インダストリー 4.0 とは?
インダストリー 4.0 (第 4 次産業革命) とは、産業用 IoT、ビッグデータ解析、AI (人工知能)、ロボティクス、自律システムなどの技術を使用した、従来の製造および産業プロセスの自動化のことです。インダストリー 4.0 の目的は次のとおりです。
- 製造業の生産能力、生産性、生産効率の向上
- 柔軟な顧客中心の生産の実現
- 運用および保守コストの削減
「インダストリー 4.0」とは、インダストリー 4.0 のワーキンググループによって 2012 年に初めて提唱された、第 1 次から第 3 次の産業革命に続く産業革命を表す言葉です。このワーキンググループでは、製造業のコンピューター化を推進するために、ドイツ連邦政府に対してインダストリー 4.0 の導入に関する提言を行いました。企業、協会、労使協議会、学界の専門家が参加する 6 つのワーキンググループでは、標準化、IT セキュリティ、経済、法律、社会的側面などの分野で、基礎研究段階の概念、解決策、推奨事項を策定しています。関連用語には、「スマート マニュファクチャリング」、「スマートファクトリー」、「未来の工場」などがあります。
インダストリー 4.0 のメリット
インダストリー 4.0 では、OPC Unified Architecture (OPC UA) を介して、物理世界と仮想世界の両方で、製造における機械と機械、機械と人間の間での相互接続性を向上させることが期待されています。OPC UA は、IT システム (ERP、CRM など) と OT システム (PLC、SCADA、産業用 IoT など) を接続する通信プロトコルとして、相互運用性の課題解決に寄与しています。また、インダストリー 4.0 では、統計解析、予測分析、AI、機械学習、ディープラーニングなどのデータ駆動型のアプローチを用いて、最適な意思決定を行うことができます。
システム インテグレーター
システム インテグレーターは、クラウドベースやオンプレミスのインフラを利用して、工場経営者が生産設備間の相互接続の確立、システム統合の実行、工場レベルのパフォーマンス、プロセス全体の可視化と解析を実現できるよう支援します。また、システム インテグレーターは、工場プロセス全体のデジタルツインを開発して、工場の仮想試運転を可能にすることで、物理的な工場建設や機器設置の完了を待たずに工場のパフォーマンスを検証し、最適化できます。
工場経営者
工場経営者は、効率を最適化し、生産性を最大限に高め、運用および保守コストを最小限に抑えて工場を稼働させながら、顧客の求める機能、品質、スピード、コストに見合う製品を生産したいと考えています。工場経営者 (自社工場を持つ OEM を含む) にとって、インダストリー 4.0 のメリットは、次の 4 種類に分けられます。
柔軟な生産体制
生産中の製品の種類や量を変更しても簡単に対応できます。
柔軟な生産体制であれば、同じ生産ラインで別の車種を組み立てることが可能。
マス カスタマイゼーション
カスタムメイドによる製品の柔軟性やパーソナライゼーションと、大量生産による単価の引き下げを両立させます。
マス カスタマイゼーションのワークフロー。
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保全戦略の進行状況。
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インダストリー 4.0 がもたらすメリットは、テクノロジーの進歩とともにより深化し、拡大していきます。たとえば、5G テクノロジーがより現実的で実用的なものになれば、工場経営者はより高速なリアルタイムデータに基づいて、より適切な判断を行えるようになります。また、運用、保守、トレーニング作業に仮想現実 (VR) と拡張現実 (AR) を応用して、生産性や効率をさらに向上させることもできます。同様に、OEM やシステム インテグレーターも VR/AR を利用することで、工場経営者に対して付加価値をより高めたサービスを提供したり、製品の設計、シミュレーション、試運転に役立てたりすることができます。
MATLAB と Simulink を使用したインダストリー 4.0
インダストリー 4.0 は、製造業が持続可能で収益性の高い未来を築くことを可能にする一連のテクノロジーです。これはデジタル トランスフォーメーションの一環であり、実現に取り組む中で、ビジョン、コミットメント、価値の創造が求められます。組織はそれぞれ異なるため、その取り組み方も異なります。
MATLAB と Simulink が、第 4 次産業革命を経てデジタル トランスフォーメーションに価値を創出するうえでどのように役立つかについては、下記の資料をご覧ください。
接続性の向上
- Industrial Communication Toolbox: 分散制御システム、SCADA、PLC などのデバイスからの OPC データの読み取り、書き込み、ログ記録
- IoT (Internet of Things): 組み込み機器のインターネット接続とデータ解析による洞察の獲得
自動化の促進
- ロボティクス: ロボティクスのアイデアやコンセプトを実世界で動作する自律型システムに転換
- 組み込み制御システム向けの自動コード生成: 組み込みシステムの設計、コーディング、検証
データ駆動型の意思決定
- データサイエンス: データ探索、機械学習モデルの構築、予測分析の実行
- 予測分析: 履歴データを利用して将来のイベントを予測
- 機械学習: モデルの学習、パラメーター調整を行い、本番環境やエッジに展開
- AI (人工知能): 人間の知的行動をシミュレーションすることにより、環境を認識し、その行動を理解し、アクションを実行
デジタルトランスフォーメーション
- デジタルツイン: 実際に稼働中の物理 (または構築予定の) アセットの最新モデルを構築
- モデルベースデザイン: モデルを使用して、要件、開発、設計、実装、テストを推進
- モデルベース システムズ エンジニアリング: システムおよびソフトウェア アーキテクチャの設計、解析、テスト
関連情報
参考: industrial automation and machinery, IoT, predictive maintenance
