製造業のDX戦略 | データの見える化と分析で”戦略的”意思決定をサポート
著者：礒崎 美華（いそざき みか）
お客様と一緒に課題を見極め、一つでも多くの改善ができたとお喜びいただけるよう、お客様に合ったIT利活用をご提案します。
製造業では、生産性や品質の向上、コスト削減などの課題において「データ活用」がカギを握ります。データを活用することで、直感に依存しない客観的な判断が可能となり、蓄積されたデータから迅速に課題を把握し、問題が深刻化する前に対策を講じることができます。
本コラムでは、製造業を変えるデータ活用の可能性や、成功するための5つのステップ、データ分析の具体例をご紹介します。
1.製造業を変える！データ活用の可能性と成功するためのステップ
製造業界のDXとデータ収集の現状
製造業界ではDX（デジタルトランスフォーメーション）が急速に進んでいます。IoTやセンサー技術の発展により、工場のあらゆる機器からデータが収集されています。しかし、多くの企業はこれらのデータを効果的に活用することができず、その価値を最大限に引き出せていないという課題に直面しています。さらに、生産管理システムを導入している企業でも、データ分析やAIの活用が進んでいないことが多く、収集したデータの大半は原価管理や経営データに役立てられていないのが現状です。
データ分析の重要性と具体的な活用方法
データ分析の効果を理解するために、5つのポイントに注目して解説します。
- ●経営データとしての価値向上
- データ分析により、製品ごとの原価や利益率を正確に把握することができます。これによりリアルタイムで経営判断を行う情報を得ることができ、市場の変動に即応する具体的な戦略を策定できます。
- ●生産プロセスの最適化
- データを分析することで、製造工程の各段階におけるボトルネックを発見し、効率的なプロセス改善ができます。これは原価の削減だけでなく、生産性向上にもつながります。
- ●製品の品質向上
- 品質管理においても、データ分析は不可欠です。製品の品質データを詳細に解析することで、不良品の原因を特定し、改善策を講じることができます。
- ●コスト削減
- データ分析に基づいた最適化により、原材料費や労働力、経費の無駄を削減することが可能です。結果として、収益率の向上が期待できます。
- ●異常検知と予知保全
- IoTセンサーで収集したデータをリアルタイムで分析することで、機器の異常や故障を早期に検知し、予知保全ができるようになります。これにより、突発的な機械の停止を防ぎ、安定した生産を実現、生産効率が大幅に向上します。
2.データ分析の具体例
次に、データ分析が製造業の各側面でどのように活用されているか具体例をご紹介します。
経営データの可視化と原価管理の改善
生産データや原価データを分析し、経営データとして可視化することで、意思決定の迅速化と原価管理を強化します。
【具体例】
・生産管理システムを導入したプロジェクトごとのコストや収益をリアルタイムで把握
とある装置製造の企業では、システムに蓄積されたデータをリアルタイムで把握することで、部品一つ一つの原価を詳細に分析し、高コストの要因を特定。
特定の部品については外注先を変更するなど具体的な改善策を講じることで、原価を大幅に削減しました。
【改善事例】
生産管理システムに蓄積されたデータの有効活用で業務を改善！|株式会社足利技研 様（栃木県）
生産プロセスの最適化
各工程のパフォーマンスデータを分析し、生産フローの最適化と効率向上を図ります。
【具体例】
・加工工程ごとの作業時間や稼働率をデータで把握
部品加工業の一社では、データ分析により、特定の工程で待ち時間が発生することが判明し、その工程の人員配置と作業フローを見直し、生産効率の向上、納期短縮を実現しました。
品質管理の強化
製品の品質データを詳細に解析し、不良発生の原因を特定、改善策を実施します。
【具体例】
・製品検査工程から得られる品質データの分析
検査工程の実績を収集する際に、不良数や不良理由を生産管理システムに登録することで、リアルタイムで不良の発生や要員を把握することができます。ある部品加工業の企業では、データ蓄積の結果、特定の工具の摩耗が原因で製品の寸法が狂うことが判明。工具の使用時間や交換タイミングをデータで管理し、適切なタイミングでの工具交換を行うようにした結果、不良品率が減少しました。
需要予測と生産計画
過去の生産データと市場の動向を基に需要を予測し、生産計画を立案します。
【具体例】
・過去の受注データと季節的な需要変動にAIを使って分析し、需要予測を実施
これにより、特定の時期に需要が急増する予測が立てられ、その時期に向けて在庫を適切に準備。無駄な在庫を削減しつつ、需要に対して迅速に対応することが可能になりました。この結果、受注機会の損失を防ぎ、顧客満足度が向上しています。
3.製造現場でのデータ活用を推進する5つのステップ
STEP1：自社が解決すべき課題設定と解決策の洗い出し
まず初めに、自社の経営課題を明確にすることが必要です。製品別にどのような原価が発生しているのか、どの工程で無駄が多いのかなどを具体的に洗い出します。この段階では、どのデータを優先的に収集すべきかを検討することも重要です。
STEP2：データ収集に必要な環境整備
次に、データを効率的に収集するための環境整備を行います。具体的には、生産管理システムの導入や、IoT機器やAI技術の導入が考えられます。これにより、製造プロセス全体における各種データをリアルタイムで取得することが可能となります。
STEP3：必要なデータ収集
実際にデータを収集します。ここでのポイントは、正確かつ継続的にデータを収集し続けることです。特定の工程やプロジェクトに対してだけでなく、工場全体のデータを包括的に集めることが重要です。
STEP4：蓄積したデータを的確に分析
蓄積データを分析します。蓄積されたデータを適切に解析することで、製造工程での問題点や改善点が明確になります。特に、原価データに注目し、どの工程や部品がコストを増大させているかを特定します。
STEP5：継続的なデータ活用と次のステップへ
最後に、分析結果をもとに具体的な改善策を実施し、効果を確認します。これを継続的に行うことで、製造プロセスの最適化を図ります。一度きりのデータ活用で終わるのではなく、次々と新たな課題を特定し、解決策を見出していく循環を作り出すことが重要です。
4.製造業が抱えるデータ分析の課題と解決策
複数の部署や拠点を跨ぐデータ管理の複雑化
企業によっては、複数の部署や拠点でデータを管理する場合があります。これにより、システム間の互換性やデータの統一性が求められます。複数システムでデータを管理していると、情報の一貫性が失われ、正確な意思決定ができなくなる可能性があります。
【解決策】
統合データ管理システムの導入を検討しましょう。データの整合性が保たれ、情報の共有がスムーズになります。
専門的な知識やスキルを持つ人材がいない
多くの中小企業では、データ分析に必要な専門知識やスキルを持つ人材が不足しています。これにより、収集したデータを適切に分析できない場合があります。
【解決策】
専門的な知識やスキルを持つ人材を外部から導入することや、既存の社員を対象にデータ分析のトレーニングを実施します。または、AIを搭載した分析ツールを利用することで、専門的な知識がなくても高度な分析が可能となります。
収集したデータのばらつき
データ収集の過程で、機器やIoTセンサーの精度、またはデータ入力のミスなどによってデータにばらつきが生じることがあります。これが積み重なると、正確な分析結果を得ることが難しくなります。
【解決策】
データ収集の手順を標準化し、各プロセスでのデータの正確性と一貫性を確保するためのガイドラインを設けることが重要です。さらに、データの品質管理を徹底し、定期的にデータの精度をチェックする仕組み取り入れましょう。
データを蓄積しているものの活用方法が分からない
多くの企業がデータを蓄積していますが、そのデータをどのように活用すればよいか分からないという課題に直面しています。データが宝の持ち腐れとなることがないようにするためには、効果的なデータ活用方法を見つけることが必要です。
【解決策】
具体的なビジネス目標を設定し、それに基づいて必要なデータを分析する戦略を立てます。また、データ活用の成功事例を参考にし、自社に適した方法を模索することも有効です。さらに、外部のコンサルタントを活用し、データ活用のノウハウを学ぶことも検討できます。
5.データの蓄積がDXの第一歩？データ活用の促進
デジタルトランスフォーメーション（DX）の第一歩は、業務で蓄積したデータの「見える化」です。見える化により、企業の現状をリアルタイムに把握し、効果的な意思決定が可能になります。これがDXの礎になります。また、原価や利益率を迅速に把握し、経営判断に役立てることもできます。重要なデータを特定し、収集・分析するツールを導入することで、データを効果的に活用し、経営の質を向上させることが可能です。
6.まとめ
製造業におけるデータ活用は、経営の質向上に大きな可能性を秘めています。データ分析と見える化で戦略的な意思決定をサポートし、持続的な成長を実現します。具体的な活用方法、課題とその解決策を理解し、ステップ・バイ・ステップで進めることで、企業は確実にプラスの効果を感じられるでしょう。
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