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製造現場へのIoT導入を成功に導く4ステップ実践ガイド〜失敗しないためのポイントを解説〜

2025.02.17

「IoT導入は必要だと分かっているけれど、どこから手をつければいいのか分からない」「投資対効果は本当に出るのか？」「失敗したらどうしよう…」と悩んでいる方も多いのではないでしょうか。実は、IoT導入を成功に導くには、現状分析、実証実験、本格導入、継続的な運用という4つのステップを順序立てて進めることが重要なのです。この記事では、製造現場における実践的なIoT導入事例を基に、各ステップでの成功のポイントと、失敗しないための実用的なノウハウまでを解説していきます。

IoT導入を成功させるための4つのステップ

IoT導入にあたっては、いくつかの重要な検討ポイントがあります。最も基本的な検討事項は、導入目的の明確化です。「何のために」「どのような効果を期待して」IoTを導入するのか、目標設定が必要です。

製造現場での課題を解決して効果をあげることが、IoT システム導入の目的です。IoTなどの技術は、課題解決という目的のための手段に過ぎません。目的と手段が逆にならないよう常に意識して取り組むことが重要です。

Step1：課題の明確化とソリューションの想定

製造現場のIoT導入で最も重要なのは、まず現状の課題を明確にすることです。

課題の明確化

例えば、一般的な製造プロセスにおいては以下のような課題に対して取り組むケースが多く見受けられます。

製造ラインの稼働状況分析
ボトルネック工程の特定
品質データの収集と分析
エネルギー使用状況の把握

課題への優先順位の設定

取り組むべき課題を明確にした後、重要性に応じて優先順位をつけます。解決することによる効果が大きい課題や緊急性のある課題などが重要度を規定する基準になると想定されます。また初期においては、簡単に効果を得ることができるような取り組みやすい課題の優先度を上げることも推奨されます。難易度の高い課題に取り組む前に経験を積み成功の確度をあげることや成功体験により志気を上げるなどの効果が期待されます。

ソリューションとユースケースの設定

優先度の高い課題から、必要なソリューションを想定します。どのようなIoTシステムを構築してデータ収集と分析を行えば、課題の解消につながる効果を得ることができるのか、ソリューションとなるIoTデータ活用のユースケースを想定します。データの収集・分析・可視化など、必要な機能を洗い出し、それに合ったセンサーやソフトウェアを選びます。

例えば、データの可視化を行い、リアルタイムで現状を把握することで効果を得ることで効果を得るのか、AI・機械学習を用いた運転の最適化を目指すのかなど、当面の目標とするユースケースを想定しておきます。

導入後のサポート体制が整っている信頼できる外部ベンダーを選定することも、システムの安定運用には欠かせません。

Step2：実証実験 (PoC)による技術検証

IoT導入を成功に導くためには、段階的なアプローチが効果的です。

実証実験の実施

本格的なシステム導入を実施する前に、まずは製造ラインの一部で小規模な試験的な導入を行い、IoT導入効果の検証を行うことが一般的です。最もIoTの導入が容易で、リスクも少なく、効果が期待できる工程を選定し、3か月程度の期間で実証実験（PoC：Proof of Concept）を行います。

実証実験の評価

ここで重要なことは、実証実験の評価を正しく行い、その結果から得られた知見を本格的なシステム導入に活かすことです。期待通りの結果がでれば、それをもとに本格導入や大規模に展開するための考察をおこないます。

期待通りの結果がでないことを理由に、良好な結果が出るまでいつまでも実証実験を継続することは賢明とは言えません。良好な結果がでなくとも、いったん実証実験を終了して、その結果を考察し、適用する技術を変えるなど、適切な対策を講じることが重要です。

Step3：本格的なシステム導入

段階的な導入計画の策定

実証実験の結果を踏まえ、本格的な導入のための計画を策定します。当初は段階的にシステムの導入を行い、徐々に展開する施策が推奨されます。

スムーズな導入と効率的なIoTシステムの展開のために、以下の留意点があげられます：

既存の製造系システムとの連携方法の確立
データ収集・分析手法の標準化
関係者の教育プログラムの実施とスキル向上
システム運用体制とトラブル対応ルールの設定

導入計画を立てる際には、生産現場の課題を正確に把握し、数値的な導入効果の目標を定めます。例えば「生産性を20%向上させる」「不良品率を5%未満に抑える」など、数値で測れる明確な目標を設定します。

一度に全工程へ導入するのではなく、まずは一部の工程からスタートします。新システムの使い方や導入目的について従業員に丁寧に説明し、理解を深めてもらうことで、現場の抵抗感を減らし、スムーズな導入が可能となります。

体制の構築と予算化

IoT導入の効果の想定を組織内で共有することによって、すべての関係者の賛同を得ます。複数の部署間で構成される、IoT導入のためのチームを結成し、メンバーの役割を明らかにして体制を構築します。投資対効果を算定することで、経営陣に対してIoTシステム導入のための投資を正当化して必要な予算を獲得します。

Step4：継続的なデータ活用

製造現場でのIoT活用を成功に導くためには、積極的にIoTにより収集されたデータを活用することが不可欠です。そのために、データ活用を推進するための継続的な活動が必要となります。

効果測定とKPIマネジメント

IoTで収集したデータを活用し、週次・月次での定期的なレビューを実施します。一般的な評価指標としては、稼働率、歩留まり、生産リードタイムなどがあげられます。測定可能な数値目標を設定し、その達成度を継続的に測定・評価することで、さらに効果を上げることができます。

システムの安定稼働

システムの稼働状況を常時監視し、安定して運用できる状態を維持します。必要に応じて対策を講じるPDCAサイクルを確立します。また、セキュリティ対策の強化や、システムを運用する人材の育成にも継続的に取り組みます。日々の運用を通じて得られた知見を活かし、さらなる長期運用へとつなげていきます。

現場主導のデータ活用

IoTデータを現場で活用するためには、誰もが容易にデータにアクセスし、分析できる環境を提供することが効果的です。たとえば、生産ラインごとの稼働状況やエネルギー使用量を確認できる可視化ダッシュボードへ、誰もが簡単にアクセスできるような環境を整えたり、操作が簡単なデータ分析ツールなどを提供することで、現場主導のデータ活用が促進されることが期待されます。

失敗しないためのポイントと実践的アプローチ

IoT導入効果への仮説設定

「生産性向上」といった漠然とした目標設定では、実践的な施策に落とし込めず、効果も測定できません。まず個々の課題に対して、IoTを活用してデータを収集し、特定の分析ツールを適用することで具体的な効果を得ることができるのではないかという仮説を持つことが重要になります。この仮説を、実証実験などを通して検証していくのが、効率的なアプローチといえます。

課題そのものが不明なため、とりあえずデータを収集し始めて、追々、課題をみつけてデータを活用しようというアプローチをとるケースも見受けられます。しかし、結果的に課題が発見できなかったり、適切な分析ツールが適用できる目処が立っていない場合は効果が出ず、IoTへの投資がまったくの無駄になってしまいます。

推進体制の構築

IoT導入を成功に導くためには、適切な推進体制の構築が不可欠です。最低限、以下の役割を明確にする必要があります：

プロジェクトオーナー：IoTプロジェクトへの投資判断を行います。
推進リーダー：IoTシステムを企画・提案してプロジェクトを推進します。
現場リーダー：現場の課題やユーザの意見を集約してチーム内で共有します。

上記リーダーを中心に参加メンバーをそろえて体制を整え、導入プロジェクトを推進することになります。特定領域の課題やIoTの技術に関しては、それらの知見を持ったベンダーなど社外の人員による支援を一時的にうける必要があることも想定されます。

経営層と現場の連携が成功の鍵となります。経営層は明確なビジョンと投資判断を示し、現場からは実践的な課題や最適化アイデアを吸い上げることで、実効性の高い施策を打ち出せます。

段階的なシステム導入とプラットフォーム化

一度に大規模な導入を目指すのではなく、まずは小さな範囲でスタートし、効果を確認しながら段階的に拡大していくアプローチが有効です。成功事例を積み重ねることで、社内の理解も深まり、スムーズな展開が可能となります。

収集したデータは、単なる特定のユースケースに使用するだけでなく、その属性情報とともに記録することで、多様な目的のために流用することが可能となります。また、技術革新やビジネス環境の変化に対応できるよう、システムには柔軟性を持たせる必要があります。さらに、システムを効果的に運用できる人材の育成も欠かせません。