製造業界のDX関連記事10選～課題や成功ポイントを紹介～

製造DXとは？

製造DXは、製造業におけるDX、すなわちデータとデジタル技術を活用したビジネス革新を指します。

デジタル技術の進化は、製造業にも大きなインパクトをもたらしました。経済産業省が日本の製造業についてまとめた「ものづくり白書（製造基盤白書）」によると、研究開発－製品設計－工程設計―生産などの連鎖である「エンジニアリングチェーン」と、受発注－生産管理－生産－流通・販売－アフターサービスなどの連鎖である「サプライチェーン」の2つにデータを活用することで付加価値をもたらします。

具体的には、エンジニアリングチェーンにおいては強化された計算能力やAIなどを研究開発などに活用する「R&D支援」、顧客の仕様データなどを分析することによる「企画支援」、モデルベース開発を始めとする「設計支援」などが挙げられます。

一方のサプライチェーンにおいては、工場ごとの繁閑期の平準化などを可能とする「共同受注」、デジタル化により匠の技の継承を容易にする「技能継承」、サプライチェーン連携などによる「物流最適化」、顧客の使用データなどを分析することによる「販売予測」、設備・機器の「予知保全」「遠隔保守」などがあります。

顧客による製品・サービスの利用データをサプライチェーンや製品の企画・設計に活用することで、生産最適化や新たなビジネス設計が可能になるのです。

製造業のDXにおける課題

しかしながら、日本の製造業ではエンジニアリングチェーン・サプライチェーンの双方に課題を抱えていると経産省は認識しています。

エンジニアリングチェーンの設計プロセスでは、人材不足や設計軽視の風潮から手戻りの増大やデジタル化の遅れが見られます。また販売・保守をビジネス化できておらず、製造業の利益率改善に寄与していません。

サプライチェーンでは、設備の老朽化や属人化による部分最適、工程ごとの縦割り組織、人手不足・高齢化などにより、自律的に活動できる生産現場に負担が集中する構造が見られています。

調査によれば、デジタル化やデータ活用も十分には進んでいません。2016年以降の調査では、製造工程のデータ収集に取り組んでいる企業の割合は減少傾向にあります。また、データ収集をしていたとしても、データを実際に設計開発や生産改善に活用している企業の割合も伸びていません。

以上のように、製造業では設計～生産～保守までの各工程に構造的な課題を抱えているのに加えて、DXに不可欠なデータ活用も不十分であるという傾向が見られるのです。

製造業がDXを進める必要性とは？

「ものづくり白書（製造基盤白書）」において、年々DXの存在感が増しています。研究開発から設計、開発、生産に至るエンジニアリングチェーン、サイバーセキュリティ、5Gなど、製造業に関わりの深い各領域について触れられており、製造業におけるDXへの理解を深めることができます。

以下の記事は、参考になる箇所をものづくり白書から抜粋して整理したものです。日本の製造業の現状と課題について、ぜひ参考にしてください。

【ものづくり白書から読み解く①】日本の製造業におけるDXの課題とは？「エンジニアリングチェーン」と「サプライチェーン」を実現するデータ活用

【ものづくり白書から読み解く②】製造業DXで重要とされる「設計力」とは

【ものづくり白書から読み解く③】製造業に及ぼす5Gの影響は？

【ものづくり白書から読み解く⑥】サプライチェーンにおけるサイバーセキュリティの今

DX人材の育成はどうする？

DX推進のために、人材の育成は欠かせません。IT人材の不足感は強まるばかりで、外部から必要な人材を容易に調達できる状態ではないからです。大企業より知名度に劣る中小企業では、なおさらDX推進に適した人材を首尾よく採用できる可能性は低いでしょう。

その一方で、人材を育成することも簡単ではありません。必要なスキルセットと目標の定義、高度な技術力を身につけさせる講師やカリキュラムの準備など、自社で進めるにはハードルが高いのではないでしょうか。

ここでは、人材育成のポイントをまとめた記事2本をご紹介します。ものづくり白書で製造業に求められるDX人材の基本を押さえるとともに、ブレインパッドの経験から抽出した「成功ポイント」を理解しましょう。

DX時代に不可欠な、データ活用人材を育成するコツとは～累計7万人以上の育成経験を通して見えてきたこと～

【ものづくり白書から読み解く④】製造業DXを推進する人材の条件は？

製造DXで活用されている機械学習・AIの技術とは？

機械学習やAIといった言葉を聞いたことはあっても、製造業でこうしたテクノロジーをどのように応用すればよいのかわからないという方が多いかもしれません。多種多様な技術がありますが、特に画像系の作業へ応用するための技術が盛んに研究・開発されています。

ブレインパッドの経験をベースに、画像認識技術や3Dデータの活用事例、導入ポイントについてまとめた記事2本をご紹介します。最新技術を製造業のビジネスに結びつけるための考え方をインプットしていただければと思います。

「異常検知・外観検査DX」における機械学習導入のポイント

【後編】「3Dデータ活用」の現在地

製造DXにいち早く取り組んだ企業は何をしている？

自社でDX推進へ取り組むに当たって、同業他社や類似の状況に置かれた企業の事例はとても参考になるでしょう。ここでは、ブレインパッドがお客様と一緒に取り組んだプロジェクト事例をご紹介します。

【ブレインパッドが支援したDXの成功事例5選を紹介！①】業種・職種を超えて変革を起こすデータ活用の力

【ブレインパッドが支援したDXの成功事例5選を紹介！②】食の安心・安全貢献、ビジネスモデルの変革、伝統技術の継承など

【前編】材料開発にデータを巡らせるトヨタの「新規事業」 ～BrainPad DX Conference 2022～ テーマ別 企業DX対談

【後編】材料開発にデータを巡らせるトヨタの「新規事業」 ～BrainPad DX Conference 2022～ テーマ別 企業DX対談

まとめ

テクノロジーやデータの力を取り入れるためには、「ビジネスをどう変革したいのか」という目的意識を持つことが求められます。DXが自社にどう役立つのか、具体的なイメージを事前に持たなければなりません。

今回ご紹介した記事は、いずれもDXのイメージを具体化してくれるものばかりです。ぜひ製造業を取り巻く現状からDX事例まで念頭に置いたうえで、DX推進に取り組んでいただければ幸いです。

▼DXの定義や意味をより深く知りたい方はこちらもご覧ください
「DX=IT活用」ではない！正しく理解したいDX(デジタル・トランスフォーメーション)とは？意義と推進のポイント

DX人材に関しては下記の記事も是非ご覧ください。

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