

歴史的に、製造業は「起きたことに後から対応する（リアクティブ）」ビジネスでした。何か出来事やトレンドが「起きてから」それを見て、そこから事業の舵を切り直す――という形です。

スマートファクトリー技術は、この「リアクティブなやり方」への依存を減らし、サプライチェーンマネジメントをよりレジリエントでレスポンシブ（素早く応答できる）なモードへと進化させるために設計されています。

• 予測分析（Predictive Analytics）
• ビッグデータ分析

これらを活用することで、最適化されたプロセスを見つけ出し、実際に実装できるようになります。

たとえば：

• ジャストインタイム在庫管理
• 精度の高い需要予測
• スピーディな市場投入（スピード・トゥ・マーケット）

といった効率面のメリットがあります。

また、デジタルからのインサイトに支えられることで、現場で働く人たちもムダの少ない動き・判断ができるようになり、オペレーション全体としての生産性向上にもつながります。

Deloitteが2019年に行ったスマートファクトリー調査では、スマートファクトリーへの投資を行った企業は、

• 生産量
• 工場稼働率
• 労働生産性

などの指標で、最大12％の改善を報告しています。

さらに、スマートファクトリーを持つメーカーは、2030年までに従来型工場と比べて労働生産性が30％高くなると予測されています。

2. サステナビリティと安全性（Sustainability and safety）

消費者は今、社会的・環境的に責任ある方法で調達・製造された製品に、多少高い価格でもお金を払う傾向が強まっています。

スマートファクトリーの技術を使えば、よりグリーンで安全、かつ社会的責任を果たした製造プロセスを実現するための「改善チャンスの見える化と実行」が、これまでになく簡単になります。

• ブロックチェーン
• RFIDセンサー

といったデジタル技術を組み合わせることで、サプライチェーンの最上流にある原材料レベルまで遡った、トレーサビリティ（真正な来歴）と品質管理を担保することができます。

一方、現場レベルに目を向けると、国際自動制御学会（ISA）の報告では、ロボットや自動化デバイスにより、職場で起こる労働災害の主な原因5つのうち3つを軽減または排除できる可能性が示されています。

3. 製品品質とカスタマーエクスペリエンス（Product quality and customer experience）

「伝言ゲーム」のように、従来型のメーカーは、サプライチェーンの下流にいるサプライヤーや委託先に対して、自社の指示や基準が正しく伝わり、正確に守られているかを保証するのが難しい状況でした。

スマートファクトリーでは、クラウド接続とエンド・ツー・エンドの可視性によって、製造プロセスのあらゆるレイヤーにリアルタイムのインサイトと推奨アクションを届けることができます。

これにより：

• トレンドの変化や顧客ニーズの変動に、素早くカスタマイズして対応できる
• 製品が常に「今のマーケットに合った仕様」に保たれる
• システムデータの高度な分析により、弱点や改善余地を早期に特定できる

といったメリットが生まれます。

その結果として、

• 市場での競争力の向上
• 製品レビューや評価の改善
• 高コストな返品・リコールの減少

へとつながっていきます。

まとめると： スマートファクトリーは、

• 生産性・効率性
• サステナビリティ・安全性
• 製品品質・顧客体験

のすべてにおいて、「測れるレベル」の改善と競争優位をもたらす仕組みです。

スマートファクトリーを支える主なテクノロジー

スマートファクトリーのテクノロジーは、非常にアジャイルで拡張性が高いのが特徴です。デジタルトランスフォーメーションが進むにつれ、スケールさせる・変更する・適応させるといった取り組みには、ほぼ無限の可能性が広がっています。

クラウド接続（Cloud connectivity）

パブリッククラウド／プライベートクラウド／ハイブリッド構成にかかわらず、**クラウドはスマートファクトリー全体でデータと情報が流れる“導管”**となります。

企業全体、さらにはグローバルレベルでのクラウド接続により、事業のあらゆる領域がリアルタイムデータで運営され、サプライチェーン内のすべての資産とシステムに対して、即時の可視性が確保されます。

人工知能（Artificial intelligence）

AIを組み込んだオペレーションシステムは、スピード・処理能力・柔軟性に優れており、単に多様なデータを収集・分析するだけでなく、

• リアルタイムなインサイト
• 即応性の高い推奨アクション

を提供することができます。

スマートファクトリー内の自動化プロセスやインテリジェントシステムは、常にAIによって最適化・アップデートされ続ける仕組みになっています。

機械学習（Machine learning）

機械学習がスマートファクトリーにもたらす最大の価値の一つが、**高度な予知保全（Predictive Maintenance）**の実現です。

製造プロセスをモニタリング＆分析することで、システム障害が実際に発生する前にアラートを発報できます。

状況に応じて、

• 自動でメンテナンス処理を実行
• 必要であれば人による介入を推奨

といった判断を行うことが可能です。

ビッグデータ（Big Data）

十分なボリュームと質を持つデータセットがあってはじめて、スマートファクトリーでは予測分析・高度分析が可能になります。

企業は長年、ビッグデータの戦略的価値を理解していたものの、そのポテンシャルを本当に活かせるシステム基盤が不足していました。

しかし、サプライチェーンとスマートファクトリーにおけるデジタルトランスフォーメーションにより、ビッグデータインサイトを使ってオペレーションを最適化・革新するための新たな可能性が開かれています。

インダストリアルIoT（IIoT：Industrial Internet of Things）

スマートファクトリーでは、デバイスや機械に固有IDとデジタルデータの送受信機能を持たせることで、それらがIIoTネットワークを構成します。

最新の機械設備にはすでにデジタルポータルが備わっていることも多く、また、何十年も前のアナログ機械であっても、IIoTゲートウェイデバイスを取り付けることで「デジタル対応」に引き上げることができます。

• デバイスから送信されるデータは、その状態や稼働状況を報告し、
• デバイスに送信されるデータは、その動作やワークフローを制御・自動化します。

デジタルツイン（Digital twins）

デジタルツインとは、**機械やシステムを仮想空間上に忠実に再現した“デジタルな双子”**です。

これにより、現実の運転リスクやリソース浪費を最小限に抑えながら、最大限のイノベーションとクリエイティビティを発揮することができます。

デジタルツインは、

• 限界まで負荷をかけて試験する
• 複数パターンの構成変更をバーチャルに検証する
• 既存システムとの相性を事前評価する

といったことを、現場を止めることなく実施するための強力なツールです。

アディティブプリンティング（Additive printing / 3Dプリンティング）

アディティブプリンティング、いわゆる3Dプリンティングは、スマートファクトリーがオンデマンド生産を行うための重要な技術です。

サプライチェーンの突発的な寸断や、特定製品への突然の需要急増が起きた際には、特にその真価を発揮します。

平常時であっても、バーチャルインベントリ（仮想在庫）を活用することで、

• リスクの低減
• 在庫や素材のムダ削減
• 必要なタイミングだけのジャストインタイム生産

を実現できます。

仮想現実（VR）と拡張現実（AR）

2019年、Assembly誌はスマートファクトリーにおけるVRウェアラブルの活用例を次のように述べています。

「環境条件、在庫レベル、プロセス状態、組立エラーデータ、稼働率、スループット指標などを、ユーザーが『どこを見ているか・どこを歩いているか』に応じて、コンテキスト依存的に結びつけることができる。」

このような没入型のセンシング体験により、ユーザーはあらゆる場所・あらゆるタイミングからリアルタイムデータにアクセスし、**現場の状況を遮るものなく把握する“拡張された感覚”**を得ることができます。

ブロックチェーン（Blockchain）

幸いなことに、スマートファクトリー技術が進歩するのと同じスピードで、セキュリティソリューションも進化しています。

ブロックチェーンはサプライチェーンにおいて、

• サプライヤーとの「スマートコントラクト」
• 商品の真正な来歴や取り扱いのトラッキング

など、さまざまな用途に活用することができます。

スマートファクトリーでは、企業内の接続資産や機器に対するアクセス管理に特に有用であり、

• システム全体のセキュリティ
• デバイスが保持する記録の正確性

を守る役割を果たします。

モダンデータベース（Modern database）

インメモリデータベースや最新のERPシステムは、**インダストリー4.0とスマートファクトリー／インテリジェントサプライチェーン全体の“頭脳”**です。

レガシーなディスクベースのデータベースは、スマートファクトリーや現代のサプライチェーン運用に必要な、高負荷のデータマネジメントや高度分析機能に対応しようと、その限界を越えて酷使されているケースも少なくありません。

スマートファクトリー変革を実現するには

2020年、新型コロナウイルスの影響により、世界中の企業は大きな混乱とオペレーションリスクにさらされました。

COVID-19以前、Deloitteが2019年に製造業のシニアエグゼクティブ600名超を対象に行った調査では、86％が、「今後5年のうちにスマートファクトリーの取り組みが製造業競争力の主なドライバーになる」と回答しています。

現在では、デジタルトランスフォーメーションとサプライチェーンのモダナイゼーションは、もはや「長期的な目標」ではなく、

**“今すぐ取り組むべき最優先事項”**へと変わりつつあります。

どこから始めるべきか？

スマートファクトリー変革のスタート地点は、

現在どのレベルにいるのか

どのプロセスがビジネスにとって最も重要か

によって異なります。

まずは**システム監査（システムアセスメント）**を行い、

• 既存プロセス
• 設備や資産
• 業務システム

の現状を棚卸しすることが重要です。

ワークフローや製造プロセスを自動化する前に、**「今どうなっているのか」**を正しく把握する必要があります。

「スマート」の源泉はデータマネジメント

デジタル変革の旅路の最初の段階で、ぜひ覚えておきたい重要なポイントがあります。

それは、スマートファクトリーの“スマート”さは、高度なデータ分析・データマネジメント能力から生まれるということです。

モダンデータベースと堅牢なERPシステムこそが、スマートファクトリーの中枢（ブレイン）であり、システムを動かす高度な機能性を支えています。

どんなスマートファクトリー変革においても、その成否を左右する主要因のひとつは、既存の業務システムが以下をどこまで扱えるかです：

• ビッグデータの管理
• AI・機械学習・高度分析（アドバンスドアナリティクス）との統合

段階的な変革で十分、大掛かりな「一気通貫」は不要

スマートファクトリー変革の嬉しいポイントのひとつは、効果を上げるために一度にすべてを変える必要はないということです。

また、多くの場合、既存ビジネス活動を止めたり、中断したりする必要もありません。

デジタルシステムをモダナイズ・最適化するための一つひとつの取り組みが、企業をフル統合されたスマートファクトリーに一歩ずつ近づけてくれます。

さらに重要なのは、スマートファクトリーのテクノロジーは、その性質上、導入された瞬間からデータを収集・分析するということです。

つまり、新たなデジタル技術を導入したその時点から、

• その施策のインパクト
• ROI（投資対効果）

を「数値で」測定・評価できるようになるのです。

出典：SAP