DX(デジタルトランスフォーメーション)という概念は、2004年にスウェーデンの大学教授・エリックストルターマン氏によって初めて提唱されたものです。その後、日本では2018年に経済産業省が発表した「デジタルトランスフォーメーション(DX)を推進するためのガイドライン」が徐々に話題となり、企業が向き合うべきテーマとして浸透しつつあります。経済産業省はこのガイドラインの中で、DXとは「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」と示しています。
つまり、企業が取り組むべきDXとは、「デジタル技術によってデータに基づいた経営を実現する」ことを意味します。
DXの推進化が求められているのは、製造業も例外ではありません。むしろ、製造現場のデータを収集し”見える化”をすることによってもたらされる効果は非常に多く、DX化との親和性が非常に高い業態であると言えます。
科学技術・IT技術の発展により、これまで人が行ってきた業務の多くを機械が代わりに担えるようになりました。人の業務を機械に置き換えるメリットは「作業精度の安定化」「生産効率の向上」「採用コスト・育成コストの削減」など、多岐にわたります。
また、機械ができることは機械に任せてしまうことで、その分、価値創造に直接関わりの深い部分に人がよりコミットできるようになります。
IT技術の活用・機械やロボットの活用により、製造現場の半自動化を実現することができます。つまり、これまでに必要だった人的リソースを大幅に削減したうえで、生産効率を維持・向上できるわけです。
また、製造現場で収集したデータを正しく活用することで、工程や生産量などの利益に直接関わる要素を最適化することができます。
従来の設備メンテナンスにおける基本は、設備に異常事態が発生してから対応する方法か、メンテナンスを実施する時期を予め決めておいて定期的にチェックする方法のどちらかでした。しかし、IT技術を活用することによって設備の異常状態を事前に把握して、早急に対応することが可能となります。事後防止ではなく、事前防止のメンテナンスを実現できるようになれば、結果的に設備のメンテナンスコストを削減することができます。
DX本来の意義は「価値創造」にあります。というのも、 IT技術や機械・ロボットの活用によって製造現場を最適化した後は、余裕の生まれたリソースで新たな製品開発にコストや時間をかけることができるからです。
また、新製品の開発だけでなく、品質向上にリソースを注力をすることで顧客満足度のアップも期待できるようになります。
一口にDX化と言っても、何をどのような手順で進めるべきかが見えてこない場合もあるでしょう。そこで、DX化の促進に向けたポイントを4つのステップでご紹介します。
DX化に足踏みをしてしまうよくあるケースとして、漠然としたイメージでシステム部門に丸投げをしてしまうような例が挙げられます。DX化とは前述した通り「デジタル技術によってデータに基づいた経営を実現する」ことにあるため、本来はDX化の企画は必ず経営を担う部門による旗振りが必要です。
「データドリブンによって企業が実現したことは何か」を明確したうえで、その具体的な施策をシステム部門や情報システム部門に担当を任せるようにします。また、実際に業務を行う製造現場の担当者への理解が滞ることのないよう、「経営部門 → DX担当部門 → 現場担当者」への情報共有を事前に整理をしておくことが重要です。
経営部門によるDX化の方針が定まり次第、専門人材によるDX推進部門をつくります。IT技術は複雑性が高く専門知識が求められる分野のため、社内に適した人材がいない場合は、DX化の促進に向けて全体を統括できるエキスパートを採用するようにしましょう。
IT人材・DX人材の採用は難易度の高いミッションにはなりますが、データや情報を扱うスペシャリストであることに加えて、自社の製造業態にある程度精通した人材を採用できることが理想的です。
ただ、必ずしもマッチする人材を採用できるとは限らないため、社内の人材との掛け合わせによる採用戦略も念頭に置いておくのが望ましいかもしれません。
製造現場のDX化は主に「機械による業務の代替」と「データ収集による”見える化”とその活用」に分けられます。
前者は今既に製造現場で行われている業務の中から自動化したいものを選択し、それに適したソリューションを導入します。例えば、協働ロボットで製造ラインの一部を自動化させたり、画像処理技術を有した検査装置によって検査工程を自動化するなどのケースが想定できます。
後者は計画〜製造〜出荷までの工程にまつわる様々なデータを収集し、製造現場が抱える課題を”見える化”します。その後、可視化された課題に対する有効なソリューションを施すことで、最適な生産効率を実現した製造現場へと近づけています。製造現場を”見える化”するためのソリューションとしては、生産管理システムや、AI技術を搭載したIoTプラットフォームなどが挙げられます。
収集したデータが可視化した課題点を改善するために、機械やシステムを制御します。例えば、工場の室内環境を最適化するために、AIの判断基準を基に空調システムを自動で調整する仕組みを構築することができれば、人の判断に左右されない最適な空調環境を実現可能です。
製造業のDX化による成功基準は企業によって様々です。ここでは、IoTデータを活用することで生産品の品質向上を実現した事例をご紹介します。
課題背景 |
生産量の増加に伴い求められる品質の基準も高まっていた。しかし、製造ラインの稼働を最大限まで引き上げたことによって様々な工程で予期せぬ不具合が生じ、検査で不良判定を受ける割合が徐々に増加。 「生産量の増加と品質維持」を両立するための障害となっている要因を突き止めることが急務となっているものの、複雑な要素が絡み合っている製造現場の状態を可視化することに苦労していた。 |
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DX化への取り組み |
設備、人、モノなどの工場データを相互に紐づけて可視化する“工場情報基盤”システムを導入した。 製品・部品単位の作業条件や生産方法、部品構成、品質状態を工程・単一ライン・複数ラインで確認、分析できる生産トレーサビリティ画面を作成。素材から完成品までの識別番号を紐づけ、ワークの通過履歴・滞留・移動、通過時の設備状況、品質測定値を追跡でき、品質不良発生時のトレースバック/トレースフォワードを支援するシステムを構築した。 |
得られた効果 |
品質不良が起こりやすい部品群の抽出、製品・部品間の品質相関分析が可能に。ラインをまたいだ生産トレーサビリティで品質不良の要因を特定、影響範囲を可視化することに成功した。 |
製造現場をDX化することで、データに基づいた客観的な施策を講じることが可能となり、生産率の向上を実現できます。しかし、前述した通りDXの成功は企業や工場によって異なるため、まずは経営視点でのDX化の成功を定義することから始めましょう。
また、DX施策の全てを同時に実現するには膨大なコストと時間がかかってしまうので、まずは取り組みやすい内容からスモールスタートで始めることをおすすめします。DX促進による効果を肌で実感することができれば、その後の施策もモチベーション高く取り組めるようになるかと思います。
これまでの生産管理システムは、管理者が一度決めたスケジュールに則って製造現場が動く「管理主導型」でした。それに対し、流動的・変則的な生産活動が求められる現場のために開発されたシステムが「現場主導型生産管理システム」です。
従来のトップダウン型の生産管理システムとは異なり製造現場主導で指示や計画を作成・変更できるシステムとなっており、本当の意味での見える化・生産効率の向上を実現できます。
本システムは機能別の部品から成り立っており、カスタイズや、他システムとの連携することを前提に作成されています。そのため、現在ご利用中の基幹システムやERPと連携してご利用頂くことが可能です。
スマホとQRコードで、日報データ化・見える化が実現します!
製造業の皆様、日報に対する長年のお悩みって沢山あるのではないでしょうか?
日報のペーパーレス化、日報の有効活用、日報のデータ化、日報の分析、日報の見える化、日報のリアルタイム化・・・ 等々
これらの課題が解決出来れば、どれほど生産性が上がるでしょうか?
単純に手書きがなくなれば、1日15分×20日=5時間分/月の作業時間が浮いてしまいます。
もし、50名規模で手書きがなくなれば、250時間/月!もの時間を有効活用出来ることとなり、これだけの時間が毎月できれば、新しい事業の創造的活動も十分可能ではないでしょうか。
これだけの多くの製造業の皆様が困っている日報電子化の問題ですが、どうして解決出来ないのでしょうか?
答えは簡単です。今まで製造現場に適したソリューションがなかったからなのです。
現場にタブレットを導入すれば、日報電子化が解決されますか?
製造現場を熟知されている方なら答えはNOではないでしょうか。
本当に現場を熟知したサービス、それが日報アプリ『スマファク!』です。
シンプルで使いやすい生産スケジューラ
WEB生産スケジューラは、お手頃な利用料金ですぐに運用が始められるサブスクリプションサービスです。短納期オーダーやスポット生産に対応し、生産の進捗に合わせて最適な生産計画を策定するためのツールとしてご利用いただけます。
段取時間集約機能、納期アラーム機能、各種制約機能をはじめ担当者の多台持ちや複数部品組付け、ライン毎の稼働時間設定にも対応します。
また、生産計画に対する進捗状況がリアルタイムモニターに反映され、生産状況の見える化が実現できます。
今お持ちの設備をそのまま活用! 設備・ヒト・モノなど製造にかかわるデータを一元管理
Nazca Neo Linka(ナスカ・ネオ・リンカ)は、「工場マネジメント」をコンセプトに開発した生産設備向けIoTシステムです。多彩な接続方法に対応し、専用インターフェースがなくても設備と接続できるので、メーカーや年式問わず工場にある様々な設備の稼働データを一元管理できます。
さらに、RFIDやバーコードなど各種センシング機器からのデータ取得にも対応。これにより、設備の稼働状態と合わせて、担当者や作業時間、ワーク情報など、製造にかかわる様々なデータを紐づけして複合的に表示・集計できます。
シンプルなシステム構成と拡張性で、設備の増設にも柔軟に対応。
既存の生産管理システムとの連携もぜひご相談ください。
RFID・NFCの各種リーダライタを取り扱っております。
株式会社サーランド・アイエヌイーは、急速に発展するユビキタス社会の到来を見据え、具体化に必要なRFID関連製品を幅広く取り扱っております。
企画・開発・製造に至るまでのハード機器のご提案や、ソフト構築を含めたソリューション提案、またOEMはもちろん、ODMでの対応も可能となる事で、それぞれのお客様にあったベストな製品をご提供致します。
国内実績20年&シェア1位のCPQ(Configure/Price/Quote)誰でも・すぐに・正確な見積りを作成可能にすることで、見積りミスによる設計・製造手戻り解消、顧客接点の強化を実現します。
営業
「細かい仕様のことまで覚えていられない」
「また納期遅延で謝りにいかなきゃならない」
「この仕様で作れるって、設計が言ってたのに…」
設計
「営業が設計に必要な情報を聞き漏らす」
「営業が同じことを何回も聞いてくる」
「もっと、標準化して効率よく設計できたら良いのに…」
製造
「納期ぎりぎりで急いで作れって言われても…」
「見積や設計のミスのせいで作ったものが台無し」
「生産計画の立てようもない」
こうした悩みをお持ちの方へ、“Order CPQ“のご紹介です。
製造業向けCPQ “Order CPQ”は、
機種や仕様の種類が多く、製品ルールの複雑な、製造業のためのCPQです。
CPQとは、Configure/Price/Quoteの略で、
仕様を選定し(Configure) 価格を算出し(Price) 見積りを出す(Quote)
営業のためのソリューションです。
サプライチェーン全体を見える化するツール
ホワイトボード型生産管理システムADAPはサプライチェーン全体を見える化するツールです。
営業・物流・製造・調達全ての部門で、同じ画面で編集できるから、スピーディーに、多品種少量・短納期対応ができます。
「ムダ」な電力、なくしませんか?
設備ごとの電力使用状況の計測と把握が可能です。
さらに、温度を測ることで電力との相関係数から電力量が適正かより細かく調べることができます。
電力監視システムは、省エネ活動や電力の使用状況を把握するためのツールです。
電力監視システムは、導入=省エネというわけではありません。
計測しているデータを活用することで省エネへの第一歩を踏み出すことができます。
東レグループをはじめ、多種多様な業界への導入実績をもとにした、生産管理ソリューションの中からお客様に最適なプランを提案し、スマート工場化を支援します。
生産管理システム TONOPS シリーズは医薬品、食品、液晶、半導体、自動車部品等、幅広い業種への豊富な導入実績を基に開発された、セミパッケージ型生産管理ソリューションです。製造業を中心に、物流、印刷、アミューズメント等、幅広い業界への対応が可能です。
各種プラットホーム、データベースに対応しており、お客様の業務に合わせた使いやすいシステムを短期間で構築します。各種生産設備や現場機器との連携・制御も得意としており、工場のIoT化を支援。データ分析技術との組み合わせにより、お客様の生産効率向上を実現するスマート工場化をご提案を進めます。
「目標」「進捗」「改善」が視える! 生産状況をリアルタイムに表示する電子アンドン
IoTによる圧倒的な情報量・低価格の両方を実現!
作業者の目標意識向上による生産性アップに貢献します。また、サーバーの設置で各端末よりデータを自動的に収集し、リアルタイムな情報を集中管理できます。
「ダッシュボード」「データ解析」「生産指示」など豊富な機能により、さらなる業務改善をアシストします。