製造業におけるIoTとは？メリットや課題・活用事例を詳しく解説

製造業におけるIoT導入は、生産効率や品質の向上、不良品削減など多くの効果をもたらします。しかし、初期費用や運用コストの負担、専門人材の不足など、検討段階で直面する課題も少なくありません。導入を成功させるには、目的を明確にし、現場に適した進め方を選ぶことが大切です。

この記事では、導入を成功させるための手順や注意点に加え、製造工程ごとのIoT活用事例まで詳しく解説します。

製造業 IoT 導入支援ツール　WORKFRONT/IoT

製造業におけるIoTとは

IoT（Internet of Things・モノのインターネット）とは、さまざまな機器やセンサーをインターネットにつなぎ、情報を自動で収集・共有する仕組みを指します。製造業では、工場内の設備や製造ライン、さらには複数の工場間をネットワークで結び、現場のデータをリアルタイムに把握する基盤として活用されます。

こうしたIoT技術を取り入れれば、スマートファクトリーと呼ばれる高度に連携した工場運営も可能です。センサーやAIと組み合わせれば、生産現場で得られる大量のデータを分析し、新たな価値を生み出す仕組みを構築することも期待されています。

製造業におけるIoT導入のメリット

製造業でのIoT活用は、製造現場に多くの変革をもたらします。ここでは導入によって得られる主なメリットについて解説します。

品質を安定させ不良品を減らせる

従来は作業員の勘や経験に頼る検品が多く、品質にばらつきが出やすい状況でした。IoTを導入すると、センサーが温度や湿度、圧力などを常時監視し、データを自動記録します。条件変化を即座に検知できるため、異常が起きる前に対処可能です。

その結果、品質を安定させながら不良品の発生を大幅に抑えられます。

生産効率を高め工程の無駄を減らせる

これまで工程内の進捗管理は目視や紙の記録に依存していました。IoTで各設備をネットワーク化すれば、リアルタイムで生産状況を把握できます。工程の滞留や無駄な待ち時間をデータから特定できるため、改善策を迅速に実行可能です。

結果として、作業効率が向上し、生産性を最大限高められます。

設備や作業の異常を早期に発見できる

従来の設備保全は、故障が発生してから対応する「事後対応型」が中心でした。IoT導入後はセンサーが稼働状況を常時監視し、振動や温度の異常を即座に通知します。異常兆候を早期に発見できるため、故障を未然に防ぎ、ライン停止など大きなトラブルを回避可能です。安定した稼働を維持する体制を構築できます。

データを活用して生産や在庫を予測できる

以前は経験や過去の実績を頼りに需要を予測していましたが、精度には限界がありました。IoTでは販売実績や設備データをリアルタイムで収集し、AI解析と組み合わせて予測精度を向上させます。

これにより、必要な分だけを効率よく生産でき、在庫過多や欠品リスクを低減できます。過去にないような需要変動にも柔軟な対応が可能です。

自動化で人手不足や作業負担を軽減できる

製造現場では、単純で繰り返しの多い作業に多くの人手が割かれてきました。IoTで設備やロボットを連携させることで、検査や仕分けなどを自動化できます。

これにより、人手不足の影響を最小限に抑えつつ、現場スタッフはコア作業に集中可能です。結果として、作業負担を軽減し生産力を維持できます。

工場・製造業におけるIoT化で直面する課題

IoTの導入には多くのメリットがありますが、その一方で解決すべき課題も存在します。ここでは、導入前に直面しやすい主な課題について解説します。

初期投資と運用コストの負担

IoTの導入にはセンサーやデバイスの購入だけでなく、ネットワーク整備やデータ分析基盤の構築など、多額の初期費用がかかります。

さらに、運用後もシステム保守やデータ管理のコストが発生します。対策としては、スモールスタートで効果を検証し、投資対効果を見極めながら段階的に導入を進める方法が有効です。

セキュリティリスクへの対応が必要になる

IoT機器は常時ネットワークに接続されるため、不正アクセスやデータ流出などのリスクが高まります。特に製造ラインや在庫情報など機密性の高いデータを扱う現場では、対策が必須です。

強固な暗号化や認証設定を導入し、ファームウェアの定期更新やアクセス権限の最小化を行うことで、リスクを最小限に抑えられます。

専門人材や運用体制の確保が求められる

IoT化を進めるには、現場データの分析やネットワーク設計、セキュリティ管理など幅広い知識を持つ人材が必要です。しかし、社内で全てをまかなうのは難しいのが現実です。

対策としては、外部のIoTベンダーやコンサルティング企業と連携しつつ、社内担当者を育成する体制を整えることが効果的です。

IoT導入の手順

IoTの導入では、正しい手順で段階的に進めることが成功のカギとなります。ここでは、計画から実装・運用までの具体的な進め方を解説します。

1.導入目的の明確化

まず改善したい内容を具体的に数値化します。たとえば「不良率を半年で3%以下」「在庫回転率を1.5倍」など、KPIを設定します。経営層・現場責任者・IT部門が会議を行い、現状データを共有した上で優先課題を決定しましょう。目的が曖昧だと、機器やシステムの選定基準が不明確となり、効果的な投資判断が難しくなります。

2.現状分析と課題の洗い出し

製造ラインの稼働率、検品不良率や在庫回転率などの現場データを収集し、課題を定量的に把握します。センサーを仮設置してデータを取得したり現場担当者へのヒアリングを行うことも効果的です。工程ごとの作業時間をストップウォッチで計測するなど、実測値をもとにした分析が重要です。ここで課題を洗い出すことで、導入範囲と優先順位が明確になります。

3.導入プランの策定

目的と課題をもとに、導入範囲・機器構成・予算を具体化します。まずは小規模なラインでPoC（概念実証）を実施し、効果を検証する方法が有効です。必要なセンサーやゲートウェイの種類、データ分析環境、セキュリティ対策などもこの段階で確定します。成果を数値で評価できる指標を事前に設定し、段階的に全体展開する計画を立てていきましょう。

4.実装と運用準備

IoT機器を設置し、ネットワーク接続・データ分析システムを構築します。デバイスの初期設定や動作確認を行い、異常時の対応マニュアルも整備しておくと安心です。

さらに現場担当者への操作研修を実施し、トラブル発生時に迅速な対応ができる体制を整えておきましょう。IT部門と現場作業員が連携して準備を進めることで、導入後の混乱を最小限に抑えられます。

5.運用・保守による効果維持

導入後は定期的に収集データを分析し、設備稼働率や不良率をモニタリングします。成果を月次レポートで共有し、必要に応じて改善策を実施しましょう。また、ファームウェア更新やセキュリティ対策も欠かせません。

現場担当者とIT部門で保守チームを組み、異常検知時の対応ルールを明確化することで、IoT導入の効果を長期的に維持できます。

【製造工程別】IoT活用事例とその効果

IoTは製造現場のあらゆる工程で生かすことができる技術です。ここでは、代表的な工程別に導入事例について解説します。

受入・材料入荷

従来は納品書を目視確認し、手作業で在庫表に入力するため、記録ミスや確認漏れが発生しやすい工程でした。IoTを導入すると、材料に取り付けたRFIDタグをセンサーが自動で読み取り、入荷情報をリアルタイムで在庫管理システムに反映できます。

これにより、検品作業の手間を減らし、記録精度を高めることで資材管理の効率が向上します。

加工・組立

これまで作業者の経験に依存した調整や確認が多く、工程ごとに品質差が出やすい状況でした。IoTセンサーを機械に設置し、温度や圧力などの加工条件を常時モニタリングすることで、設定値の逸脱を即座に検知できます。

作業者は画面上でリアルタイムに状況を確認しながら工程を進められるため、均一な品質を保ちながら不良率を低減できます。

工程内検査

従来は製品サンプルを抜き取り、目視で検査する方法が主流で、異常発見までに時間がかかる課題がありました。IoTを導入すると、検査装置が撮影した画像や計測データを自動収集し、AIが基準値とのズレを即時判定します。

リアルタイムで結果をフィードバックする仕組みにより、欠陥品を早期に除外でき、作り直しやロス削減につながります。

包装・梱包

これまではラベル貼付や包装状態の確認を人の目で行うため、印字ミスや箱詰め不良が発生することがありました。IoT対応カメラや重量センサーを導入すれば、印字内容や包装状態を自動でチェックし、異常があれば即時アラートを出します。

これにより、包装工程の記録や追跡がしやすくなり、出荷後の不良品トラブルを大幅に減らせます。

出荷・物流

従来は出荷表を紙で管理し、作業者が手入力で記録していたため、誤出荷や納期遅延が起こりやすい状況でした。IoTでは製品に取り付けたバーコードやRFIDタグを使い、読み取りデータを在庫・配送システムと自動連携できます。

さらに配送車両の位置情報をリアルタイムで把握できるため、納期遅延を防ぎ、物流全体の可視化を実現します。