次世代工場『スマートファクトリー』実現する機能と、システムのイメージ

2023年5月7日 16:05

スマートファクトリー（Smart Factory）は、最新のデジタル技術や自動化システムを活用し、効率的かつ柔軟な生産を実現する先進的な工場のことを指します。従来の工場に比べて、さまざまなデジタル技術やインターネット・オブ・シングス（IoT）デバイス、ロボット工学、人工知能（AI）、ビッグデータなどのテクノロジーが統合されており、自動化やデータの活用に重点を置いています。

スマートファクトリーには、どのような機能や設備が組み込まれるのか。想定される機能群にAIのイメージと内容を加え、具体的な形としてまとめてみた。

生産管理スケジュール

スマートファクトリーにおいて、生産管理スケジュールAIアシスト機能が搭載されることが期待されています。この機能は、生産計画の作成やスケジュールの調整を自動化することで、生産ライン全体の効率化を図るために導入されます。

スマートファクトリーにおける製造プロセスの高度化は、さまざまなテクノロジーと手法を活用して実現されます。●シミュレーションと仮想化: スマートファクトリーでは、製造プロセスのシミュレーションと仮想化が活用されます。これにより、製品の設計や工程の最適化を事前に行うことができます。3Dモデリングやデジタルツイン（Digital Twin）と呼ばれる仮想モデルを使用して、製造プロセスをシミュレートし、問題やボトルネックを特定し、改善策を導き出すことができます。 ●プロセス自動化: スマートファクトリーでは、製造プロセスの自動化が進められます。ロボットや自律型車両（AGV）などの自動化装置を導入し、作業の効率化と品質向上を図ります。自動化によって、作業の精度や一貫性が向上し、人的ミスや生産停止のリスクを減らすことができます。 ●IoTとセンサー技術の活用: スマートファクトリーでは、製造プロセス上の機械や設備にセンサーを組み込み、IoT技術を活用します。センサーが機器の状態やパフォーマンスをリアルタイムにモニタリングし、データを収集します。これにより、機械の故障予知やメンテナンスの最適化、生産ラインの効率化が可能となります。 ●データ分析とAIの活用: スマートファクトリーでは、収集されたデータを分析し、生産プロセスの改善や最適化を行います。ビッグデータの分析や機械学習、AI技術を活用して、生産ラインの状況や生産効率、品質に関する傾向や問題を特定し、リアルタイムに適切な対策を講じることができます。 ●協調ロボティクス: スマートファクトリーでは、人間とロボットの協調作業が重要な役割を果たします。人間のスキルや判断力を活かしながら、危険な作業や重労働などをロボットが補完します。協調ロボティクスにより、生産プロセスの生産性や安全性が向上し、作業者の負担が軽減されます。 ●供給チェーンの統合: スマートファクトリーでは、供給チェーン全体の高度な統合が実現されます。生産計画、在庫管理、物流などの情報がリアルタイムに共有され、生産プロセスの調整や資材の適切な調達が行われます。これにより、生産の効率性や納期の厳守が実現されます。 ●クラウドコンピューティングとネットワーキング: スマートファクトリーでは、クラウドコンピューティングとネットワーキングが活用されます。生産データや設備の状態データがクラウド上に蓄積され、複数の場所や関係者とリアルタイムに共有されます。これにより、遠隔監視や遠隔制御が可能となり、効率的な運用と保守が実現されます。 ●モジュラリティと柔軟性: スマートファクトリーでは、モジュラリティと柔軟性が重要な要素となります。生産ラインや設備がモジュール化され、異なる製品の生産に対応できる柔軟性が持たれます。製品の変更や追加、生産ラインの拡張が容易に行えるため、市場の変動に迅速に対応できるメリットがあります。

リアルタイムデータ収集:
生産ライン上のセンサーやモニタリングシステムを通じて、リアルタイムで生産データを収集します。これには生産数量、作業時間、エラー率、機器の稼働状況などが含まれます。データはセンサーやIoTデバイスを介して自動的に収集され、中央のデータベースに蓄積されます。

生産計画の最適化:
生産管理アシストは、収集されたデータを分析し、生産計画を最適化するための意思決定支援を行います。需要予測や在庫レベルのモニタリングに基づいて、適切な生産スケジュールや資材調達計画を立てることができます。これにより、生産ラインの稼働率と生産効率が向上し、無駄な在庫や生産遅延を防ぐことができます。

リアルタイムモニタリングとアラート:
生産管理アシストは生産ラインをリアルタイムでモニタリングし、異常や問題が発生した場合に適切なアラートや通知を行います。機械の故障や生産ラインの停止、品質の低下などの問題が検出されると、関係者に通知され、迅速な対応が可能となります。

品質管理と統計解析:
生産管理アシストは品質管理にも活用されます。生産データから品質指標や異常パターンを分析し、製品の品質向上に役立つ情報を提供します。さらに、統計解析に基づいて生産プロセスの改善や不良品の原因究明を行うことも可能です。

作業者支援とトレーニング:
生産管理アシストは作業者を支援するための機能も備えています。作業手順や作業指示書の表示、作業時間の計測、品質チェックのガイドラインの提供などが含まれます。また、トレーニングの一環として、アシストシステムは作業者に対してリアルタイムなフィードバックや助言を提供し、効率的な作業方法や品質基準を学ぶサポートを行います。

機械学習と予測分析:
生産管理アシストは機械学習や予測分析の手法を活用して、生産プロセスの改善や問題の予知を行います。過去の生産データを学習し、将来の生産パフォーマンスを予測することで、リソースの最適化やトラブルの事前予防が可能となります。例えば、機械の故障リスクの予測やメンテナンススケジュールの最適化などが含まれます。

リアルタイム可視化とレポート:
生産管理アシストは生産プロセスや生産ラインの状況をリアルタイムに可視化し、ダッシュボードやレポートとして提供します。生産数量、生産効率、品質指標などの重要なパフォーマンス指標が視覚的に表示されるため、管理者や関係者は生産状況を把握し、必要な対策や改善策を即座に判断することができます。

以上が、生産管理アシストが備える主な機能とその補足です。これらの機能によって、生産プロセスの効率化、品質向上、リアルタイムなモニタリングと対応が実現されます。また、AIやデータ分析の技術を活用することで、より高度な予測や最適化が可能となり、生産の競争力や効率性が向上します。

発注仕様確認　原材料計算

スマートファクトリーにおいて、AIによる発注要件確認や原材料計算機能が搭載されることが期待されています。この機能は、製造業における課題の一つである、部品や材料の発注において必要な要件確認や原材料計算作業を効率化するために導入されるものです。

製造物の仕様が詳細で多義にわたり、部品ごと、材料ごとに仕様がある場合、AIによる自動計算機能が重要となります。AIは、大量のデータを効率的かつ正確に処理することができるため、膨大な製造物のデータを扱う際には、人手での処理よりも遥かに優れた結果を生み出すことができます。

具体的には、AIによって発注する部品や材料の情報を入力することで、必要な要件確認や原材料計算を自動で実行することができます。たとえば、発注する部品や材料の数量、サイズ、重量、特性などの情報を入力することで、必要な原材料の量や発注に必要な費用などを自動で計算することができます。

この機能によって、従来の要件確認や原材料計算作業にかかる時間や手間を削減することができます。また、AIが正確な計算を行うことで、部品や材料の発注において必要な情報を迅速かつ正確に提供することができます。これによって、製品の品質や納期を確保することができるとともに、生産プロセスの効率化にもつながります。

為替調査

将来のスマートファクトリーにおいて、AIによる為替調査機能が工場内で使用する部材や材料に関わる場合も考えられます。この機能は、原材料や部品を海外から輸入する場合に、為替レートの変動に対応するために導入されるものです。

具体的には、AIが外部情報源から為替レートや市況などの情報を収集し、その情報をもとに材料や部品の価格変動を予測します。また、AIが調査した情報をもとに、最適なタイミングでの原材料や部品の調達先を選定することができます。

この機能によって、製造業者は為替レートの変動によって発生する原材料のコスト増加や在庫過剰などのリスクを軽減することができます。また、AIによって正確な市況分析が行われることで、製造業者は部品や材料の調達先を最適化することができます。これによって、原材料コストの削減や生産ラインの適切な在庫管理など、製造プロセス全体の効率化につながることが期待されます。

見積依頼アシスト

スマートファクトリーにおいて、発注先へのAI見積依頼アシスト機能が搭載されることが期待されています。この機能は、製造業における課題の一つである、見積もり作業の煩雑さや時間の浪費を解消するために導入されるものです。

具体的には、発注する部品や材料の情報をAIに入力することで、AIが自動で見積もりの依頼を送信することができます。また、AIは発注先の選定においても助けとなります。過去の取引実績やレビューを基に、品質や納期などの条件を総合的に判断して最適な発注先を選定することが可能です。

この機能によって、従来の見積もり作業にかかる時間や手間を削減することができます。また、AIが最適な発注先を選定することで、部品や材料の品質や納期などのリスクを軽減することができます。これによって、製品の品質や納期を確保することができるとともに、生産プロセスの効率化にもつながります。

発注先ＡＩ選定

将来のスマートファクトリーにおいて、AIによる発注先選定機能が利用されることが期待されています。この機能は、発注する商品やサービスに関する諸条件を考慮し、最適な発注先を選定するために導入されるものです。

発注先AI選定機能によって、従来の発注先以外にも新たな発注先を探すことができます。これは、AIが過去のデータや市場情報などを分析し、従来の発注先にはない新しい情報をもとに、新たな発注先を提案することができるからです。たとえば、従来はあまり注目されていなかった地域の小規模なメーカーが、特定の商品において優れた生産力を持っていることがわかった場合、そのメーカーを新たな発注先として選定することができます。また、AIが分析した市場情報から、従来の発注先よりもコストが抑えられる発注先を提案することもできます。このように、発注先AI選定機能によって、従来の枠にとらわれない新たな発注先を見つけ、効率的な調達につなげることができます。
発注先AI選定機能は、機械学習アルゴリズムによって過去のデータを分析し、発注先の選定を行うことで、従来の人手による発注先選定に比べて効率的に調達先を選定することができます。しかし、AIによる発注先選定は、選定に使用される過去のデータの品質に依存するため、データに偏りがある場合や異常値がある場合、正確な発注先選定ができないことがあります。そのため、人が介在する場合には、AIの判断を確認することで、より正確な選定ができる場合があります。また、人が介在する場合は、AIが選定できないような特殊な条件を持つ調達先や、パートナーシップを重視するなど、AIが考慮しきれない人的な要素を考慮して選定することができます。そのため、発注先選定においては、AIと人間が相補的に働くことで、より効率的かつ正確な選定ができるようになります。

具体的には、AIが発注する商品やサービスの諸条件を入力することで、発注先を自動で選定することができます。諸条件としては、見積もり内容や納期、品質、価格、過去の取引実績などが挙げられます。AIはこれらの情報をもとに、最適な発注先を選定します。

この機能によって、製造業者は発注先の選定作業を効率化することができます。また、AIによって適切な発注先が選定されることで、製品の品質や納期を確保することができます。さらに、AIによって発注先の選定が適切に行われることで、発注コストの削減など、製造プロセス全体の効率化につながることが期待されます。

スマートトラック拠点間輸送

将来のスマートファクトリーにおいて、自動運転でのスマートトラックによる拠点間輸送が利用されることが期待されています。この機能は、自動運転技術を搭載したトラックを用いて、工場の物流プロセスを自動化することを目的としています。

スマートトラックとは、自動運転技術やIoT技術を活用した次世代型のトラックです。従来のトラックに比べ、車両の自動化や運行管理の効率化、安全性の向上など、多くの点で改良が図られています。スマートトラックの特徴としては、以下のようなものが挙げられます。 ●自動運転機能：自動運転技術を活用することで、運転手の負担を減らし、運転中の事故を減らすことができます。 ●IoT技術：車両にセンサーや通信機能を搭載することで、車両の位置や状態、荷物の状況などをリアルタイムで把握することができます。 ●ビッグデータ解析：車両の走行データや荷物の情報などを集約し、ビッグデータ解析によって効率的な輸送計画を立てることができます。 ●燃費の向上：エンジンの最適化や車両の軽量化、省エネルギー技術の導入などによって、燃費の向上を図っています。これらの機能を活用することで、スマートトラックはより効率的な輸送を実現し、輸送コストの削減や環境負荷の低減などにつながります。また、運転手の負担軽減や安全性の向上など、人間中心の問題にも取り組んでいます。

具体的には、スマートトラックが自動運転技術を利用して、工場内や工場間の道路を自動で走行します。また、AIがトラックの走行状況を監視し、必要に応じて自動的にコントロールすることで、高い安全性を確保します。

この機能によって、製造業者は拠点間輸送にかかる時間とコストを削減することができます。また、トラックの自動運転によって運転手の負担が軽減され、運転ミスや交通事故のリスクが低減されることが期待されます。さらに、AIによってトラックの走行状況が監視されることで、より効率的なルートや適切な速度管理が行われ、燃費やトラックの消耗を削減することができます。

この機能によって、製造業者は物流プロセス全体を自動化することができ、生産性と効率性を向上させることができます。

自動荷受チェック

将来のスマートファクトリーにおいて、搬入物における自動荷受チェック機能が利用されることが期待されています。この機能は、物流の自動化を促進し、製造プロセス全体の効率性を高めることを目的としています。

工場に搬入される多岐にわたる荷物の中から、製品に必要な部品や材料、または不良品や廃棄物などを正確に判別するための機能です。具体的には、RFIDやQRコードなどの識別子を荷物に取り付け、それをスキャンして情報を取得することが多く、その情報をもとに荷物が製品に使われるか否かを自動的に判定します。荷物の種類には、部品や材料、製品、資材、道具、廃棄物などがあります。例えば、部品や材料はそれぞれに個別の品番やロット番号があり、それを識別子として取り付けておくことで、荷物の内容を正確に判別することができます。また、製品の場合は、製品自体に識別子を取り付けることが多いです。荷物の形状や大きさも様々で、箱やパレット、容器、袋などがあります。荷物のサイズや重量に応じた機器やシステムが用意され、荷物を自動的に取り扱えるようになっています。

具体的には、スマートファクトリーに設置されたカメラやセンサーによって、搬入物の荷姿や数量、品質などを自動的にチェックすることができます。これによって、従来のような手作業による検査作業を省略することができ、作業時間の短縮やミスの減少、人的ミスの排除が可能になります。

また、AIによる画像解析やセンサー情報の解析によって、荷物の状態や品質、重量、大きさなどを正確に把握することができます。これによって、搬入物の荷姿が異なる場合や不良品が混ざった場合など、異常がある場合には自動的にアラートを発信することができます。

この機能によって、製造業者は品質管理をより正確かつ迅速に行うことができます。また、スマートファクトリー全体の物流プロセスを自動化することができ、作業時間の短縮やコスト削減、人的ミスの排除につながります。さらに、自動荷受チェック機能を組み合わせた自動倉庫管理システムによって、在庫管理の自動化も実現することができます。

工場内移動

将来のスマートファクトリーでは、AI搭載の工場内移動用ロボットが利用されることが期待されています。これは、様々な機材や材料、部材などを自動的に運ぶことができるため、作業効率の向上や人的ミスの削減、安全性の向上などにつながることが期待されます。

具体的には、工場内の様々な場所で活躍することができ、搬入物の運搬や機材の運搬、製品の搬出など、さまざまな用途に活用することができます。ロボットはAIによって自律的に動作し、工場内のマップ情報や障害物情報を読み取り、最適な経路を選択して自動的に移動することができます。また、ロボット同士で通信を行い、協調して作業を行うことも可能です。

工場内移動用ロボットには、荷物を運ぶためのアームやフックなどの付属装置が備わっており、さまざまな形状や重量の荷物を運ぶことができます。さらに、AIによる画像認識やセンサー情報の解析によって、荷物の状態や品質、重量、大きさなどを正確に把握することができます。これによって、荷物の落下や衝突などの事故を防止することができます。

工場内移動用ロボットによって、従来のような手動による作業を自動化することができ、作業時間の短縮や人的ミスの排除につながります。また、ロボットの自動化によって、従来は人が行っていた重労働や危険な作業を代替することができ、労働環境の改善にもつながります。工場内移動用ロボットは、スマートファクトリーにおいて、作業効率の向上や生産性の向上、コスト削減などを実現するための重要な機能の一つとなるでしょう。

原材料チェック計測

スマートファクトリーでは、原材料の品質に対する高い要求があります。将来的には、原材料の品質を自動的にチェックし、測定するためのAI搭載の原材料チェック計測機能が導入されると予想されます。この機能により、品質の低い原材料が生産ラインに入ることを防止し、生産品質の向上につながりますスマートファクトリーでは、作る製品の材料が大切で、品質が高い物でないとダメです。将来的には、人工知能が付いた材料チェックの機械が使われて、自動で材料の品質を測るようになる予定です。

品質の低い材料を使って製品を作ることを防止して、製品の品質を向上させる一助になります。そして、人工知能がデータを解析して、材料に合った作り方を自動で決定し、製造方法の効率化が進むと予想できます。また、AIによるデータ解析により、原材料の特性に応じた最適な生産条件を自動的に設定することができるため、生産プロセスの効率化も期待されます。

稼働スケジュール管理

次世代型のスマートファクトリーでは、生産ライン全体の稼働スケジュール管理がより高度化されることが予想されます。現在の工場に比べ、次世代型のスマートファクトリーでは、工場内の機器やシステムの状況をリアルタイムで監視し、生産ライン全体のスケジュール管理を自動化することができます。

このような機能には、生産ラインの状態や生産計画、予定されたメンテナンスなどの情報を考慮して、生産スケジュールを自動的に最適化するAI機能が含まれます。また、生産ラインにおける異常を検知することで、自動的に生産スケジュールを調整し、最適な生産効率を維持することができます。

さらに、スマートファクトリーでは、リアルタイムデータ分析により、生産プロセス全体を監視し、効率性の向上や改善のための情報を提供することができます。これらの機能により、生産ライン全体の稼働スケジュール管理が向上し、生産効率や品質の向上が期待されます。

光熱費リアルタイム監視

次世代型のスマートファクトリーにおいては、AIやロボットなどの自動化技術が導入され、省エネやエコロジーな工場運営が求められます。そのため、光熱費を抑えるために、光熱費のリアルタイム監視が搭載されることが予想されます。

光熱費のリアルタイム監視機能は、経営に関わる視点で重要な機能です。なぜなら、製造業における電力消費量に関わる問題など、光熱費は企業のコストの中でも一定の割合を占めることがあるため、効率的な監視・管理が必要です。また、この機能は利益最大化のための地道な手段の一つとしても重要です。光熱費は企業にとって無視できないコストですが、同時に一定以上に減らすことが難しい場合もあります。しかし、リアルタイムで監視し、無駄な消費を抑えることでコスト削減につなげることができます。そのため、この機能は地道ながらも重要な利益最大化の手段となります。

具体的には、センサーを活用したデータ収集やAIによる分析により、光熱費の使用状況や削減可能な箇所を特定し、運用改善や自動化技術の導入などを行い、光熱費の最適化を図ることができます。また、省エネに特化した機器やシステムを採用することで、光熱費を削減することも可能です。光熱費のリアルタイム監視は、コスト削減や環境保全に貢献することが期待されます。

リアルタイム在庫管理

スマートファクトリーでは、在庫管理の自動化によって、生産性の向上やコスト削減が期待されています。そのため、将来的には、AIやロボットを活用したリアルタイム在庫管理機能が普及することが予想されます。

具体的には、生産ラインや倉庫内に設置されたセンサーが在庫の量や状況をリアルタイムで監視し、そのデータを収集・分析することで、在庫の状況を正確に把握することができます。また、AIを活用して在庫の需要予測や最適な発注量の算出を行うことで、在庫過剰や不足を防ぎ、生産計画の最適化を図ることができます。

このようなリアルタイム在庫管理機能によって、生産ラインの停止や作業員の手戻りを減らし、生産効率の向上やコスト削減につながると期待されています。

ＥＲＰ連動　時次決算

スマートファクトリーでは、生産や在庫、発注などの様々なデータが発生し、それらを効率的に管理することが重要となります。そのため、ERP（Enterprise Resource Planning）と呼ばれる企業統合システムが導入されることが一般的です。ERPは、企業のあらゆる部門で発生するデータを一元管理することができ、生産管理や財務管理などの業務を効率化することができます。

「時次決算機能」は、企業が収支や資金繰りの状況を、毎日や毎時の単位で把握し、経営判断に活用する機能です。これにより、経営状況をよりリアルタイムに把握し、迅速かつ正確な経営判断を行うことができます。従来の月次決算では、情報の更新が遅れるため、迅速な経営判断が難しいという課題がありましたが、時次決算機能を導入することで、この課題を解決することができます。
さらに生産管理指標（製造プロセスにおいて生産性や品質などの状況を可視化し、改善点を把握するために使用される指標、生産量、生産時間、歩留まり率、不良品率、設備稼働率）と関連づけられた時次決算機能があることで、これらの生産管理指標をリアルタイムで収集・分析することができます。例えば、1時間ごとに生産量を集計し、それを生産時間で割ることで1時間あたりの生産量を算出することができます。また、時次決算機能により、原価や在庫管理などの情報もリアルタイムで把握することができ、生産性や利益率などの指標を監視し、改善点を素早く把握することができます。これにより、製品の生産ラインの改善や在庫の最適化、生産コストの削減など、より効率的な生産管理を実現することができます。

さらに、スマートファクトリーでは、ERPと連動した時次決算機能が導入されることが予想されます。時次決算機能は、ERPに蓄積されたデータをリアルタイムに分析し、業績の状況を把握することができる機能です。これにより、より迅速かつ正確な経営判断を行うことができ、企業の競争力の向上につながります。また、時次決算機能によって、企業の財務状況の把握や将来のリスク管理なども可能となります。

ＡＩ気象情報連動分析

スマートファクトリーでは、気象情報を活用した稼働スケジュールの最適化や原材料の仕入価格の見直しなどが考えられます。

AI気象情報連動分析機能において、気象情報の収集には、各地の気象観測所や衛星からのデータ、および気象情報配信業者が提供するAPIなどが利用されます。これらの情報源から得られたデータを、AIが解析・予測することで、工場の生産計画や物流スケジュールの調整などに役立てることができます。また、IoTセンサーやカメラなどのデータも組み合わせることで、より正確な気象情報を得ることが可能となります。

例えば、天候によって生産量が増減する場合、AI気象情報連動分析機能によってリアルタイムで生産計画を調整し、稼働率を最適化することができます。また、天候によって需要が変動する製品の場合、AI気象情報連動分析機能によって需要予測を行い、在庫の最適化や生産量の調整を行うことができます。さらに、天候によって原材料の価格が変動する場合、AI気象情報連動分析機能によって為替の動向を把握し、原材料の仕入価格を最適化することができます。

材料部材等納期状況　航路・空路・陸路　予測監視

スマートファクトリーで使用されると予想される、納期スケジュールの状況を確認するための機能として、発注先や配送業者、交通情報などを元にした納期状況確認管理機能があげられます。

航路の場合、天候や船舶の状況により、到着予定時刻が変更されることがあります。このような状況に対応するため、GPSや気象情報を利用して船の位置や進路、天候状況をリアルタイムで監視し、到着予定時刻の見積もりを算出することができます。

この機能では、注文した部品や材料の納期がどの程度か、配送状況がどのようになっているか、交通情報や天候の影響を受ける可能性があるかなど、様々な情報を収集して、納期状況をリアルタイムで把握することができます。

空路の場合、フライトスケジュールによっては、欠航や遅延が発生することがあります。このような場合、航空会社の情報や空港の状況を監視し、到着予定時刻の変更や代替ルートの提案を行うことができます。

また、この機能では、遅延や欠品のリスクを事前に予測し、対策を講じることもできます。たとえば、納期が遅れる可能性が高い部品については、他の代替品を確保するなどの対策を取ることができます。

陸路の場合、道路状況や交通事故などの影響で遅延が発生することがあります。このような場合、交通情報をリアルタイムで監視し、到着予定時刻の見積もりを算出することができます。また、代替ルートの提案や交通渋滞を避けるための発注書の配送スケジュール変更などの対応も可能です。

このように、納期状況確認管理機能によって、納期遅れや欠品などの問題を事前に防止することができ、生産計画の正確性と生産効率の向上につながります。

末端店舗　販売動向

次世代型の工場スマートファクトリーで使用されると予想される販売する店舗での売上情報と連動した販売動向機能については、以下のような機能が想定されます。

商品の実店舗販売動向機能では、実店舗での商品の販売状況をリアルタイムで把握することが重要です。そのため、情報収集先としては、POSレジやセンサーなどのデータを収集することが考えられます。POSレジでは、販売数量や金額、時刻などの情報が収集できます。また、センサーを用いることで、顧客の動線や商品の滞留時間などの情報も収集できます。これらの情報をリアルタイムに分析し、在庫管理や販売促進に活用することができます。また、競合店舗の情報収集も重要であり、情報収集先としては、競合店舗のPOSレジや、市場調査会社が行う調査結果などを利用することが考えられます。

まず、販売店舗からのリアルタイムな売上データを取り込むシステムが搭載されます。このデータは、製品や商品の種類ごとに分類され、時間帯や地域などの条件に応じて可視化されます。

次に、AIによる販売動向の分析が行われます。この分析では、過去の売上データや季節性、天候などの情報を総合的に考慮し、将来の販売動向を予測します。

最後に、予測された販売動向を元に、製造計画や在庫管理の最適化が行われます。例えば、人気商品の需要が高まる場合には、その商品の生産量を増やすなどの対応が可能です。このような最適化によって、在庫の過剰や欠品などのリスクを低減し、効率的な生産・販売を実現することができます。

ニュース情報収集　納品先影響　為替原材料費　ＡＩ分析

工場稼働に影響を与える可能性のあるニュースや情報を収集し、それらがどのように影響を及ぼすかを分析するAI機能は、スマートファクトリーにおいても重要な機能の一つと考えられます。

ニュース情報収集や為替、原材料費の変動に関する情報収集については、一般的にはニュースサイトや金融情報サイト、産業専門サイトなどが利用されます。これらの情報を自動的に収集するためには、Webスクレイピングという技術を使用することができます。また、納品先の影響に関する情報収集については、顧客情報管理システム(CRM)やサプライチェーンマネジメント(SCM)などのシステムを利用して、顧客やサプライヤーからの情報を収集することができます。これらのシステムには、顧客やサプライヤーとのコミュニケーション機能が備わっており、情報共有や問題解決に役立てることができます。 AI分析機能については、これらの情報を収集して分析し、生産計画や在庫管理、調達計画などに反映することができます。これにより、より正確な生産計画や在庫管理が行われ、コスト削減や生産性向上につながることが期待されます。

例えば、原材料の価格変動や自然災害、政治的な情勢変化などが、工場の稼働に影響を与える可能性があります。このような情報を収集し、AIが分析することで、工場の運営者がより早く、より正確に対応することができます。

また、これらの情報を分析することで、製品の需要予測や購買動向の分析にも役立ちます。これにより、需要が高まる場合には生産ラインを拡大するなどの迅速な対応が可能になります。

廃棄物再利用チェック

廃棄物再利用チェック機能とは、工場内で発生した廃棄物の種類や量をリアルタイムでモニタリングし、再利用可能な廃棄物がある場合には、それを再利用することができるようにする機能です。

廃棄物の分別や回収作業において専用ロボットの使用が想定されます。例えば、自動運転式のごみ回収車や、ゴミを分別するためのロボットアームなどが挙げられます。これらのロボットは、センサーやカメラなどを使って廃棄物を認識し、適切に分別や回収を行います。また、AI技術を活用して、より正確な分別を行うことも可能です。廃棄物を再利用する際には、これらのロボットによって分別された廃棄物が適切に再利用されるように管理されることになります。
例えば、廃棄物再利用チェック機能が広義のERP（Enterprise Resource Planning）と連携する場合、以下のような流れが想定されます。１．廃棄物再利用チェック機能でのデータ取得：工場で発生した廃棄物の情報を、廃棄物再利用チェック機能が収集します。２．廃棄物情報の加工・整形：廃棄物再利用チェック機能が収集した廃棄物の情報を、必要に応じて加工・整形します。例えば、廃棄物の種類や量、発生場所、処理方法、再利用可能性などを整理します。３．廃棄物情報のERPへの登録・連携：加工・整形された廃棄物の情報を、ERPに登録・連携します。ERPには、工場の各種情報が統合されているため、廃棄物情報も含めて総合的に管理することができます。４．廃棄物情報の分析・活用：ERPに登録された廃棄物情報を分析し、再利用可能な廃棄物の量や種類、発生場所や頻度、処理方法やコストなどを把握します。この情報を基に、廃棄物の再利用計画や処理方法の改善策を立案し、生産プロセスの改善につなげます。以上のように、廃棄物再利用チェック機能とERPが連携することで、廃棄物の管理・活用に関する情報を総合的に把握し、効率的な再利用計画や処理方法の改善策を立案することができます。

例えば、製造過程で発生する廃棄物の中には、再利用することができる部品や材料が含まれる場合があります。廃棄物再利用チェック機能は、これらの再利用可能な廃棄物を見つけ出し、適切に管理することで、リサイクル率を向上させ、環境負荷を減らすことができます。

リアルタイム電力ミックス制御

スマートファクトリーでは、省エネルギーが重要な課題となっており、リアルタイムで電力ミックスを制御することによって、電力の消費量を最適化することができます。

この機能は、電力の需要と供給をモニタリングし、自動的に発電所や電力会社からの電力供給と再生可能エネルギーの利用を最適化することによって、電力消費量を最小限に抑えます。また、電力消費量が予想を上回る場合は、機器の電力消費量を自動的に削減することも可能です。これにより、省エネルギーによるコスト削減が可能となります。

空調制御

スマートファクトリーにおいて、空調制御機能は非常に重要な役割を担います。この機能は、熱源や冷源を効率的に管理することで、快適な温度環境を維持しつつ、エネルギー消費を抑えることができます。

たとえば、夏の暑い日には、外気を利用して冷房を行うことで、電力消費を削減することができます。また、外気が乾燥している場合には、加湿機能を利用して室内の湿度を調整することもできます。

具体的には、スマートファクトリーでは、熱源や冷源を制御するためのセンサーやアクチュエーターを利用し、室内の温度や湿度、気流などを自動的に調整します。また、これらのセンサーデータを分析し、空調システムの効率を向上させるための最適な制御を行うAI機能も期待されています。

さらに、スマートファクトリーでは、建物の外気温や湿度などの気象データを取得し、これらの情報を活用して空調システムを最適化することも可能です。

以上のように、スマートファクトリーにおける空調制御機能は、快適な作業環境を提供するだけでなく、省エネルギー化や環境負荷の低減にも貢献する重要な機能の一つです。

異臭探知　危険予知

スマートファクトリーに搭載されると考えられる異臭探知危険予知機能は、工場内における異臭の発生を検知し、異常を発生する前に危険を予知する機能です。

この機能によって、労働災害や健康被害のリスクを低減することができます。異臭を検知するためには、センサーやモニタリングシステムを使用し、異常値が検出された場合には、警報や自動シャットダウンなどの対応策が取られることがあります。また、異臭の原因を特定することで、改善策を検討することができるため、品質向上にもつながります。

温度監視　危険発生　防止

スマートファクトリーには温度監視危険発生防止機能が搭載されることが予想されます。これは、生産ライン上の機器や製品の温度をリアルタイムで監視し、異常が検知された場合にはすばやく対処することができるようにする機能です。

具体的には、温度センサーを用いて温度を測定し、そのデータをリアルタイムでモニタリングします。センサーで検知された異常な温度が設定値を超えた場合には、警報を発し、作業者に通知されます。このように、温度異常が発生する前に、事前に通知されるため、より迅速な対処が可能となります。

温度監視危険発生防止機能は、機器や製品の品質保証において重要な役割を果たします。例えば、電子機器の製造ラインでは、高温になることで機器の故障が発生する可能性があるため、適切な温度管理が求められます。また、食品製造ラインでは、温度管理が不適切だと、製品の品質が低下する可能性があります。このように、温度監視危険発生防止機能は、製品の品質を維持するために不可欠な機能の1つとなっています。

非常時対応

次世代型工場に搭載される非常時対応AI機能には、以下のようなものが考えられます。

緊急連絡先自動通知機能工場内での異常が検知された際に、事故対応担当者や救急隊などの連絡先を自動的に通知する機能です。
自動避難誘導機能火災や地震などの非常事態発生時に、工場内の人員を安全に避難させるための誘導案内システムです。
職員の安否確認機能非常事態発生時に、工場内にいる職員の安否を確認するための機能です。
車両誘導機能非常時に、工場内の車両の適切な誘導を行うための機能です。
自動遠隔操作機能非常時に、現地にいない管理者が工場内の機器を遠隔操作し、状況を確認するための機能です。

これらの機能が実装されることにより、非常時においても安全で迅速な対応が可能となります。

工場間相互連携ネットワーク

スマートファクトリーには、自社内の工場だけでなく、サプライチェーンに関わる他社の工場や物流センターとの相互連携が必要となります。そのため、スマート工場間の相互連携ネットワーク機能が必要とされます。

スマート工場間の相互連携ネットワーク機能は、一般的にはIoT（Internet of Things）やクラウドコンピューティング、5G通信技術を活用して実現されます。具体的には、各工場内に設置されたセンサーやデバイスがIoTによって接続され、クラウド上のプラットフォームでデータを共有します。また、5G通信技術を活用することで、より高速な通信とより多くのデバイスの接続が可能になります。これらの技術を活用することで、複数の工場の生産情報や設備状況をリアルタイムで把握し、最適な生産計画を立てたり、設備メンテナンスの効率化を図ったりすることができます。また、異なる地域や国にある工場同士でもネットワークを構築することで、グローバルな生産ネットワークを構築することも可能になります。

工場間相互連携ネットワークには、以下のような機能が考えられます。

IoT技術を活用した、スマートファクトリー間のデータ共有機能
他社の生産状況をリアルタイムで把握し、自社の生産計画や在庫管理に反映させる機能
他社の物流状況をリアルタイムで把握し、自社の物流計画に反映させる機能
相互間での品質情報やリコール情報の共有機能
スマートファクトリー同士の協業プラットフォームの提供
クラウド型サービスによる、製造業者・協業企業の統合管理
電子データ交換機能（EDI）による、自動輸送管理システムの連携

これらの機能が実現されることで、スマート工場間の相互連携が強化され、サプライチェーン全体の効率化や生産性向上が期待されます。

工場間原料調整

工場間原料調整機能とは、複数の工場が原料を共有している場合に、原料の品質・数量・価格などの変動に応じて、それぞれの工場が最適な原料配合を自動的に決定するための機能で。

スマートトラックが工場間を行き来し、原料の運搬を行います。スマートトラックは、自律走行や運行スケジュールの最適化、燃費の最適化などの機能を備えており、より効率的かつ迅速な原料輸送を可能にします。また、配車スケジュールは、工場内の生産計画や需要予測などを考慮して自動的に作成され、最適なルートや配車量を決定します。このように、配車スケジュールの自動化によって、人的ミスや運行の無駄を減らし、原料の供給を安定化させることができます。さらに、自動荷受ロボットは、スマートトラックに搭載されたロボットアームによって、原料の積み下ろしや搬入を行います。自動荷受ロボットによって、作業員の負担を軽減し、作業時間の短縮化や作業精度の向上が期待できます。

工場間原料調整機能には、以下のような要素が含まれると考えられます。

原料データの共有：各工場で使用されている原料に関する情報をデータベース化し、共有することで、工場間での原料の情報共有を実現します。
原料の品質管理：原料の品質を定期的に評価し、品質によっては、その原料を使用する工場を変更することで、生産品質の維持を図ります。
原料価格の変動に対応：原料の価格変動に対応するため、最適な原料配合を自動的に決定するアルゴリズムを搭載します。
AIによる最適配合の決定：原料の情報共有、品質管理、価格変動への対応を基に、AIが最適な原料配合を自動的に決定します。

このように、工場間原料AI調整機能は、工場間での原料の共有や品質管理、価格変動への対応などを自動的に行うことで、生産効率や品質を向上させることが期待されます。

工場間生産量調整

工場間生産量調整機能には、異なる工場間での生産計画を調整するための機能が含まれます。この機能により、一方の工場での生産が過剰になった場合、他方の工場で生産量を増やすことができます。これにより、市場ニーズに迅速に対応し、生産効率を最大化することができます。

具体的には、生産ラインの稼働状況や在庫状況、受注状況などのデータを収集し、AIによる生産計画最適化に基づいて生産量を調整します。また、複数の工場を結ぶネットワークにより、生産ラインの状況をリアルタイムで共有することができます。このため、生産調整がよりスムーズかつ迅速に行われることが期待されます。

中央制御室

スマートファクトリーにおいて、機械やロボット、センサーなどの各種装置がデータを収集し、処理や制御を行うためには、中央的な制御室が必要です。中央制御室は、機器や装置の状態や動作状況などをリアルタイムで監視・管理し、必要に応じて制御することができます。

中央制御室では、センサーデータやIoTデバイスのデータを収集・解析し、機器の故障や不具合の予兆を検知して、適切なメンテナンス計画を立てたり、生産ラインの最適化を行ったりすることができます。また、生産データの可視化や分析も行えるため、生産性の向上や不良品の削減、労働力の最適化などにも貢献することができます。

中央制御室は、クラウドを利用して構築することもできます。クラウドにデータを集約することで、生産現場の状況をリアルタイムで把握し、遠隔地からでも生産ラインの制御や監視ができるため、運用効率の向上につながります。