工場事例を目的別に紹介｜製造業で進む見える化・設備監視・生産改善の実例を解説

工場へのIoT導入を検討しているものの、自社と似た規模や業種の事例が見つからず、導入後のイメージが具体的に描けないという担当者の方は多いのではないでしょうか。

他社の事例を参考にして、どのような課題が解決できるか・どのような手順で進めるかを具体的に把握し、経営層への説明材料として活用していきましょう。本記事では、生産性向上・設備監視・コスト削減という3つの目的別に国内製造企業の工場IoT導入事例を紹介します。

あわせて、導入を成功させるための実践ポイント・直面しやすい課題・継続活用のための運用体制も解説します。自社のIoT導入を具体的に前進させたいDX推進担当者・工場管理職・経営層に役立つ内容です。事例を通じて自社への導入イメージを具体化し、導入計画を設計する第一歩に役立ててください。

工場IoT事例から見える導入傾向と成功企業の共通点

工場IoT導入の事例を横断的に見ると、業種や規模を問わず共通した課題解決のパターンと成功のアプローチが浮かび上がります。

個別の事例から学ぶだけでなく、事例全体の傾向を把握することで、自社の導入計画に再現性の高い知見を取り込むことができます。導入企業に共通する傾向と導入の成功パターンを整理していきます。

工場IoT導入企業に共通する課題解決と活用領域の傾向

工場IoTを導入した企業に共通するのは、人手不足・熟練技術者の退職・設備の突発停止・品質のばらつきという4つの課題を起点に、デジタル化の優先領域を絞り込んでいる点です。稼働データを収集して生産ラインの可視化から着手し、センサーデータを活用して設備の予知保全体制を構築することで、投資効果が出やすい領域から段階的に取り組みを広げています。

活用領域としては、生産性向上・設備監視・品質管理・エネルギー管理の4つが中心であり、まず可視化から始めてデータ活用へと移行するパターンが多く見られます。業種を問わず共通する課題から解決していくことが、IoT化を軌道に乗せる最初のステップといえるでしょう。

効果検証を重視した段階導入に見る成功パターン

工場IoT導入に成功している企業の多くは、全体展開の前に特定のラインや設備に絞ったPoC（実証実験）を実施して効果を確認したうえで、段階的に導入範囲を拡大するアプローチを採用しています。PoCで技術の有効性と現場課題を早期に把握し、効果が確認できた取り組みを標準化して他のラインへ横展開することで、投資リスクを抑えながら着実に成果を積み上げています。

経営層が投資を継続する判断を下せるよう、PoCの結果を数値で示し、KPIの達成状況を定期的に報告する仕組みを整えている点も、成功事例に共通する特徴といえるでしょう。段階的な進め方は、中小製造業でもリスクを抑えながらIoT化を前進させるうえで有効なアプローチです。

工場IoTで成果を上げた企業事例と活用領域

工場IoTで成果を上げた企業の事例を、生産性向上・設備監視・ロス削減という3つの目的別に整理して紹介します。

業種・規模・導入アプローチが異なる事例を通じて、自社の優先課題と重なる取り組みを見つけることが、導入計画を具体化するうえで重要な出発点になります。各事例の課題・手段・成果の構造を把握しながら、自社への応用可能性を探りましょう。

【生産性向上を主な目的とした企業の取り組み】

生産性向上を目的とした工場IoTの取り組みでは、設備の稼働データをリアルタイムで収集し、生産ラインのボトルネックをデータで特定することで、従来の経験と勘に依存した工程管理をデータ主導へ転換する事例が多く見られます。

自社開発によるスモールスタートから大手企業のアプリ開発まで、規模や手法が異なる5社の取り組みを以下で確認しましょう。

事例1.旭鉄工株式会社｜IoT自社開発で製造ラインの稼働状況を可視化

旭鉄工株式会社は、市販のIoTセンサーとRaspberry Piを活用した低コストの自社開発システムで、製造ラインの稼働状況をリアルタイムで可視化する取り組みを推進しました。1台あたり数万円規模のセンサーユニットを設備に後付けし、稼働データをクラウドに集約してダッシュボードで表示することで、ラインの停止時間や稼働率を現場担当者が即座に確認できる環境を構築しています。

高額な専用システムに依存せず自社で開発・改善できる体制を整えたことで、導入コストを抑えながらデータ活用の内製化を実現しました。蓄積したノウハウは「iSmartFactory」としてサービス化され、中小製造業への展開も進んでいます。

出典参照：自社開発したIoTモニタリングシステムで、製造データの自動記録と見える化を実現｜公益社団法人関西経済連合会

事例2.武州工業株式会社｜現場データの見える化による改善活動を推進

武州工業株式会社は、工場内の生産情報をリアルタイムで可視化する見える化システムを導入し、経営層と現場のデータ連携を実現しました。設備の稼働状況・生産進捗・不良品数といった指標をダッシュボードで一元管理し、経営層が現場の状況をリアルタイムで把握できる環境を整えることで、データに基づいた迅速な意思決定が可能になっています。

現場担当者が自らデータを確認して改善行動を取れる体制を整えることで、生産効率の継続的な向上を実現しています。少量多品種の受注生産を行う中小製造業において、IoTによる見える化が経営と現場の情報ギャップを解消した事例として注目されています。

出典参照：生産設備からIoT活用の生産管理システムまで手作り 飽くなき改善で、システム外販へ｜公益財団法人東京都中小企業振興公社

事例3.パナソニック アプライアンス社｜製造KPIの可視化による改善活動を推進

パナソニック アプライアンス社は、製造現場のKPI指標をリアルタイムで可視化する仕組みを構築し、熟練技術の標準化を推進しました。ベテラン技術者の作業手順や判断基準をデータ化し、可視化されたKPIをもとに若手担当者が自ら改善行動を取れる環境を整えることで、技術継承の課題に対してデータを活用した解決策を実現しています。

属人化していた製造ノウハウをデジタルデータとして蓄積・共有する仕組みは、退職による技術喪失リスクを低減する取り組みとしても機能します。製造指標の可視化を人材育成と技術継承に結びつけた点が、人手不足に直面する製造業の参考になる事例といえるでしょう。

出典参照：IoTを基軸に高品質・高効率の工場を目指して、4M3Hの変化点、生産進捗、品質データなど、製造管理指標を25項目にわたり一元的に見える化。｜株式会社ウイングアーク1st

事例4.富士電機大田原工場｜IoTによる見える化で生産性向上を実現

富士電機株式会社の大田原工場では、製造ラインの稼働状況を可視化する取り組みによって生産性の向上を推進しました。設備にIoTセンサーを設置してリアルタイムで稼働データを収集し、ダッシュボードで設備稼働率・停止時間・生産数を一元管理することで、ラインのボトルネックを迅速に特定できる環境を構築しています。

可視化によって現場担当者が自らデータを確認して改善行動を取れる体制を整え、管理職がライン全体のパフォーマンスをリアルタイムで把握し、階層をまたいだデータ活用を実現させました。属人的な管理からデータ主導の工程管理への転換を、自社工場での実践から積み上げた事例です。

出典参照：工場のIoT化でできることとは？｜富士電機株式会社

事例5.トヨタ自動車株式会社｜デジタル活用による現場業務の効率化を推進

トヨタ自動車株式会社は、工場現場のKPI管理・保全業務・設備予備品管理などをローコード開発プラットフォームを活用してアプリ化しました。従来は紙や表計算ソフトで管理していた業務をデジタル化し、現場担当者が自らアプリを開発・改善できる環境を整えることで、IT部門への依存を減らしながら現場主導のDXを実現しています。

外部ベンダーへの開発依頼にかかるコストと期間を削減しながら、継続的な業務改善サイクルを構築しました。現場の課題をよく理解している担当者自身がツールを作れる体制が、業務実態に即したシステム活用と継続的な改善を可能にした事例として評価されています。

出典参照：トヨタ自動車田原工場: Power Platform による市民開発で現場作業の大幅な効率化を実現｜日本マイクロソフト株式会社

【設備監視・予知保全を目的とした取り組み】

設備監視・予知保全を目的とした工場IoTでは、センサーデータをリアルタイムで収集し、AIで異常の予兆を検知することで、突発的な設備停止を未然に防ぐ取り組みが中心です。

突発停止は生産計画の乱れや納期遅延に直結するため、製造業において機会損失の大きな要因でした。以下の2社の事例から、設備監視に特化したIoT活用の手法を確認しましょう。

事例1.日本製鉄株式会社｜無線IoTセンサで製鉄所の設備監視データを一元管理

日本製鉄株式会社は、製鉄所の広大な敷地内に点在する設備の監視データを無線IoTセンサーで収集し、一元管理する仕組みを構築しました。有線での接続が困難な設備にも無線センサーを後付けし、収集したデータをクラウドに集約してリアルタイムで監視することで、設備の異常を早期に検知する予知保全体制を実現しています。

広大な敷地と大量の設備を抱える製鉄所という環境において、無線IoTセンサーの後付けによって設備更新コストを抑えながらデータ収集を実現した点が特徴です。レガシー設備の多い大規模製造拠点においてIoT導入を段階的に進めた事例として、設備集約型の製造業に広く応用できます。

出典参照：日本製鉄グループ、無線IoTセンサ活用プラットフォーム「NS-IoT」を構築 製鉄所のセンサデータを一元管理し、統合ビッグデータによる異常検知・トレンド監視を実現｜日鉄ソリューションズ株式会社

事例2.飯山精器株式会社｜工作機械稼働の可視化システムを自社開発

飯山精器株式会社は、工作機械の稼働状況を可視化する「IS-LOOK WEB」を自社開発し、機械の稼働率・停止時間・加工数をリアルタイムで把握できる仕組みを構築しました。市販のシステムを導入するのではなく、自社の現場ニーズに合わせたシステムを内製化することで、運用コストを抑えながら使い勝手の高いツールを実現しています。

稼働データを日次・週次・月次で分析し、稼働率の低い時間帯や設備を特定して改善対象として絞り込むことで、工作機械の生産効率を継続的に高める取り組みを進めています。システムの内製化によって改善と機能追加を自社で行える体制を構築した点が、中小製造業にとって参考になる事例です。

出典参照：稼働モニタリング is-Look｜飯山精器株式会社

【ロス・コスト削減を目的とした取り組み】

ロス・コスト削減を目的とした工場IoTでは、設備の稼働データと故障予兆をリアルタイムで監視し、複数拠点のデータを統合して一元管理することで、生産ロスと運用コストを削減する取り組みが広がっています。

コスト削減と競争力維持の両立が求められる製造業において、データを活用した改善アプローチが有効な手段として定着しつつあります。以下の2社の事例を確認しましょう。

事例1.ダイキン工業株式会社｜IoT活用による設備監視と故障予知で生産ロス削減を推進

ダイキン工業株式会社は、工場設備のデジタルツインを構築して設備の状態をリアルタイムで把握する仕組みを整備し、突発的な設備停止による生産ロスの削減に取り組んでいます。センサーデータをデジタルツインに継続的に反映させ、AIで異常の予兆を検知することで、計画外の設備停止を未然に防ぐ予知保全体制を実現しています。

従来の定期点検では発見が難しかった初期段階の異常を早期に捉えることで、修繕コストの抑制と設備稼働率の向上を同時に達成しています。デジタルツインを保全業務の中核に据えた取り組みは、設備集約型の製造業において再現性の高いモデルといえるでしょう。

出典参照：ダイキン工業、“止まらない工場”に向けた工場デジタルツインを構築｜株式会社インプレス Impress Corporation

事例2.NECプラットフォームズ株式会社｜IoT導入で国内拠点のデータ統合

NECプラットフォームズ株式会社は、国内複数拠点の製造データをIoTで統合し、工場間の情報連携と生産効率の改善に取り組みました。拠点ごとに分散していた設備稼働データ・品質データ・生産実績データを一元的に収集・可視化し、拠点間でベストプラクティスを共有することで、全体としての生産性と品質水準の底上げを実現しています。

データの統合によって拠点ごとの稼働率や不良率を横断的に比較できる環境を整え、改善余地の大きい拠点を優先的に対策対象として絞り込むことで、グループ全体のコスト削減につなげています。複数拠点を抱える製造業において、データ統合を軸にした全社的な生産改善を実現した事例として参考になります。

出典参照：「グローバル One Factory」実現を目指し データを価値に変える “次世代ものづくり基盤”を確立｜NECプラットフォームズ株式会社

工場IoT導入を成功させるための実践ポイント

工場IoT導入を成功させるためには、技術の選定だけでなく、目的の明確化・段階的な検証・推進体制の整備という3つの観点から計画を設計することが重要です。

事例に共通する成功パターンを自社の導入計画に取り込むことで、投資リスクを抑えながら着実に成果を積み上げることができます。以下の3つのポイントを押さえて導入計画を設計しましょう。

目的とKPIを起点とした導入設計を行う

工場IoTを導入する際は、解決すべき現場課題とIoT化によって達成したい明確な目的を持つことが重要です。「設備稼働率を75%から85%に引き上げる」「不良品率を2%から1%以下に削減する」といった数値目標を設定し、目標達成に必要なデータの種類と収集方法を事前に設計することで、導入ツールの選定基準と効果測定の軸を明確にできます。

KPIを設定せずに導入を進めると、効果の評価が曖昧になり経営層への説明が難しくなるリスクがあります。導入前にベースラインを記録しておくことで、導入後の改善幅を数値で示せる準備が整います。

PoCを通じて導入範囲と効果を段階的に検証する

目的とKPIが定まったら、特定の設備や1つの生産ラインに絞ったPoC（実証実験）を実施して効果を検証するステップに移ります。PoCの期間は1〜3カ月程度を目安に設定して、設備稼働率・不良品率・保全コストといったKPIへの影響を数値で評価しましょう。

検証結果を社内で共有し、効果が確認できた取り組みを標準化して他のラインへ横展開することで、投資リスクを分散しながらIoT化を段階的に進められます。PoCの結果を経営層に報告する仕組みを整えることで、次フェーズへの投資判断も引き出しやすくなります。

外部パートナーを活用しながら推進体制を整備する

工場IoTの初期段階では、自社内にIoT・ネットワーク・データ分析の全領域に精通した人材を揃えることは難しい状況です。ITベンダー・SIer・コンサルティング会社などの外部パートナーを活用して技術選定や導入設計の支援を受け、PoC段階から伴走してもらうことで、社内のノウハウ不足を補いながら推進を加速できます。

IT・製造・品質・保全の各部門から担当者を集めた横断チームを設置し、経営層との橋渡し役を担うプロジェクトマネージャーを置くことで、部門をまたいだ推進体制を整えられます。

工場IoT推進時に直面しやすい課題

工場IoTの推進には、技術・人材・コスト・セキュリティ・運用にまたがる複合的な課題が伴います。これらの課題を事前に把握しておくことで、推進計画の設計段階からリスクを織り込んだ対応が可能になります。

課題を放置した導入は、現場の混乱や投資の無駄につながります。以下で5つの課題と対応の方向性を確認しましょう。

既存設備との接続やシステム間のデータ連携が複雑化しやすい

工場内では複数のメーカーの設備が混在しており、通信規格やデータ形式が統一されていないケースが多いです。PLCやSCADAなどのOTシステムと、ERPやMESなどのITシステムを連携させる際に、プロトコル変換やデータ形式の変換が必要になるケースや、ベンダーの仕様制限によって接続が困難になるケースがあります。

OPC-UAやMQTTなどの標準プロトコルを採用し、ミドルウェアを活用して異なるシステム間のデータ連携を円滑にすることで、接続の複雑さを軽減できるでしょう。データ連携の設計は導入初期に行うほど修正コストが低く抑えられるため、早期の整備が重要です。

出典参照：工場システムにおけるサイバー・フィジカル・セキュリティ対策ガイドライン｜経済産業省

IoTやデータ分析を担う専門人材の確保・育成が難しい

工場IoTの推進には、IoT・ネットワーク・データ分析・OT環境の4領域にまたがる専門知識が求められますが、これらすべてに精通した人材は国内でも限られています。IT部門は通信やシステムに詳しくても製造現場の業務実態に不慣れだったり、製造部門はIoT技術への理解が不足していたりするケースが多く、部門間の認識ギャップが推進の障壁になります。

外部ベンダーへの依存が長期化すると運用コストが膨らむため、社内にDX推進のキーパーソンを育成し、ノウハウ移転の計画を契約段階から明示することが重要です。人材育成と外部連携を並行して進めることで、持続的なIoT推進体制を構築できるでしょう。

初期投資や運用コストに対する費用対効果を判断しづらい

工場IoTの初期投資は、IoTセンサー・通信機器・クラウド基盤・システム開発費など多岐にわたります。導入前の段階では効果が数値として現れるまでの期間が読みにくく、費用対効果を経営層に示すことが難しい状況です。

KPIとベースラインを事前に設定し、スモールスタートで効果を確認してから段階的に拡張していくと、投資リスクを分散しながら費用対効果を可視化できます。IT導入補助金、ものづくり補助金の活用や5年間の総所有コスト（TCO）を試算して、経営層に提示することで、投資判断の根拠を具体化できます。費用対効果の可視化は、次フェーズへの予算確保をスムーズに進めるうえでも重要な取り組みです。

サイバー攻撃や情報漏洩を防ぐためのセキュリティ対策が求められる

工場のOTネットワークとITネットワークを接続すると、生産設備がサイバー攻撃の標的になるリスクが高まります。2021年には、国内大手自動車メーカーの取引先がランサムウェア攻撃を受け、生産ラインが停止した事例も発生しており、OT環境に対するサイバー攻撃の深刻さが改めて認識されました。

また、レガシー設備はセキュリティパッチの適用が難しく、脆弱性が放置されやすい傾向があります。そのため、ネットワーク分離やアクセス制御の設計をIoT導入計画へ組み込み、IEC 62443などの国際標準を参照しながら、自社のリスク水準に応じた対策を段階的に整備する必要があります。導入前にセキュリティ要件を明確化しておけば、後から追加対応が発生することによるコスト増加も抑えやすくなります。

現場に定着せずデータ活用が形骸化するケースがある

IoTシステムを導入しても、現場担当者がデータを日常的に確認・活用しないまま形骸化するケースがあります。従来の業務フローに新しいシステムが上乗せされるだけでは作業工数が増えるだけで効率化が生まれず、担当者がシステムを使わなくなる状況が生まれやすいです。

現場担当者に業務設計の段階から参加してもらい、IoT導入によって自分たちの業務がどう改善されるかを丁寧に説明することで、現場の当事者意識を高めて定着率を向上させることができます。データ活用の目的と担当者を明確に定め、ダッシュボードで日常的にデータを確認できる環境を整えることが、形骸化を防ぐうえで欠かせません。

工場IoTを継続活用するための運用体制構築

工場IoTは導入後の継続的な運用体制が、効果を持続させるうえで重要な条件になります。現場部門と情報システム部門の連携・データを改善活動につなげる仕組み・拡張性の考慮という3つの観点から運用体制を整備することで、IoT化の効果を継続的に高めることができます。導入して終わりではなく、運用設計こそがIoT活用の成果を決める要因です。

現場部門と情報システム部門が継続的に連携できる体制を構築する

工場IoTの効果を持続させるためには、現場部門と情報システム部門が継続的に連携できる体制の構築が重要です。現場部門はデータの収集環境や設備の状態変化を把握しており、情報システム部門はシステムの運用・保守・改善を担います。

両部門が定期的な情報共有の場を設け、現場からのフィードバックをシステム改善に反映させる仕組みを整えることで、IoTシステムを現場の実態に即した形で継続的に運用できるでしょう。部門横断のIoT推進チームを設置し、担当者のローテーションを計画することで、特定の担当者に依存しない体制を構築できます。

収集データを継続的な改善活動につなげる運用ルールを整備する

収集したデータを業務改善に活用するためには、データ分析から改善提案・実施・効果測定までのフローを標準化し、継続的なPDCAサイクルを回す運用ルールの整備が重要です。改善活動の担当者と承認フローを明確にし、月次・四半期ごとにKPIの達成状況を評価する定例会議を設けることで、データ活用が日常的な業務改善の基盤として機能します。

改善の成果を社内で共有し、取り組みの優良事例を横展開することで、IoT活用への組織的な参加意識が高まります。

設備追加や拠点拡大を見据えた拡張性を考慮する

工場IoTの導入後は、設備の追加・ラインの新設・新拠点への展開といった環境変化に対応できる拡張性を考慮した設計が求められます。クラウドベースのプラットフォームを採用し、標準APIを介してシステムを連携させることで、新たな設備やシステムへの対応コストを抑えながら柔軟に拡張できます。

データの定義や管理ルールを全社で統一し、拡張時のコスト試算を事前に行うことで、スケールアップの際の混乱を防ぐことができます。導入初期から拡張性を考慮した設計にしておくことで、将来的な追加投資の負担を軽減できます。

まとめ｜工場IoTの事例を参考に、自社に合った導入を検討しよう

本記事では、生産性向上・設備監視・ロス削減という3つの目的別に国内9社の工場IoT導入事例を紹介しました。業種や規模を問わず、現場課題を起点にスモールスタートで着手した企業が着実に成果を上げています。

導入を成功させるためには、目的とKPIの明確化・PoCを通じた段階的な検証・外部パートナーを活用した推進体制の整備という3つのポイントを押さえることが重要です。導入後も改善サイクルの確立と拡張性の考慮という観点から継続的な運用体制を構築することで、工場IoTの効果を持続的に高めることができるでしょう。

まずは自社における最優先課題を明確化し、本記事で紹介した事例を参考にしながら、自社に適した工場IoT導入の方向性を検討してみてはいかがでしょうか。