第4次産業革命は、日本の政府が提唱した製造業における IoT や AIの活用を促す定義のことです。実際に、日本政府が提唱しただけではなく、製造業における変化としてオートメーション化が進んで企業も少なくありません。

第4次産業革命を意識して、生産管理システムの導入を検討している経営層の方もいらっしゃるでしょう。今回は、第4次産業革命の意味にふれるだけでなく、生産管理システムがどういった変化を製造業にもたらすのかについてみていきます。

第4次産業革命とは

第4次産業革命は、 IoT や AI を駆使して工場の自動化を促すものだといえます。言葉そのものは、ドイツ政府が提唱したインダストリー4.0を単純に日本語化したものです。

例えば、工場の機器データを IoT 機器と AI が連携することで、リアルタイムで情報を共有するなどのメリットを得ることが可能です。加えて、自動化できる業務を自動化したうえで、人間にしかできない作業や創造性が求められる仕事のみに注力することができます。

過去の産業革命の歴史を振り返っていくと以下のようにまとめられるでしょう。

・1.0
蒸気機関が開発されたことで、社会が大きく変化したことをを意味する。交通だけでなく、工場においても機械を使用することが増加した

・2.0
電力を投入した大量生産が可能になった。また、石油などのエネルギーを消費し、清算活動に使用するように変化。

・3.0
 PC による単純作業の自動化。例えば、 RPAの導入による定型作業の自動化などが該当する。

1.0や2.0と比較した場合に、劇的過ぎる社会情勢の変化をもたらしたものではないものの、人材の代替が可能となった。

どの産業革命でも、製造業に対する影響力は高く、劇的な変化をもたらしたものも少なくありません。様々な議論がある第3次産業革命においても、定型業務を RPA などの新しい技術を使用したうえで自動化できる点は今までの製造業では考えられなかったメリットだといえます。

そして、第4次産業革命においては、工場全体がデータを収集し、学習することで製造業におけるあらゆる業務を自動化することが可能です。もちろん、導入するコストや今までの働き方・制度を検討しながら、企業として変化に対応しなければならないため、決して軽い負荷ではないといえるでしょう。

世界で進む第4次産業革命

日本の企業においては、二極化が進んでいるといっても過言ではありません。経営陣が自社の生産活動の問題点を把握しており、リソースに余裕がある場合には、生産管理システムや ERP などといった業務効率化を促すシステムの導入に踏み切っている企業は少なくありません。

しかし、実際の生産活動に対して、課題を抱えていてもリソースが足りず、放置したままという企業も存在するのが現状です。

どちらの場合も、製造業における労働人口の減少やスキルの継承といった課題を抱えています。そのうえで、導入に踏み切る企業と現状維持しかできていない企業に分かれているといえるでしょう。

日本国内の状況にふれたうえで海外では第4次産業革命に対してどのような取り組みが行われているのか、以下で解説します。

アメリカ

Cisco や IBM がコンソーシアムなどを立ち上げているものの、普及しているのは大企業のみと想定される。現在のところ、大きな指標の変化はないものの、今後指標に変化をもたらすほどの変化が起きる可能性を持つ。

ドイツ

製造業における IoT が進んでいる。特に、フォルクスワーゲンなどをはじめとした自動車会社や機械業界の主要な団体だけでなく、政府としても支援を行っている。エネルギーや資源の効率性、生産性の向上などの課題を解決することなどが目的。

中国

世界の戦争大国を目標に、日本と同じように中国製造2025を継承している。構造の最適化や品質優先といった5つの指針に従ってインターネットや IoT 、 AI の活用を政府としても推進している状況にある。

日本における製造業は、海外に拠点を持つ企業も多い状況にあります。そのうえで、各国の取り組みと比較した場合、日本が海外の製品の生産力や品質と勝負するためには、生産性の向上と効率化が必須だといえるでしょう。

現状でも、オートメーション化が進んでいる企業とそうでない企業では、どうしてもコストや人材に対する負荷に差が出ることも少なくありません。そして、その差はいずれ覆せないものとなっていく可能性が高いと想定されます。

生産管理システムは第4次産業革命の一歩となる

導入する製品によるものの、生産管理システムは AI を内包しているものもあります。加えて、単純な事務処理を生産管理システムを使用して自動化する場合も第4次産業革命の定義に該当します。

あくまでも、第4次産業革命は AI や IoT を使用して、製造業における課題をクリアし、全体的な効率化を図るためのものです。大規模になればなるほど、莫大なコストが発生する点は把握しておく必要があります。

そのうえで、生産管理システムは工場全体のコストを削減することが可能です。 AI を使用した生産活動を行ううえでも、システムによる統制は必要になる項目です。

ちなみに、製造業における最大の課題は、機器の故障によるコストの増加にあります。例えば、レアケースではあるものの、特定の機器でしか生産できない商品があったとしましょう。

この場合、その機器が故障したことによって、製品の生産がストップしてしまいます。そのため、機器の故障を未然に防ぐことが大切なポイントになってくるといえます。

実際、 AI や IoT を導入した機器であれば、機器の故障を未然に防ぐことが可能です。センサーによる異常の感知、連動した警報システムなどによって最小の人員で対応することができます。

また、人材のスキルを問われることが多い品質管理においても生産管理システムを活用することが可能です。クラウド型とオンプレミス型で対応できる範囲は異なるものの、在庫管理や部品の管理が自動化できるため、人材によるカウントは必要ありません。

詳細が知りたければ、システムにアクセスすることで個数や日時、生産者まで把握することが可能です。何をどこまで自動化したいのかは企業によって大きく異なるものの、生産管理システムの導入によって自社の業務の一部を自動化するといった活用方法は有効な手段だといえます。

まとめ

第4次産業革命の定義や考え方が日本国内に浸透するほど、 AI や IoT を活用した製品作りが加速します。実際に導入する場合には、ある程度の時間やコストがかかるだけでなく、従業員及び経営層の理解を得るなど、企業における働き方が大きく変化する可能性があります。

そして、第4次産業革命は生産管理システムの導入にもつながるといえるでしょう。生産管理システムは製品によって、川できる業務の内容が異なるものの、工場全体の生産活動をサポートするためのシステムであるためです。

第4次産業革命の動きが加速するほど、生産管理システムには活躍の場があるといえるでしょう。