こんにちは、株式会社ダイナの広報担当・松本です。
インダストリー4.0は、ドイツ政府が2011年に発表した産業政策で、第4次産業革命とも呼ばれています。製造業においてIT技術を取り入れ、工場の自動化や生産性の向上を目指す施策です。本記事では、インダストリー4.0の概要とその技術的な柱、そしてAI活用によって製造業にどのような変化がおとずれるのかを考察します。
参考:総務省|平成30年版 情報通信白書|インダストリー4.0とは
インダストリー4.0とは
インダストリー4.0の1例がスマート工場です。IoT(モノのインターネット)やAI(人工知能)を駆使して、工場内のすべての機械や装置をネットワークでつなげ、リアルタイムでデータを共有・分析するシステムです。生産プロセスの最適化やトラブルの予防が可能になります。
ドイツに本社を置く多国籍エンジニアリングおよびテクノロジー企業であるBosch社では、自律的に動作する搬送ロボットを導入し、生産設備やERPシステムとの通信を活用して効率的な生産ラインを実現しています。
4つの設計原則
- 相互運用性:モノ・人・システム間の情報交換を可能にし、生産に関連する全ての要素をつなげること
- 情報の透明性:データをもとに仮想モデルを作成し、可視化すること
- 技術的アシスト:データ収集のサポートや、重労働や危険な作業の自動化を行うこと
- 分散的意志決定:収集したデータを基にサイバー空間で分析し、自律的な意思決定を行うこと
ドイツが推し進める背景
ドイツがインダストリー4.0を推進する背景には、アジア諸国やアメリカの技術力向上への危機感があります。ドイツの強みである中小企業の高度な技術力と、熟練職人のいる工場をIT技術でつなぐことで、スマートファクトリーを実現するのが目的です。
インダストリー4.0の軸となるテクノロジー
インダストリー4.0を支える主要な技術は以下の通りです。
- IoT(モノのインターネット):工場内の機械のIoT化により、大量のデータを収集・分析
- エッジコンピューティング:データ生成場所でのリアルタイム分析
- クラウドコンピューティング:データの統合とコスト効率の向上
- AI(人工知能):データの最大限の活用と生産プロセスの最適化
- セキュリティ:インターネットに接続されたモノを守るための対策
- デジタルツイン:現実世界のデータをサイバー空間上に再現し、シミュレーションや生産性の向上を図る
AI活用による製造業の変化
AIは、製品の品質向上と生産効率の改善を実現するために活用されています。Fanucは、AIを活用して工作機械の加工精度をリアルタイムでモニターし、異常が検出された際には自動で調整を行います。加えて、大量のデータを分析して、最適な生産計画を立案し、資源の無駄を削減します。
ほかにもAIの導入により、製造業では以下のような変化が期待されています。
- 生産効率の向上:AIを用いたデータ分析により、生産ラインの最適化や不良品の削減が可能になります
- 自動化の進展:ロボットとAIの連携により、人手を介さずに自律的な生産が実現します
- 予知保全:AIを活用したデータ分析により、機械の故障を未然に防ぐことができ、ダウンタイムの減少につながります
- カスタマイズ生産:顧客のニーズに応じたカスタマイズ生産が可能になり、より多様な製品を提供できます
まとめ
インダストリー4.0を導入することで、製造業は大きな変革を迎えることになります。しかし、新しい技術や機器を導入するにはコストがかかるため、古い機械の処分や資金調達が課題となります。
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