前回はスマートファクトリーの概要について簡単に話をまとめました。
様々なメリットも含めてお伝えし、従来の工場とどのように違うのかを
説明しましたが、課題や懸念点も感じている方もいらっしゃると思います。
今回はその課題と対策、そして今後のスマートファクトリーの動向についてまとめていきたいと思います。
スマートファクトリーの課題と対策
スマートファクトリー化を進めるにあたり、様々なIT機器の導入が必要不可欠になりますが、
これらにはいくつかの課題があります。下記では何点か課題とその対策について解説していきます。
1．セキュリティ面の懸念
IoTなどによってデジタル化された工場は、サイバーセキュリティの脅威にさらされる可能性があります。
生産ラインやIoTデバイスを標的に攻撃され、ハッキングなど重大な被害が出る可能性があり、最悪の場合工場を停めざるを得ない状況になります。
強力なセキュリティプロトコルやデータの暗号化、
アクセス制御などの対策を講じることでセキュリティリスクを最小限に抑えることができます。
2.技術的な障壁
スマートファクトリーを推進するには、新しい技術の導入や既存のシステムとの融合も必要になる場合もありますが、
これには導入する新技術や新設備と従来の技術や設備との整合性など技術的な障壁が存在します。
新しい技術を段階的に導入や試験運用を通じて、既存システムとの融合計画を立てることで、
技術的なリスクを最小限に抑えながら展開することが有益です。
また専門家からの協力を経て導入プロセスをサポートしてもらうことで技術的な課題を克服します。
セキュリティの観点に関する情報は、
今後別の記事でも取り上げたいと思います！
3.コスト/費用対効果
「なぜ工場のDX化が進まないのか？」の記事でも少し書きましたが、スマートファクトリーの展開には、初期投資やランニングコストがかかります。
さらに、その費用対効果を明確に算出することが難しいという課題があります。
この点に悩まされている方も多いのではないでしょうか。
IT機器の導入に際しては、具体的なビジネスケースを構築し、投資に見合うリターンを見込む必要があります。
生産性向上や品質改善、コスト削減などの効果を具体的に定量化し、費用対効果を算出します。
しかし、そのためには正確なデータが必要になるため、小規模なプロトタイプや試験運用など段階的な導入が必要になるでしょう。
以前記事にした「デジタルツイン」はこの課題を解決する一つの要因になります。
スマートファクトリーの展望
自己最適化
AIや機械学習の進化により、スマートファクトリーはより高度な自己最適化機能の実現が可能になります。
生産プロセスの予測や効率性が向上し、より高精度で、柔軟かつ効率的な生産が実現されるでしょう。
IoTの普及
すでに普及しているIoTテクノロジーですが、今後はさらに普及し、従来より多くのセンサーやデバイスが生産ラインに組み込まれることが考えられます。
これにより、より多くのデータが収集され、的確な分析が可能になります。
クラウドベースのサービス向上
クラウドコンピューティングの普及により、スマートファクトリー向けのクラウドベースのサービスやソリューションが増加することが期待されます。
これにより、より簡単にデータの共有やアクセスが可能になり、効率的に生産プロセスの管理を行えるようにあることが期待されます。
まとめ
今回はスマートファクトリーの課題と今後の展望について少しずつまとめました。
スマートファクトリー化が普及してきている中で数々の課題があるのは確かです。
また、一度に進めることがコストの面から見ても厳しいことがわかります。
そのため、段階的に会社に合ったペースで進めていくことも重要な要因となるでしょう。
