「2025年版 スマートファクトリーMESガイド：コンポーザブル型と従来型のMESベンダーの比較」

さまざまな業界の製造部門の責任者たちは、業務運営のあり方を再考しており、その結果、多くの企業が製造実行システム（MES）の選択肢を見直している。

市場にはさまざまなソリューションが溢れているため、おそらく「製造業界において、どのMESベンダーが最良の選択肢なのか」と疑問に思うことでしょう。

このガイドでは、MES分野における主要ブランドをいくつか取り上げ、それらのソリューションと、製造業者が現在、生産プロセスのデジタル化に向けて採用している最新の「コンポーザブル」なアプローチとを比較していきます。

MESの歴史：別の時代のために築かれた

自社の業務に最適なMESベンダーを見つけるには、具体的な業界やニーズによって異なります。こうしたシステムは時とともに進化してきたため、多くの従来のベンダーは、今日の複雑な生産環境にはもはや適していない可能性があります。

何十年もの間、このソリューション分野は、GE Digital、ロックウェル、シーメンス、Honeywell、ダッソーといった企業によって牽引されてきました。これらのソリューションは、開発当初、当時の現実的な課題に対処するものではありましたが、その設計の根底には、私たちが今日働いている世界とは大きく異なる世界像が前提とされていたのです。

製造実行システム（MES）が登場したのは、グローバル化とリーン生産方式が生産体制を一新しつつあった1990年代初頭のことでした。当時、工場ではERPによる計画と現場との間をつなぐ架け橋が求められていました。規制が強化される中、企業はより優れたトレーサビリティと一貫性を必要としていました。MESは、企業システムに支障をきたすことなく、生産の標準化、データの収集、コンプライアンスの徹底を行うことで、そのギャップを埋めました。

当時、その仕組みには理にかなっていた。工場は一元管理されており、製品ラインの変更は緩やかだった。IT部門が技術方針を決定し、オペレーターは定められたプロセスに従っていた。MESは、厳格で階層的、かつ予測可能なその環境に合わせて設計されていた。当時は、柔軟性よりも正確性と管理が重視されていた。

1990年代を通じて2000年代初頭にかけて、製造業が「インダストリー3.0」から「インダストリー4.0」の時代へと徐々に移行する中で、初期のMESソリューションは工場内のデジタル化を牽引する重要な要因となりました。これらのシステムは、製造業者に次のようなメリットをもたらしました：

• ばらつきを低減させた標準化

• 規制当局が要求した書類への準拠

• 一元的な収集によるデータの完全性

• 複雑なワークフロー全体にわたるトレーサビリティ
  

さらに、MESは、依然として紙や手作業に依存していた業務環境にデジタル化の枠組みをもたらしました。

MESソリューションは、そうした慣行を排除するのではなく、デジタルと従来の手法を組み合わせたハイブリッドな働き方を生み出しました。これにより、業務の標準化が進み、データの可視性が向上し、製造業におけるデジタルトランスフォーメーションに向けた最初の実質的な一歩が踏み出されたのです。

一世代が経過した今も、そうしたシステムを形成した背景は消え去ってはいない。それらは進化を遂げ、硬直したシステムが適応できる速度を上回る速さで変化し続けている。

今日の製造業者は、かつてとは全く異なる一連のプレッシャーに直面しています。サプライチェーンは大陸を越えて広がっています。製品のバリエーションは飛躍的に増加しました。市場の変化は、ほとんどのシステムが対応できる速度をはるかに上回っています。地球の反対側で発生した遅延が、自国での生産を停止させてしまうこともあるのです。

労働力構成も変化しています。デロイトが指摘するように、「ベビーブーマーやジェネレーションXの労働者が定年退職に近づいたり、実際に退職したりするにつれ、労働力の構成はミレニアル世代やジェネレーションZの労働者が占める割合が高まる可能性があります。彼らは、職場文化や労働環境そのものに対して、これまでとは異なる期待を抱いている場合があります。」

今日のオペレーターは、私生活で慣れ親しんだものと同様の、直感的で反応の良いツールを求めています。彼らは学習が早く、役割を柔軟に切り替えます。従来のソリューションで一般的な、固定的な端末やメニュー駆動型のシステムは、こうした現実には適合していません。

スマートファクトリーの取り組みは広く普及していますが、企業がアプローチを根本的に見直さずに技術スタックのアップグレードを図ろうとすると、その取り組みが停滞してしまうケースが後を絶ちません。

かつて製造業者の近代化を支えていたまさにそのシステムが、今やその足かせとなっている。

従来のMESは、安定性を重視して構築されていました。変化がほとんどない、予測可能な環境下では、その性能は十分に発揮されていました。しかし、現在では、最も伝統的な事業運営でさえ、供給、需要、規制の変動に直面しています。新しい素材、新たな顧客要件、そして製品サイクルの短縮が、もはや当たり前となっています。

その結果、俊敏性が求められる一方で、レガシーインフラの重荷との間で緊張関係が生じています。ワークフローの更新には数ヶ月を要することもあります。グローバル展開には数年かかることもあります。些細な変更でさえ、コンサルタントの力を借りなければなりません。そのようなペースは1995年なら通用したかもしれませんが、2025年では通用しません。

こうした課題は、企業文化によってさらに深刻化することが多い。従来のMESはトップダウン型の管理を前提としているのに対し、真のスマートファクトリーは、協働と反復的な改善によって成り立っている。従来のシステムはインターフェースの近代化やAPIの追加を図っているものの、その基盤となる構造は依然として処理速度が遅く、変更も困難なままである。

スマートファクトリーは、生産する製品によって定義されるものではありません。その運営方法によって定義されるものです。真のスマートファクトリーでは、以下の点を優先します：

コネクテッドシステム：機械、センサー、そして人がリアルタイムでデータを共有します。

エッジでの意思決定：オペレーターは過去のレポートではなく、リアルタイムのデータに基づいて行動する。

人と機械の協働：ワークフローが行動を導き、知見を導き出す。

迅速な反復：新しいプロセスは四半期単位ではなく、数日単位で導入される。

継続的な改善：各チームは、日々データを活用して課題を解決しています。

インサイトを得るためのAI：データは、単に問題を表示するだけでなく、問題を予測し、未然に防ぐために活用されます。

これらはソフトウェアの機能ではなく、運用上の挙動であることにご留意ください。また、これらは変化に抵抗するのではなく、変化とともに進化する技術に依存しています。

工場では、変動する投入資材、刻一刻と変化する機械の挙動、そして生産を円滑に進めるために迅速な判断を下す従業員といった状況に対処しなければなりません。このような環境を支えるシステムは、その変化に遅れずについていかなければなりません。コンポーザブルなMESアプローチは、長い開発サイクルを待つことなく、チームが現場内でデジタルワークフローを構築・調整できるようにすることで、こうした現実に対応しています。

このアーキテクチャは、プロセスの進化に合わせて再構成できるモジュール式の構成要素に基づいています。このモデルは、いくつかの実用的な考え方に立脚しています：

モジュール式コンポーネント： Apps 共有ライブラリからApps 、チームがシステムに機能を追加していくにつれて、そのライブラリも拡張されていきます。

ローコード開発：エンジニア、監督者、オペレーターは、すべてを中央のIT部門を経由させることなく、直接ツールを作成・改良することができます。

オープンな統合：標準APIを活用することで、カスタムミドルウェアを追加することなく、機械、センサー、および業務システムを連携させることができます。

人間中心のインターフェース：ワークステーションは明確な状況情報を表示するため、作業者は生産ラインの状況に迅速に対応することができます。

ネイティブAIツール：AIは開発作業を効率化し、運用データからパターンを抽出するとともに、作業中のオペレーターを支援します。

この構造は、OT環境の実際の運用状況に合致しています。本番環境では、リアルタイムのデータフロー、機器との双方向通信、そして状況の変化に即座に対応するアプリケーションが不可欠です。コンポーザブルなMESは、変動の激しいプロセスにおいても、継続的な改善や現場での問題解決を支援するデジタルレイヤーをチームに提供します。

従来のMESとコンポーザブルMESの比較

MESにコンポーザブルなアプローチを採用することで、工場環境の変化に応じて柔軟に再構築可能な、人・情報・設備をつなぐ業務の基盤が構築されます。これにより、製造業者が求める柔軟性と対応力を確保しつつ、現場で実際に作業を行うチームに近いレベルで管理を行うことが可能になります。

AIは、現代のスマートファクトリーにとって不可欠な機能として急速に定着しつつありますが、その価値は、どこに、どのように組み込まれるかによって大きく左右されます。

一般的に、製造業者はデータの入手可能性そのものに必ずしも苦労しているわけではありません。彼らが直面しているのは、データの断片化、インサイト獲得までのサイクルの遅さ、そして業務の複雑さに迅速に適応できないシステムといった課題です。AIが変革的な効果をもたらすのは、レガシーインフラに後付けされた付属品としてではなく、中核となる実行層の一部として組み込まれている場合に限られます。

MES戦略を評価するオペレーション責任者にとって、問題はAIが導入されているかどうかではありません。真の問題は、そのシステムがAIが機能するための条件――統一された運用コンテキスト、反復的な改善を行う柔軟性、そして生産の重要性にふさわしいガバナンス――を備えているかどうかです。変化や変動、現場での意思決定が求められる環境において、AIはリアルタイムのシグナルを解釈し、人間の判断を支援し、洞察と行動のループを閉じる能力を備えていなければなりません。

組み込みAIがこの変革を可能にします。これにより、チームによるデジタルワークフローの構築が加速され、パフォーマンスの理解が深まり、生産中にオペレーターにタイムリーなガイダンスを提供できるようになります。

静的な提言を生み出す孤立したモデルとは異なり、AIは日々の業務実行の一部となり、手作業の負担を軽減し、専門性を高め、チームがより迅速に改善できるよう支援します。

お客様が業務にAIを取り入れている具体的な事例は以下の通りです：

開発を加速するAI
これまで、デジタルツールの構築にはチーム間の長い引き継ぎ作業が必要でした。Tulipなら、AIがその摩擦を取り除きます。エンジニアは既存のSOPやPDF、さらには短い動画さえもアップロードできます。AIがそのコンテンツを機能的なアプリへと変換するのを支援し、ロジックのマッピング、ワークフローの作成、視覚化の提案を行うことで、アイデアをわずか数分で実用的なツールへと変えます。

運用インサイトのためのAI
データが連携されると、AIが数字の背後にある真実を明らかにします。Tulip機能Tulip、プロセスエンジニアは生産、品質、機械データを詳細に分析し、手作業で整理するには数時間を要するであろう背景情報を解明することができます。ユーザーは直接質問を投げかけ、明確で文脈に沿った回答を得ることができます。これにより、プラットフォームを離れることなく、ボトルネックの特定、品質問題の追跡、ダウンタイムの傾向分析などが可能になります。

現場におけるAIエージェント
Tulip オペレーターをリアルタイムで支援するAIエージェントTulip サポートしています。これらのエージェントは、次の手順を提案したり、異常を検知したり、状況の変化に応じてワークフローを調整したりすることさえ可能です。TICOの製造担当ディレクター、マイク・ラウシュ氏は次のように述べています。「AIを使ってデータを調査したり表を作成したりすることはできましたが、エージェントが登場するまでは、そのデータに基づいて行動を起こすことはできませんでした。エージェントが実際にデータを操作し、有益な行動をとることができるのを見て、すべてが変わりました。」

メーカー各社は、切り替え時間の短縮、工場間の連携強化、そして現場の状況に対する可視性の向上を求め始めています。データ量の増加や製品構成の変化に伴い、システムへの負担は増大しています。そのような環境下では、固定的で一元的なMESは、チームの業務を遅らせる要因となり始めています。

デロイトの「2025年調査」によると、企業が資金を投じている分野は、アナリティクス、クラウドインフラ、AI、そしてコネクテッド機器であることが明らかになった。こうした投資は、明確な方向性を示している。業務部門は、新たなデータソースを取り込み、反復的なプロセス改善を支援し、サプライチェーンや生産の優先順位が変化した際に柔軟に対応できるシステムを求めている。

モジュール式のMESは、その基盤を提供します。各チームは必要な機能を構築し、既存のワークフローに組み込み、長いリリースサイクルを待つことなく調整を行うことができます。品質とコンプライアンスの管理を維持しつつ、現場の担当者が主導する変更の余地も確保できるのです。

現代の工場では、そのプロセスと同じペースで進化するソフトウェアが大きなメリットをもたらします。エンジニアや監督者が自分たちでツールを形作ることができれば、日々の改善が工場の運営の一部となります。

Tulip、貴社の業務運営の改善にどのように役立つかご興味をお持ちの方は、ぜひ今すぐ弊社チームまでお問い合わせください！