記事公開日：2024.03.05
最終更新日：2024.03.05

海外工場DX: 成功への戦略。海外工場DXの必要性を解説。海外工場活性化のDX技術とは？

いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。

海外工場の運営戦略に課題を抱えていませんか？
多くの製造業が海外進出した時期と比較して、現在は製造業を取り巻く環境が大きく変化し、また円安や人件費の高騰など新たな課題も出てきました。
しかし、海外生産から撤退して日本での生産に戻すことが最適な選択肢なのでしょうか？人件費の高騰と言っても、実際には日本はアジア諸国に比べると格段に高い水準にありますし、加えて労働人口の減少が深刻化し必要な人員を確保しづらい現実があります。

一方で、海外生産を維持する場合も持続性のある経営の為には、より競争力のある製品を、より効率的に生産する必要があります。
従来からの製造から脱却した新たな戦略が必要です。

そこで、今こそDX技術の導入が求められています。
従来のアナログな方法では実現できなかった製造を実現するために、新たな戦略が必要とされているのです。

１．製造業DXとは
２．海外工場が抱える課題とDX推進の重要性
３．まとめ
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１．製造業DXとは

製造業が取り組むべきDXとはどんなものでしょうか。

経済産業省ではDXの定義として「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」　としています。※１
これを製造業に当てはめて読み解くと、製造工程や品質管理の自動化、ビッグデータの活用、AI活用などを行って、製造プロセスを変革し、商品の競争力を高めるということになります。

DX化のアプローチは企業により様々ですが、例えば「ものづくり」の視点でシンプルに考えれば、自動化技術を導入し、関連する製造・品質のデータを蓄積し、AIを活用してビッグデータの解析を行い、その結果を製造にフィードバックする循環プロセスを構築することで、生産効率の向上や高品質を実現し、価格、品質の競争力を高められます。

何を自動化するのか、どんなデータを収集するのか、得られたビッグデータを解析して何を導き出すのか。
これがDX戦略です。
DX技術を活用することで、より高度で効率的な生産プロセスの実現や品質管理の向上、競争力の強化を目指すことができます。
しかし、DX技術は道具でしかなく、どう活用するかの戦略立案が非常に重要になります。

２．海外工場が抱える課題とDX推進の重要性

前項でDX技術を活用することで競争力の強化を目指せることはお伝えしましたが、海外工場を運営する上で特に重要な課題とその解決策となるDX技術はどんなものがあるのでしょうか。

当社の調査では海外進出した製造業が抱える課題として多くの企業が下記の３点を上位に挙げています。

【海外進出した製造業が抱える３大課題】

日本のものづくりの維持・継承
日本品質の維持・管理
現地人材の確保・育成

日本製品と言えば高品質、高性能と言われ今でもその地位は守られています。
しかし、もちろんすべての部品・製品がMade In Japanで賄われている訳ではなく、多くの海外生産品が使用され、それでも”日本品質”を守っています。
これは長年積み上げてきた製造のノウハウ（いわゆる職人技も含む）や品質管理手法が支えていますが、これらの多くが俗人的になってしまっているのが現実です。
日本国内でも技術者の高齢化や人手不足による後進育成の難しさが取りざたされていますが、特に海外工場においては、高い離職率という背景もあり、国内工場以上に今まで育て培ってきたノウハウをどう維持し、継承し、さらに発展させていくかが課題です。

そんな中で「日本のものづくりの維持・継承」は海外における日本のものづくりの技術継承に対する課題です。

DX技術を活用することで、この課題を解決することが出来ます。
技術継承のために、従来の職人技術やノウハウをデジタル化し、次世代の技術者へのスキル継承を支援することが可能でしょう。
例えば、ビデオやデジタルマニュアルを活用した技術トレーニングプログラムの構築、AR（拡張現実）やVR（仮想現実）を活用した職人技術の教育などが挙げられます。

或いはさらに踏み込んで、作業中の動作を分析し、自動化可能な細分化工程に分解して自動化工程として再構築し、維持することも選択肢となります。
新たな工程の構築には様々な新しいノウハウが必要ですが、このノウハウこそが差別化を図る重要な武器になります。

製造自動化には技術継承以外にもメリットが考えられます。
ロボットや自動機の導入により、品質ばらつきや人的ミスの削減、生産の安定化、生産性向上が期待されます。
更に、自動化に併せて製造データ、品質検査データなどを自動取得できる機能を組み込んでおくことで次に述べるビッグデータ活用の導入が容易になります。

「日本品質の維持・管理」の為には様々なデータの取得とその解析が鍵になってきます。

製造工程で日本品質維持のために取得する一般的なデータとしては、各製造設備で取得するデータ（設備の設定パラメータ、工程内検査データなど）、投入部品・材料の製造データ（部品検査データ、ロット情報など）、製造環境データ（気温、湿度など）などが挙げられます。
更に職人技と言われる工程では音、振動、画像データ等が必要になる場合もあります。
重要な点はどんなデータが必要かを見極め、正しく取得することですが、データの取得には様々な最新のセンサー技術、IoT技術が活用できます。

これらの多くの複雑に関連しあったデータから最適な製造条件を導き出し、各々の変化をモニターして管理することで日本品質の維持が行えます。

もちろん、従来から様々なデータは取得されてきましたが、データ量が膨大になるため多くの場合一部の活用に限られていたり、あるいは活用されずに蓄積されるだけでした。
AI技術を利用すればこの膨大なデータ、いわゆるビッグデータを有効活用して分析し、製造にフィードバックすることが可能になります。
例えば製造プロセスの各種製造パラメータの最適化などに活用出来ますし、機械学習モデルを構築し、過去のデータから異常値を検知し、トラブルが発生する前に予防措置を講じることが可能となります。

IoT、ビッグデータ解析、AI技術など、DX技術を活用することで従来よりも詳細なデータを活用したり、従来は困難だった解析が可能になります。
ビッグデータの解析結果をどう判断して品質を維持するのか、この判断基準、管理手法をシステム上に構築することが「日本品質の維持・管理」のポイントになります。

「現地人材の確保・育成」は海外の高い離職率、文化や基礎教育の違いなどを反映しての結果でしょう。
国によって理由は様々ですが、転職によるキャリアアップが根付いている国も多く高い離職率は不可避な状況です。
企業としてはもちろん離職率を下げる施策も重要ですが、離職や急な欠勤が発生した場合でも即座に対応できるような仕組みが必要になります。
例えば生産能力の維持には勤務シフト自動生成技術が活用できます。
勤務シフトの作成は各作業員の出勤状況、スキル、機器の稼働状況、生産計画、工程能力など様々な条件が複雑に関連しているため、突然の欠勤や離職に柔軟に対応することが困難ですがAIを用いたシステムを活用することで自動化が可能です。
また生産計画システムや生産管理システム、人事システムと連携することで個々のスキルアッププログラムを最適化して自動作成し、計画的に多能工化を行い人員の変動リスクに備えることも可能です。