　SuccessChain for SmartFactoryは、製造現場のデータ収集から統合、可視化、分析、AI（人工知能）活用までをまとめてサポートするサービスだ。コンサルティング、統合基盤構築、業務変革コンテンツ、定着化および運用支援の4段階で構成されており、現状把握から全体の最適化まで段階的に支援する。

　サービスの特徴としては、ERP（生産計画）、PLM（製品ライフサイクル管理、設計）、MES（製造実行システム）と現場の設備、品質、保全データを連携し、営業や調達、製造、物流など各部門を横断してデータを活用できるようにする。

「SuccessChain for SmartFactory」概要図［クリックで拡大］出所：SCSK

　また、AIエージェントが現場データや映像などを分析して、異常やボトルネックを迅速に可視化する。これにより、品質トラブル時の原因究明から影響範囲の特定、対応策の検討までを効率化する。

　さらに、ネットワンシステムズとの連携により、工場のネットワーク構築からOT（制御技術）セキュリティ対策、24時間365日の運用監視までを包括的にサポート。安全にデータを活用できる環境を整備することで、工場停止リスクを抑える。

　製造現場では人材不足や技能継承の課題に加え、ERPなどの業務システムと現場の設備データが分断されており、突然の生産計画変更やトラブルへの対応が困難となっていた。同サービスはこうした課題を解決し、次世代工場へのシフトとデータドリブン経営の推進を強力に後押しする。

≫「製造ITニュース」のバックナンバー

生成AIで現場社員がシステムを開発　「人中心」の製造DXを自走させた3社の方法
製造DX協会は、第2回年次総会を開催し、1年間の活動成果を発表した。本稿では、製造DX協会の取り組みと、第2回年次総会内で紹介されたDX事例をいくつか紹介する。
なぜ現場でAIを使いこなせるのか、パナソニックインダストリー山口拠点の10年
製造現場でのAI活用への期待は高まっているが、実際に効果を得るためにはデータの整備や知見の形式知化が必要だ。その作業負荷が重くなるためになかなかAI活用に至らないケースも多い。その中で、工場の現場状況のデータ化を地道に進め、今では複数のAIエージェントを組み合わせた作業支援などを実現しているのが、パナソニックインダストリーの山口拠点だ。その取り組みを紹介する。
日産化学がAras Innovatorを導入した理由とは　工場主体で始まったDX活動の歩み
アラスジャパンは、東京都内で同社のコミュニティーイベント「ARAS CONNECT TOKYO」を開催した。本稿では同イベントに登壇した日産化学袖ケ浦工場技術開発室室長の沼尻悟氏と同工場デジタル改革室室長の進士智成氏による基調講演の内容を紹介する。
雪印が”自社工場発”の製造DXサービス開発、教育時間を50％短縮
雪印メグミルクは、自社工場のノウハウを基にした製造業向けDXサービス「Totonoworks」を発表した。作業手順と記録業務を一体化したデジタル日報により、同社工場では現場のヒューマンエラー削減と教育時間の約50％短縮を実現した。
「製造AX拠点」を構築、産総研がデータとAIで日本の製造業の変革を支援
産業技術総合研究所は、製造データの集約、統合基盤となる「製造AX拠点」の構築、運営を担当する。AIを活用した循環型の製造データエコシステムを形成し、日本の製造業の競争力強化とDX推進を支援する。
データは取れるがつながらない　ものづくり白書に見る製造業DXの課題
日本のモノづくりの現状を示す「2026年版ものづくり白書」が2026年5月29日に公開された。本連載では「2026年版ものづくり白書」の内容から製造業のDXや競争力などに関するポイントを抜粋して紹介する。今回は、製造現場のデータ利活用の現在地について紹介する。