スマート・マニュファクチャリングは持続可能な製造

成功は、製造戦略の策定から始まります。このプロセスでは、初期の意思決定が製造要件に与える影響を把握するための初期段階の評価が行われます。これには、サプライヤーから何を調達するか、どの製品部品を自社製造するか、パートナーやサプライヤーを慎重に選定すること、そして新製品をどこで製造するかを決定することが含まれます。これらの決定のいずれもがビジネスの成功に直接的な影響を及ぼします。そして、持続可能な選択肢を選ぶことが、多くの場合、長期的な成功への鍵となります。

エネルギー使用、資源消費、カーボンフットプリント、および循環型経済の実践がもたらす影響も考慮に入れると、調達戦略は劇的に変化する可能性があります。メーカーは、製品の機能要件を満たすために最も安価な部品を購入するのではなく、コストと選定した部品に伴うカーボンフットプリントとのバランスを取る必要があります。材料や部品は、持続可能性への意識を共有するサプライヤーから調達すべきであり、製品の輸送戦略も早い段階で策定する必要があります。幸いなことに、デジタル化と自動化は、このように再定義された製造戦略プロセスにおける複雑化に伴う負担を軽減するのに役立ちます。

関連データを収集・分析することで、確信を持って意思決定を行うことができます。新製品のためにさらなる生産能力が必要となった場合、デジタル環境において施設のニーズや目標を把握することで、建設による環境への影響、製造ラインでのエネルギー消費、および予測生産量のバランスを考慮した、新たな工場の立地やレイアウトを決定するのに役立ちます。Digital Twinを活用してさまざまなシナリオを評価できるようになったことで、エネルギー効率などのSustainability KPIの管理も以前より容易になりました。

この技術により、意思決定者は照明や空調管理から、サプライチェーンが環境に与える影響に至るまで、あらゆる要素をシミュレーションできるようになります。初期段階からこうした情報を活用することで、組織はより適切な意思決定を行うことができます。

サステナビリティを統合するための次の段階は、生産ライン、プロセス、および工場の設計にあります。まずデジタル空間で生産の詳細なモデルを構築することで、企業はさまざまなシナリオをシミュレーションし、工場環境全体のパフォーマンスを最適化することができます。

デジタル環境での設計において、企業は自動化をさらに進め、生産プロセスを効率化することで、生産性の低下を防ぐことができます。例えば、稼働していない機械には稼働しないことによる機会費用が発生しますが、一方で電力を消費することで運用コストも生じます。この電力消費は、そのエネルギー源によってはカーボンフットプリントに影響を与える一方で、物理的な資材への投資コストを削減することにもつながります。

モーターを必要以上に長時間稼働させたり、資材を必要以上に遠くまで運搬したりすることは、製品単位で見れば大きな影響はないかもしれませんが、こうした非効率はすぐに累積していきます。こうした一般的な問題に対する持続可能なSolutionsは、新規開発地（グリーンフィールド）に限った話ではありません。この設計プロセスは、既存施設（Brownfield）にも適用可能です。これは途方もない大事業のように思えるかもしれませんが、同じ床面積により多くの生産能力を収めるよう製造ラインを再編成したり、市場の成長に追いつくためにプロセスや機械を更新したり、エネルギー消費を削減するためにハードウェアシステムを更新したり、再生可能エネルギー源をより有効に活用するために太陽光発電パネルや蓄電池などのインフラを導入したりすることで実現できます。

例えば、シュヴァーベン地方の機械メーカーであるHugo Beck社は、Digital Twinを活用して包装業界と自社のビジネスを変革することに成功しました。Siemensの技術を基盤として、エンジニアたちはDigital Twinを活用し、製品の寸法に合わせて包装を調整する機械を設計し、デジタルシミュレーションを通じて性能を最適化しました。環境目標とビジネス目標の両方に取り組むソリューションを追求する革新と取り組みにより、Hugo Beck社はエネルギー使用量を20％、試運転時間を50％、包装資材を30％、包装体積を10％削減することに成功しました。
総じて言えば、Digital Twinは企業が早期にニーズを明確にし、さまざまな可能性を評価して持続可能なプロセスを見出すのに役立ちます。不適切なメンテナンス戦略は、工場の全体的なパフォーマンスを5～20％低下させる可能性があります。つまり、過剰なメンテナンスは過剰な支出につながるため、Digital Twinは工場の効率的な運営に欠かせない要素となります。

生産計画は、デジタル化への投資が真価を発揮する分野です。資材、人材、機械を効率的に活用することで、企業の生産性は向上します。また、この段階から包括的なシミュレーションや要件検証が行われ、意思決定やサプライチェーンパートナーの選定を支援します。さらに、企業はより安全な労働環境を整え、従業員の研修を充実させ、教育やスキルアップへの投資を行うことができます。

データ分析を活用することで、企業は持続可能な素材を選定し、原材料の使用を最適化して廃棄率を最小限に抑えることができます。また、再生素材の使用による影響をシミュレーションしたり、処理能力やコストに加え、エネルギー効率や修理のしやすさを向上させられる機器メーカーを見極めたりすることも可能です。稼働停止時間を最小限に抑えることで、エネルギー需要と製品単価を削減できるだけでなく、カーボンフットプリントの低減にも寄与します。

機械のメンテナンスが必要な時期を把握しておけば、生産中の切り替え回数を減らすことができます。同様に、物流ルートを計画することで、輸送距離とそれに伴う二酸化炭素排出量を最小限に抑えつつ、問題が発生した場合でも、インテリジェントな在庫管理によって柔軟に対応することが可能になります。

生産計画は、企業が循環型資材フローを実現するための接点を構築する手段です。避けられない廃棄物がどこで発生するかを早い段階で把握することで、残った資材の再利用、リサイクル、あるいは転用に向けた計画を立てることができます。

生産の実行はSustainabilityの目標達成において鍵となりますが、持続可能なプロセスの追跡と徹底には大きな障壁が伴います。設計段階で生産をシミュレーションすることはSolutionsを見出す助けとなりますが、現実世界の複雑さゆえに、デジタルシステムと物理システムとの間の閉ループ接続が必要となる場合が多いです。

幸いなことに、デジタルSolutionsは品質と生産性の向上につながる機会を提供しています。経験豊富なメーカーであっても、新たな生産ラインを立ち上げる際には非効率な部分が生じ、材料やエネルギー、時間の無駄につながることがあります。実世界のデータとDigital Twinを統合することで、より迅速な最適化が可能となり、収益性とSustainabilityの両方を高めることができます。

一部の地域ではエネルギーコストが上昇しており、効率化がこれまで以上に重要になっています。運用を大きなシステムの一部として捉えることで、コスト削減や排出量削減の可能性が見えてきます。例えば、高効率モーターを導入すればエネルギー使用量を最大30%削減でき、エネルギー消費量の多い工程を太陽光発電と連動させることが可能です。また、内部物流を最適化することで工場内での不要な移動を減らし、エネルギー需要とカーボンフットプリントの両方を低減できます。

睡眠関連製品のトップメーカーであるピコリン社は、新工場に「Simatic SCADA」およびEnergy managementツールを導入することで、Sustainability戦略を本格的に推進しています。同社の新工場は、原材料から完成品までの生産プロセスを一元化し、高い品質を確保しつつ効率を最大化しています。Sustainabilityと収益性を重視して設計されたこの工場は、ISO 14001および50001のエネルギー規格に準拠しており、コスト削減と生産性の向上を実現しています。こうした持続可能性への取り組みの結果、ピコリンの施設では天然ガスの消費量を40％削減しながらも、生産能力を30％向上させており、プラントの最適化がもたらす好結果を実証しています。

生産が本格化する中、次の段階はモニタリングです。工場や生産工程を継続的に監視することで、製造業者は先を見越して生産体制を改善することができます。機械を最高の効率で稼働させ続けるための予知保全や、問題が発生する前にそれを検知することは、この先を見越した戦略の一環です。このモニタリングが製造プロセスをどのように最適化できるかは、各企業のKPIによって異なりますが、一般的な指標としては、機械・ライン・工場レベルでのエネルギー消費量の分析、資材の流れや資源の利用率、そして労働者の安全などが挙げられます。

自動化により、従業員が危険な工程に関わることを避け、人間工学的に不適切な動作を抑制することができます。しかし同時に、工場内のロボットは現場の作業員にとって安全でなければなりません。すべての自動化された作業を完全に分離できるわけではないため、工場の効率化と持続可能性が向上するにつれ、安全でない作業環境を監視することは極めて重要となります。

持続可能な生産への道のりにおける最後の変革は、最適化です。これは、企業が投資に対して最大の成果を得ることができる分野です。生産の継続的な最適化を通じて、製造業者は競合他社に一歩先んじることができるのです。

ITデータとOTデータを統合することで、プラント管理者は傾向を特定・予測できるようになり、予期せぬ障害に備えて、操業や資材調達を先手を打って調整することが可能になります。これにより、電力使用量、水使用量、サプライヤーデータを追跡し、バリューチェーン全体にわたる生産プロセスのカーボンフットプリントを算出することが可能になります。

さらに、機械や製造工程の一部に不具合が生じた場合は、修理や再生の観点から検討すべきです。製造プロセスのDigital Twinを生産ラインと密接に連携させることで、不具合を未然に防ぐための設備の改良箇所、交換すべき部品、そして最適な修理手順の決定などが容易になります。

例えば、繊維技術企業のSpinnovaは、自動化とDigital Twin技術を統合することで繊維生産を加速させ、操業を最適化し、市場投入までの時間を短縮しました。Virtual Commissioningにより工場の立ち上げが効率化され、リアルタイムのデータ分析によって効率が向上し、ボトルネックが特定され、原材料から完成した繊維に至るまで一貫した品質が確保されました。さらに、エネルギー最適化により操業が強化され、同社の生産はより強靭かつコスト効率の高いものとなりました。Siemens Xceleratorテクノロジーを活用することで、Spinnovaは事業拡大を加速させただけでなく、持続可能な製造の新たな基準を打ち立て、繊維産業においても効率性と環境への責任が両立し得ることを実証しました。