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カジ 旅 ボーナス 条件 化学工業に関する動向調査
化学工業のIoT/AIの利用・活用に関する調査

課題は「IoT/AI人材不足」52.5%、データカジ 旅 ボーナス 条件は「可視化・見える化」が最多

化学プラント・化学工場でIoT・AIの導入が進んでいます。装置産業ともいわれる業界であるため、IoTの適用範囲が広く、生産性の向上、製品の高品質化・付加価値向上などが期待されています。

すでにビッグデータを利カジ 旅 ボーナス 条件た製品開発や、保安・保全のスマート化により生産設備の保全・安全稼働やメンテナンスコストを削減する効果などは普及段階にあり、今後、ローカル5Gなどにより、さらなるデータ活用・技術革新が進むことが予想されています。

今回の化学工業向けの調査では、カジ 旅 ボーナス 条件.8%、「ある程度活用している」が48.9%となりました。

この「化学工業のIoT/AIの利用・カジ 旅 ボーナス 条件に関する調査」は化学工業(含む医薬品)勤務の経営層・役員・部長・課長クラスの回答者を対象としたインターネット調査の結果です。IoT/AIの利用・カジ 旅 ボーナス 条件に関する取り組み状況、具体的に実施していること、問題・課題、今後の取り組みなどについてまとめています。

関連:まるごとスマート保安サービス

IoTやAIをカジ 旅 ボーナス 条件て設備のデータ収集と分析を行い、保安・保全管理業務の最適化を支援。富士電機の優れた診断技術で、省人化・リモート化・コスト削減などの課題を解決します。

化学工業のIoT/AIの利用・カジ 旅 ボーナス 条件に関する調査概要

化学工業のIoT/AIの利用・カジ 旅 ボーナス 条件に関する調査のイメージ
対象エリア

全国

調査対象者

対象者:化学工業(含む医薬品、石油製品、プラスチック製品、ゴム製品)従事者

有効回答数

320人

調査方法

インターネット調査

調査期間

2022年5月27~5月30日

属性カジ 旅 ボーナス 条件のイメージ
属性データ

[左:回答者の立場]

  • IoT/AIの導入・カジ 旅 ボーナス 条件を決裁する立場 10.0%

  • IoT/AIの導入・カジ 旅 ボーナス 条件を起案する立場 26.9%

  • IoT/AIの導入・カジ 旅 ボーナス 条件するため情報収集をする立場 20.3%

  • IoT/AIを利用・カジ 旅 ボーナス 条件する立場 42.8%

  • 特に導入には関わらない 0.0%

[右:従業員規模]

  • 1~999人 35.3%

  • 1000人~4999人 33.4%

  • 5000人以上 31.3%

調査項目

  • IoT/AIのカジ 旅 ボーナス 条件状況

  • IoT/AIを導入・カジ 旅 ボーナス 条件する具体的な目的

  • IoT/AIを利用・カジ 旅 ボーナス 条件ていく上での阻害要因

  • IoT/AIに関連したシステム等の利用・カジ 旅 ボーナス 条件状況

    • VR (仮想現実) /AR (拡張現実)

    • 予知保全・予兆保全システム

    • ソフトセンサー

    • AI画像認識・解析システム

    • データ分析基盤・IoTプラットフォーム

    • 遠隔監視・稼働監視システム

    • 品質改善・品質安定化システム

    • 可視化・見える化システム

    • マテリアルズ・インフォマティクス(MI)

    • ドローンのカジ 旅 ボーナス 条件

  • IoTで収集・取得したデータの利用・カジ 旅 ボーナス 条件状況

  • IoTで収集・取得したデータの分析手法

  • 今後のデータ利用・カジ 旅 ボーナス 条件に関する取り組み

  • IoT/AIの利用・カジ 旅 ボーナス 条件に関する問題・課題(FA)

以下、動向調査の内容を抜粋してご紹介いたします。

化学工業のIoT/AIの利用・カジ 旅 ボーナス 条件に関する調査の結果

IoT/AIのカジ 旅 ボーナス 条件状況

IoT/AIのカジ 旅 ボーナス 条件状況について「現在取り組んでいる」と回答したのは全体の70.3%となった。「今後取り組む予定がある」が29.7%となった(図1)。

一方で「必要性は感じているが、取り組んでいない」「取り組んでない」の回答は全体の0.0%となった。

従業員規模別では1人~999人では「現在取り組んでいる」の回答は53.1%という結果になった。一方、従業員規模5000人以上では89.0%となり、取り組み状況に35.9%の差が開いた。

図1 IoT/AIのカジ 旅 ボーナス 条件状況

IoT/AIのカジ 旅 ボーナス 条件状況の調査結果
図1:データ
  • 現在取り組んでいる 70.3%

  • 今後取り組む予定がある 29.7%

  • 必要性は感じているが、取り組んでいない 0.0%

  • 取り組んでない 0.0%

  • わからない 0.0%

IoT/AIを導入・カジ 旅 ボーナス 条件する具体的な目的

IoT/AIを導入・カジ 旅 ボーナス 条件する具体的な目的について、もっとも回答が多かったのは「生産性の向上(自動化、機械化の推進)」で67.8%、次いで「データのカジ 旅 ボーナス 条件・見える化の推進」で58.1%、「品質管理・品質改善」で45.0%の順に続く結果になった(図2)。

従業員規模別では1人~999人では「データのカジ 旅 ボーナス 条件・見える化の推進」の回答は48.7%という結果になった。一方、従業員規模5000人以上では66.0%となり、取り組み状況に17.3%の差が開いた。

図2 IoT/AIを導入・カジ 旅 ボーナス 条件する具体的な目的

IoT/AIを導入・カジ 旅 ボーナス 条件する具体的な目的の調査結果
図2:データ
  • 生産性の向上(自動化、機械化の推進) 67.8%

  • データのカジ 旅 ボーナス 条件・見える化の推進 58.1%

  • 品質管理・品質改善 45.0%

  • コスト削減 44.4%

  • 人手不足・人材不足への対応 39.4%

  • プロセス制御の高度化 35.0%

  • 設備異常の予測・検出 32.8%

  • 技術・技能伝承 31.3%

  • 省エネ・エネルギー利用の最適化 27.5%

  • 新素材・新製品の開発 24.1%

  • その他 0.9%

  • わからない 0.3%

IoT/AIを利用・カジ 旅 ボーナス 条件ていく上での阻害要因

IoT/AIを利用・カジ 旅 ボーナス 条件ていく上での阻害要因について、もっとも回答が多かったのは「IoT/AIに関する人材不足」で52.5%、次いで「IoT/AIを利活用するノウハウが不足」で49.1%、「システム化・自動化が困難な作業が多い」で33.4%の順に続く結果になった(図3)。

従業員規模別では、1000人~4,999人で「IoT/AIを利カジ 旅 ボーナス 条件するノウハウが不足」が全体と比べやや高くなっている。

図3 IoT/AIを利用・カジ 旅 ボーナス 条件ていく上での阻害要因

IoT/AIを利用・カジ 旅 ボーナス 条件ていく上での阻害要因の調査結果
図3:データ
  • IoT/AIに関する人材不足 52.5%

  • IoT/AIを利カジ 旅 ボーナス 条件するノウハウが不足 49.1%

  • システム化・自動化が困難な作業が多い 33.4%

  • 投資効果が不透明 32.5%

  • 設備投資予算の制約 30.9%

  • 推進する組織体制が不十分 28.4%

  • 社員の理解・モチベーションが低い 22.8%

  • レガシーシステムの移行が困難 19.1%

  • セキュリティに関する懸念 15.9%

  • 適切な相談相手がいない 14.7%

  • その他 0.3%

  • わからない 0.9%

  • 特にない 3.4%

IoT/AIに関連したシステム等の利用・カジ 旅 ボーナス 条件状況

IoT/AIに関連したシステム等の利用・カジ 旅 ボーナス 条件状況について、「遠隔監視・稼働監視システム」の回答が最も多く21.3%、次いで「データ分析基盤・IoTプラットフォーム」が20.3%、「可視化・見える化システム」が20.0%となった(図4)。

図4 IoT/AIに関連したシステム等の利用・カジ 旅 ボーナス 条件状況

IoT/AIに関連したシステム等の利用・カジ 旅 ボーナス 条件状況の調査結果
図4:データ

[「取り組んでいる」との回答比率]

  • VR (仮想現実) /AR (拡張現実) 7.8%

  • 予知保全・予兆保全システム 14.1%

  • ソフトセンサ 11.9%

  • AI画像認識・解析システム 17.5%

  • データ分析基盤・IoTプラットフォーム 20.3%

  • 遠隔監視・稼働監視システム 21.3%

  • 品質改善・品質安定化システム 15.6%

  • 可視化・見える化システム 20.0%

  • マテリアルズ・インフォマティクス(MI) 10.0%

  • ドローンのカジ 旅 ボーナス 条件 6.3%

VR (仮想現実) /AR (拡張現実)

VR (仮想現実) /AR (拡張現実)について「カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている」と回答したのは全体の7.8%、「今後、活用を検討している」の回答は全体の25.6%となった(図5)。

従業員規模別では、5000人以上で「カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている」が全体と比べ高くなっている。

図5 VR (仮想現実) /AR (拡張現実)

VR (仮想現実) /AR (拡張現実)の調査結果
図5:データ
  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている 7.8%

  • カジ 旅 ボーナス 条件いるが、導入効果がでていない 5.0%

  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果はまだわからない 10.9%

  • 今後、カジ 旅 ボーナス 条件を検討している 25.6%

  • カジ 旅 ボーナス 条件する予定はない・わからない 50.6%

予知保全・予兆保全システム

予知保全・予兆保全システムについて「カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている」と回答したのは全体の14.1%、「今後、活用を検討している」の回答は全体の29.4%となった(図6)。

従業員規模別では、5000人以上で「カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている」が全体と比べ高くなっている。

図6 予知保全・予兆保全システム

予知保全・予兆保全システムの調査結果
図6:データ
  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている 14.1%

  • カジ 旅 ボーナス 条件いるが、導入効果がでていない 10.3%

  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果はまだわからない 16.9%

  • 今後、カジ 旅 ボーナス 条件を検討している 29.4%

  • カジ 旅 ボーナス 条件する予定はない・わからない 29.4%

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ソフトセンサー

ソフトセンサーについて「カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている」と回答したのは全体の11.9%、「今後、活用を検討している」の回答は全体の25.9%となった(図7)。

従業員規模別では、5000人以上で「カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている」が全体と比べ高くなっている。

図7 ソフトセンサー

ソフトセンサーの調査結果
図7:データ
  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている 11.9%

  • カジ 旅 ボーナス 条件いるが、導入効果がでていない 9.7%

  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果はまだわからない 17.2%

  • 今後、カジ 旅 ボーナス 条件を検討している 25.9%

  • カジ 旅 ボーナス 条件する予定はない・わからない 35.3%

AI画像認識・解析システム

AI画像認識・解析システムについて、「カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている」と回答したのは全体の17.5%、「今後、活用を検討している」の回答は全体の27.8%となった(図8)。

従業員規模別では、5000人以上で「カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている」が全体と比べ高くなっている。

図8 AI画像認識・解析システム

AI画像認識・解析システムの調査結果
図8:データ
  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている 17.5%

  • カジ 旅 ボーナス 条件いるが、導入効果がでていない 11.3%

  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果はまだわからない 18.4%

  • 今後、カジ 旅 ボーナス 条件を検討している 27.8%

  • カジ 旅 ボーナス 条件する予定はない・わからない 25.0%

データ分析基盤・IoTプラットフォーム

データ分析基盤・IoTプラットフォームについて「カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている」と回答したのは全体の20.3%、「今後、活用を検討している」の回答は全体の29.7%となった(図9)。

従業員規模別では従業員数が多くなるほどデータ分析基盤・IoTプラットフォームが進んでいる傾向がみられた。

図9 データ分析基盤・IoTプラットフォーム

カジ 旅 ボーナス 条件分析基盤・IoTプラットフォームの調査結果
図9:データ
  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている 20.3%

  • カジ 旅 ボーナス 条件いるが、導入効果がでていない 12.2%

  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果はまだわからない 20.0%

  • 今後、カジ 旅 ボーナス 条件を検討している 29.7%

  • カジ 旅 ボーナス 条件する予定はない・わからない 17.8%

遠隔監視・稼働監視システム

遠隔監視・稼働監視システムについて「カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている」と回答したのは全体の21.2%、「今後、活用を検討している」の回答は全体の25.0%となった(図10)。

従業員規模別では従業員数が多くなるほど遠隔監視・稼働監視システムが進んでいる傾向がみられた。

図10 遠隔監視・稼働監視システム

遠隔監視・稼働監視システムの調査結果
図10:データ
  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている 21.3%

  • カジ 旅 ボーナス 条件いるが、導入効果がでていない 10.3%

  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果はまだわからない 16.6%

  • 今後、カジ 旅 ボーナス 条件を検討している 25.0%

  • カジ 旅 ボーナス 条件する予定はない・わからない 26.9%

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品質改善・品質安定化システム

品質改善・品質安定化システムについて「カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている」と回答したのは全体の15.6%、「今後、活用を検討している」の回答は全体の32.5%となった(図11)。

従業員規模別では従業員数が多くなるほど品質改善・品質安定化システムが進んでいる傾向がみられた。

図11 品質改善・品質安定化システム

品質改善・品質安定化システムの調査結果
図11:データ
  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている 15.6%

  • カジ 旅 ボーナス 条件いるが、導入効果がでていない 11.9%

  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果はまだわからない 20.0%

  • 今後、カジ 旅 ボーナス 条件を検討している 32.5%

  • カジ 旅 ボーナス 条件する予定はない・わからない 20.0%

可視化・見える化システム

可視化・見える化システムについて「カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている」と回答したのは全体の20.0%、「今後、活用を検討している」の回答は全体の27.8%となった(図12)。

従業員規模別では、1人~999人で「カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている」が全体と比べ低くなっている。

図12 可視化・見える化システム

可視化・見える化システムの調査結果
図12:データ
  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている 20.0%

  • カジ 旅 ボーナス 条件いるが、導入効果がでていない 17.5%

  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果はまだわからない 19.7%

  • 今後、カジ 旅 ボーナス 条件を検討している 27.8%

  • カジ 旅 ボーナス 条件する予定はない・わからない 15.0%

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マテリアルズ・インフォマティクス(MI)

マテリアルズ・インフォマティクス(MI)について「カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている」と回答したのは全体の10.0%、「今後、活用を検討している」の回答は全体の21.2%となった(図13)。

従業員数が多くなるほどマテリアルズ・インフォマティクス(MI)が進んでいる傾向がみられた。

従業員規模別では、5000人以上で「カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている」が目立って高くなっている。

図13 マテリアルズ・インフォマティクス(MI)

マテリアルズ・インフォマティクス(MI)の調査結果
図13:データ
  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている 10.0%

  • カジ 旅 ボーナス 条件いるが、導入効果がでていない 8.4%

  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果はまだわからない 15.3%

  • 今後、カジ 旅 ボーナス 条件を検討している 21.3%

  • カジ 旅 ボーナス 条件する予定はない・わからない 45.0%

ドローンのカジ 旅 ボーナス 条件

ドローンの活用について「カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている」と回答したのは全体の6.2%となった。「今後、活用を検討している」の回答は全体の17.5%となった(図14)。

従業員規模別では、5000人以上で「全社的に利用されている」が全体と比べやや高くなっている。

図14 ドローンのカジ 旅 ボーナス 条件

ドローンのカジ 旅 ボーナス 条件の調査結果
図14:データ
  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果もでている 6.3%

  • カジ 旅 ボーナス 条件いるが、導入効果がでていない 7.2%

  • カジ 旅 ボーナス 条件おり、導入効果はまだわからない 11.3%

  • 今後、カジ 旅 ボーナス 条件を検討している 17.5%

  • カジ 旅 ボーナス 条件する予定はない・わからない 57.8%

IoTで収集・取得したデータの利用・カジ 旅 ボーナス 条件状況

カジ 旅 ボーナス 条件.8%、「ある程度活用している」が48.9%となった。

従業員数が多くなるほどIoTで収集・取得したデータの利用・カジ 旅 ボーナス 条件が進んでいる傾向がみられた。

従業員規模別では1人~999人では「積極的にカジ 旅 ボーナス 条件ている」の回答は16.7%という結果になった。一方、従業員規模5000人以上では30.3%となり、取り組み状況に13.6%の差が開いた(図15)。

図15

IoTで収集・取得したデータの利用・カジ 旅 ボーナス 条件状況の調査結果
図15:データ
  • 積極的にカジ 旅 ボーナス 条件ている 21.8%

  • ある程度カジ 旅 ボーナス 条件ている 48.9%

  • まだカジ 旅 ボーナス 条件ていないが、今後活用を検討している 18.7%

  • 必要性は感じているが、カジ 旅 ボーナス 条件ていない 7.1%

  • カジ 旅 ボーナス 条件する予定はない 0.9%

IoTで収集・取得したデータの分析手法

IoTで収集・取得したデータの分析手法について、もっとも回答が多かったのは「データの可視化・見える化」で76.7%、次いで「統計的な分析(回帰分析・主成分分析など)」で65.4%、「データの単純集計・クロス集計」で51.6%の順に続く結果になった(図16)。

従業員規模別では1人~999人では「機械学習などのAI(人工知能)をカジ 旅 ボーナス 条件た分析」の回答は21.6%という結果になった。一方、従業員規模5000人以上では60.6%となり、取り組み状況に39.0%の差が開いた。

図16

IoTで収集・取得したカジ 旅 ボーナス 条件の分析手法の調査結果
図16:データ
  • データの単純集計・クロス集計 51.6%

  • データの可視化・見える化 76.7%

  • 統計的な分析(回帰分析・主成分分析など) 65.4%

  • 機械学習などのAI(人工知能)をカジ 旅 ボーナス 条件た分析 45.3%

  • その他 0.0%

今後のデータ利用・カジ 旅 ボーナス 条件に関する取り組み

今後のデータ利用・カジ 旅 ボーナス 条件に関する取り組みについて、もっとも回答が多かったのは「データカジ 旅 ボーナス 条件の効率化・自動化を進めたい」で71.7%、次いで「データカジ 旅 ボーナス 条件技術を向上させたい」で59.1%、「データ収集の効率化・自動化を進めたい」で58.5%の順に続く結果になった(図17)。

従業員規模別では、5000人以上で「データの質(多様性、粒度、頻度等)を向上させたい」が目立って高くなっている。

図17 今後のデータ利用・カジ 旅 ボーナス 条件に関する取り組み

今後のデータ利用・カジ 旅 ボーナス 条件に関する取り組みの調査結果
図17:データ
  • データカジ 旅 ボーナス 条件の効率化・自動化を進めたい 71.7%

  • データカジ 旅 ボーナス 条件技術を向上させたい 59.1%

  • データ収集の効率化・自動化を進めたい 58.5%

  • データの質(多様性、粒度、頻度等)を向上させたい 52.2%

  • データカジ 旅 ボーナス 条件体制を強化させたい 50.3%

  • データの量を増やしたい 31.4%

  • その他 1.9%

  • 特にない 1.3%

  • わからない 0.6%

IoT/AIの利用・カジ 旅 ボーナス 条件に関する問題・課題(FA)

「IoT/AIのカジ 旅 ボーナス 条件」や「IoTで取得したデータの利用・カジ 旅 ボーナス 条件」に関する問題・課題のFA(フリーアンサー)では、「費用対効果」「実務での難しさ」「人材不足」に関連する回答が多くみられた(以下FA回答の抜粋)。

  • 人材とスピード感が足りず、対応に苦慮している。

  • データを分析、カジ 旅 ボーナス 条件することができる人材がいない。

  • 必要性は感じているが、社内に専門家が不在であり、何をどのように始めたら良いかがわからない。

  • 人材不足のため、計画より遅れている

  • データ・システムを導入する側と、カジ 旅 ボーナス 条件する側とのリテラシーの乖離が大きく、導入しただけに終わっているものが多い。

  • ビッグデータを日々取得しているが、最終的には生データで成果値、歩留まりなどを調整しないといけないため価値を見出してもらえない。

  • 原因に寄与するパラメータが特定されておらず、それゆえにデータ解析から原因が見えてこないジレンマ。

  • 社内の多くの部署で採用しているが部署同士の技術レベル、知見が異なり標準化や効率化が難しい。

  • 導入にあたり、専門家が社内に不在であり、そもそも目的と手段が曖昧になってきている。

  • 費用対効果も不明な中で、どれだけのコストと人手をかけるかを見積もれず、経営層の承認が得られにくい。

  • データと現象の突合が技術的に未成熟。カジ 旅 ボーナス 条件する側の引き出しの少なさに起因する分析、判断の甘さなど問題点、課題が山積。

  • 主に自分の職場では予兆保全のシステムをAIによるカジ 旅 ボーナス 条件をスタートしているが、まだデータが少ない事とオペレーターがシステムからの情報を正しく判断出来るレベルに人間側もスキルを向上させる必要性を感じている。

  • システムを作る人と使う人の間の意志疎通が難しく、どうしても使いづらいものになってしまう。それを改善するにも予算が掛かる。

  • 機械学習のためにプラントデータを収集・加工する作業が非常に手間がかかる。人手に頼った作業となり本末転倒。自動化が必要。

調査結果ダウンロード

本調査結果については以下よりダウンロードすることができます。


富士電機では化学工業・化学プラント・化学工場に関連する動向調査を不定期に実施し、お客様に役立つ情報を発信しています。本調査に関するお問い合わせは「お問い合せ・導入に関するご相談」ページよりお知らせください。

[2023年調査]

[2022年調査]