ものづくり事業部

第19回 中小企業も「第四次産業革命」の流れに乗って再成長!(その3)

中小ものづくり企業の「第四次産業革命」への処方箋

前回は第四次産業革命における産学官の、主に大企業の取組み状況に付いて述べてきました。それでは中小企業はどの様に取り組めばよろしいのでしょうか?
一つの答えが、前回少し触れました官民戦略プロジェクト10の7番目、「中堅・中小企業・小規模事業者の革新」に有ります。まず7-1) 地域未来投資促進事業(中小企業のIoT・BD・AI利用、経営力向上当の支援を図る)は、予算処置として「平成28年度補正革新的ものづくり・商業・サービス開発支援補助金」があります。この中で「第四次産業革命型」として補助上限を3,000万円まで拡大し、要件はその名の通りIoT+AIかIoT+ロボットです。「中小企業はこうあって欲しい」との政府からのメッセージですが、相当レベルが高いと踏んだのか、公募申請書の中に初歩的な「IT化に取組む企業に付いて」と言う加点項目も入っています。最後に中小製造業向けの模式図を示しながら説明します。

昨年度の「平成27年度補正ものづくり・商業・サービス新展開支援補助金」に、補助上限を3,000万円まで拡大した「高度生産性向上型」に、「IoTを用いた設備投資」が有りました。重要なポイントなので詳しく見ますと、
その要件は「設備投資を行うことで、
・単に従来から行われている単独機械の自動化や工程内の生産管理ソフトの導入にとどまらず、
・複数の機械等がネットワーク環境に接続され、
・そこから収集される各種の情報・データを活用して、
1 監視(モニタリング)、
2 保守(メンテナンスサービス)、
3 制御(コントロール)、
4 分析(アナライズ)の、いずれかを行うことをいいます」とあります。

ここでの「IoT」は、平成27年版情報通信白書からの引用で定義されており、『IoTのコンセプトは、自動車、家電、ロボット、施設などあらゆるモノがインターネットにつながり、情報のやり取りをすることで、モノのデータ化やそれに基づく自動化等が進展し、新たな付加価値を生み出すというものである。これにより、製品の販売に留まらず、製品を使ってサービスを提供する、いわゆるモノのサービス化の進展にも寄与するものである。』とあり、かなり閾が高い印象だったのを今でも覚えています。

さらに7-2) ロボット導入促進のためのシステムインテグレータ育成は、従来の「ロボット導入実証事業」通称「ロボット補助金」に関係があり、その事業目的を下記します。
A 労働生産性の向上
B 過酷作業、熟練技能の代替・支援
C 複雑・困難な作業のロボット化
D 三品産業におけるロボット活用
E サービスのバックヤード等におけるロボット活用
F 日常空間におけるロボット活用
G ロボットによる新たなサービスの実現
H システムインテグレータの機能強化(⇒ソフトが大事)
ものづくりだけではなく、多様な産業でのロボット導入を意図していることがわかります。

次に、中小ものづくり企業の第四次産業革命対応を、筆者の支援事例で説明します。

自動車部品下請A社の例
設立:1955年

社長:当時68歳(二代目)
資本金:3200万円
従業員:38名
主要製品:自動車部品の金属加工
事業形態:Tier3下請け
カーメーカーのコストカット要請で、系列内の大幅な価格低下が起きた。当社は引き続き系列に留まれたが、人員削減の結果、外観不良の品質問題が解消していない。現場管理も不十分となり、3期連続赤字となっていた。
従来、外観工程検査は、200%検査のダブルチェックを行っていたが、人員削減で実質シングルチェックとなかった。見逃し防止を目的に、外観検査の機械化を行った。具体的には、検査用カメラを導入して画像比較により、キズや打痕が有るものをはねる様にした。この方策で、外観不良が大幅に削減できた。
また本気の5S活動と現場管理教育で、業績も次第に回復し、黒字転換を図れた。

金属加工下請B社の例
創業:1960年

社長:64歳(二代目)
資本金:1000万円
従業員:18名
主要製品:金属加工挽物
事業形態:産業機械用部品下請け
産業機械製造業の元請けは労務費の安い海外に工場を展開したが、当社は企業体力から海外には行けなかった。また、台湾や中国勢の台頭で元請けの競争力も徐々に弱まり、受注単価の低下が続いている。それゆえ当社業績は赤字が続き、BSが棄損して借入もままならず、古い設備の置換え投資も行えない状況であった。
老朽化の進む設備で他社と同等品質の製品を提供できているのは、指でμ単位の寸法差を感じて加工できる技能、ワークの形状に合わせた設備の微調整を行えるスキル、と言った「匠の技」が当社の「強み」であることが判明した。
この「匠の技のデジタル化」を訴求して、ものづくり補助金の交付を受け、並行して経営革新計画により新規借入を実現して、最新鋭設備を導入できた。併せて、ベテランから若手への「技術技能の伝承」にもはずみを付けた。

A社の例は今から思えば、センサーである複数のカメラにより、外観の画像と言うBig Dataを集めて、良品データとの比較で不良を検出する、一種のIoT+AIと言えます。
B社の例である「匠の技のデジタル化」は、「第四次産業革命」の初期段階と言って差し支えないと思います。

中小企業を含むものづくり現場での第四次産業革命を、筆者が「IoT・AI・ロボット+匠の技・カイゼン=スマートものづくり」と題して、以下の模式図にして見ました。スマートものづくり日本の古くからの中小ものづくり企業には、匠の技、固有の技術、自律的な現場力、カイゼン力、チームワークと言った「知的な無形資産」、言いかえれば「暗黙知・経験知」を必ず持っておられます。「第四次産業革命」ではそれらを「デジタル化」、即ち「形式知化」して集めて(=IoT)、分析し(=AI)、Robotで繋いで、生産性向上や品質向上、原価低減に役立てることが「日本のものづくり再興」にとても重要だと思っています。

それとともに、サプライチェーンの縦の繋がりに留まらず、業種内、異業種間の横の繋がりを追究して行くことが、中小ものづくり企業の持続的な成長の鍵です。どんな中小零細企業でも、単独ではなく「繋がれば、新しい付加価値を生むことが可能」と思っています。

【結言】
1)「IoT+AI」は余り難しく考えず、情報量の多い画像や音声データにより、生産性と品質を劇的に向上可能です。例えば、画像検査装置による自動外観検査が該当します。
2)ロボットは、工程間の複数の装置に同期させる搬送ロボットの導入により、人手不足対策と生産性向上が図れます。他にも、上記ロボット補助金のA~Hもご参照下さい。
3)IoTやAIは無縁とおっしゃる小規模事業者様の場合、まずはIT導入、例えば会計システムや生産管理システムの導入(に留まらず)利活用することから始めるのが良いと思います。利活用で顕在化する課題が、IoTやAIにつながりますゆえ。

 <最後に>
IoT、BigData、AIの対象は、ものづくりだけでは有りません。日本ではサービス業の生産性が欧米に比べて約半分と言われており、IoTやAI導入が期待されています。例えば、金融関係のFinTechや介護サービス、病院の患者ケア等、応用範囲は極めて広いと言えます。一人当り消費×人口がGDPの6割強を占めますので、先進国で最も人口減少が激しく、断トツに借金が深刻な日本では、再成長は容易ではありません。しかしGDP600兆円(100兆増)を「先進国生き残り目標」と考え、第四次産業革命を革新的な生産性向上の手段とすべく、ものづくり事業部は中小企業様を支援して参ります。

 

 

 

 

 

第18回 中小企業も「第四次産業革命」の流れに乗って再成長(その2)

日本のものづくりと第四次産業革命の現状

前回は、第四次産業革命に至る過程とその中身に付いて説明しましたが、今回は日本のものづくりの現状も含めて、現実を直視したいと思います。

まず、世界における日本のものづくりの競争力を下図に示します。元データの出展は日本機械輸出組合で、キャノンがグラフ化したものに筆者が少し加筆しました。
競争力の定義は「利益率×シェア」としてあり、北米、欧州、アジアと日本の、主要企業平均を比較したものです。北米企業がずっとトップを走り、2000年初頭までは日本が2位だったものが、2008年のリーマンショック以降、欧州は勿論のこと、アジアの企業にも遅れを取りビリが続いています。思えば対象の17業界の内、家電、情報通信機器、半導体、液晶等々は、かつては日本が断トツの競争力を誇っていたものが、今は見る影もない業界もあります。図1ここでは日本のものづくりで世界的に存在感が大きい、自動車および自動車部品に注目したいと思います(素材産業や軽薄短小電子部品といった上流製造業も存在感あり)。
日本の自動車産業は、何故、競争力を持ち続けられているのでしょうか?
筆者は自動車部品メーカーにも籍を置いたことが有りますので、そのポイントを以下に纏め、日本のものづくり再興のヒントにしたいと思います。
1)カーメーカー、Tier1, 2・・・と、業界で「強固なサプライチェーン」が構築されている
2)設計開発や工程設計含め、確実で迅速な「情報伝達共有の仕組み」があり動きが早い
) メカ系の加工に特長があり、微妙な寸法誤差を吸収する「すり合わせ技術」に優れる
4)農耕民族特有の、チームで行う自律的自発的な「改善活動」が定着している

ドイツの自動車産業との比較では、上記1), 2)は日本と同様ですが3)は若干異なる様です。すり合わせ技術より図面に忠実な高精度加工が、ドイツの自動車メカ部品の特長と言われています。日本の工作機械は世界一と思っている方も多いのですが、初期精度は同等でも耐久性や繰り返し再現性等はドイツ製に分がある様で、ものづくり補助金でドイツの工作機械を購入した中小企業様も少なからず目にしました。ドイツの機械加工マイスターは装置の保守にもめっぽう強いとJIMTOF(後述します)で伺いました。4) は従来、日本特有の企業文化でしたが、今や世界の製造業がトヨタをお手本にしています。

 これら自動車産業の強みは、パソコンやケータイの様なオープン化とモジュール化がベースとなる電気自動車に置き換わると必要性が低くなり、電子産業のあとを追って衰退する可能性もあります。対応策は、基幹部品の先行技術開発とソフトウェアのプラットフォーム化であり、米国が先行する後者が日本の課題となります。現状は、各カーメーカーが独自で開発していますが、「官からの口出ししない出資」が望まれているそうです。

さて、日本の第四次産業革命の詳細を、日本再興戦略2016から確認しましょう。
経産省の第四次産業革命の内容は(日本再興戦略2016から)
1-1) 人工知能に関するグローバル研究拠点の整備(人工知能とものづくり技術の融合に向けた国際的な産学連携)
 1-2) 最先端AIデータの生成・利活用促進による技術開発・社会実装
1-3) 介護ロボットの導入推進(効率化・負担軽減効果を実証検証し、効率的なサービス提供に資する基準の緩和や、効率的・効果的な職員配置につなげる)
 1-4) ICTを活用した建設現場の生産性革命(iConstructionの推進)
 1-5) データ利活用のための環境整備の促進 とあります。
さらに、官民戦略プロジェクト10の7番目、「中堅・中小企業・小規模事業者の革新」は、我々の事業者様に関係の深い政策です。
7-1) 地域未来投資促進事業(中⼩企業のIoT・BD・AI利⽤、経営⼒向上等の⽀援を図る)
7-2) ロボット導⼊促進のためのシステムインテグレータ育成
7-3) 賃⾦を引上げた中⼩企業・⼩規模事業者に対する助成・⽀援(⇒本件のみ異質)

このうち、ものづくりに関係するものは1-1),1-2)で、ノウハウを如何に数値化して高度化に役立てるかがポイントと思われます。1-3)のロボットは介護が例示されていますが、製造業の工程間の繋ぎにロボットが使われる例が増えています。7-1),7-2)では、中堅・中小・小規模事業者にも、IoT・BD・AI・ロボットの利用促進を図る内容です。
また1-4)は例が建築業ですが、製造業でも生産管理にICTを使っていない中小企業が多く見られます。1-5)は前回述べました、業界で横串的に適用可能なプラットフォームの整備を指します。
この様に見ますと第四次産業革命は、やはり、ものづくりが最も密接に関係する成長戦略と捉えて良いと思いますし、日本の「産業の将来像」への試金石でもあると言えます。

次に、ドイツで見られた工作機械メーカーのものづくり革新への取組みに対して、日本の工作機械メーカーの状況を、工作機械見本市であるJIMTOF2016でヒヤリングを行いました。質問の前提条件は、
IoT:工作機械毎の製品別の、加工進捗、品質特性等の情報をBig Dataとして集める
AI:集めたBig DataをQCDが最適化される様に分析を行って、工作機械に指示するとして、前回述べましたドイツの特徴である製造業での水平連携の内容としました。

ヒヤリング結果を下表に示します。IoTでデータを統合的に集めることは既にでき始めている様ですが、AIで最適生産解を導いて指示することまでは、FAの世界のリーダであるファナック様でも「将来課題」との答えでした。ポイントは二つあり、第一はIoT+AIで何をするのか(目的)、第二は繋ぐためのプラットフォーム構築(手段)でした。

図2

またヒヤリングでは「学」との連携も話題となり、ドイツは「産学官」での全方位的な取組みに対し、経産省の取組みは「官民」戦略プロジェクトとなっています。しかし実際には、IVI(Industrial Value Initiative)では法政大学の西岡靖之教授がリーダーとなって、「産学」で「つながる工場」をプラットフォーム構築含めて推進され、IoTデータ流通では慶応大学の村井純教授がリーダーとなって「産学」で推進するなど、むしろ「官」より「学」が深く関与しています。ドイツとアメリカに出遅れた本分野で「官」に期待したい政策は、個人的には「第四次産業革命減税」ではないかと思います。新興国のハイテク産業立ち上げ期には、ほぼ例外なく法人税等の減税処置が寄与していますし、補助金は将来世代への借金を増やし、国の口出し介入(研究会でお聞きした意見)が懸念されるからです。

次回は、中小ものづくり企業の「第四次産業革命」への処方箋、に付いて述べます。

第17回 中小企業も「第四次産業革命」の流れに乗って再成長!

アベノミクスの旧三本の矢「成長戦略」が、政権発足以来長らく不発でした。実は昨年度、ものづくりに深く関係する成長戦略が体系化されました。「日本再興戦略2016」における「官民戦略プロジェクト10」の一番目「第四次産業革命」です(名前は前年度に初出)。
経済対策を通じた『日本再興戦略2016』の実施の加速について
日本再興戦略2016

今回のコラムは「ものづくり再興」を志して診断士の資格を取った筆者が、三回シリーズ、1)第四次産業革命/Industry 4.0とは、2)日本のものづくりと第四次産業革命の現状、3)中小ものづくり企業の第四次産業革命への処方箋、の順でお届けします。中小企業様が「第四次産業革命」の流れに乗るための情報と取り組み方法をお示しします。

尚、旧三本の矢の「異次元金融緩和」は、副次的な円安で輸出増という大きな効果を上げましたが、本来目的の脱デフレには届きませんでした。「財政出動」は日本では常態化されて波及効果も少なくなり、国の借金増加と自助努力が削がれることが心配です。また2015年秋に発表された新三本の矢、「GDP600兆円」「希望出生率1.8」「介護離職ゼロ」は、目標としては重要です。お金を余り使わない規制緩和等具体策の早期実行が待たれます。

一方、支援中の中小企業様へのヒヤリングでは、大企業の好業績が末端の中小企業に滴り落ちるトリクルダウンに関し、「売価は上がらず、実感がない」との意見が大半でした。市場縮小の中、国の支援策は世界でも類をみない充実度ですが、経営の自律化を阻む側面もあります。我々も「上げ善据え膳」は考えもので、人と組織の成長を目指して参る所存です。

1)第四次産業革命/Industry 4.0とは

第四次産業革命はドイツのIndustry 4.0(英語)に端を発し、起源は2008年リーマンショック後の工作機械メーカーのシステム化と言われています。メルケル首相が2011年に未来プロジェクトの高度技術戦略として取上げ、国内の自動車産業を始めとする、ものづくり高度化を産学官挙げて取組むIndustrie 4.0(独語)として体系化されました。

IoTの名称発祥の地、米国でも同様の動きは勿論有りました。GEのIndustrial Internetがその代表格ですが、こちらは民間主導です。

日本の第四次産業革命は、端緒は日本が得意なロボット革命イニシャティブでしたが、経産省の内容を見る限りドイツと余り変わらないとの印象ですので、旧三本の矢の成長戦略に当初から据えて欲しかったと思います。
中身に入る前に、念のために過去の産業革命をおさらいしておきましょう。

  • 18世紀末の蒸気機関と製鉄産業がもたらした「第一次産業革命」
  • 19世紀末の石油利用の化学新素材とガソリン自動車の「第二次産業革命」
  • 20世紀後半の半導体の進歩によるIT革命とも呼ばれる「第三次産業革命」
  • 今回のIoT、BigData、AI、Robotによる「第四次産業革命」

第四次産業革命でどの様な未来を描けるか見えない部分もありますので、過去の3つに比べ小振り感もありますが、「破壊的イノベーション」には違いありません。また、初期には産業革命の間隔は1世紀を要しましたが、今回は半世紀程度とスピードが速くなっています。

さて、本論に入ります。ものづくりは従来「サプライチェーン」に代表される、垂直的な連携による生産の仕組み高度化が行われて来ました。しかしIndustry 4.0ではIoT、AI、Robot等で下図に示す様な、主に水平的な連携を目指しています。またITとの区別から、CPS(Cyber Physical System)とも呼ばれています。

Horizontal Value Network
“Horizontal Value Network” Source: Industrie 4.0 Final report P22

では、日本でも古くから行われてきたFA(Factory Automation)との違いは何でしょうか?またFAで使われているM2M(Machine to Machine)とIoTは、何が違うのでしょうか?
FAとM2Mは社内ローカル接続のClosed Drainで、IoTはInternet環境のOpen Domainの違いと言われていますが、むしろシステムのClose/Openがポイントだと筆者は思います。

 第四次産業革命では、IoTで収集したBig DataをAIで分析して、装置間の横連携、Robotを介しての装置間の縦連携、輸送手段による工場間の連携、更には最適在庫を目指した顧客との受注出荷連携等、なるべく人手を介しないで生産の最適化、高度化を行う全体システム、と位置付けて良いと思われます。このことから、企業間、業種間にまたがる、共通プラットフォームの構築が鍵となります。

尚、ドイツでは装置(もの)から発したのに対し、米国のIndustrial InternetはIT(Internet)が源であり、クラウド上にものづくりに必要な情報を集め、企業間連携もクラウド上で行うもので、原則、基幹企業がシステムの提供を行うケースが多いようです。

 この様な「IoTで繋がるものづくり」において、人はどの様な役割を果たすのでしょうか?実はここが一番大事な部分で、集めたデータをどの様に分析するか、その尺度は、最適化するための手法は、等々、ものづくりに必要なノウハウが密接に関係します。その意味で、第四次産業革命は、システム全体は開発投資も含めて大企業マターですが、個別のものづくり最適化は、中小企業が持っている「暗黙知」や「経験知」をアルゴリズムに落し込むことが必要となってきます。これは第3回で詳細を述べる予定です。

 以上、ものづくりに密接に関係する第四次産業革命の起源、およびドイツと米国の状況を見て来ました。第二回では、日本のものづくりと第四次産業革命の現状に付いて述べます。

第16回 経営革新もいいけれど、その前に・・・

長期的に経済が低迷している中で経営の立直しに奮闘している中小企業の経営者は沢山いらっしゃいます。
そういった企業を応援するために政府は経営革新のための補助事業を行っており、それを活用しようとしている企業などもあります。
どの企業も生き残るための方法を検討していますが、外に目を向ける前に、是非、自社の現状について見直してみてください。
新しい事にチャレンジするという事は失敗するというリスクがあります。
そこで私が企業にお勧めしているのが5S活動の徹底です。是非参考にしてみてください。

<5S活動とは>
5S活動を清掃活動だと勘違いしている企業が意外と多くあります。まずは下記について見直してみてください。5Sの定義

そして、5S活動を通じて以下の効果が期待できます。
1)正しい職場環境が整備される。
2)会社の基準やルールが明確になる。
3)従業員が成長する。
これにはすべての従業員が同じ基準で活動をできるようにすることが重要です。



整理を考えてみましょう。整理とは要るモノと要らないモノを判断するための基準が必要になります。
これを決めていない企業がほとんどです。
ところが、整理の前に基準を明確にすることは大変難しいということに気が付くと思います。
そこで、私は企業で5S活動の導入支援を実施する場合、
企業内にモデルエリアを決めてチームと一緒に実践活動をしながら基準を明確にする方法をお伝えしています。
ある企業の導入事例ですが、まずは、チェックシート(HP上にフリーデータがありますので、
それを活用して自社流にアレンジが必要)でチームメンバー各々に現状チェックをお願いします。
以下、参照ください。
ものづくり経営革新への道(5月)

第15回 産学連携の現状と課題

名古屋大学の青色発光ダイオードに見るように、イノベーションの創出には産学連携が欠かせない。しかしながら、日本は米国に比較してこの分野で大きく遅れている。ここでは、日本における産学連携の現状と課題を考察する。

1.米国における産学連携
米国における産学連携は、レーガン政権(1981年~1989年)による強いアメリカ復活の政策としてバイドール法(1980年)が制定されている。
これは、連邦政府の資金で研究開発された発明であっても、その成果に対して大学や研究者が特許権を取得することを認めたもので、研究開発成果を広く活用できるようにすることを可能とした。

米国における産学連携の実態
米国における産学連携の最大の成果は、大学発ベンチャーの創出である。
1980~1999年に米国の大学発ベンチャーは335億ドルの経済的付加価値を創出している。2000年までに創出された大学発ベンチャーは3,376社であり、1社あたりの経済的価値は1,000万ドルである。

1980~1999年に米国の大学発ベンチャーは28万人の雇用を創出した。1社平均83人である。ちなみに、日本の大学発ベンチャーは1社平均10.8人、全体で1万6千人であり、利益の創出も僅かである。

2.日本における産学連携
1)地域新生コンソーシアム事業
1997年から2005年までの間に実施された、本格的な産学連携事業。大学のシーズ、知見を企業に移転し、新産業を育成することを目的としている。大学と複数の地域企業が連携して、研究開発を実施する。しかしながら、研究成果はほとんど実用化されなかった。大学のカルチャーの問題もあり、実用的なテーマが設定されていなかったことが原因と思われる。

2)日本版バイドール法の制定(1999年)
産業技術力強化法第 19条として、米国から20年遅れて制定された。国等の委託 研究発について、開発者のインセンティブを増し、研究開発成果の普及を促進するため、国等の委託研究開発に関する知的財産権を受託者(民間企業等)に帰属させることを可能としたものである。 
このために、国立大学の独立法人化が行われた。

3)TLO(Technology Licensing Organization)の設立
産業技術力強化法第 19 条が制定され、大学等おける技術に関する研究成果(発明や特許等)の民間事業者への技術移転(Technology Licensing)の促進を図ることを主要業務とし、産学連携の仲介役・中核の役割を果たす技術移転事業者が設立される。
基本的に、大学から独立した会社組織で運営されるべきであるが、文科省が知財本部事業を立ち上げて、大学内部に知財本部を設立させる。
大学の知財をめぐり文科省と経産省の縄張り争いが発生する。このため、TLOを大学内の一組織とする内部TLOが誕生する。

3.産学連携の課題
1)日本における産学連携の課題
 産学連携の最大の課題は、大学の閉鎖性
 大学間、学部間、学科間、研究者相互等、多くの連携が不足している。政府が最近推進しようとしている「医・工連携」のような試みは、欧米には存在しない(当然すぎることである)。

2)産学連携に適した研究者の不足
 人間性を含む研究履歴が重要(斉藤九州大学名誉教授)
 適した研究者は工学系研究者の1割程度であり、コーディネータにはこの一割を見抜く力が要求される。

3)産学連携コーディネータに要求される要件
   技術評価能力(知財知識含む)  
   ビジネス評価能力
   経営者とのコミュニケーション能力
   経営者とのコミュニケーション能力

 

事業部紹介

ものづくり事業部では単に製造業に限らず第一次産業でも第三次産業でも、人々の生活を豊かにする「ものづくり」機能全般にわたって企業支援をいたします。
「ものづくり」は単に、物財の製造だけを指しているのではありません。私たちは、人々の生活を豊かにし、企業に付加価値をもたらす財貨を産み出す総ての行為こそ「ものづくり」だと捉えているのです。
ものづくりの原点にかえって、それぞれの企業に適した打開策をご相談しながら発見していくご支援には、いささかの自信があります。

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