製造業向けデータ活用(BI)ソリューション モノづくり現場のDX
データ活用からはじめるモノづくり現場のDX データ活用によるモノづくり現場のDX ～実現までNTTテクノクロスがサポートします！～
深刻な人手不足、原材料やエネルギーコストの高騰、サプライチェーン寸断リスク、コロナ禍以降伸び悩む経済成長など、我が国の製造業を取り巻く環境は厳しさを増し、生産活動に影響を与えるリスク要因が複雑化しつつあります。
このような状況では、リスクを早期に発見・対処しながら、既存のビジネスモデルを再構築し、生産性向上、競争力強化、リソース配分や生産計画の最適化などを継続的に追求しなければなりません。
そのためにはデジタル技術をフルに活用していく必要がありますが、2023年のデジタル競争力ランキング（スイス国際経営開発研究所）で日本は過去最低の総合順位を記録しており、とりわけ「ビックデータの活用と分析」などの低さが目立っています。製造業におけるデータ活用の推進は、喫緊の課題と言えるでしょう。
企業活動の中で発生するビジネスデータを幅広く収集・分析し、わかりやすく見える化して、経営、開発、製造、販売など、あらゆる部署へ適切にフィードバックすることは、意思決定の迅速性・正確性を高め、製造業が取り組むべき課題の解決を強力に後押しするものです。ここにいくつかの活用例をご紹介します。
原材料、部品、人材等、リソースの最適化
生産現場においてリソースの最適化を行うためには、データ収集・分析が欠かせません。
データ収集によって、生産現場における様々な情報を可視化し、横串で分析することにより、
問題点を把握することができ、ひいては生産性向上やコスト削減などの効果を生み出すことができます。
具体的には、以下のような手順でデータ収集・分析を行うことになります。
IoTセンサーの導入
IoTセンサーで様々な情報をリアルタイムに収集することができます。例えば、生産ラインの稼働状況や、在庫の状況、人員の配置などを収集することができます。IoTセンサーを導入することで、生産現場における情報の可視化が可能になります。
データの蓄積
センサーや生産管理システムから収集したデータは、DWHに蓄積することにより、容易にアクセスして柔軟に活用できるようになります。また、蓄積されたデータを分析することで、生産現場における問題点を把握することができます。
データ分析
蓄積されたデータを分析することで、生産現場における問題点を把握することができます。例えば、生産ラインの稼働状況が悪い場合は、その原因を特定し、改善策を考えることができます。また、在庫の状況が悪い場合は、在庫の最適化を行うことができます。
データの可視化
データを可視化することで、生産現場における問題点を把握することができます。例えば、生産ラインの稼働状況をグラフ化することで、稼働率の低下が一目でわかるようになります。また、在庫の状況をグラフ化することで、在庫の過剰や不足を把握することができます。可視化されたデータを共有することで、部門を超えた連携による適切なアクションを獲れるようになります。
情報のタイムリーな把握で生産計画を最適化
製造業において、生産計画は極めて重要性の高いものです。
生産計画を丁寧に行わなければ、在庫に過不足が発生したり、製造を行うための部品調達に乱れが生じたり、
納期に間に合わなくなる事態が起こり得ます。
生産計画をスムーズに実行・改善していくためには、以下のポイントを押さえることが重要です。
情報収集の自動化
製造現場で発生する情報をリアルタイムで収集し、分析することが必要です。このためには、IoTセンサーやビッグデータ解析技術を活用して、情報収集を自動化することが重要です。これにより、生産ラインの状況や在庫状況など、生産計画を最適化するために必要なデータをリアルタイムで把握することができます。
生産ラインの最適化
稼働率、不良品率、生産量、故障率などのデータを活用し、自動化・省力化、プロセス改善など生産ラインの最適化を継続的に行うことは、生産計画をスムーズに実行・改善していくために欠かせません。
在庫管理の最適化
バーコードやRFIDなどを援用しながら、在庫の品目・数量、回転率など、在庫状況を見える化し、生産計画との整合性を保つことにより、在庫の過不足による生産のムリ・ムダ・ムラを是正することができます。
生産計画の見直し
製造現場の状況に合わせて、生産計画は定期的に見直す必要があります。データに基づいて見直しを図ることによって、改善点が明確になり、計画の精度が向上し、納期遅延の防止やムダな在庫の削減、生産コストの最適化、品質向上などを実現できます。
IoTデータを活用して品質向上
工場内で各種センサーが収集したIoTデータ（機器の稼働状況や温度、湿度、振動など）を活用することで、
製品の品質向上に貢献することができます。
設備状況の可視化
IoTセンサーを設置し、設備の稼働状況をリアルタイムで可視化することで、異常な状態を早期に検知し、メンテナンスのタイミングを最適化することができます。生産設備の適切なメンテナンスは、不良品の発生リスクを低減させます。
製品のバラツキ低減
IoTセンサーを製品に取り付け、製品の寸法や瑕疵などのデータを収集・分析することにより、製品品質のバラツキを把握することができます。バラツキが大きい製品については、製造機器のチェックや製造工程の改善を行うことになります。
検査工程の自動化
IoTデータを活用して検査工程を自動化することで、不良品の流出を効率的に低減することができます。IoTセンサーで取得したデータをAIが分析し、出荷可否の判断を自動で行います。
ただし、IoTデータを活用する際には、データの収集から分析までのプロセスを適切に設計することが重要です。