製造業のDX推進事例12選！必要性や進まない理由、取り組むメリットまで徹底解説

少子高齢化による人手不足・グローバル競争の激化・カーボンニュートラル対応など、製造業を取り巻く経営環境は年々厳しさを増しています。こうした課題の突破口として注目されているのが、DX（デジタルトランスフォーメーション）です。

しかし、「必要性はわかっているが、何から始めればいいかわからない」「社内で推進できる人材がいない」という声は、製造業の現場で後を絶ちません。

本記事では、製造業におけるDXの定義や求められる背景、国内の具体的な推進事例を、実務担当者がすぐに活用できる形で詳しく解説します。

製造業でのDXとは？

DXとは、データとデジタル技術を活用して、製品・サービス・業務・組織・企業文化まで変革し、競争力を高める取り組みです。単なるITツールの導入や業務効率化にとどまらず、企業の根幹そのものを再設計する点に本質があります。

製造業におけるDXは、生産ラインの自動化やIoTによる設備監視、AIを活用した品質検査などを通じて、ものづくり全体をデジタルで最適化・再構築していく取り組みです。

さらに、属人化しやすい熟練技術をデータ化し、工場全体を一元管理できる体制を整えることで、スマートファクトリーの実現につながっていきます。

関連リンク：https://www.bluetec.co.jp/discus/column/dx-communication/“

製造業でDXが求められる背景

製造業でDXが求められる理由には、人手不足・熟練技術者の高齢化・技術継承の停滞・そしてグローバル競争の激化があります。人に依存した生産体制を続けることは、以前にも増して難しくなりました。

加えて、現場に蓄積された技術やノウハウを次世代へ引き継ぐことも簡単ではありません。

そのうえ、海外メーカーとの競争が激しさを増すなか、日本の製造業には高品質、高付加価値で勝つ体制づくりが必要になっています。こうした課題を乗り越える手段として、DXの重要性が高まっているのです。

製造業でDXが進まない理由は？

製造業のDXが思うように進まない理由として、主に次の5つが挙げられます。

• ・目的や成果の定義があいまいで、ゴールが見えにくい
• ・予算確保のハードルが高く、設備投資が優先されやすい
• ・IT人材や推進人材が不足している
• ・データ基盤が整っていない
• ・データ収集の設計が不十分で、活用できるデータが蓄積されにくい

こうした課題が複合的に重なることで、DXプロジェクトは現場で停滞しやすくなります。

製造業でDXに取り組むメリット

製造業のDXは、生産性の向上やコスト削減、品質改善につながる重要な取り組みです。投資対効果が見えにくいと感じられることもありますが、実際には現場改善や経営基盤の強化に結びつく効果が期待できます。ここでは、製造業のDXに取り組むことで得られる主なメリットを5つ紹介します。

生産性の大幅向上

ロボットや自動化ラインの導入により、24時間365日の継続稼働が実現します。これまで人手に頼っていた反復作業をシステムに置き換えることで、従業員はより創造性や判断力を要する付加価値の高い業務へと集中できるようになります。

さらに、IoTセンサーによるリアルタイムの稼働監視を活用すれば、設備トラブルを未然に防ぎ、停止時間の最小化と生産量の最大化を同時に追求することが可能です。国内では、年間8,100時間以上の労働削減を達成した事例もあり、デジタル化が生産性に与える影響の大きさがうかがえます。

コスト構造の抜本的な改善

製造業のDXは、単なる省人化ではありません。エネルギー消費の最適化・原材料の無駄削減・在庫水準の適正化など、コスト全体を多面的に見直すきっかけになります。

なかでも効果が表れやすいのが、在庫管理の高度化です。実際に、RFID（タグ情報を無線で読み取る技術）を導入し、在庫を可視化したことで、棚卸し作業時間を64％削減した事例も報告されています。こうした取り組みを進めるほど、コスト体質は改善しやすくなり、利益率の向上にも結びつきます。

品質管理の精度向上

AIとカメラを組み合わせた外観検査システムは、人間の目視検査では見逃しやすい微細な不良品を高精度で検出できます。リアルタイムのモニタリングにより、品質問題の発生を事前に予測・抑制することも可能です。

工具摩耗の可視化などを通じて、熟練技術者の「勘と経験」をデータ化することで、担当者によるばらつきを抑えながら、安定した品質を実現しやすくなります。

需要変動に強い生産体制を築ける

市場の需要変化にすばやく対応できる生産体制は、現代の製造業に欠かせない競争力です。デジタル化された生産管理システムを活用すれば、急な受注変動や小ロット多品種生産、納期短縮の要請にも、従来のアナログな調整より迅速に対応しやすくなります。

さらに、工場同士をデジタルでつなぐことで、複数拠点間の生産振り分けも柔軟に進めやすくなります。

データドリブンな意思決定の実現

感覚や経験に依存していた経営判断を、蓄積されたデータに基づく客観的な判断へ切り替えやすくなる点も、DXの重要な効果です。生産データ・設備稼働データ・品質データを横断的に分析することで、ボトルネックの早期発見や改善効果の定量検証、次の投資判断に向けた根拠整理が可能になります。

その結果、現場改善のスピードが高まり、競合他社に対する持続的な優位性も築きやすくなります。

製造業におけるDX推進事例

DXの取り組みは、大手から中小・中堅製造業まで、規模や業種を問わず広がっています。ここでは、国内の製造業における具体的なDX推進事例を12社取り上げ、取り組みの内容と成果を紹介します。自社の状況と照らし合わせながら、DX推進のヒントを探してみてください。

事例①：シンフォニアテクノロジー｜RFIDで在庫管理を革新

電機メーカーのシンフォニアテクノロジーは、製造現場における在庫管理の非効率を解消するため、RFIDソリューションを全面導入しました。

従来は人手に頼っていた部品の入出庫管理・棚卸し・保管場所の管理を、RFIDタグとリーダーによって自動化し、在庫状況をリアルタイムで把握できる体制を構築しています。

導入後は、入荷部品の捜索時間を90％削減し、棚卸し業務の所要時間も64％短縮しました。さらに、部品不足による生産計画の遅延がゼロになるなど、現場運営に直結する成果も生まれています。

こうした改善によって、在庫がどこにあり、どれだけ残っているのかを即座に把握しやすくなり、探す・数える・確認するといった間接業務の負担も大きく軽減されました。

その結果、現場の生産性が高まっただけでなく、生産計画の精度向上や欠品リスクの低減にもつながっています。

この事例は、在庫管理の見える化が単なる業務効率化にとどまらず、現場全体の判断スピードや生産体制の安定化にも寄与することを示しています。製造業における在庫管理のDXを考えるうえで、参考にしやすい先進事例のひとつといえるでしょう。

事例②：沖電気工業｜「バーチャル One Factory」で工場を融合

沖電気工業（OKI）は、地理的に分散する複数の製造拠点を仮想的にひとつの工場として運営する「バーチャル One Factory」構想を推進しました。

各工場の個別最適ではなく、情報共有とリソース共有を前提に、生産移行しやすい体制づくりやシステム統合を進めながら、生産性向上と全体最適を目指している点が特徴です。この取り組みにより、生産高を維持しながら効率化を達成し、工場間の人的交流活性化と技術の横展開が促進されました。

深刻化する人手不足に対しても、工場間でのリソース最適配分が可能となり、柔軟な対応力を獲得しています。複数拠点を持つ製造業がDXで目指すべき姿を体現した事例といえるでしょう。

事例③：オークマ｜設計から製造まで一貫したデータ活用

オークマは、主力製品であるNC工作機械の設計から製造までを一気通貫でつなぐ生産システム「IT Plaza」を構築しました。

この仕組みは、次の3つを統合したものです。

• ・設計から製造までのデータ連携を進めるエンジニアリングチェーン
• ・生産管理情報をつなぐサプライチェーン連携
• ・技術や技能を蓄積、共有するナレッジマネジメント

この仕組みによって、設計変更や生産計画の情報を工程間で共有しやすくなり、開発リードタイムや生産リードタイムの短縮、生産効率の最大化につなげています。あわせて、日々の現場で生まれる知見を蓄積し、部門をまたいで活用できる体制も整えました。

このオークマの事例は、設計・製造・供給・知識共有をデータでつなぎ、手戻りや情報分断を減らしながら、ものづくり全体のスピードと精度を高めた例といえます。

製造業のDXでは、現場のデジタル化だけでなく、工程横断で情報をつなぐ発想が重要だとわかる事例です。

事例④：トヨタ自動車｜IoTプラットフォームで現場改善を加速

トヨタ自動車は、製造現場の改善活動にIoTを組み合わせ、生産性と品質の向上を目指す取り組みを進めています。

日立製作所との協創では、IoTプラットフォームを活用して製造現場のPDCAサイクルを加速させ、全体最適の視点で課題抽出と改善を進める仕組みづくりに取り組みました。

また、トヨタはTPSの考え方のもとで、異常を明確に検知し、不良の流出や再発を防ぐ仕組みを重視しています。設備や生産ラインの状態をデータで見える化することで、異常への早期対応や現場改善の迅速化につなげている点が特徴です。

この事例からは、製造業のDXではデータを集めること自体が目的ではなく、現場改善の質とスピードをどう高めるかが重要だとわかります。

事例⑤：日本ツクリダス｜町工場発DXを新規事業へ展開

日本ツクリダスは、金属加工の町工場を基盤に、生産管理システムの開発やデザイン制作、コンサルティングへと事業を広げています。

自社工場では、多品種少量生産の現場で図面や進捗管理の共有が難しいという課題がありました。そこで、図面・納期・進捗を一元管理できるシステムを自社開発し、情報共有の見える化を進めています。

その後、この仕組みを町工場向けの生産管理システムとして外部提供する事業へ展開しました。現場改善で培ったノウハウを新たなサービスとして事業化している点が、この事例の特徴です。

この事例は、製造業のDXが新規事業の創出や事業モデルの転換にもつながることを示しています。なお、日本ツクリダスは、DXセレクション2024の優良事例にも選定されており、中小製造業のモデルケースとしても注目されています。

事例⑥：パナソニックホールディングス｜AI設計支援で開発を効率化

パナソニックホールディングスでは、高精度なシミュレーションとAIを活用し、設計者の経験だけに依存しない構造を導き出すことで、モーター性能の向上につなげています。こうした取り組みは、設計業務の属人化を抑えながら、より高性能な製品開発を後押しするものです。

実際に同社はラムダッシュの開発において、約14,000ストローク毎分のリニアモーターを実現したと公表しています。設計段階からデジタル技術を取り入れ、性能向上と商品力の強化を両立している点も特徴です。

この事例は、製造業のDXが生産現場の効率化だけでなく、設計開発そのものの高度化にも広がっていることを示しています。熟練者の勘や経験を補完しながら、設計品質の安定化や開発スピードの向上を目指す取り組みとして、参考になる事例といえるでしょう。

事例⑦：旭鉄工｜IoTで現場改善を「見える化」、ノウハウを外販へ

自動車部品メーカーの旭鉄工は、自社でIoTシステムを開発し、生産ラインの稼働状況をリアルタイムで見える化しました。こうした取り組みによって、現場データをもとに改善ポイントを把握しやすくなり、従来は経験や勘に頼りがちだった改善活動も、データに基づいて進めやすくなりました。

実際に旭鉄工のタイ工場では、IoTとBIダッシュボードを活用した改善によって、設備の可動率を4か月で56％から78％へ引き上げた事例が紹介されています。

また、人による検査工程でも、データを取得してばらつきを可視化することで、生産性改善につなげた事例が公開されています。

さらに、旭鉄工で培ったIoTシステムと改善ノウハウは、「i Smart Technologies」を通じて外部企業へ展開されるまでに発展しました。自社の課題解決のために進めたDXを、他社支援につながる事業へ発展させた点も、この事例の特徴です。

事例⑧：山本金属製作所｜熟練技術をデータ化し技能伝承を実現

精密加工を手掛ける山本金属製作所は、加工中に生じる熱や振動をリアルタイムで計測し、熟練者の経験に頼りがちだった加工現象を数値として把握できる仕組みを構築しました。

工具摩耗や切削状態を見える化することで、経験だけに依存しない判断を支える体制を整えています。こうした取り組みによって、工具摩耗の管理や加工条件の最適化が進み、品質の安定化にもつながりました。

実際に、工具の摩耗量と温度変化の関係をもとに交換タイミングを判断できるようになり、年間15％程度のコスト削減につながった事例もあります。

また、加工プロセスをデータとして蓄積できるため、若手技術者にも判断基準を共有しやすくなり、教育や技能伝承への活用も進められています。

山本金属製作所の取り組みは、DXが単なる効率化にとどまらず、現場の暗黙知を形式知へ変え、技術継承や品質安定に役立つことを示す事例です。

事例⑨：旭ウエルテック｜職人のノウハウをタッチパネルで標準化

旭ウエルテックは、多品種少量生産の現場で属人化しやすい職人ノウハウを見える化するため、自社開発の「AWDSシステム」を運用しています。受注情報や工程、不具合情報をリアルタイムで共有し、現場ではタブレットで必要な情報を確認できる体制を整えました。

さらに、作業上の工夫や苦労した点、引き継ぐべきコツもデジタル化し、現場で参照しやすい形に整理しています。その結果、従来は紙や口頭に頼りがちだった情報共有が進み、作業効率の向上や不具合の再発防止にもつながりました。実際に、タブレットによる情報共有の導入後は、年間15,000枚使っていた紙をゼロに削減しています。

この事例の特徴は、熟練者の技能を単に記録するだけでなく、現場で使える知識として共有しやすい形にまで落とし込んだ点にあります。製造業のDXが、業務効率化に加えて、技能伝承や品質の安定化にも役立つことがわかる事例です。

事例⑩：樋口製作所｜スマートファクトリー化で年間8,100時間の労働削減

樋口製作所は、スマートファクトリーの実現に向けてDXを進め、自社開発のシステムやアプリを活用しながら、製造現場のデータを一元管理できる体制を整えてきました。

実際に、現場の課題を起点に改善を重ね、生産管理・技術伝承・設備管理に関わる仕組みを段階的に構築しています。その結果、年間8,100時間の労働時間削減を実現しました。あわせて、一人当たり生産性の向上や不具合の削減にもつなげており、業務効率化と品質向上を同時に進めている点が特徴です。

また、初期段階では見える化だけでは定着しなかったものの、現場の課題に沿って改善を重ねることで、デジタル活用が社内に浸透していきました。

現在では、各部署から改善テーマが上がるなど、組織文化にも変化が生まれています。この事例は、中小製造業でも、自社の課題に合わせてシステムを育てながらDXを進めることで、工数削減や品質改善につなげられることを示しています。

事例⑪：旭化成｜デジタルツインで製造プロセスを仮想検証

旭化成は、製造プロセスをデジタル上で再現するデジタルツイン技術を活用し、運転の最適化や保守保全の高度化、遠隔監視の実現に取り組んでいます。3Dモデルも活用しながら、工場や設備の状態をデジタル空間で把握し、現場負荷の軽減にもつなげています。

同社は、大規模アルカリ水電解システムのデジタルツインを構築し、条件最適化や監視体制の高度化を推進してきました。

デジタルツインとビッグデータ解析を組み合わせることで、トラブルの兆候を早期に捉え、適切な対策につなげている点も特徴です。

この事例は、製造業のDXが見える化にとどまらず、安定稼働や保全高度化まで広がることを示しています。実機で試行錯誤しにくいプロセス産業において、デジタル空間で検証できる価値の大きさがわかる事例です。

事例⑫：三菱電機｜e-F@ctoryでスマートファクトリーのモデルを構築

三菱電機は、FAとITを統合する「e-F@ctory」を推進し、自社工場でもその仕組みを導入しています。あらゆる機器や設備をIoTでつなぎ、収集したデータを分析、活用することで、ものづくり全体の最適化を進めている点が特徴です。

実際に名古屋製作所では、e-F@ctory化工場を稼働させ、生産性向上や稼働率向上などを検証、改善してきました。

工程管理の強化を通じて、設備稼働率の向上や加工プロセス分析による加工時間短縮、生産計画と現場情報の連携によるリードタイム短縮にも取り組んでいます。

また、e-F@ctoryは予防保全やトレーサビリティ、省エネといった領域にも展開されており、自社工場で得た知見をもとに顧客向けソリューションへつなげている点も強みです。製造業が、自社の現場改善と外部提供価値を結びつけながらDXを進める流れがわかる事例です。

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製造業のDXでは、工場や生産現場の効率化に注目が集まりやすい一方で、営業活動のデジタル化は後回しになりがちです。ですが、受注から納品までの情報を一元管理し、部門をまたいで共有できる体制づくりも欠かせません。

そこで選択肢のひとつとなるのが『Knowledge Suite』です。

『Knowledge Suite』は、SFA・CRM・グループウェアを一体化したオールインワンのクラウドサービスで、製造業の営業現場に特有の「商談の進捗管理」「代理店や販売店との情報共有」「見積や受注データの一元管理」といった課題に対応できます。

DXは、工場の自動化だけで完結するものではありません。営業・管理・製造をデータでつなぎ、組織全体で顧客に向き合える体制を整えることが、次の競争力につながります。営業情報の分散や共有不足に課題がある場合は、『Knowledge Suite』の導入を検討してみてください。

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まとめ

本記事では、製造業におけるDXの概要・必要性・進まない理由・メリット、そして国内12社の具体的な推進事例を解説しました。

DXは一部の大企業だけの取り組みではなく、中小企業を含む製造業でも着実に成果を生み出しています。￥重要なのは「完璧なシステムを一気に構築する」のではなく、現場の課題から着手し、小さな成功体験を積み重ねることです。

在庫管理の見える化でも、設備稼働の可視化でも、はじめの一歩がDX全体を動かす起点になります。人手不足・技術継承・品質向上といった製造業共通の課題に向き合ううえで、デジタル活用は今や選択肢ではなく、重要な経営基盤になっています。

自社の状況に合ったDXの第一歩を、ぜひ今日から踏み出してみてください。