スマート・ファクトリーとは？
スマートファクトリーとは、製造業におけるデジタル化の最終目標を表す概念です。
スマートファクトリーとは、接続された機械、デバイス、生産システムを通じて継続的にデータを収集・共有する、高度にデジタル化された生産現場のことです。そのデータは、自己最適化デバイスや組織全体で使用することができ、プロアクティブに問題に対処し、製造プロセスを改善し、新たな需要に対応することができます。
AI、ビッグデータ分析、クラウドコンピューティング、産業用IoT （モノのインターネット）など、さまざまな技術がスマート製造の実践を完全に包括的なものにしています。
物理的な世界とデジタルの世界をつなげることで、スマート工場は製造ツールやサプライチェーンから現場のオペレーターまで、生産プロセス全体を監視することができます。
スマート工場が完全に実現した場合、完全に統合された協調的な製造システムを使用して、オペレーションを柔軟で、適応性があり、最適化できるようになります。
スマート工場におけるインダストリー4.0の技術
スマートファクトリーで採用されている製造手法である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として知られる第4次産業革命から生まれた技術を最も最適化したアプリケーションです。
スマートファクトリーとは、1つのソフトウェアを現場全体に導入し、すぐに生産プロセスの改善が見られるというものではありません。さまざまなインダストリー4.0テクノロジーの組み合わせが、スマート製造の最適化に貢献します。ここでは、最も重要な実現技術を紹介します：
産業用IoT IIoT
産業用IoT、人と機械の間でデータの交換と利用を促進するために、データ通信システムによって相互接続された機器、機械、および/またはプロセスを指します。一般的に、これらの機器にはセンサーが搭載され、製造プロセスを追跡し、改善する方法を特定するために、クラウドまたはオフラインのデータベースに意味のあるデータポイントを収集します。産業用IoT、運用の効率化、制御、実用的な主要測定基準への可視化を可能にします。
センサー
デバイスや機械に取り付けられたセンサーは、製造プロセスの特定の段階で明確なデータポイントを収集するのに役立ち、現場のさまざまなレイヤーを即座に可視化します。例えば、クリーンルームの温度センサーは、ラボの気候を追跡・検知し、IoT ゲートウェイを通じてそのデータを共有することができます。そのデータは、AI（人工知能）による自己修正や、関連するチームメンバーへのレビューのアラートに使用することができます。
クラウドコンピューティング
クラウド・コンピューティングにより、スマート工場は従来のオンプレミス型よりも低コストで、より柔軟にデータを保存、処理、共有することができます。製造現場の相互接続されたデバイスと機械は、フィードバックと意思決定をリアルタイムで行うために抽出された大量のデータを迅速にアップロードできることから恩恵を受けます。
ビッグデータ分析
長期にわたるデータの蓄積は、生産プロセスの効率性、注目すべき主要指標、不調なシステムなどに関する洞察を提供します。 ビッグデータの膨大なサイズは、エラーパターンを発見し、高い精度で予測的品質保証を実行することができます。ビッグデータ分析のプレゼンテーションとタイミング、つまり適切なタイミングで適切な情報を提供することで、現場は最適かつ迅速に改善することができます。
スマートファクトリーのメリット
スマート工場は、製造装置と人の両方の能力を拡張することで、効率と生産性を最適化します。データ収集を通じて俊敏で反復的な生産プロセスを構築することに注力することで、スマート工場はより強力な証拠によって意思決定プロセスを支援することができます。
製造プロセスの生産性を継続的に改善することで、スマート工場はコストを削減し、ダウンタイムを減らし、無駄を最小限に抑えることができます。誤って配置された、または十分に使用されていない生産能力を特定し、削減することは、追加の金銭的および／または物理的リソースに投資することなく、成長の機会を意味します。
スマートレベルスマート・ファクトリーの4つのレベル
これら4つのレベルのデータ構造は、スマートファクトリーになるための進捗状況や、次のレベルに進むためにどのようなステップを踏む必要があるかを評価するのに役立ちます。
レベル1：利用可能なデータ
これがほとんどの工場の現状でしょう。データはあるがアクセスできないデータの分類と分析には手作業が必要であり、非常に時間がかかるため、生産改善プロセスに意図された、あるいは必要とされた以上の非効率性が加わっている可能性があります。
レベル2：アクセス可能なデータ
この段階では、データはより消化しやすい形で表示されます。データは、データを視覚化しダッシュボードを表示するのに役立つ追加システムにより、構造的に整理され、一箇所に適切に分類されます。工場は積極的な分析を行うことができますが、これにはまだ時間と労力がかかる場合があります。
レベル3アクティブデータ
アクティブデータとは、機械学習と人工知能を使用してプロアクティブな分析を実行し、人間の監視なしに洞察を生成できるデータのことです。システムは重要な問題や異常を突き止め、高い精度で障害を予測し、適切なタイミングで価値ある洞察を関連する人々に知らせることができます。
レベル4行動志向のデータ
この段階で、機械学習は、以前の段階で特定された問題に対する実行可能な解決策を生成することができます。そして、このモジュールやシステムに接続されている製造機械やデバイスは、人間の介入なしにそれらの変更を実行することができます。データを収集し、問題を特定し、解決策を生成するという一連の流れが、ほとんど人手を介さずに行われます。
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