製造業 IoT 現状

産業iot（iiot）推進を目指し、製造業やitベンダーなどで構成されるインダストリアル・バリューチェーン・イニシアチブ（ivi）。事務局長の渡部裕二氏に製造業の現状と、最新ネットワーク技術への期 … ジュニパーのクラウド＆サービスプロバイダ向けバーチャルサミット！テレワークをすばやく全社展開できる「Splashtop for CACHATTO」オンプレミス非依存のセキュリティと、場所に囚われないNWアクセスを5G網は様々なサイバーリスクを内包する。シスコはどう対抗するのか。ローカル5Gには何が必要か。長年キャリアを支援する丸文に尋ねた。5G時代のNWインフラはエッジも自律運用できるクラウドネイティブへセキュリティが不安でテレワークが進まない。そんな悩みを簡単解消！通信事業者の運用管理に、マイクロフォーカスが"特効薬"を提供する！自社だけでは困難な高品質ライブ配信をライムライトが強力サポート！働き方改革を推進する都築電気がテレワークに最適なグループウェア！Office 365等のSaaSが迫る企業NWの再設計にIIJのクラウドプロキシ！インテルの5Gビジネスが加速してきた。ローカル5Gにも取り組む。脱・境界型セキュリティを図るための要点をNTT Comに聞いた。産業IoT（IIoT）推進を目指し、製造業やITベンダーなどで構成されるインダストリアル・バリューチェーン・イニシアチブ（IVI）。事務局長の渡部裕二氏に製造業の現状と、最新ネットワーク技術への期待を伺った。文◎松本一郎（編集部） 2020.05.201Tbpsの次世代光の確立へ、光集積デバイスに最適な光測定製品！GWの逼迫解消、ローカルブレイクアウト、ユーザーの快適さを一挙に！実はCASB×DLPで全部解決できた！ Forcepointが全てを叶える。CTCのビジネスチャット「Tocaro」は、豊富な機能により、プロセス管理や生産性向上も実現できる。今必要とされているのは、“SD-WAN+α”のソリューションだ。日本企業のai ・iotの導入の現状 2. ai・iot導入と企業の生産性・利益率との関係。 3. ai・iotによる業務の代替、人材確保に対する企業の考え. 残念ながら今の日本の製造業はレベル1で留まっており、IoT活用によって得られる「品質向上」や「コストダウン」といったメリットを享受できていません。日本の製造業のデジタル化はドイツや米国の後塵を拝しており、デジタルツインの実現にはほど遠いのが現状です。PwCは、産業用制御システム（ICS）セキュリティ対策を支援します。自社内の対策だけでなく、複数のステークホルダーで構成するサプライチェーン全体を俯瞰した上で、包括的かつ継続的なリスクマネジメントの実行に寄与します。次に、現在の製造業が抱える課題を考えてみましょう。製造現場で自動化が進んだ結果として顕著になっている課題が、「環境の複雑化」と「現場のブラックボックス化」です。製造業では近年、研究開発から製造、物流、マーケティングにいたるまで、さまざまな領域でデジタル化が進んでいます。グローバルで見ても、ドイツの「インダストリー4.0」や米国の「インダストリアル・インターネット」、中国政府（国務院）が主導する「中国製造2025（メイド・イン・チャイナ2025）」など、各国は競うように最新技術を取り入れ、製造現場の改革に取り組んでいます。IoTデータを活用する際に留意すべきは、業務プロセスに着眼し、どの部分にIoTを導入するかを見極めることです。IoT活用要件に基づいたデータの蓄積要件を抽出し、データを収集／蓄積する環境を整えるために、組織全体で俯瞰的な構想を描くことが大切です。これに対してIoTでは、今までデータ化されていなかった4M（人／設備／材料／方法）の情報を得られます。既存データにIoTデータが加われば、設計や製造条件のフィードバックをはじめ、製造ラインの稼働状況を事前に予測することができます。こうしたデータをAI（人工知能）やML（マシンラーニング）、ディープラーニングで分析すれば、故障の予知保全や稼働効率の最適化が実現できるのです。こうした課題を解決する手段の1つとしても、IoTは注目されています。既存の知見による解決が難しい課題に対し、IoTが生み出すデータの分析で明らかになった相関関係を可視化し、人間が因果関係を抽出して問題発生の原因を特定するのです。これにより、これまでできなかった「人とITの協働」による問題解決のアプローチが可能になるのです。© 2004 - Tue Jul 28 22:33:57 UTC 2020 PwC.

近年、製造の現場では製造プロセスのデジタル化が加速しており、製造工程における品質の検証・検査項目は増加傾向にあります。こうした潮流に対応するため、IoT（Internet of Things）やビッグデータ分析を取り入れ、生産管理システムや工程管理システムを再構築することが不可欠です。では、どのようにIoTを活用すればよいのでしょうか。製造業のIoT化を妨げる課題.

Please see www.pwc.com/structure for further details.そして、IoT活用を成功させるために最も重要なのは、PoC（実証実験）を早期に開始することです。レベル1のQCD結果の可視化とレベル2のQCD+4Mによる原因の可視化は、“現状”がどのような状態なのかを知るためのものです。一方、レベル3のQCDの予知・予測は、レベル1・2で収集したビッグデータを基に分析し、“将来”を予測できるものです。レベル3に到達していれば、製造ラインの稼働状況から不具合が発生しやすい個所を割り出し、事前に対策を講じて故障によるダウンタイムを回避するといった施策も可能になるのです。一方、デジタルツインは、IoTで取得したリアルタイムデータを分析し、現実世界の物理的な製品やシステムで発生していることをサイバー空間（デジタル）で再現することを指します。デジタルツインを活用すれば、企業は販売後の製品の稼働状況も把握し、適切なサービスを提供できるようになります。近年、製造の現場では製造プロセスのデジタル化が加速しており、製造工程における品質の検証・検査項目は増加傾向にあります。こうした潮流に対応するため、IoT（Internet of Things）やビッグデータ分析を取り入れ、生産管理システムや工程管理システムを再構築することが不可欠です。では、どのようにIoTを活用すればよいのでしょうか。もっとも、IoTデータを収集・蓄積するだけですぐにスマートファクトリーが実現し、工場マネジメントが劇的に変化するわけではありません。IoTの活用は工場を「変革」するというより、データ分析を通じて工場マネジメントを「拡張」するものだと捉えたほうがよいでしょう。最初に「どの業務の」「何を改善したいのか」という目的を明確にし、IoTで収集すべきデータを決定します。そして、既存データとIoTデータを統合し、業務要件に沿った分析をします。このデータ収集と分析のPDCAを迅速に回すことで、「目的達成のためには、どのデータをどのような手法で分析すればよいか」を把握するのです。そのうえで、データ分析やデータ／ナレッジの活用を実施できるIoTプラットフォーム構築の技術検証を行うステップに移行します。デモ環境ではPLCやRFIDによる生産ラインの動作状況の可視化だけでなく、BI（Business Intelligence）、音声認識、画像解析、データマイニング、ニューラルネットワーク、エキスパートシステムといった技術のシミュレーションを確認できます。さらに、リアルタイムモニタリングやIoT分析を実機で行い、ビジネスと技術を掛け合わせた環境を実際に稼働させ、その様子を検証することができます。ただし、デジタルツインを実現するには、克服すべき課題が数多く存在します。特定のソリューションや機器を導入したからといって、一足飛びにデジタルツインが実現できるわけではありません。自動車製造業務・品質管理業務に精通したコンサルタントと高度なデータ分析のスキルを持った専門家がチームを組成し、工場マネジメントの高度化を支援します。スマートファクトリーは、工場内のあらゆるデータをIoTで取得・収集し、そのデータを分析・活用することで、新たな付加価値を生み出せるようにする工場です。ビジネス・エクスペリエンス・テクノロジーを融合したアプローチにより、デジタル時代の価値創造をサポートします。デジタル化の目指す姿として注目されているのが、「スマートファクトリー」と「デジタルツイン」です。工場のデジタル化の第一歩は、データの収集です。ただし、従来の手法で収集したデータとIoTで収集したデータでは、そこから把握できる内容が全く異なります。とはいえ、実際に「PDCAを迅速に回す」といっても、何から手を付ければよいかを把握している企業は少数派でしょう。こうした課題に対し、PwCではIoTのPoCを体験できる製造業向けソリューション「FDX（Factory Digital Transformation）」を提供しています。製造工場のデジタル変革〜日本企業の強みを生かすスマートファクトリー化〜第1回：IoT・AIの活用による新しい工場マネジメントの考え方に関するエクスペリエンスセンターには実際のPLC（Programmable Logic Controller／プログラマブル・ロジック・コントローラ）や無線で情報をやり取りするRFIDリーダーを配したミニチュア工場が、デモ環境として設置されています。PwC Japanグループ（以下「PwC Japan」）は2018年11月、企業や社会が抱える課題の解決に向け、デジタル領域で新たなイノベーションを共創する拠点を東京の大手町に開設しました。それが「エクスペリエンスセンター」です。ここではPwC Japanが提供する「BXT（Business＝ビジネス、Experience＝エクスペリエンス、Technology＝テクノロジー）」を核にしたプラットフォームを体験することができます。製造工程の自動化により、多くの工場では問題の発生回数が減少しました。しかし、同時に自動化による制御システムのブラックボックス化によって、不具合が生じた場合に、該当部分の切り分けや原因の特定、問題内容の把握が難しくなるという課題が発生しました。さらに、熟練労働者の高年齢化や人手不足などの影響から、現場の解決能力は低下傾向にあるといいます。デモを通じた実際のデジタル工場体験は、「ビジネス」＋「テクノロジー」で得られる効果を「肌感覚」で理解できることでしょう。PoCを検討する第一歩となることをエクスペリエンスセンターは目指しています。 IoTへの期待が高まる一方で、実際に製造業で活用するにはいくつかの課題が存在します。コスト面での課題. PwC refers to the PwC network and/or one or more of its member firms, each of which is a separate legal entity.

参考：製造業を巡る現状と政策課題～Connected Industriesの深化～関連記事：市場規模は2035年までに5倍に。産業用ロボット業界の成長見込み. 回復期でも安心できない？製造業が抱える2つの課題

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