働き方改革の推進や、人口減少による人手不足が深刻化する中、製造業においても「デジタルトランスフォーメーション（DX）」による抜本的な変革が求められています。
従来の経営方針や現場の勘だけに頼る業務内容では競争力を維持することが難しいため、近年は、工場内のあらゆる情報を資産に変える「データ活用」に注目する企業が急増しているのです。
今回は、製造業におけるデータ活用の必要性やメリット、スマート工場化への第一歩について解説します。
具体的な方法や事例もご紹介しますので、業務のデジタル化やIoT導入に興味があるという方は、ぜひ参考にしてください。
これまでアナログや手作業で行っていた現場業務をデジタル化し、スマートファクトリー化を目指す企業が増えていますが、なぜなのでしょうか。
企業が抱える多様なデータを収集・分析・活用すると、業務をどのように変革できるのでしょうか。
製造業におけるデータ活用の本質的な必要性について、詳しく解説します。
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・製造業におけるデータ活用とは？ ・製造業が抱える課題とDXの遅れ |
生産性や品質を向上させるために、工場内に散らばるIoTセンサー、設備稼働、在庫状況などのあらゆるデータを収集・分析して利用することが、製造業におけるデータ活用です。
生産性や品質の向上だけでなく、コスト削減や利益の増加、顧客満足度の向上や人手不足の解消など、目的は多岐に渡ります。
近年は工場でもデジタル化が進み、データの収集を行う企業は増えているものの、そのデータを意思決定まで活用できている企業はまだ少ないのが現状です。
リアルタイムで現場の状況を「見える化」し、活用できる体制を整えることで、現場の状況を改善できるというだけでなく、経営陣もデータに基づいたスピーディーな経営判断が行えるでしょう。
デジタル技術の発展が目覚ましい近年、製造業にかかわらず、多くの企業がデータ活用によるDX推進に注目しています。
しかし、実際にデータ活用を行うと決めても、実現できる企業は少なくありません。
製造業においては、主に以下の課題が障壁となるケースが多い傾向にあります。
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・必要なデータ（ログや稼働実績）が記録できていない ・アナログで管理されている情報が多く、デジタル化が難しい ・業務量が多く、データ分析を行う人員や工数を確保できない |
製造業において、データ活用を推進するには課題があることがわかりました。
しかし、課題を乗り越えて業務改革を実現することで、多くのメリットを得ることができます。
データ活用を取り入れることで得られる、具体的なメリットをいくつかご紹介します。
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・生産性が向上する（スループットの最適化） ・収益の増加に繋がる（コスト削減と効率化） ・故障を予測できる（予兆検知） ・品質改善に繋がる（歩留まり向上） ・スキルやノウハウを可視化できる（技術承継） |
工場のような現場において、勘や経験をもとに業務を行っているという従業員は少なくありません。
データ活用を行うことで作業内容や工数が可視化されるため、データに基づいた判断で業務を進められるようになります。
非効率かつ不必要な作業を排除したり、生産ラインを効率的に改善したりすることで稼働率が上がり、全体の生産性の向上に繋がるでしょう。
すぐに効果が実感できることから、従業員のモチベーションアップにも繋がります。
生産性が向上することで、収益の増加にも繋がります。
データ活用によって、生産ラインや設備のみを見直して生産性を向上させることができれば、新たに人員を増やしたり、新たな機器を購入したりする必要はありません。
従来通りの人員数でアウトプットを最大化することで、収益の増加が期待できるでしょう。
既存業務の効率化とコスト最適化を目指しているという企業は、データ活用を検討してください。
IoTなどを活用して故障を予測したり、ロスを削減したりできるという点も、データ活用の大きなメリットの一つです。
生産ラインのロス発生数をリアルタイムで可視化・監視することで、設備の異常にいち早く気付き、故障が起こる前に予測（予兆検知）できます。
また、生産ラインの異常をすぐに察知することで、製品ロスや不良品の減少にも繋がるでしょう。
異常が発生したタイミングのデータを詳細に分析すれば、問題の根本的な原因を突き止めて改善することも可能です。
トレーサビリティ（製品の生産から消費までの流通過程を追跡・記録・管理するシステム）を採用することで、生産ラインや製品の品質を改善することができます。
原料の投入から検査までの製造条件を紐づけて、不具合品と正常品のデータを比較します。
その中から傾向やパターンを見出すことで、不良品を発生させる原因を突き止めて歩留まりを改善することができるでしょう。
品質改善によって収益の増加が期待できる上に、顧客からの信頼、満足度の向上にも繋がります。
熟練者のスキルやノウハウを可視化できるというのも、データ活用のメリットの一つです。
作業の手順やポイントを可視化して従業員間で共有することで、後継者の教育が効率良く行えます。
熟練者が休暇を取ったり、退職したりしても、他の従業員が作業を引き継ぐことができれば、生産性や品質が低下するリスクを軽減できるでしょう。
属人化を解消し、技術力のある従業員を効率良く育成することで、企業の長期的な競争力向上にも繋がります。
データドリブンな経営を目指したいという方は、下記ページもご覧ください。
関連ページ：社内DXとは？推進方法や成功させるポイント、注意点や役立つツールをご紹介！
必要な情報さえ集めれば分析できると思われる方もいるかもしれませんが、それだけではデータ活用は難しいといえるでしょう。
収集した情報は、そのままでは分析できません。
データを分析して活用するためには、「加工」を行って不要な情報を取り除き、時系列順に整える必要があります。
また、加工した膨大な量のデータから、AIや統計手法を用いて共通点や傾向を見出して表や図にまとめる作業も必要です。
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データ活用の必要性やメリットについてはわかりましたが、どのような形で実現すれば良いのでしょうか。
今後、データ活用を自社の強みに変えたいという方に向けて、具体的なステップをご紹介します。
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・課題を洗い出して解決策を考案する ・ツールや基盤サービスを導入する ・必要なデータを収集して分析を行う ・効果検証で成果を確認する |
データ活用を目指しているものの、実現できないという企業は少なくありません。
対策方法や解決方法を探す前に、まずは自社が抱える現場課題を洗い出しましょう。
解決したい課題を一つずつピックアップして、解決できそうな方法を考案します。
課題が複数ある場合は、優先順位をつけて、実現できそうなものから少しずつ進めていくと良いでしょう。
複数の課題を一度に解決しようとすると、プロジェクトが頓挫してしまったり、現場のモチベーションが下がってしまったりする懸念があります。
プロジェクトに取り組む際には、まずはスモールスタートで一つずつ課題の解決を目指しましょう。
自社内にデータ分析に精通した従業員がいれば、データ活用の担当者や責任者に任命します。
しかし、データ分析に関するスキルを持ち合わせた従業員がいない場合は、外部のツールやサービスの導入を検討しましょう。
上述したように、情報を収集しただけではデータ活用は実現できません。
課題に合わせてどのようなツールやサービスが必要なのか、どの程度のコストをかけられるのか、現場と経営の両面からよく検討した上で自社に合った製品を導入しましょう。
ツールやサービスの導入が済んだら、いよいよデータ分析を行います。
すでに情報が収集・蓄積できていればそのままデータ分析に着手しますが、情報の収集や蓄積にも手間取るようであれば、自動化ツールを活用しましょう。
BIツールの中には、ERPや生産管理システムから情報を自動的に収集したり、リアルタイムで可視化したりする製品もあります。
情報が上手くまとめられないという企業は、情報収集の段階からBIツールの利用を検討してください。
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データ分析によって課題を解決できたら、その成果を業務プロセスに活かすことが大切です。
一つのプロジェクトを完結させても、取り組み自体を一過性のもので終わらせてしまっては、データ活用を実現したとはいえません。
自社内でデータ活用を根付かせるためにも、定期的な効果検証を行い、得られた成果を他のラインや業務にも横展開しましょう。
データ分析を行うことによって業務がどのように改善できたのか、収益はどの程度増加したのか、ツールやシステムの運用に問題はないか、組織全体で成果を確認して、データ活用を文化として定着させることが成功の鍵です。
業務効率化を目指しているという方は、下記ページもご覧ください。
関連ページ：業務効率化とは？重要性やメリット、進め方や成功させるポイントについて解説
生産性向上や収益増加など、多くのメリットを得られることがわかりましたが、製造業においてどのような形でデータ活用を取り入れれば良いのか、まだイメージが湧かないという方もいるでしょう。
最後に、具体的なデータ活用の事例をいくつかご紹介します。
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【事例①】日世株式会社 様 【事例②】日本精線株式会社 様 |
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・データの散在 ・データ連携の非効率性 |
複数のシステムにマスタデータが散在していたため、各システムが持つ異なるデータ項目を統一的に管理する必要がありました。
また、データ連携の効率が悪く、データ収集に多くの時間とリソースが必要でした。
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・RPAとA-AUTOの連携によるマスタ連携の自動化 ・社内での開発促進 |
手動で行っていたデータ連携や更新作業を「RPA」とジョブ管理ツール「A-AUTO」の導入によって自動化。
業務効率化と人的ミスの減少に繋がりました。
また、「A-AUTO」とデータ変換・連携ツール「Waha! Transformer」の導入により、内部リソースを活用して、迅速かつ柔軟にシステムのカスタマイズやアップデートが行えるようになりました。
詳細はこちら：https://www.uniritaplus.co.jp/case/nissei
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・検査報告書（ミルシート）の再発行にかかる工数 ・バックアップメディアからのデータ取り出しの手間 |
検査報告書を提出するために多くの部門や担当者を通す必要があったため、お客様へ送付するまでに多大な時間と手間がかかっていました。
再発行の際にも、バックアップデータの取り出しを手動で行っていたため、スピーディーに対応することが難しい状況でした。
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・ペーパーレス化の促進 ・業務効率化の実現 ・お客様満足度の向上 |
紙ベースで行っていた作業をデジタル化することで、ペーパーレス化を促進。
さらに、データ変換・連携ツール「Waha! Transformer」とジョブ管理ツール「A-AUTO」を導入することで、業務の自動化と効率化を実現。
お客様へ検査報告書を送付するまでの時間が短縮され、顧客満足度の向上にも繋がりました。
詳細はこちら：https://www.uniritaplus.co.jp/case/nipponseisen01
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組織が抱える膨大な情報には、製造現場のムリ・ムダを省き、業務をより良い形へ改善するためのヒントが凝縮されています。
情報をそのまま寝かせておくのは損失に等しいため、データ分析を積極的に行い有効活用しましょう。
データ活用を推進することで、製品の品質向上や顧客満足度の向上、そして「スマート工場」への進化が実現します。
また、熟練技術の可視化によって後継者不足に備えることは、将来的な企業の競争力を左右する重要な戦略となります。
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