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「生産性を向上させたい」「人手不足を解消したい」「品質を安定させたい」 こうした課題を解決する切り札として、「工場自動化」への関心が高まっています。しかし、その一方で、「何から始めればいいかわからない」「導入コストが心配」「失敗しないか不安」といった声も多く聞かれます。
工場自動化は、単に機械を導入すれば成功するわけではありません。目的の明確化から、適切な技術選定、そして自動化設備が最大限能力を発揮できる工場環境の整備まで、総合的な視点が不可欠です。
この記事では、数多くの工場の建設・改修に携わってきた三陽建設が、工場自動化の基礎知識から、具体的なメリット、導入ステップ、注意点、そして建設会社ならではの視点を加えた成功のポイントまで、分かりやすく解説します。費用や補助金に関する情報にも触れていきますので、ぜひ参考にしてください。
工場自動化とは？
まず、工場自動化の基本的な概念を押さえましょう。
工場自動化の定義
これまで人間が行ってきた作業（組立、搬送、検査など）を、ロボットや専用機械、制御システムなどに置き換え、自動で行うことです。
工場自動化の目的
生産性向上、品質安定、コスト削減、人手不足解消、労働環境改善、安全性向上など、企業が抱える様々な課題の解決を目指します。
自動化のレベル
全ての工程を完全に自動化する「フルオートメーション」から、特定の工程や作業のみを自動化する「部分自動化」まで、目的や予算に応じて様々なレベルがあります。
工場自動化の具体例
工場自動化を実現する技術は多岐にわたります。
ここでは代表的なものをご紹介します。
産業用ロボット
- 垂直多関節ロボット
人間の腕に近い動きで、組立、溶接、塗装など幅広い作業に対応。 - 水平多関節ロボット（スカラロボット）
水平方向の高速な動きが得意で、部品の搬送や組立に使われる。 - 協働ロボット
安全柵なしで人と隣り合って作業できるロボット。柔軟な生産ライン構築に貢献。
搬送システム
- AGV (無人搬送車) / AMR (自律走行搬送ロボット)
床面の磁気テープやレーザー誘導、自己位置推定などで工場内を自動で移動し、部品や製品を搬送。 - コンベアシステム
ベルトコンベアやローラーコンベアなどで、工程間を効率的に繋ぐ。
検査・計測システム
- AI画像検査
カメラとAIを用いて、製品の傷や汚れ、寸法の異常などを高精度かつ高速に自動検査。 - センサー技術
温度、湿度、圧力、流量などを自動計測し、品質管理や予知保全に活用。
制御・管理システム
- PLC (プログラマブルロジックコントローラ)
機械や装置の動作を制御するFAの中核。 - IoT (モノのインターネット)
機械や設備をネットワークに接続し、稼働状況の監視、データ収集・分析を行う。 - MES (製造実行システム)
生産計画から実績収集、品質管理、工程管理まで、製造現場の情報を統合管理するシステム。
これらの技術を単独で、あるいは組み合わせて導入することで、工場の様々な課題解決に繋がります。
工場の自動化のメリット
工場の自動化により、生産性や品質、人件費などの面から様々なメリットが受け取れます。重要なものを具体的に見ていきましょう。
生産能力の向上
自動化による大きなメリットの一つが生産能力の向上です。一定の速度で自動的に生産活動がけられることにより、そもそもの生産効率の向上が期待できます。
加えて、産業用ロボットやAI、IoTであれば日中夜を問わず稼働が可能です。「残業」という概念も当てはまらないため、労働基準法などの規制に注意を払う必要も薄く、長時間の生産活動が可能です。
業務品質の向上
生産の自動化は業務品質の向上にも繋がります。人の手が加わる工程ではヒューマンエラーによるミス発生のリスクは避けられません。とりわけ、長時間労働の中ではミスの発生率も高まることが懸念されます。
産業用機械などによる自動での生産工程においては不注意や疲れによるミスでの業務品質の低下リスクがないため、安定した品質での生産が期待できるのです。
人件費の削減
業務の一部が自動化できることにより、人件費の削減にもつながります。作業の自動化により、人員の数を減らす、残業時間を減らすといった形で生産効率を維持しながら人件費を抑えることが可能です。
機械であれば長時間作動させ続けても残業代のようなコストは発生しないため、稼働時間を伸ばした場合でもコストが抑えられます。
人材不足の解消
人の手による工数を削減できることでコスト面だけでなく長期的な人災不足の解消も期待できます。現在、国内においては労働人口は減少傾向にあり、今後も長期のトレンドとして人材確保は困難になるでしょう。
製造業においても、今後は採用を強化することよりも少ない人員で生産性を維持・拡大することに重点を置くのが現実的な方針と言えます。
作業環境の改善
工場の業務の中でも危険を伴う業務、作業負荷の高い業務を自動化することは、工員の作業環境の改善にもつながります。いわゆる3K(「きつい」「汚い」「危険」)のイメージに直結する業務を、人の手から離れさせることが可能です。
作業環境の改善は従業員満足度の向上、離職率の低下や新規採用のための企業イメージ向上の効果も期待できます。
工場の自動化のデメリット
一方で工場の自動化には導入コストや自動化に伴う不具合のリスク、運用面での課題なども想定されます。それぞれ詳しく見ていきましょう。さ
導入にコストがかかる
自動化に伴い導入する設備やシステムには大きなコストがかかることも珍しくありません。導入にあたって施設や既存設備に改修を加える必要がある場合、導入コストはさらに上がります。
長期的にランニングコスト削減が期待できる工場の自動化ですが、どの程度の期間で初期投資が回収できるかは試算が必要です。
ただし、自動化など業務効率化への投資にあたっては補助金を活用できる場合があります。設備投資の負担を大幅に軽減できる場合もあるため、活用できそうな補助金があればぜひご検討ください。
工場で活用できる補助金については「工場・倉庫の建設に使える補助金・助成金をご紹介」もご参照ください。
トラブル、システムエラーのリスクが増加する
工場の自動化には産業用ロボットやシステムの導入が不可欠ですが、これらはトラブル・不具合のリスクが避けられません。1回のトラブルやシステムエラーが工場の稼働に大きな影響を与える可能性は高まると言えるでしょう。
従来人手てある程度カバーできていたものも、自動化することによりトラブル時は大きな影響を受けてしまう可能性もあるのです。
オペレーションに高度なスキルを持った人材を必要とする
工場の自動化に際してはシステムやロボットの管理、メンテナンスができる人材が必要になります。生産の現場での人手は減らすことができますが、一方で高度なスキル、知識をもったオペレーション要因を採用する必要があるのです。
人員の総数は減らせるものの、高度なスキルを持った人材の獲得競争が激しくなることも想定されるため、別の方面から採用に新たな課題が発生するかもしれません。
スペースが不足する可能性がある
自動化に伴って産業用ロボットを導入する場合など、必要なスペースが不足する可能性があります。既存の生産ラインの中に産業用ロボットを入れ込むのが難しい場合、生産ラインを組みなおしたり、施設を改修したりといった工程が必要になる可能性もあるのです。
スペース不足の解消に費用がかかる場合、初期費用がさらに膨らむためより導入に慎重になる必要があります。
新技術への対応に遅れる可能性がある
工場の自動化の技術は日々進歩しています。導入した時点では新しい技術であってもすぐに新しい技術が開発される可能性もあるのです。
新たに開発された技術を取り入れた競合がさらに効率的な自動化に成功する可能性もあります。自社で新技術を取り入れようと思っても、導入した技術と親和性が低い場合、導入のハードルが上がるおそれもあるのです。
技術は常に革新されていくため、必要なタイミングでの最適解を選択するほかありません。
工場自動化の代表的な手法を解説
工場の自動化においては主に「産業用ロボット」「IoT・AI」の2つの考え方があります。いずれか、もしくは両方を組み合わせることで、工場の自動化を目指すことが可能です。
それぞれの考え方について見ていきましょう。
産業用ロボットを用いた自動化
産業用ロボットは主に製造の現場で用いられる、人に代替して作業をこなすロボットです。一般には3軸以上の自由度を持ち、プログラムによる制御が可能なロボットを指すことが多いです。ラインでの作業、溶接、梱包など、高い技術を求められる作業にも対応できます。加えて、積載や運搬など、負担の大きい作業にも最適です。
産業ロボットは大きくは以下の4種類に分類できます。
- 垂直多関節ロボット：人間の腕のような形をした、作業の自由度の高いロボット
- 水平多関節ロボット（スカラロボット）：水平方向にアームが作動するロボット
- パラレルリンクロボット：複数の平行なリンクで1点の動きを制御することに適したロボット
- 直交ロボット：単軸直動ユニットを組み合わせた、設計の自由度の高いロボット
どの種類のロボットが適しているかは自動化させたい業務により異なるため、業務によって適したロボットを選択することが重要です。
AI・IoTを用いた自動化
近年ではAIやIoTを用いた工場の自動化も注目されています。例えばIoT機能搭載のセンサーやカメラによって設備の稼働を自動ないしは遠隔から調整し、管理の負荷を下げながらオペレーションを最適化できます。
AI分野ではRPAを用いてデータ入力などの管理業務を自動化できるほか、設計や企画などのプロセスにおいてもAIを活用することができます。
AIのディープラーニング機能を用いて産業用ロボットに作業を学習させるなど、産業用ロボットと組み合わせた応用も可能です。
工場の自動化を実現する導入ステップ
工場での自動化を実現するための一般的な導入ステップについて解説します。実際に取り入れる技術・設備によっては流れが異なる可能性もあるので、参考としてご確認ください。
- 工場の現状の課題抽出：まず、現在の業務の流れを改めて整理し、課題を抽出します。自動化に限らず、新たな施策を検討するにあたって重要なプロセスです。
- 自動化する業務の選定：抽出した課題に優先順位をつけ、どの業務を自動化するか検討を行います。業務自体や課題解決の重要性・緊急性から優先順位を決定しましょう。
- 自動化の方法の検討：自動化にあたってどのような手法を用いるか、具体的にどの業者を選定するかの検討を行います。
- 一部の自動化による試験運用：導入の意思決定後、まずは業務の一部で試験運用できるのが理想です。通常の稼働に大きな影響の出ない範囲で実施を行いましょう。
- 試験運用による効果検証：実際に試験導入した効果を検証し、本格導入の可否を改めて検討します。本格導入にあたって調整が必要な場合はこの段階で必要なプロセスの洗い出しを行います。
- 本格導入：実際に本格導入を行います。導入にあたっては生産ラインへの影響を極力抑えるよう、作業計画を策定しましょう。
まとめ
工場の自動化について解説しました。産業用ロボットやAI、IoTを用いた工場の自動化は生産能力工場、生産品質の安定化に大きく貢献します。また、人件費削減や従業員満足度向上などに寄与する可能性も十分に考えられるのです。
コスト面や運用面の課題があることも事実ですが、長期的な目線で考えるとメリットがデメリットを上回る可能性は高いと言えるでしょう。
ぜひ本記事も参考に、自社で効率化すべき業務を洗い出し、自動化を検討してみてください。
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