智能工厂很难定义。至少笔者无法定义。因为智能工厂是一个相对概念。甚至连智能(smart)这个关键词的正确定义都没有。

查了一下才知道，智能(smart)这个词是从第一次世界大战结束时开始被用于产品和设备的。有人致力于开发能根据军舰的移动改变鱼雷方向的技术。发射缠绕着长线圈的鱼雷，鱼雷解开线圈向目标前进。军舰一旦改变方向，就通过线圈向鱼雷发送电信号，改变鱼雷的方向。虽然不是什么革新性的技术，但由于命中率有了飞跃性的提高，所以用“智能(smart)”这个词来和普通的鱼雷区分。从ENIAC最初用于计算炮弹的弹道来看，其目的无疑是为了提高炮弹的命中率、节约炮弹，或者提高攻击的操作效率。也就是说，智能的意思是与传统方法相比效率显著提高，而现在智能的本质还是效率吗？

那么，回到智能工厂的话题，工厂之所以智能，其必要条件是与过去的自己相比，效率显著提高。另外，与竞争对手相比，也要求生产效率显著提高。再者，正如科学技术的发展是无限的一样，生产系统的发展也是无限的，由此不难想象，智能工厂的发展也是无限的。也就是说，如果智能(smart)工厂不是潮流术语，那么至少它必须是与时俱进的工厂。如果不满足进化的条件，智能工厂就会变为和有保质期的食品一样。

大隈公司构建了名为Dream sight (DS)的智能工厂，关键的一点还在于使其不断进化。在构建DS1、DS2、DS3三个阶段智能工厂概念的背后，我认为大隈公司的决策者们意识到了进化这一新的竞争战略。

一、前言

到2023年为止，大隈公司是拥有125年历史的老字号企业。1898年当时的公司名是“大隈面机商会”，以制造、销售制面机起家(见图1)。此后，1904年开始制造机床， 1918年设立股份公司大隈铁工厂，开始制造销售OS型普通车床（见图2），1937年成为日本国内生产额第一的机床厂。1963年开发了数控机床，1968年开始生产MCD龙门加工中心。之后开始了包括北美在内的全球业务，一边开发各种新产品，一边进行组织变革。2013年，复合加工机和数控车床一条龙生产工厂DS1(梦幻工厂1，见图3)已经竣工。此后，2017年DS2、2019年DS3竣工至今。

图1 制面机

图2 OS型普通车床

图3 梦幻工厂1 (DS1)

大隈的商品大致分为9个种类。包括超复合加工机、车床、磨床、五轴加工中心、 复合加工机、加工中心、龙门加工中心、IT/CNC及自动化设备。从产品种类的名称可以看出，大隈的产品与其说是机床，不如说是加工中心，全自动地完成从原材料到零件的加工过程的超复合加工机，在加工精度、效率、环保等各方面都实现了高性能，是世界一流的产品。先进的MU-500VⅢ五轴立式加工中心如图4所示。

图4 5轴立式加工中心

那么，大隈是怎样制造如此高性能的加工中心的呢?在产品制造方面是否也做到了高精度、高生产率以及环保?

二、大隈的智能工厂

大隈的智能工厂有很多特点。其中之一就是由三个层次构成。3层次是由物理上不同的工厂DS1, DS2，及DS3构成，所以也可以说是不同的智能工厂，但是概念是相同的，构筑和运营也是体系化的，可以说是一个智能工厂系统。而且，客观地看，这种由物理上不同的工厂构成，在技术和管理两方面都被分层的工厂，可以说具有进化的结构。也就是说，现在的新技术会被将来的新技术所取代，所以用建设新工厂来代替构建智能工厂是错误的(并不是否将新技术融入到现在的系统中。从这个意义上讲，分层的智能工厂增加了采用新技术的选项，提供了缩短时间的条件，在进化的竞争中具有优势。

1.DS1

Dream site one (DS1)是2013年建造的智能工厂。从2013年公布德国Industory4.0战略来考虑，可以说大隈对世界的技术进步非常敏感，一直处于领先地位。厂房长350米，用于机床制造，包括从零件加工到产品组装的全过程，其中以制造中型金属加工设备为主。工厂屋顶安装太阳能发电板发电，现在销售给中部电力公司(1兆瓦)。大隈智能工厂的构建过程如图5所示。

图5 大隈智能工厂的构建过程

DS1的目的主要是提高设备的开工率：(1)利用数字数据开发新产品(前置加载);(2)搭载智能化技术的智能机床的开发;(3) 活用物联网俯瞰全局的整体优化的3个措施。

前置加载的主要目的是减少新产品开发中的返工作业，降低新产品开发成本，缩短开发周期。概念上是为了让产品开发的后工序，例如采购、加工、装配以及销售部门的相关人员从开发初期就参与进来，这有一个好处就是能从多种角度发现问题点，通过建设性的讨论交流，可以刺激创造性思维的诞生。特别是在生产阶段发现无法制造、无法装配、发生故障、成本增加等问题，并在设计阶段予以解决，不仅提高了产品的性能和品质，还有助于降低成本。实际上，产品制造成本的70%以上是在产品的设计阶段决定的，即使将资源投入到制造阶段的改善工作中，对成本的削减也是有限度的。

日本代表性研究者野中郁次郎先生提出的“BA”理论，本质上也是支持前置加载的。按照一定的标准来选择“BA”的人，同样的将他们的活动组织起来，一样可以对产生创造性思维的“知识”的形成做出贡献。

在灵活运用数字数据这一点上，大隈的前置加载这一先进举措，类似于PLM中的制造模拟。在计算机中即使不进行制造模拟，也可以利用数码技术将新产品的原型展示在显示器上，根据各部门的意见对原型进行修正等，在设计阶段发现问题并提出解决问题的方法，本质上也可以说是模拟制造。

在提高开工率的过程中，最重要的是缩短加工不同零件的准备时间。即使使用全自动设备，如果加工对象发生变化，加工程序的生成和切换、调整等也需要时间。这里会产生浪费。浪费有很多种类，等待和调整就是典型的浪费。为了避免这种浪费，我们可以使用ECRS的原理原则。也就是说，首先考虑的是消除（Eliminate），然后是组合（Combine），然后是顺序交换（Rearrange），最后考虑简化(Simplify)。ECRS虽然不是源自数学模型，但它是对前人多年经验的归纳总结，是一种在实际工作中非常有用的管理原理原则。通过智能机器和智能制造流程实现智能工厂的概念中，运用了上述管理的原理原则和公司内部积累的知识和智慧，在消除浪费上下功夫。该技术适用于加工设备、机器人、物流、进度管理等生产过程中的所有要素，其特征是对技术和管理的双重改善（见图6）。

图6 为了消除浪费，需要改善技术和管理两方面

图6 为了消除浪费，需要改善技术和管理两方面实现全优是DS1的第三个措施。全优是相对于部分最优的相对概念，不存在绝对的全优。原本在讨论最优化时，需要定义目的函数，并使用约束函数来决定保证最优化的边界。当然也可以不使用函数，但是需要确定目的，进行条件设定。在这个意义上，讨论全优时不能否定部分最优。虽然否定全优的人很少，但也有不少人在不知道全优到底到什么程度的情况下追求全优。

重要的是，在工作任务来临时，不要把它分解后全部丢给各部门。为了以高质量、低成本、短交货期制造订单，必须将整个工厂作为一个系统，以自主分散的部分优化为模块，同时对整体进行监控和控制，使其达到最佳状态。在管理工程这一学科中有系统工程这一领域(例如庆应大学管理工程系的SHE (System and Human Engineering)领域)，和固有技术中的控制工程学一样，要重视反馈。在生产管理中也有被称为进度管理的情况，但无论如何都必须从各工序等构成系统的各部分收集实绩数据(反馈)，为了达成当初的目标而发出控制指令。当加工对象多的情况出现时，要使控制指令最优化就变得难上加难，目前还没有好的工具。但是，在大多数情况下，如果反馈是正确的、及时的，那么经验丰富的管理者往往能够在有限的时间内将多种工具组合在一起，迅速得出最佳方案(虽然不是最优方案)。大隈的“基于物联网支持PDCA循环的可视化系统”就是为了支持整体最优化而制作的工厂管理工具。

支持PDCA循环的可视化系统是为了收集所有工序的数据而设计的，它承担着工厂整体系统的反馈功能。当构建智能工厂成为公司经营的议题时，大部分企业都会最先讨论“可视化”。虽然也有收集工厂设备开工率的数据，让主管的公司领导看到生产情况的事例，但如果这只是为了给领导看的可视化，那就大错特错了。因为“可视化”的本质是反馈和控制。根据反馈的数据，要决定由谁下达什么样的指示，从这个意义上来说，“支持PDCA循环的可视化系统”可以说是进一步的可视化举措。特别是在可视化过程中，重要的是可以让大家看到什么，不仅要看到开工率，还要将无法产生附加价值的开工运转也“可视化”，在这一点上，大隈的“可视化系统”值得高度评价。如果能准确地获得产生附加价值的时间数据，就可以对数据进行分析，改变设备的控制方式，改变工厂整体的运营机制，实现设备应用的最优化和工厂整体运营的最优化。笔者强烈地感受到通过运用先进技术实现管理的作用。

2.DS2

DS2是在2017建造的智能工厂。最初的目的是以工厂整体的最优化为中心的自动化和物流改革。具体措施是，高度利用与工厂控制器相结合的物联网，并且利用机器人在3天(周五至周日)内进行无人作业。

DS2的厂房长125米，进深88米。制造的产品是二轴车床的组成部件，分为大中小三种，大型部件的重量超过1t。图7展示了大隈DS2的加工对象部件示例。

图7 大隈DS2的加工对象部件示例

工厂内的温度是自动调节的，夏季26℃，冬季18℃，误差是±2℃。因为冷空气在下面堆积，所以从上往下喷射冷风，维持工作空间的温度。在工厂的设计上，以无异味、干净整洁、井井有条为理念，重视工人的健康和舒适。为此，在所有加工设备的切削空间上都增加防护罩，为工人投入了成本，这一点给我留下了深刻的印象。这与笔者担任主审的“新一代智能工厂研究会”的主张一致，再次确认了对工人不友善的工厂不应该被称为智能工厂。

虽然设置了可视化显示器，但这是工厂控制系统的功能之一。将反馈数据进行分类、加工后显示在显示器上。显示器上显示着工厂的布局，上面是设备的图标，运行时是绿色，停止时是黄色，虽然运行，但表示需要更换刀具或发生故障时是橙色，报警停止时是红色。如果想确认设备的详细情况，点击图标即可。例如，设备在运行，即使是绿色的情况下，点击图标查看详情，就会显示切削时间和空闲时间，可以统计分析附加价值时间。即使设备在运行，如果不能产生附加价值的空闲时间长的话，就意味着设备的使用方法有问题。解决这个问题的方法之一是管理技术。虽然可视化系统作为连接器与设备一起销售，但如果在数据接口上下功夫，也可以作为通用系统销售。

生产系统中使用的设备大部分是MC(加工中心：Machining Center)，机器人从刀库中选择刀具并将其配置在MC加工设备上。刀具的磨损是通过加工数量、难易度、时间等参数计算出来的，剩余寿命也是利用这些数据通过设备管理模型科学计算出来的。剩余寿命在刀具寿命管理系统上用颜色表示。例如剩余寿命31%以上用绿色表示，30%用黄色表示，20%用橙色表示，0%以下用红色表示(数据是线性变换后的结果)。像这样按照颜色进行辨别，可以从容地对刀具进行维护，不仅保证了加工质量，还确保了设备的工作时间。图8展示了刀具寿命管理系统画面的示例。

图8 刀具寿命管理系统画面的示例

因为刀具与刀套有关，所以要事先确立关系。如果计算机能够区分哪个刀套可以使用哪个刀具，那么机器人就可以选择最合适的刀具，这可以说是智能的。

大隈的加工设备大多是自制的，这也是一大特点。这也许是采取先进措施的日本制造商所能看到的特征。大隈公司80%的设备都是在公司自制的。也许有人会说因为是机床制造商所以应该理所当然，但是在制造机床的设备中需要大型设备等，和一般零件加工用的机床不同。实际上，35年前的德国制造的大型设备至今仍在使用着，当然协议和指令都不一样。因为发生故障时必须自制零件，所以需要付出很大的努力。电气系统也很复杂，由“老手”负责技能传承，在有效维护的同时制造大型零件。

机床的床身和主轴都很重。这些大零件的加工需要大的夹具，准备工作很花时间。如果使用手动夹具的话需要20分钟以上，但如果换成液压夹具的话，5分钟就能完成步骤，进行业务改善，周五上午完成3天的准备工作，周六周日进行无人加工。当然，因为建立了发生故障时可以联系相关人员的管理体制，所以并不是因为是无人加工就把所有的事情都交给机器。夜间无人加工的原理也是一样。图9展示了实现夜间和假日无人运行的范例。加工对象零件的装卸和卡爪交换等前后零件加工之间的准备工作都是由机器人自动完成的。

图9 实现夜间和假日无人运行的机制示例

自动准备工作不仅适用于大型零件加工，也适用于其他加工工序，整个工厂都可以无人操作。图10展示了自动加工准备的范例。

图10 自动加工准备的结构

在切削加工中，速度和刀具的进给是重要的参数，这种进给力在粗加工和精加工中是不同的。粗加工和精加工需要改变刀具，加工时传递给刀具的力、零件的转速和扭矩等也需要改变。这个部分的自动化对加工效率和开工率有很大影响。笔者曾在某工厂工作过，为了设定注塑机的参数，准备时间有时需要几天。即使是有经验的老手，当零件发生变化时，最优条件也会发生变化，因此无法一次性选择参数最优组合。由于参数设定的组合决定了产品的质量，光是消除缺损、毛刺、烧损等典型的不良现象就要花上一整天的时间。金属加工也一样，零件的质量取决于加工程序中的参数，因此选择最佳参数组合并不简单。

在切削加工方面还有一个很大的问题。也就是切削会产生很多的切屑。加工时在切削面上使用冷却用油，这种油也有冲洗切屑的作用。切屑与油一起流入切屑箱，油被回收，经过过滤等处理后再次作为切削用油被利用。另一方面，切屑作为资源也想再利用，不过，粗加工和精加工出来的切屑的大小不同。这种大小不一的回收再利用会影响逆向物流的效率，所以大隈将大的切屑碾碎成小的，和小的切屑一起用风力吸走后运到外部。

机床零件制造中需要使用很多刀具。例如，在加工某个零件时，有7道工序，使用70种刀具(刀具等)进行加工，但每次更换刀具时，机器就必须停止。停止机器也就意味着开工率下降。因此，大隈从力学角度分析并改良了刀头形状，将7道工序减少为4道工序的同时，在MC中加入5轴机，提高了MC的开工率。虽然5轴机和多品种对应头不容易组合，但是通过不断的改良，减少了刀具的更换次数，提高了加工效率。值得一提的是，加工精度也提高到了百分之一毫米，质量得到了提高。

在复合车床上，为了装夹圆形材料使用液压卡盘，但是需要根据材料直径更换卡盘的卡爪，这个卡爪的更换是由配备力觉传感器的机器人自动化执行。大机器人和小机器人协同进行工作，可以实现加工多品种的零件。在用螺栓将工件固定在MC用夹具上时，螺栓的拧紧和松开工作也由机器人自动化完成。

在加工车床主轴的复合加工机机器人单元中，也使用机器人进行卡爪的交换，实现了对多种主轴的连续加工。

也就是说，大零件和小零件都可以加工，按照加工工序顺序排列主轴，运到加工设备旁边。主轴的搬运使用了无人叉车。在使用复合加工机·MC的4个加工单元中，无人叉车活跃着，包含从选择应该搬运的零件，到重新安排的顺序、工件的投入顺序以及无人搬运等，全部都由“工厂控制器”进行管理。

大隈的智能工厂绝不是为了自动化而自动化。特别是精密加工，要求1微米的精度，这需要有10年以上经验的老手发挥力量。虽然在研究层面上已经开发出了可以举起薯片的机械臂(例如庆应义塾大学理工学部SD工学系)，但在实际工作中还无法以微米单位的精度安装刀具。零件的更换也是一样。现在有几十人(为了保密，不公布人数)在精密加工的部分工作，其中约半数是老手，全部拥有国家鉴定资格。

生产周期为2~3个月，为了缩短这个周期，无论如何都必须对零件进行预估生产。在管理工程中，将零件的预估生产和产品的订单生产称为延期制造(Production Postponement)。也就是说，虽然最终产品的规格不同，但在产品中使用的零件相同的情况下，要预测几种产品的销售情况，预先制造共同的零件。为缩短生产周期做出巨大贡献的原理原则。如果能够积累制造周期等生产流程中必要的数据，就能够使用最优化模型最佳地决定预估生产和订单生产的分界线(出装点)以及预估生产量。

机床的床身等大型零件加工需要大型夹具。在大隈，使用了小车型自动设备来更换夹具，但考虑到故障和维护，设置了2台设备。如果只考虑成本，一台就足够了，但在风险管理中，建议保持系统的冗余性。这是在风险发生概率低但其冲击力大的情况下采用的方法，对此也可以选择怎样的冗余性，以设备的数量为对象，可以计算最合适的数量。

在加工时的刀具和夹具的安装方面，视觉摄像机大显身手。例如，在加工铸件时，利用视觉摄像机进行三维定位，并据此安装铸件。由于更换刀具和夹具时，需要知道加工对象零件、刀具和夹具等的重量，因此负载传感器也被灵活运用。图11展示了利用视觉摄像机的位置检测、卡爪交换和工件安装的示例。

图11 利用视觉摄像机的位置检测、卡爪交换和工件安装的示例

另外，根据生产计划需要将零件投入到各个系统或MC中，如果经常在加工设备旁边放置WIP(work in process)零件的话，会影响生产线的物流效率和库存管理的精度。为了解决这个问题，如何进行库存管理，如何设计生产线的物流变得非常重要。大隈在生产线旁边设置了长的立体自动仓库，加工完的WIP先入库管理。图12展示了立体自动仓库和内部物流的示例。

图12 立体自动仓库和内部物流的例子

物流包括包装、装卸、保管、运输、配送5个基本功能，这不仅限于采购领域的内部物流和产品销售领域的外部物流。在智能工厂中，重要的是包括公司内部物流在内的工厂设计和运营。笔者曾在经济产业省的调查工作中，参观了德国慕尼黑工业大学的物流工学研究室，并与主任交换了意见，那个研究室专门研究内部物流效率。当时的主要任务是研发嵌入IT技术的新型物流设备，但大家都认为也应该研究运营优化方面的问题，因此一拍即合。大隈的DS2就是内部物流，就是包括生产线的库存管理和物料处理在内，以智能化为目标，重新认识了内部物流的重要性，让企业受益匪浅。当然，并不是只有自动仓库才是大隈的内部物流。大隈的内部物流包含AGF和AGV，控制与生产工序同步，以提高工厂整体的生产效率为目标来设计、运营、改善工厂，这一点很有趣。

DS2的运营有很多先进的措施，刀具预置器、刀具的一元化管理就是其中之一。因为白天工作人员会查看设备，所以必要的准备等工作都由工作人员进行。工作人员在上班时间内，也会安排晚上的工作量，所以晚上加工设备和机器人会根据白天准备好的刀具和加工计划进行加工。在这样的机制下，DS2成为了24小时作业的工厂。当然，车间管理者决定是否需要24小时作业。

关于在哪个加工中使用哪个刀具有各种各样的选择，如果选择错误就会发生刀具的损坏和产品的不合格。在多个工序中需要选择多个刀具的情况下，通过正确选择组合、做好刀具的维护等措施，大隈成功地延长了刀具的寿命。

3. DS3

DS3是位于离总公司工厂20公里处(岐阜县)的最新工厂。在这里，通过智能机器进行高精度的零件生产，不仅是刀具的更换，工件装卸也由机器人自动完成。可视化不仅是加工设备，搬运设备和自动仓库的状态也被可视化。

图13 展示了显示工厂所有设备状态的示例。

对于刀具也建立了数据库，以一个单位来管理刀具的寿命。刀具寿命与使用时间，特别是切削时间(产生附加价值的时间)有关，因此可视化所需的数据需求是一致的。用这个数据也可以预测刀具的寿命。在管理工程学中进行设备管理的研究，已知的方法是通过采集平均故障间隔等数据来计算设备和刀具的最佳维护时期。在大隈，基于这种科学的管理方法，构建刀具管理系统，和设备一样对刀具进行PM(预防保全)管理。图14展示了刀具管理系统。

图14 刀具管理系统

对刀具的维护和废弃时间也进行了进一步的研究，由于磨损的程度不仅受切削时间的影响，还受工件材料的硬度和使用环境(温度等)的影响，因此要对每个刀具进行寿命管理。也就是说，即使是同时开始使用的刀具，根据切削时间和工件的硬度等不同，其寿命也不同。判断寿命什么时候结束是很重要的。

另外，由于刀具有时会突然发生故障，所以捕捉故障的预兆很重要。大隈通过AI模型学习工件的质量数据，找出故障前兆的模式，一旦出现这种模式，就停止设备更换刀具。图15展示了基于AI的钻头故障预兆发现的图像。

图15 基于AI的钻头故障预兆发现的图像

DS3制造世界最先进的MC。在生产过程中，高性能数控车床加工区域内配置的多关节机器人系统ARMROID是世界最先进的技术之一(见图16)，卧加用托盘锥的ARMROID为可连续工作而设计，为多品种小批量生产做出了巨大贡献（见图17）。

下一代机器人系統高性能数控机床加工区域内配置多关节机器人

图16 ARMROID的图像

图17 卧加用托盘锥的ARMROID

DS3在加工中心万能头的生产中，开发了B轴鼠牙盘、C轴鼠牙盘等的生产技术，进行了包括激光淬火在内的工序集成。图18展示了基于鼠牙盘技术的工序集成的示例。

图18 鼠牙盘技术的工序集成示例

另外，热处理以前使用的是渗碳淬火方式，每个零件消耗72kW的电力。但是，由于引进了新的激光淬火技术，电力消耗可以节约到1.1kW，对节约能源做出了很大的贡献。另外，辅助机械的电力消耗从17.3kW/h减少到10.2kW/h，整体电力消耗比例从81.2%减少到78.1%，仅辅助机械的电力消耗就减少了41%以上。图19展示了环保生产技术的开发示例。

图19 环保生产技术的开发示例

铸件加工中切削液泵的故障很多。虽然原因有很多，但为了解决问题，他们决定在水箱上下功夫，开发了清除切削泥水箱。通过清除切削液水箱内堆积的切削泥，切削液泵几乎不会发生故障，并且可以防止因切削泥堆积而引起的切削液腐败，将以往需要半年更换一次的切削液寿命延长至3年。图20展示了清除切削泥水箱的效果。

图20 清除切削泥水箱的效果

三、从智能工厂到制造DX

开头我说很难定义智能工厂，主要是因为智能这个词是一个相对概念。智能(smart)这个词原本是用来形容人类的智慧的，在第一次世界大战结束后才开始用于产品和设备。这种对海上目标几乎百发百中毫无浪费的鱼雷被称为智能鱼雷。后来还开发了提高轰炸机投弹命中率的智能炸弹。

近年来，很多带有智能功能的大众产品和设备被开发出来，其共同的关键词是效率。因此，智能工厂的本质之一无疑是“效率”。但是，效率随着技术的发展而不断提高，即使现在被认为效率高，到明年也有可能得不到认可。在这个意义上，讨论智能工厂的另一个关键词出现了“进化”。也就是说，将新技术及时导入生产系统是智能工厂的必要条件。

有趣的是，大隈的梦幻工厂从DS1到DS3共有3个层级。目前DS3的生产效率无疑是最高的，但在进行下一步投资时，必须考虑新技术与工厂的匹配度，也必须考虑设备更新。在大隈的智能工厂构建过程中，经营者是否有意将其分为三个阶段暂且不谈，从客观角度来看，大隈的智能工厂具有进化的功能。考虑到设备的寿命，即使在设备投资的决策中使用经济性工程学的理论，3阶段工厂的决策选项也会增加，这是毫无疑问的。

1.大隈智能工厂的愿景

大隈将智能工厂的构建和运营定位为手段，而不是目的。目的是通过经营改革提高盈利能力。从学术上讲，这有助于提高全球竞争力。在长期愿景的构成中，把经营改革放在最上层，作为实现这一目标的方法，设置了“全球实时管理会计”。此外，作为具体的措施，还采用了坚守现有日常工作的“坚守DX”，以及通过创造性思维创造新的产品技术和制造技术的“进攻DX”。

盈利能力不仅限于国内市场，还包括全球市场，这一点非常重要。以支持智能机器制造到智能工厂构建的解决方案为基础，将目标锁定在成长产业和优势产业，提高在全球市场的盈利能力是中长期愿景。也就是说，不仅要提高本公司生产过程的效率，还要制造和销售能够提高客户工厂生产过程效率的产品，在为社会做出贡献的同时增强本公司的盈利能力，在全球市场成长。图21展示了大隈长期愿景的一部分。

图21 大隈长期愿景的一部分

2. 综合制造服务

大隈今后的目标是提供综合制造服务，包括生产计划、工程技术、生产启动和生产优化4个方面，共同构成综合制造服务，为客户创造价值做出贡献。重要的是，包括采购、制造和销售的供应链物流(物料流)优化和工程链控制的优化，包括从产品设计到加工程序的生成和设备的操作命令，特别是意识到供应链和工程技术链不是独立的东西。让做产品设计的工程师按照自己的设计生产产品，这种做法是失败的代名词。没有供应链(接货、内制、发货的物料流)优化的制造DX是不成立的。从这个意义上讲，大隈的综合制造服务的4个构成要素顺应了时代潮流，与笔者致力于“新一代智能工厂”的概念相匹配。图22展示了综合制造服务的概念图。

3.智能工厂的水平和大隈的产品

将智能工厂分为6个等级也很有趣。笔者认为，将物联网、自动化、管理这三个要素用具体的技术分成几个层次。将各要素设定为3个阶段时，就有27种组合，所以可以考虑打分后归纳为一维的方法。

大隈站在实际业务的立场上，以技术为关键词，将从各工序的智能机器到工厂整体的盈利能力分为6个层级，让现场更容易接受。因为考虑到本公司对各层级的贡献而映射了本公司商品，所以想买MC机的用户容易理解。用户为构建智能工厂制定了路线图，那么根据自己的现状购买什么样的设备就一目了然了。图23展示了智能化水平与大隈产品映射。

图22 综合制造服务的概念图

图23 智能化水平与大隈产品映射

4.环保产品

考虑环境的产品制造也很有趣。这是非常先进的举措。例如，金属具有热胀冷缩的性质。根据金属的种类不同，温度变化1℃会产生10μm的误差。解决这个问题可以考虑两种对策：一种是使用空调使加工室内温度恒温；另一种是为了适应热胀冷缩而改变加工程序的参数。前者只要开空调就能轻松解决问题，但会排放温室气体。后者需要改变加工程序结构等，技术上比较困难，但不会排放温室气体。大隈选择了技术难度较大的后者。他们选择了开发能够应对炎热夏季和加工过程中温度上升的高级加工工艺，减少温室气体排放。该产品已经出货5万台，与传统的恒温设备相比，每年减少温室气体排放28万吨。根据设备的使用环境，操作人员必须努力维持精度，但新设备即使加工室内的温度发生变化，也能维持加工精度，减少操作人员的负担，是一种用户友好产品。

5. 制造DX 

智能工厂的建设和运营是手段，不是目的，那么，智能工厂的目的究竟是什么呢?也许每个人的解释都不一样，但至少从企业经营的最终目的是生存这一点来看，在残酷的竞争中胜出或许才是智能工厂的目的。为此，不能抛开传统的评价标准，即被称为铁三角的QCD来讨论智能工厂的目的。图24展示了智能工厂与制造DX。

图24 智能工厂与制造DX

那么，提高QCD的竞争力需要什么呢?为什么自动化和信息化能够对QCD做出贡献?为什么我们要花钱做可视化?很多人都知道事情很重要，但不知道事情的本质，也不知道彼此之间的关系，这不就是现状吗？

例如，在制造中存在随机误差和系统误差，手工作业中随机误差是个大问题。减少这种随机误差的方法之一是自动化。也就是说，如果可以对机床操作进行编程，那么机器就可以高精度地重复操作，从而使随机误差导致的不良品接近于零。另一方面，机器有发生系统误差的问题。例如，由于刀具的磨损，加工对象零件的质量(例如长度)逐渐下降，最后超过了允许极限。为了防止这样的系统误差，必须时常检查质量，判断是否发生了系统误差，并采取相应的对策。如何设定判断基准，经过多年研究，总结出的原理原则是工序管理图。

用传感器采集零件的质量数据，将数据输入到管理图的分析模型中，就会告诉我们如何控制机器。这样的原理原则在刀具磨损和温度变化的情况下都适用。因为虽然原因不同，但结果是相同的。

信息化投资存在看不见效果的问题。为了能看到效果需要下各种各样的功夫。至少以信息化为目的的信息化是看不到效果的。因为没有事先考虑看得见的效果。其中一个例子就是将新的信息技术应用于旧的业务流程。虽然也与业务内容有关，但很多情况下很难用肉眼看到投资回报率。

大隈将智能工厂的构建和运营视为一种工具，通过“事业和商业模式的变革”，以改善QCD的“知识的创造和活用”为目标。这就是智能工厂和制造业DX的关系，是支撑进化的智能工厂的思想。特别是，为使用设备的人制造产品，为使用设备的人制造系统，这是制造DX的本质，不是单纯的客户至上主义，而是用大隈的产品使用户企业的QCD不断提高，共同进化的良性循环结构，可以说是一种社会生态系统。

DX以创造和活用知识为目标，使用了笔者的专业管理工学理论。管理技术和物理学一样，是由许多研究者和实务家归纳经验和实验结果的技术，以及根据既有的原理原则建立新的假设，由通过进一步的实验进行演绎法总结的技术构成。这是他们经过一个世纪的研究和实践积累起来的智慧。如果无视这一点，只强调自己的经验，只能说效率将很低。

笔者虽然在纸面上学过野中郁次郎先生的“BA”理论和SECI(SocializationExternalization Combination Internalization)模型等，但在现场还是第一次看到。详细的说明在此省略，不过，我确信大隈的制造系统中到处都应用了管理技术，将其体系化后会取得更大的进步，这也许是我此次访问的最大成果。

作者：庆应义塾大学管理工学系 松川弘明 教授

这篇报道是松川弘明和(一财)工程技术协会事务局员(川村武也)在2023年7月参观大隈公司总部工厂的基础上，得到该公司的大力支持，于2023年11月整理而成的。借此机会向允许我们去参观学习的该公司深表谢意。