长期以来，制造业一直都面临着生产效率的提高、质量管理、人力资源短缺等一系列问题。作为这些问题的解决方案，利用AI和IoT打造的智能工厂越来越受到关注，制造业整体目前正处于向智慧工厂转型的过渡期。
另一方面，向智慧工厂的转型并非一朝一夕就能实现的，事实上仍有许多障碍需要克服。实际的生产现场正面临着哪些挑战 ，又是如何获得解决方案的呢？我们采访了利用先进技术制造产品的金泽村田制造所制造部的冈水和小山，向他们询问了制造现场的现状和前景。
提高流程效率和生产计划的准确性是至关重要的
经济产业省的《日本制造业所面临的挑战与前景》的统计结果显示，制造业整体所面临的挑战包括“技术娴熟的人员的技能”、“质量管理”、“成本应对能力”以及“保持和改进电路板技术的能力”等。34.6%的企业认为，与智慧工厂相关的“机器人、IT和IoT的引入及运用能力”是他们需要解决的问题。这些企业试图通过引入机器人、IT和IoT解决什么样的问题呢？让我们来看一下引入技术时的“数据收集目的”。
所占百分比较高的回答分别是“提高制造流程的整体效率”、“提高质量”、“提高生产计划的准确性”和“缩短交货期”等。另一方面，正在考虑引入AI、RPA（机器人流程自动化）和BI（商业智能）的金泽村田制作所所面临的挑战和目的又是什么？冈水提到，“提高制造流程的整体效率”和“提高生产计划的准确性”正是他们正在着手的事项。
冈水：“制造部负责监督电路板的制作工序时，我们会频繁地讨论如何提高制造工序的效率，以及如何提高生产效率等问题。例如，如果前一道工序的供货出现延迟，那么就会产生等待产品的停机时间。为了消除这些损失，我们必须尽可能地缩短交货期。但这并不是我们部门独自就可以解决的问题，所以我们会与生产管理和质量管理部门共同探讨流程效率、优化运行状况和设备的问题。我们未来的目标，是以现有员工和设备，将生产量提高1.5倍。”
小山：“我在其他的生产线上负责监督制造现场的工作，在提高流程效率、优化运行状况和设备方面，我和冈水意识到了同样的问题。在由我负责监督的工序中，约有40%的产品是量产前的原型，虽说是试作工序，但我认为我们必须要考虑到盈亏，同时验证设备和人员是否是最合适的。”
冈水：“我们以‘只要按照设计来，就能生产出高质量的产品’为前提，在进行制造时优先遵守交货期。我们意识到实现按时生产才是最重要的任务，并且我们也有自信做到这一点。另外我们还认为，为了遵守期限，必须要提高流程和生产计划的效率及准确性。”
AI和IoT的运用将成为实现优化、均衡化生产的解决方案
担任制造一课课长的冈水
冈水认为，在“提高制造流程的整体效率”和“提高生产计划的准确性”方面，“技术承接”也是一项重要的挑战。
冈水：“在制造现场，会频繁发生生产计划变更、机器故障等问题。当然，月度生产计划是存在的，但增产等变更还是会在日常发生。每次出现这种情况时，我们都必须要根据需要运行的设备及台数来更改机器的生产计划，还要考虑人员配置。这时，包括人员技术水平和单纯的人员空缺在内，人力资源短缺将成为直接影响生产量的一大问题。”
“技能承接”是先前提到的“数据收集目的”之一，它要求我们必须灵活运用AI等将技术“可视化”，并接管由专人负责的工作。
冈水：“近50道工序中，有许多都是人工作业，外观检验也是其中之一。经验丰富的操作人员能够发现新手所无法发现的缺陷。另一方面，考虑到这些经验丰富的操作人员有可能休假或离职，我们必须要认真思考如何将他们的技术承接下去。不仅是专人专职化，为了摆脱‘积累经验、边看边学’的工匠性质的学习，我们采取了将作业流程制作成视频，并与员工共享这一措施。”
小山：“我们还将操作人员技术水平和准确性的参差不齐视为共同面临的挑战。比如，在开始运行一台设备时，每天早上都要输入日常检查和确认项目。这项工作并不繁琐，但需要检查的项目很多，对于一些操作人员来说可能需要花费一定时间。换句话说，从机器开始运行到接到产品的时间将出现差距，而这将影响到生产量。我觉得我们所面临的挑战是尽可能地减少对员工技术的依赖，实现均衡化生产。”
冈水：“我认为我们并不能只是单纯地裁减人员，重要的还是要‘适才适用’。随着时代的发展，产品愈发多样化，交货期也变得越来越短，为了维持竞争力，我们需要审时度势，实现优化、均衡化生产。为了实现这一目标，我们还是需要用到IoT和AI。”
针对这些挑战，金泽村田制作所正在考虑通过引入AI、RPA和BI等技术。这是因为，这还涉及到先前提到的数据中未包括的文书工作和行政工作等后台工作的挑战。
冈水：“我们进行了很多与提高生产效率有关的会议，比起前往生产现场，案头工作和会议所占的比例有所增加。这时我所感受到的是数据管理和分析的繁琐之处。我们的工序从20多年前就已经存在了，主管也每隔几年就会更换一次。而且，由于每个主管的数据管理形式都有所不同，所以维护和更新都很繁琐困难。生产现场也是如此，我们要对每一批生产的批号和数量分别进行录入，这很耗费功夫。我很期待看到通过IoT等手段实现的自动数据化和高效形式能够解决这些问题。”
生产现场所感觉到的智慧工厂化的障碍是什么呢？
智慧工厂是指充分利用从AI和IoT等中提取的数字数据，以改善生产量、生产效率以及作业流程为目标的工厂。考虑整个工厂时虽然规模很大，不过我们首先需要做的，是把各道工序的数据“可视化”，减少浪费，提高效率。
在国际社会上，美国、德国和中国被认为是推行智慧工厂化的先导国家，据称，美国将IoT引入产品和流程的数量是日本的两倍（总务省《IoT时代的ICT产业结构分析及关于ICT对经济增长的多方面贡献验证的研究调查》）。通过下列数据也可看出日本的技术引入率相对较低。
左侧列出的，是对个别工序、整体生产工序中设备和人员的工作情况等“实施‘可视化’，努力改进工序”的项目。另外，回答“正在实施”的企业以浅蓝色表示、除此之外为回答“计划实施”、“有可能的话想要实施”等尚未实施的企业。也就是说，在所有项目中，未实施的企业均占整体的80%以上。可以看出，日本的制造业在推行智慧工厂化方面处于相当落后的地位。在所有项目中，表示“有可能的话想要实施”的黄色都占到了绝大多数。关于未能具体落实的理由，身处生产现场的冈水和小山也深有体会。
小山：“花费成本引入最新的IT工具是否就能带来相应的效果？我认为最重要的还是评估成本绩效。此外，我负责监督的工序大多是原型生产工序，由于在这一阶段要将产品质量放在首位，所以还存在究竟有没有引入的必要这一议题。”
冈水：“此外，评估IT工具是否真的与我们的流程相匹配，是否能提高效果这一点也很重要。IT工具也在变得越来越多样化，所以我们想要选择适合自己的产品。”
我们应对推行智慧工厂化的哪一方面给予重视呢？
村田制作所目前引入了独家的质量管理数据库——“PRASS”，冈水表示：“虽然我们能够将哪一批生产经过了哪些工序‘可视化’，但还没有将其引入到所有工序中，所以还不能算是完全引入。”而小山负责的流程则使用了不同的系统，因此从兼容性的角度来看，还存在难以引入“PRASS”的问题。
作业的优化和均衡化是亟待解决的问题，但引入IT工具的过程中却存在着各种障碍。在此情况下，金泽村田制作所对智能生产辅助工具——“JIGlet*”的引入进行了验证试验。
*截至2020年11月，“JIGlet”的销售和使用仅限日本国内。
冈水：“我们不光要考虑该工具是否符合自己负责的流程，还要评估它实际是否方便生产现场的人员使用，运营成本是否是最合适的。因此，我们采取了引入验证试验这个方式。
我们在排列电路板的流程中安装了照度设备，因为它能识别信标灯的明灭，自动收集运行状况的数据并绘制成图表，所以使我们有了重大发现。那就是“能力利用率的参差不齐”。能力利用率有时为50％，有时则接近80％。我很惊讶居然存在这么大的差距。今后，我们计划分析导致这种差异的停机因素，均衡能力利用率并同时优化设备和人员。”
除了照度设备外，我们还对可以收集六种事件（例如停机因素）的数据并将其绘制成图表的骰子型设备进行了验证。其工作原理是将“因机器故障而停机”、“因人为失误而停机”等事件提前注册到骰子型设备的六个面上，当设备停机时，操作人员可通过改变骰子面的朝向来收集数据。该设备还可以轻松将哪些设备在何时间因为什么原因而停机，以及恢复运行所需的时间“可视化”。
冈水：“包括照度设备和骰子型设备在内的‘JIGlet’安装起来简单省力，任何人都可以操作，这一点是非常具有吸引力的。我认为，直观且浅显易懂，即使没有丰富的IT知识也能轻松操作这一点是非常重要的。另一方面，由于骰子型设备需要由操作人员亲自操作，所以我们意识到对生产现场进行教育培训也是必不可少的。”
“可视化”可以提高积极性的发现
冈水回忆说，IT工具的利用还带来了意想不到的效果。
冈水：“能力利用率的‘可视化’是一项收获，而它给人带来的影响也是一项发现。以前只是完成眼前工序的操作人员在看到具体的能力利用率后有了态度上的转变，变得能够自己思考、发现改善方法了。当然，显示数值就表示有时也可能接受严格的评价，但让我没有想到的是，这一点也成为了提高积极性的契机。”
金泽村田制作所目前正在考虑引入AI、RPA（机器人流程自动化）和BI（商业智能）等技术，正可谓处于实现智慧工厂化的过程中。今后，在提高生产量、提高流程效率、均衡作业的同时，他们还将目光投向了操作设备的人才培养方面。
冈水：“以前，操作人员只在生产现场工作，现在我们则设立了部门内部的报告会，让他们报告自己正在进行的工作。我认为，让操作人员积极参加这些会议可以培养他们的参与意识、责任感和积极性。还有人表示现在自己更有自信在众人面前发言了。”
小山：“除了公司内部的培训外，我们还建立了QC兴趣小组（自发管理、改善职场的小团体改善活动），搭建了一个让员工发表个人意见的平台。我们希望员工能够掌握自主发现、分析工作现场中存在的问题，思考改进方案的能力。”
IT工具可以根据各种数据提供改进方案，但决定是否采用该方案的终究还是人。说到底，思考应将哪些IT工具引入到哪个流程才有效的也是人。所以金泽村田制作所才需要培养人才。智慧工厂化与人才培养相结合后，或许就能为金泽村田制作所乃至整个制造业所面临的问题提供解答。