製造業のデータ利活用の重点課題は？IoTデータ活用を阻む「加工」の壁とその克服法

2025.02.28

製造業ではIoTやAIなどの先端技術導入が進み、各工程から得られる膨大なデータが注目を集めています。センサーでリアルタイムに現場の状況を捉えることで、生産効率や品質向上に大いに貢献できる可能性があります。ところが、中小企業を含む多くの現場でデジタル化や情報共有の仕組みが整わず、データが効果的に活用されない状況も多々見受けられます。集めたデータを活用できるように整える・変換する「データ加工」における課題、いわば、製造業のデータ活用を阻む“加工”の壁をどう克服するかが、近年の製造業における大きなテーマとなっています。

製造業におけるデータ活用の意義

製造の現場から生み出されるデータは、製品の品質向上やコスト削減、さらには新たな価値創出にもつながります。ここでは、データ活用がもたらす具体的なメリットを整理してみましょう。

現場の可視化と意思決定の迅速化

製造業では、多くの工程が連鎖的に結びついています。たとえば、ある工程で発生した小さなトラブルが次の工程に影響し、最終的な納期遅延や品質低下を招くケースは珍しくありません。そこで、センサーやIoT機器を活用して各工程からデータを収集し、可視化する取り組みが広がっています。

データを可視化することで、現場担当者や管理者は異常値やトラブルの兆候を早期に把握できます。これにより、原因究明や対策を迅速に実行し、影響範囲を最小限に抑えられます。さらに、情報が正確かつタイムリーに共有されれば、意思決定のスピードが劇的に向上します。

サプライチェーン全体の最適化

製造業のデータ活用は、工場内だけにとどまらず、原材料の調達から流通に至るまでのサプライチェーン全体に影響を与えます。多くの企業が、多段階にわたる外部パートナーとのやりとりを通じて製品を完成させているため、関係各所でのデータ連携が極めて重要です。

たとえば、調達先からの納期情報や品質データを正確に把握できれば、生産計画を無理なく組み立てられます。さらに、在庫の適正化が進むことで余剰在庫の削減や保管コストの圧縮が実現し、トータルでのコスト競争力を高めることにつながります。

一方、サプライチェーン全体を俯瞰しないまま個々の工場が独立して動いていると、どこかで情報が遮断されてしまうことが少なくありません。納品トラブルや在庫過多が発生し、それぞれの工程を行き来する調整コストが増大してしまうリスクがあります。

そこで、業界間で統一されたデータ形式やプラットフォームを活用しながら、サプライチェーン全体を見渡す管理ツールを導入する企業が増えています。これにより、各拠点の生産状況や在庫情報をリアルタイムで共有し、安定した供給体制と高い顧客満足を両立させやすくなります。

IoT時代の製造業に必要なデータ基盤

IoTセンサーが普及し、リアルタイムに多様な情報を取得できるようになったことで、製造現場では独自のデータ基盤整備が求められるようになりました。ここでは、データ基盤整備に関わる重要なポイントを見ていきましょう。

データ収集とデータの質の重要性

製造業におけるデータ活用を実現するうえで、まず整備すべきなのが「データの質」です。集めた情報が誤ったものであれば、AIで高度な分析を行っても意味が薄れてしまいます。特に、生産ラインで取得されるデータはノイズが混入しやすく、計測機器の精度や設置場所の適切さが問われます。

データの質を確保するためには、計測頻度や取得タイミングをきめ細かく設定することが重要です。例えば、温度管理が厳格に求められる生産現場では、数秒単位で温度を記録する必要があるかもしれません。これがもし10分に1回程度の計測では、急激な温度変化を見逃す可能性が出てきます。

さらに、収集したデータが正しい形式で保存されているか、あるいは欠損値が生じていないかの確認は欠かせません。データベースやクラウドプラットフォームを活用して、定期的に整合性チェックを行う仕組みを設けることで、分析の正確性を高められます。

結果として、良質なデータを蓄積できれば、異常パターンの検出精度や需要予測の正確性が向上し、迅速な意思決定を支える基盤が築けます。

信頼できるセンサー技術の確保

IoTセンサーは、製造工程のあらゆる場所に配置される可能性があります。振動や温度、圧力など、取得するデータの種類は多岐にわたり、それら異なる情報を一元的に管理することが求められます。ただし、センサーの故障や誤作動が起こると、誤った情報を蓄積してしまう恐れがあります。

また、長期間使っているセンサーの劣化や電源トラブルは決して珍しいことではありません。定期的な点検やキャリブレーションを実施しないと、データの信頼性が担保できず、分析結果にも影響が及びます。

もう一つ、通信環境の問題も無視できません。センサーが離れた場所に多数設置される場合、通信回線が不安定になり、リアルタイムでの送信が途切れるケースが考えられます。このような環境を維持するためには、無線LANや5Gなど用途に応じた通信方式の見極めが大切です。

こうした点を踏まえ、初期導入時からセンサーの品質評価を十分に行うことが効果的です。メーカーや専門ベンダーの協力を得ながら、設置から保守までの計画をしっかり立てることで、いざというときのトラブルに柔軟に対応できます。

クラウド連携とリアルタイム分析

センサーを通じてデータを収集するだけでは不十分であり、それらを保管・分析するインフラが欠かせません。クラウドプラットフォームを使ってデータを一元管理することで、世界中の拠点から同じ情報にアクセス可能となり、短期間で大規模なデータを扱うことも容易になります。

特にリアルタイム分析は、故障やトラブルを未然に防ぐだけでなく、予測メンテナンスや品質向上施策の立案にも大きく寄与します。サーバーサイドでの機械学習モデルを組み合わせれば、異常を早期に検知して生産ラインを停止するタイミングを最適化するなど、高度な運用を実現できるでしょう。

さらに、クラウド連携によって取得したデータは、社内だけでなく外部パートナーとも安全に共有しやすくなります。サプライチェーン全体の見える化を推進し、協力企業とのデータ連携をスムーズに行うことで、より効率的な共同体制を築けるのです。

もちろん、クラウド活用にはセキュリティポリシーや認証管理もともないます。高度な暗号化やアクセス権限の設定を徹底しなければ、第三者による情報漏えいリスクが懸念されます。プライバシーや知的財産の保護を意識しながら、利便性と安全性を両立させる仕組みを充分に検討する必要があります。

データを共有するためのポイント

製造業においてデータ活用を円滑に進めるには、情報をただ集めるだけでなく、適切な形で共有する手立てが必要です。ここでは、業界全体で協力を進めていくために重要な視点についてご紹介します。

業界全体の共通基盤構築

多くの製造業では、自社固有のシステムが長年使われてきた結果、他社や外部組織とデータをやり取りする際にフォーマットが合わないケースが生じています。こうした状態では、どれだけ良質なデータを保有していても、外部との連携が円滑に進まず、その価値を十分に発揮できません。

共通基盤を整備する取り組みとして、業界団体や公的機関の主導により、データ形式の標準化や通信プロトコルの統一などが進められています。標準化された仕組みが広まれば、異なるシステム間でデータをシームレスにやり取りしやすくなり、サプライチェーン全体の情報連携を加速できると期待されています。

また、基盤をオープンソースで提供し、メーカーやソフトウェアベンダーが自由に拡張できる形態も注目されています。これにより、規模の大小を問わず同じ土俵の上でイノベーションを起こしやすくなり、国内外を問わず、さまざまなプレイヤーが参加できる環境が作られます。

一方で、共通基盤を導入するとなると自社システムの改変が必要になるため、コストや技術者の確保が課題になることもあります。必要な初期投資や移行期間を見積もり、長期的な効果と照らし合わせながら導入計画を立てることが重要になっています。

ガバナンスと認証規格の整備

データを広く共有するときに欠かせないのが、ガバナンスやセキュリティ、認証規格に関するルールづくりです。特に製造業のように海外の企業と連携するケースがある場合、国際的な枠組みに合わせた規格を整備することが重要とされています。

たとえば、ISOなどの国際標準をベースとしながら、業界特有の要件を各企業が加味することで、より現場に即したルールが定められます。こうした基準の策定には、専門家の意見や多様な関係者の声を反映させることが欠かせません。

また、セキュリティ対策やデータの真正性を確保する認証スキームを導入すれば、企業間でのデータ交換がより高い信頼のもとに行えます。こうした認証を受けることで、外部への信用を高め、取引先の拡大や海外進出の可能性を広げる企業も存在します。

情報漏えいや不正アクセスが世間を騒がす昨今、ガバナンス体制の強化は単なるリスクヘッジにとどまらず、企業のブランド価値の向上につながる側面も持ち合わせています。データ社会においては、信頼できる組織であることが長期的な競争力を支える重要な要素になるでしょう。

IoTデータ活用を阻む「加工」の壁とは

IoTセンサーがもたらす膨大なデータを有効活用するうえで、しばしば立ちはだかるのが「加工」の壁ともいえる障害です。単純な収集だけではなく、生のデータを分析しやすい形に整えるプロセスにどんな問題が潜んでいるのでしょうか。

データの収集・整備における障害

IoTセンサーから取得されるデータは多種多様です。温度、圧力、振動数、稼働時間など、一口にメンテナンス情報といっても形式や精度がまちまちです。しかも、各センサーが連続的に数値を吐き出すため、データ量が一気に膨れ上がります。

この膨大なデータを扱うには、各数値をいつ、どこで、どのように計測したのか正確に管理するメタデータが必要です。しかし、実際にはメタデータが不十分だったり、バラバラのフォーマットで保存されていたりして、後から分析しようとしても合致しないケースが生じます。

さらに、紙ベースの記録や口頭による報告がまだ残っている現場では、デジタル情報として扱うまでに手入力作業が必要となり、ヒューマンエラーが混入する余地があります。データが欠損していたり時系列が合わないと、AIが学習に活用しづらくなり、せっかくのIoT活用が十分に機能しなくなるでしょう。

こうした障害をなくすには、センサー導入時にどのようなデータが必要かをまず明確化し、運用プロセスの設計段階から整理しておくことが重要です。データ整合性がとれない状態を後から修正するのは大きな労力を要するため、導入初期の計画が勝負どころと考えられます。

ビッグデータの質を高める取り組み

「加工」の壁を乗り越えるには、ビッグデータの質を如何に高められるかが鍵を握ります。データ量を増やすだけでは、ノイズや欠損が多い状態では正しい分析結果を得ることができません。量と同時に質を意識することで、より実効性のあるAIモデルを構築できるわけです。

まず、ノイズデータの除去とクリーニングが挙げられます。極端に外れた値や、センサーの不具合による異常データを検出して補正する処理が必要です。また、欠損値の扱いは慎重に行わなければなりません。単に削除するのではなく、中央値や平均値で補完するなど、分析目的に応じた手法を選択します。

次に、データ同士を関連付けるラベリングやタグ付けが重要になります。どの製造ラインのどの工程で取得されたデータなのか、製品型番や稼働時刻などの情報も一緒に管理することで、多角的な分析が可能になります。これらの取り組みを体系的に行うことで、後から白黒はっきりしない曖昧なデータが混在することを防げます。

工程が多様化する現場で質の高いビッグデータを集めるには、データガバナンスを重視する組織文化が求められます。社内規定やマニュアルを整備し、全員が共通の運用ルールを理解したうえで日々の記録を行うことで、長期間にわたって安定したデータを蓄積できるでしょう。

システム間の連携不備がもたらす課題

「加工」の壁が厚くなる原因のひとつに、システム間の連携不備があります。古い生産管理システムと新しいIoTプラットフォーム同士が直接やり取りできず、エクスポート・インポートを繰り返すうちにファイル形式が変わってしまい、データが壊れることもあります。

また、工場の規模や導入時期によって、複数のシステムがバラバラに動いているケースも稀ではありません。設備Aは独自のデータベース、設備Bは別のプログラム、といった状態では、横断的な分析に時間と手間がかかり、リアルタイム活用は難しくなります。

このような状況下では、システムを統合するためのAPIやゲートウェイを開発する必要があります。最初はコストがかかるように見えても、長期的に見ればデータ連携の精度が飛躍的に高まり、結果的に「加工」のプロセスを大幅に削減できます。

システムを連携する際には、セキュリティ上の懸念やアクセス権の設定にも留意しなければなりません。必要な人材や外部リソースを適切に確保し、慎重にプロジェクトを進めることで、システム連携の失敗による負荷を最小限に抑えることができます。

「加工」の壁を克服するための具体策

データ活用を円滑にするには、「加工」の壁を乗り越えるための体系的な取り組みが欠かせません。ここでは、「加工」の壁の問題を段階的に解消していくための施策をご紹介します。

効率的なデータクレンジング

IoTデータは常に更新され続ける性質を持ちます。したがって、データクレンジングも一度行えばよいというものではなく、継続的な作業として捉える必要があります。自動化ツールを使い、明らかに異常な値や形式が違うレコードを検知してアラートを出す仕組みを作ると、人的なチェックの負担が大幅に減ります。

クレンジングは、データを分析しやすい状態に整え、必要に応じて不要なカラムを削除するなど、ダウンサイジングを行うステップでもあります。データ量が多ければ多いほど、不要な部分を取り除く効果は大きく、高速な分析処理が可能になるのです。

よく使われる技術としては、ETL（Extract, Transform, Load）ツールやプログラミング言語による自動スクリプト化が挙げられます。あらかじめルールを設定しておけば、定型のクリーニング作業が短時間で完了し、担当者はより高度な分析タスクに集中できるでしょう。

データクレンジングを効率化するには、現場でどんなデータ異常が起こりやすいか把握しておくことが重要です。過去の事例をもとにエラーの特徴や頻度を整理し、クレンジングルールに反映させることで精度を高められます。

自動化技術や機械学習との連携

「加工」の壁を乗り越える上で、機械学習との連携も効果的です。たとえば、大量のセンサーデータを分析して、異常値を自動検知する仕組みを構築すれば、データのクリーニングや異常箇所のマークアップが効率化されます。昔ながらの手作業では見落としてしまう細かなパターンも、AIが見いだしてくれる可能性があります。

また、データの変換プロセスを自動化できるフレームワークやツールも増えてきています。ソースごとに形式が異なるデータを共通のスキーマに揃える作業は、これまで担当者の大きな負担でした。しかし、自動変換ツールを導入することで、属人的だった工程を仕組み化できます。

さらに、機械学習を活用することで、将来的にはデータの欠損領域を推定し補完するような高度なシステムも可能になります。単に平均値や中央値を流用するのではなく、実際の動きに近い補完値を推測できれば、分析精度が一段と高まるでしょう。

このように、自動化技術やAIを積極的に導入することで、分析担当者はより戦略的な課題に専念できるようになります。人間の判断力と機械の処理能力を組み合わせることで、データ加工のプロセスそのものを飛躍的に効率化できるはずです。

センサー管理とメンテナンスの徹底

IoTデータ活用を成功させるには、センサー管理とメンテナンスの徹底が欠かせません。どれほど高性能な分析手法を取り入れても、入力されるデータが不正確であれば結果は信頼できなくなってしまいます。

定期的にセンサーの点検を行い、位置ずれや故障の可能性をチェックする仕組みを持つとよいでしょう。異常を早期発見できれば、計測誤差が累積する前に対応でき、無駄なデータを大量に発生させるリスクを抑えられます。

また、バックアップ用のセンサーや予備部品を確保しておけば、メンテナンス中でもデータの欠損を最小限に抑えられます。特に24時間稼働が求められる工場では、センサー停止の影響は大きいため、リスクヘッジの観点からも備品管理が重要です。

メンテナンスのタイミングを予測するには、過去の故障履歴や稼働実績データを活用できます。AIを使った予測モデルを構築すれば、時間ではなくコンディションにもとづくベストなメンテナンスタイミングを提案でき、生産ロスやコストを減らせる可能性があります。

データガバナンスの確立

データ活用の基盤を整えるには、データガバナンスの確立も重要です。加工プロセスの標準化や品質基準の明確化を行い、全社的に統一されたルールでデータを管理することで、分析の一貫性を保つことができます。たとえば、データの命名規則を決めたり、アクセス権限を厳格に管理したりすることで、不要なデータの混入や誤った加工のリスクを低減できます。また、データ品質チェックのためのモニタリング体制を整え、異常が発生した際に迅速に対応できる仕組みを作ることも有効です。データガバナンスを強化することで、組織全体のデータ活用レベルを底上げし、より効率的で精度の高いデータ分析が可能になるでしょう。

データ活用スキルの向上

データの加工や分析を円滑に進めるためには、担当者のスキル向上も重要です。ツールや自動化技術が発展しても、それを適切に運用し活用するための知識が不足していれば、十分な効果は得られません。定期的な研修やワークショップを開催し、最新のデータ処理技術や分析手法を学ぶ機会を設けるとよいでしょう。また、データリテラシーの向上を目的としたeラーニングや資格取得支援を導入すれば、個々のスキルアップを促進できます。データを活かすには、単なる技術力だけでなく、ビジネス視点での分析力も求められます。実際の業務課題に即したデータ活用のトレーニングを行うことで、現場での応用力を高められるはずです。