物流センター・倉庫に関する動向カジ 旅 マスター カード
製造業におけるIoT/ITと物流システムの利用動向調査
「製造業におけるIoT/ITと物流システムの利用動向カジ 旅 マスター カード」は、製造業におけるIoT：Internet of Things（モノのインターネット）とITの活用状況をテーマとした動向カジ 旅 マスター カードです。
調査対象は、現在製造業に従事しており、かつ、IoTの導入・選定・カジ 旅 マスター カード収集等に関係する担当者を対象とし、IoT/ITに関連した設問に回答いただきました。
とくに今回は新型コロナウイルス感染拡大に伴うビジネス環境の変化とIoT/ITの利活用への影響についての設問も含めました。IoT/IT の利用動向と、物流・倉庫に関連性があるIoT/ITの個別システム・設備(含む物流システム)の利活用状況に関するカジ 旅 マスター カードを実施しました。
最新版：物流・倉庫部門におけるIoT・物流システム利用動向カジ 旅 マスター カード（製造業編）
製造業の物流・倉庫部門を対象にしたIoT/IT（物流システム）に関する利用状況に関するカジ 旅 マスター カードの2021年版。IoT/IT利用の阻害要因上位は「人材不足」「組織・体制」「ノウハウ不足」という結果に。
対象エリア ： 全国
カジ 旅 マスター カード対象者 ： 製造業従事者
所属部門 ：経営企画、事業企画、製造、生産管理、品質管理、物流・倉庫、カジ 旅 マスター カードシステム、財務経理、調達・購買、研究開発 （利用・導入を決裁する立場:24.2%,利用・導入を起案する立場:35.6カジ 旅 マスター カード収集をする立場:32.6%,その他:7.6%）
有効回答数 ： 661人
カジ 旅 マスター カード方法 ： インターネットカジ 旅 マスター カード
カジ 旅 マスター カード期間 ： 2020年5月25日～5月26日
カジ 旅 マスター カード項目
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IoT/ITを利用した生産性の向上や業務効率化等を目的とした取り組み状況について
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IoT/ITを利用・活用した取り組みを実施していない/しない理由
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IoT/IT導入を検討する際のカジ 旅 マスター カード源
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IoT/ITの活用により期待している事
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IoT/ITを利用・活用していく上での阻害要因
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IoT/ITで収集・取得したデータの利用・活用の有無について
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IoT/ITで収集・取得したデータの利用・活用状況
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新型コロナウイルス感染拡大に伴うIoT/ITの利用・活用への影響
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IoT/IT：個別システム・設備の利活用状況
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カジ 旅 マスター カード/在庫管理システムの導入が検討されたきっかけ
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カジ 旅 マスター カード/在庫管理システムに対する不満や問題について
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カジ 旅 マスター カード/在庫管理システムを導入していない/導入しない理由について
以下、動向カジ 旅 マスター カードの内容を抜粋してご紹介いたします。
「IoT/IT」の利活用状況
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「IoT/IT」の利活用に取り組んでいる、もしくは予定があるとする回答は全体の65％となった（図１）。
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従業員規模別では従業員数100名未満の企業では「現在取り組んでいる」の回答は16.5％となった。一方、従業員規模5,000名以上の企業では76％を超えており、「IoT/IT」の利活用状況に60％以上の差が開いた（図2）。従業員数が多い企業ほど「IoT/IT」の利活用が進んでいる傾向がみられた。
「IoT/IT」を利活用していない/しない理由
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「IoT/IT」を利活用していない/しない理由では、「製品・システム導入するための予算がない」が31.0％と最も高い回答となった（図3）。
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従業員規模別で100名未満の企業では 「導入を考えるほど、現状に困っていない」、100名以上-1,000名未満の企業では「業務内容にあった製品・システムがない」、従業員規模別1,000名以上の企業では「従業員が製品・システムを使いこなせない」が他の理由よりも高くなる傾向がみられた。
「IoT/IT」の活用への期待
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「IoT/IT」の活用への期待については、「生産性の向上」「データの活用・見える化」が上位を占めた（図4）。
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従業員規模別では、500名未満の企業で「データの活用・見える化」が65％以上と最も高い回答となった。従業員規模5,000名以上の企業では「業務効率化による業務負担の軽減」への取り組みが高くなる傾向がみられた。
「IoT/IT」で収集・取得したデータの活用の有無について
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「IoT/IT」で収集・取得したデータを「積極的に活用している」「ある程度活用している」と回答は全体の66％となった（図5）。「今後活用を検討している」を加えると、IoT/ITで得られたデータは全体の90％以上となった。
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従業員規模別でみると従業員数が多い企業ほどデータの活用が進んでいる傾向がみられた。従業員数100名未満の企業では「積極的に活用している」の回答は６.1％となった。一方、従業員規模1,000名以上の企業では40.9％となっており、 積極的なデータの活用に約35％の差が開いた。
「IoT/IT」で収集・取得したデータの活用状況について
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「IoT/IT」で収集・取得したデータの利活用状況については「データ分析による業務効率化・改善活動」とする回答が最も高く、58.9％となった（図６）。
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総務省「IoT時代におけるICT産業の構造分析とICTによる経済成長への多面的貢献の検証に関するカジ 旅 マスター カード研究」(平成28年)によると、「データ分析の結果を活用した対応の迅速化やオペレーション等業務の向上」とする回答は22.1％だった。今回のカジ 旅 マスター カードは製造業向けのカジ 旅 マスター カードであるが、「データ分析による業務効率化・改善活動」とする回答が58.9％であり、総務省カジ 旅 マスター カードと比較して約30％の差が開いた。
新型コロナウイルス感染拡大に伴うビジネス環境の変化とIoT/ITの利活用への影響について
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今後「IoT/IT」の利活用が「大いに加速すると思う」「やや加速すると思う」とする回答は全体の58％となった。一方で、「大いに減速すると思う」「やや減速すると思う」とする回答は全体の7%となった（図7）。
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従業員規模別では従業員数100名未満の企業では「大いに加速すると思う」の回答は4.3％、従業員規模10,000名以上の企業では38.0％となり、３３％以上の差が開いた（図8）。一方で「かわらないと思う」という回答では従業員数が多い企業ほど低くなる傾向がみられた。
「IoT/IT」個別システム・設備の利活用状況
・カジ 旅 マスター カード対象：予知保全システム・トレーサビリティシステム・自動倉庫システム・AGV(自動搬送装置)・AI(人工知能)・ディープラーニング・産業用ドローン・IoTプラットフォーム・BI(Business Intelligence)ツール・生産管理システム・販売管理システム・TMS(輸配送管理システム)・WMS(倉庫管理システム）・WCS(倉庫制御システム）・デジタルピッキングシステム(DPS)・デジタルアソートシステム(DAS)・在庫管理システム・設備保全管理システム・製造実行管理システム（MES)・稼働監視システム・ウェアラブルデバイス・ビッグデータの分析・解析・画像・音声認識システム。
WMS(カジ 旅 マスター カード管理システム）の利活用状況について
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「IoT/IT」の利活用状況の設問のうち、WMS(倉庫管理システム）を「利用している」とした回答は42％となった。昨年カジ 旅 マスター カードした当社「人手不足の実態と物流システムに関するカジ 旅 マスター カード」によると、製造業・卸・小売業を対象としたカジ 旅 マスター カードではあるが、ＷＭＳを既に利用しているとの回答が23.2％であった。ＷＭＳの利用状況は前回カジ 旅 マスター カードと比較して約19％高くなっている。
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従業員規模別でみると従業員数が多い企業ほどＷＭＳの利用が進んでいる傾向がみられた。従業員数100名未満の企業では「利用している」の回答は24.5％となった。一方、従業員規模1,000～4,999名の企業では43.9％,従業員規模10,000名以上の企業では53.9％となった。
カジ 旅 マスター カード/在庫管理システム」を導入していない/導入しない理由
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「カジ 旅 マスター カード/在庫管理システム」を導入していない/導入しない理由では、「システム導入するための予算がない」が32.5％と最も高い回答となった。（図11）。
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従業員規模別で100人～499人1,000人～4,999人の企業では 「従業員がシステムを使いこなせない」の回答が 「システム導入するための予算がない」の次に高くなる傾向があった。
「カジ 旅 マスター カード管理」や「在庫管理」に関する問題・課題について（ＦＡ）
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「倉庫管理」や「在庫管理」に関する問題・課題についてのＦＡ（フリーアンサー）では、「リアルタイムの状業把握が難しい」「カジ 旅 マスター カードと現場のデータが合わない」「他システムとの連携が困難」などの回答が得られた（以下ＦＡ回答の抜粋）。
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実在庫数と電算に登録の在庫数に差があるので、誤差を生じないようにしたい。
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現物とカジ 旅 マスター カードの差異が出るため、棚卸し作業が大変。
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収納スペースの問題から、自社カジ 旅 マスター カードでの管理と外部カジ 旅 マスター カードでの管理のリンクがうまくいっていない。
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データ等カジ 旅 マスター カード共有化は出来ているが、在庫移動などオンライン申請が出来ない為、ややアナログな作業が残る
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理論在庫と実在庫が合わない。
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帳簿と実際の乖離がある。
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なかなかタイムリーにデータを収集出来ない。
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生産管理システムや販管システムなどとの連携があまり取れておらず、総合的な把握ができていない。
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リアルタイムの状況がつかめない。
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実在庫と理論在庫の差が開きすぎる。
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