| 研究課題/領域番号 |
19K00284
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分01080:科学社会学および科学技術史関連
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
山崎 文徳 立命館大学, 経営学部, 教授 (70411204)
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| 研究分担者 |
中村 真悟 立命館大学, 経営学部, 教授 (10623358)
永島 昂 立命館大学, 産業社会学部, 准教授 (10733321)
杉本 通百則 立命館大学, 産業社会学部, 教授 (40454508)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 基盤的産業技術 / 機械工業 / 装置工業 / 自動化 / FA / PA / 課題解決型ソリューション / 課題解決型ソリューションサービス / Industrial IoT / オートメーション / AI / ビッグデータ / 自動制御 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、欧米とは異なり現場でのカイゼンによる生産性向上という目的で日本製造業のIndustrial IoT（Internet of Things）が進展する理由を、基盤的産業技術（自動制御機器や工作機械、産業用ロボット）の供給企業群（メーカー）と、使用企業群（ユーザー）である機械工業（自動車産業、航空機産業のFA）や装置工業（化学工業、鉄鋼業、鋳物工業のPA）との相互的な関係から明らかにする。つまりIIoTは、1970年代から2000年代までの自動化の延長上にあり、グローバル展開の中で生産情報の可視化やビッグデータ収集、AIによる分析とソリューションを通じた生産性向上が図られている。
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| 研究成果の概要 |
20世紀後半の日本企業の自動化では、市場ニーズに対応しながら、生産やアフターマーケットにおける課題が設計・開発にフィードバックされ、企業や工場ごとに個別最適化を重ねて、その蓄積によって企業利益を最大化させた。研究開発における欧米企業のリニアモデルに対して、日本企業は連鎖モデルという特徴がみられる。生産プロセスの川下から川上にフィードバックを繰り返すことを強みとしてきた日本企業にとって、通信規格の共通化や開発・生産プロセスのデジタル化を川上から川下に進めて標準化し、全体最適化によって企業利益を最大化しようとする欧米企業とは、インダストリアルIoTのあり方が異なった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本製造業は、欧米に比べてインダストリアルIoT（Industrial Internet of Things）が遅れていると評価されることがある（欧米＝積極的、日本＝消極的）。この点について、本研究では、1970～90年代には世界に先駆けてオートメーション（自動化）を実現してきた日本製造業が、インダストリアルIoTで遅れていると評価される理由を、日本企業のオートメーションの実態と欧米企業のインダストリアルIoTを比較することで明らかにした。
日本と欧米企業にみられる開発・生産上の特性からの学術的な分析は独自的なものであり、産業界においても参照しうる社会的意義があると考えられる。
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