- コラム
工場へのIoT導入や活用における課題とは
工場の稼働率の最大化やリソース分配の最適化などの目的で導入されるIoT（Internet of Things）。この記事では、実際にIoTを導入した場合と導入後にどのような課題が発生するのか紹介していきます。
製造業にIoTを導入することでできること
製造業において、工場に IoT を導入した場合、今までデータにできなかった多くの機器や設備などの稼働情報を簡単に統括できるようになります。また、IoT を導入したことによって現状の課題を明らかにする見える化が可能です。
IoTは、あらゆるものをインターネットでつなぐという考え方であるものの、実際にはネットワークでつないだだけであれば全く意味がありません。どのような項目をデータとして収集・分析、自動化するのかをよく検討する必要があります。その結果としてエネルギーや人員のコスト削減、異常検知などができるようになります。
工場へのIoT導入までの課題
ここでは、工場に IoT を導入する際の課題について見ていきましょう。データの活用方法やセキュリティなど様々なハードルを乗り越えなければ、 IoT を製造業に活用することは難しいといえます。
導入コストが高くなる可能性がある
工場にIoTを導入する課題として、コストが挙げられます。 IoTを活用するためにはデータの収集・分析からスタートする必要があります。仮に、自社に全くノウハウがなく、データの収集方法さえわからないとなった場合には、他社に頼ることになります。IoTを導入する場合、傾向として数千万円単位の費用が発生することも少なくありません。
仮に中小企業の売上がある程度良かったとしても、導入できる企業は限られているのが実状だといえるでしょう。また、導入する際のコストと導入した後の利益を比較する必要もあるものの、一時的な支出さえ嫌う経営者も多いことは大きな課題です。
人材確保が困難
工場に IoT を導入する際には、人材不足が課題となります。IoT に精通した人材を獲得できる余裕が中小企業にないといった問題だけでなく、働き手が確保できないと実状があります。
工場にIoTを導入する場合、担当者を決めなければなりません。経営層と話し合いを進めながら段階的にIoTを導入するといったコントロールが必要だからです。 そのため、 IoTを工場に導入する際の人材不足は深刻な課題です。企業内に管理できる人材がなければ外部に頼る必要があるため、コストが増加する可能性も高いといえます。
ネットワークシステムの構築ができない
工場にIoTを導入する場合、ネットワークシステムの構築が必要です。ネットワークシステムの構築を行う場合には、どういったシステムで運用するのかが重要です。例えば、中央集権型で管理する場合には、ネットワークが耐えきれない可能性が高く、場合によっては遅延を起こす可能性もあります。
また、ネットワークに問題が起きた場合、自社で全て対応できるとは限りません。そのため、自社で全てのシステムを運用するのではなく、他社に任せるといった判断も必要です。
セキュリティを自社で担保できない
工場に IoT を導入する場合、セキュリティを考慮する必要があります。ネットワークであらゆる機器をつなぐため、外部から攻撃に耐えきれるシステムでなければ、システムごと破壊される可能性も。
そのため、 IoTを導入する場合には、セキュリティーを担保しつつ、情報をやり取りできる技術が必要です。そうしたノウハウを自社で保有していない場合は、他社のシステムやサービスに頼らなければなりません。
工場でIoTを活用する上での課題
ここでは、工場でIoTを活用する場合の課題についてみていきましょう。活路する際の課題を知ることによって、IoTをどのように活用すれば問題を解決できるのかが明確になります。
データの収集、分析に費用や時間がかかる
工場で IoT を活用したい場合の課題として、データの収集・分析に費用が掛かることが挙げられます。データの収集・分析などは、どの工程に対してIoTを導入するのかという検討からスタートする必要があります。加えて、自社にデータの収集・分析を行えるノウハウがなければ、外部のパートナー企業とコミュニケーションをしながら進める必要があります。
また、データの収集・分析を行っても、すぐに IoT を導入できるわけではないため時間もかかります。何のどのようなデータが必要なのかわからなければ、コストも増大することになるでしょう。
データを活用する上でのノウハウ不足
工場で IoT を活用する場合の課題として、データを分析するノウハウが足りないことも挙げられます。これは、人材・企業どちらであっても、のノウハウが足りなければ、有効にIoTを活用することができません。
外部の企業や人材に頼る場合も、着実な実績を持っている企業や人材でなければ頼ることそのものにリスクがあります。足りないノウハウを充実させるためには、そういった人材を雇用するか外部に頼るかしか選択肢がありません。そのため、現状維持を選ぶ企業は非常に多いといえるでしょう。
長期的な視点で成果を見なくてはいけない
工場で IoT を活用する場合、結果がいつ出るかわからない点は大きな課題だといえます。IoTを導入するにあたっては、データの収集・分析を行い、段階的に自動化を行っていくことになるでしょう。
しかし、人ではなく AI に切り替えた場合の利益や効率化の数字はすぐに実感することができません。そのため、結果が出る前に多額のコストが掛かってもそれを回収できないリスクは常にあるといえるでしょう。
IoTを導入した場合、稼働・生産状況まで把握することが可能です。その上で、いつどのような効果を生み出すのかは知見があっても見えにくい状態にあるといえます。すでに結果につながっている事例もあるため、検証を重ねながらIoTの活用を進めていきましょう。
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