地震・台風・感染症・電力不足など、予測不能な非常時に見舞われたとき、製造現場の稼働を止めない仕組みが求められています。
そこで今、注目されているのが「非常時に強い工場」の構築です。
この記事では、初心者の方でも理解しやすいように、工場のレジリエンス（回復力）を高める自動化の3か条を解説します。
第1条：“現場の状態”をリアルタイムで見える化する
非常時に最も大切なのは、「今、工場がどうなっているか」を正確に把握することです。
■ なぜ“見える化”が重要なのか？
- 一部の工程だけが止まっているか
- 物流が停止して原料が届いていないか
- 作業員の出勤状況はどうか
- 自動機は安全に停止しているか
こうした情報を瞬時に把握できなければ、適切な判断や復旧対応ができません。
■ 実現するには？
- 各工程・設備にセンサーを設置（温度・振動・稼働状況）
- データはクラウド上のダッシュボードに自動集約
- スマホや自宅PCからでもアクセス可能に
→ どこにいても工場の状態が「見える」ようにすることで、遠隔からの指示・再起動判断が可能になります。
第2条：人に依存しない仕組みを部分的に構築する
人が現場に来られない、作業できないという状況に備え、“人手がなくても工場が最低限動く仕組み”を整えておくことが大切です。
■ 導入しやすい例
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 自動搬送（AGV／AMR） | 製品・資材を無人で運搬 |
| 自動倉庫 | 入出庫をリモート制御 |
| リモート監視カメラ | 映像＋音声で現場の状況把握 |
| 設備の自動再起動機能 | 電源回復後の安全動作確認を自動で実施 |
| IoTスイッチ | スマホから遠隔で機器のON/OFFが可能 |
■ ポイントは「全自動ではなく、半自動でも良い」
すべてを自動化する必要はありません。
- 「荷物だけは自動で動く」
- 「生産状況だけは見える」
- 「倉庫の様子だけは確認できる」
このような一部自動化の積み重ねが、非常時の“止まらない”工場を実現します。
第3条：「自律的な判断」ができるAIを一部に導入する
非常時には情報が錯綜し、現場責任者が即座に対応できないケースもあります。
そのため、AIによる自律的な判断と通知機能を活用するのが効果的です。
■ 具体的な導入例
- 振動データから異常をAIが検知し、自動で機械を停止
- 仕掛かり在庫の減少を予測し、部品の調達を事前アラート
- 気象データをもとに物流停止を予測し、生産計画を自動調整
- 作業員の健康データをもとに、出勤リスクを分析（感染症時など）
■ 導入の際の注意点
- 最終判断は人間が行うように設定（AIの暴走防止）
- アラートが出た時に“どう対応すべきか”の選択肢提示を組み合わせる
→ “AIが判断し、人が選ぶ”というハイブリッド型が安全です。
非常時に備える＝日常の安心にもつながる
これらの「非常時に強い工場づくり」は、実は平常時にも多くのメリットをもたらします。
- 日々の稼働状況が可視化され、無駄やムラがなくなる
- 作業者の負担が減り、働き方改革にも貢献
- 異常発生時の初動が早くなり、品質向上につながる
- 顧客や取引先からの信頼性が高まる
まとめ：非常時を想定した“しなやかな自動化”を
「止まらない工場」を目指すというと、全自動で無人化された大規模な工場をイメージされるかもしれません。
しかし、現実には部分的な自動化の組み合わせこそが、非常時に強い工場をつくるカギです。
- 状況の「見える化」
- 人に依存しない「仕組み化」
- AIを活用した「自律化」
この3か条をもとに、あなたの現場でも少しずつ“しなやかに止まらない工場”を構築してみませんか？
