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IoT時代の「カイゼンループ」を超シンプルに実現!生産性向上へ

ホワイトペーパー

生産性向上をすぐに始められ、統合的な可視化・分析に発展させる解決策とは?

製造業においてデータ活用の重要性が叫ばれていますが、そのために「どうデータを取得すればよいかわからない」といった様々な課題を持つ企業様が多いのではないでしょうか。
この資料では、その中でも「データが利用可能な状態にない」「データの利用方法がわからない」という2つの課題にフォーカスし、カイゼンループを実現するための解決策をご紹介します。

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このカタログについて

ドキュメント名 IoT時代の「カイゼンループ」を超シンプルに実現!生産性向上へ
ドキュメント種別 ホワイトペーパー
ファイルサイズ 933.4Kb
登録カテゴリ
取り扱い企業 ウイングアーク1st株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧)

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このカタログの内容

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ウイングアーク1st株式会社 製造現場におけるデータ活用の課題を解決し、 IoT時代の「カイゼンループ」を超シンプルに実現 生産性向上をすぐに始められ、統合的な可視化・分析に発展させる方法とは? 製造業においてもデータ活用の重要性が叫ばれてすでに久しい。だが、そのためには ITの基盤が必須となることもあ り、データの取得段階から立ち止まっている企業も少なくない。「データが利用可能な状態にない」「データの利用方法 がわからない」という 2つの課題にフォーカスし、カイゼンループを実現するための解決策を探っていく。 多 製造業 抱 した高度な IoTの導入に一足飛びにチャレンジするのは、社くの が えている データ活用の2つの課題 内のスキル不足や投資負担の重さといったリスクからも容 易なことではない。  データ活用の重要性は認識していても、そのためには大  結論から述べると、実は IoTの導入はそこまで大きく身 きな投資が必要そうだという思いから、データの取得段階 構えて臨む必要はない。そもそも日本の製造業は、IoTが から立ち止まっている製造業が少なくない。工場内にデー なかった時代から絶え間ないカイゼン活動を繰り返して、 タ自体はあっても、整理された状態、すなわちデータベー 世界に冠たる高品質や高効率を実現してきた。たとえば作 スで管理されている構造化されたデータはわずかという 業にかかる動作をストップウォッチで計測し、どこに時間短 のが実情だろう。 縮の余地があるかを検証・改善するといったことだ。こうし  大半を占めているのは、ネットワーク対応できずに取り たアナログの取り組みを、今日ではシンプルなセンサーの活 出せていない設備の稼働データ、手書きの帳票や日報など 用で劇的に省力化することが可能になっており、これこそが 紙に記録されたデータ、熟練工の勘や経験など人に依存 IoT時代におけるカイゼンのあり方の第一歩となる。 したノウハウ(暗黙知)といった「非整理のデータ」だ。業  具体例として、製品の梱包(箱詰め)を行っているライン 務改善のための非常に重要な情報であるが、ITシステムに のベルトコンベアの片側にライトを置き、反対側に光セン 取り込んで利用することが難しい、仮に取り込めたとして サーを設置しただけのシンプルな IoTの仕組みを考えてみ も、どう活用すればよいのか具体的な方法がわからないと よう。これによりコンベアを流れる箱がその場所を通過し いうケースも多い。 た際に、ライトの光がさえぎられて光センサーの数値が低  多くの製造業が抱えている「データが利用可能な状態に 下する。これを1つのイベントとして発生回数をカウントす ない」、「データの利用方法がわからない」という2つの課 れば一定時間あたりの製品の個数(=出来高)がわかる。 題にフォーカスし、解決策を探ってみよう。 また、イベントが発生する時間間隔を見れば製品のサイク 1個 始 ルタイムがわかる。さらにイベントがまったく発生しなけれのセンサーから められる IoT時代のカイゼンループ  製造現場からのデータ収集能力を飛躍的に高めたのは IoTの仕組みだ。設備のコンディションをさまざまなセン サーでモニタリングする、生産ラインを流れる仕掛品や製 品を画像認識によって良品 / 不良品を判別する、あるいは 各種 PLCから直接データを取得して稼働状況をモニタリ 停止理由入力 ングするといった事例を数多く見聞きする。とはいえ、こう 1個のセンサーからさまざまな指標値がとれる 1 製造現場におけるデータ活用の課題を解決し、IoT時代の「カイゼンループ」を超シンプルに実現
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ば箱がベルトコンベアを流れていない、すなわちラインが 全設備の出来高率 (負荷時間における実際の生産量と理想的な 対象設備の出来高/生産量の比 )をヒートマップで表すことで、生産性カイゼンの対 出来高率の推移を確認 象とする設備 (ライン )を絞り込む 停止していると判断できる。  このようにたった 1個の光センサーからも、さまざまな 指標値を読み取ることができる。 ステップを踏みながら カイゼンループを大きく育る 小 停止ロス  単純な指標値から、さらに深掘りした推測を行うことも可 大 性能ロス 小 大 能だ。先述の光センサーの例から得られるサイクルタイムに 停止ロス低減と性能ロス低減のどちらの方向性でカイゼンするかを検討。停止ロス低減なら設備 注目してみよう。仮に周期的にサイクルタイムが長くなってい 稼働分析の画面へ、性能ロス低減ならサイクルタイム分析の画面へ移動する。各データポイントの遷移はカイゼンされれば右 /上へ、悪化すれば左 /下へ移動する るならば、箱詰め以外の付加価値を生まない付帯作業が発 出来高ダッシュボード 生していると推測できる。また、午後から夕方にかけてサイ メラで撮影した作業者の動作を分析したり、生産管理シス クルタイムがだんだんと長くなっていく傾向が見られたなら テムや ERPで管理されている品番ごとの標準原価や賃 ば、作業者が重労働で疲弊している可能性が高い。 率、装置の減価償却費などを組み合わせて加工費の計画  他のデータを組み合わせれば、より多くのことがわかる と実績の差異を分析したりといったことも可能となる。 ようになる。前後の工程からもサイクルタイムを取得して横  このように、目的を定めて簡易な方法でデータを収集す 並びで比べることで、どの工程がボトルネックになっている るところからスタートし、リアルタイムな現状把握(可視化)、 のか、どの工程に無駄が生じているのかといったことが明ら 改善対象の特定(診断)、発生している課題の原因究明(分 かになり、ラインバランスの見直しへとつながる。 析)、改善案の洗い出しと実施(改善活動)、効果の高い改  また、製品の不良率との相関を見ることで、単純に作業 善案の標準化(効果測定)へとステップを踏んで育ててい スピードを速めることがよいのではなく、適正なサイクルタ くカイゼンループを構築することができる。 イムを導き出すことも可能になる。そのほか標準サイクルタ  もっともカイゼンループが拡大・発展していくのに伴い、 イムと実際のサイクルタイムに大きな開きがあった際にカ システム構築やプログラム修正などの作業負荷が増大して いくのも事実だ。そこでウイングアーク1stでは「、生 産性向上を超シンプルに始めて、カイゼンのテーマ に合わせて現場で自由に拡張できる」をコンセプト とする IoTサービスを提供している。ロスを可能な限 り低減し、時間あたりの出来高を増やすことをテー マに、BIダッシュボード「MotionBoard」を活用する ことで統合的な可視化・分析を実現する。出来高分 析や設備稼働分析、サイクルタイム分析、レポート出 力などのサンプルダッシュボードが無償提供される IoT時代のカイゼンループ ため、すぐにカイゼン活動に役立てることが可能だ。 ウイングアーク1st株式会社 〒106-6235 東京都港区六本木三丁目2番1号 六本木グランドタワー お問い合わせ TEL. 03-5962-7300 E-mail. tsales@wingarc.com https://www.wingarc.com/ すべての製品名、サービス名、会社名、ロゴは、各社の商標、または登録商標です。 製品の仕様・性能は予告なく変更する場合がありますので、ご了承ください。 2 製造現場におけるデータ活用の課題を解決し、IoT時代の「カイゼンループ」を超シンプルに実現