【製造業のDX入門書】シンプルIoT×6ステップのデータ活用で今すぐ現場を変える方法

製造業のDX入門書 シンプルIoT×6ステップのデータ活用で 今すぐ現場を変える方法 目次 製造業のDX、何から始めたらいい？ P2 DXを進める上での現場課題 P3 データ収集を実現する、“シンプルなIoT” P4 データ活用を成功に導くフレームワーク『CI-Loop』とは？ P5 CI-Loop の6つのステップ P6 シンプルIoT×フレームワーク活用の成功事例 P7 困ったときは、データ活用の専門家へご相談を P8

製造業のDX、何から始めたらいい？ IoTやスマートファクトリー化などが注目され、製造業においても例外なくDXの波が押し寄せています。 その一方で多くの製造現場では、紙による情報管理や、熟練工の経験・勘・コツに頼った品質維持など、まだまだアナログ作業が常態化しているのも事実です。 そのため、「DX」といわれても何から始めたらいいのか、ピンとこない方も多いのではないでしょうか。 製造業が DXを始めるための 3 ステップ 製造現場を変えるには、一足飛びにDXを目指すのではなく、 まずはステップを踏みデジタル化を進めて成果に繋げることが重要です。 3 DX実現 IT 技術やデジタルを活用することで 2 データ活用 組織の生産性を向上し、 企業としての競争優位性を得る デジタルトランスフォーメーション 可視化されたデータを収集・活用する 1 情報の見える化 デジタライゼーション アナログな情報をデジタル化し、 データとして可視化する デジタイゼーション 02 /08

DXを進める上での現場課題 製造現場の情報のうち、整理されている情報はたったの20%だと言われています。 残りの80%は、紙で管理していたり、人の経験や勘に依存していたりと、使える状態になっていない情報です。 整理された情報 整理されていない情報 20% 80% 例えば… 例えば… DXを実現するためには、 まずこの 80%のアナログ情報を見える化し、 生産管理 いかにデータ活用できるかがポイント！ ERP システム データベース ベテランの経験や勘 設備からの記録、日報 紙媒体管理 とはいえ、あらゆる情報をデジタルデータとして取得しても、活用できなければ意味がありません。せっかくデータ収集ができていても、見える化に留まっているケースも多いのが実態です。 データを収集・整理し、活用できる状態にすることで将来的な生産性向上が見込めます。 次ページからは、手軽に始められて確実に成果の出る、データ収集・活用のノウハウをお伝えします。 03/08

データ収集を実現する、“シンプルなIoT” 現場設備のIoT化と聞くと、導入に高額な費用がかかったり、高い管理・運用スキルが必要なのではないか？とハードルを感じる方も多いようです。 しかし、IoTはもっとシンプルに始められ、たった1つのセンサーからでもいろいろな情報を得ることができます。 例えば・・・ 製品の箱詰めを行っているラインのベルトコンベアーの片側に光源を置いて、反対側に 1個 100 円程度で買える光センサーをおいて照度を取得してみます。 コンベアーを流れる箱がセンサーを通過すると、光源からの光が遮られて照度が低下します。 これを 1つのイベントとして発生回数や時間間隔を測定することで、出来高や製品のサイクルタイム、ラインの稼働状況などを読み取ることができます。 光源 照度 イベントなし 時間 個数 荷物が流れてくる前 個数 荷物が流れてきた時 荷 時刻 カウントなし 1カウント時間 イベ物が流ランイト れなてしこない時ンが止まっていると判断 指標値 出来高 サイクルタイム 非稼働（停止） 光センサー このように、カメラやPLCなど高度な機器を取り入れなくても、目的さえ明確であれば、データ収集は意外と簡単に始められるのです。 ※PLC（Programmable Logic Controller ）・・・プログラマブルロジックコントローラの略称。機械の制御装置で、実行する動作の順序を事前に記憶させ効率的に動かす。 04/08

データ活用を成功に導くフレームワーク『CI-Loop』とは？ データの収集ができたら、いよいよそれらのデータを活用していきます。 データ活用の失敗ケースに多いのが、ただ「見える化」して終わってしまうことです。 データはカイゼンに活用できてこそ価値が生まれるため、現場改善に生かせるよう、分析や効果測定を繰り返すことが大切。 そこで、収集データを業務の生産性向上に活かせるフレームワーク『CI-Loop』を紹介します。以下の①～⑥の流れでデータ活用を進めましょう。 ステップ� ステップ� ボトルネックを探す 処理 原因を特定する ータ 分 デ 析 ステップ� ステップ� 「今」を知る 改善案検討と実施 タ ステップ� 収集 測定果 ステップ� 効 データ活用の下準備 活動のモチベーション ※『CI-Loop』・・・「 Continuous Improvement Loop 」の意で、データを使ってどのように “成果を出し”、それを “継続していくか” という生産改善のフレームワーク 05/08 可視化 改善活動 デー

CI-Loopの6つのステップ 「CI-Loop」で大事な事は、効果の大きさよりもスピードを重視し、各ステップを早く回して効果を体感することです。 データ収集、可視化、診断、効果測定は、人手を介さずにデジタルツールを活用することでスピーディな意思決定が可能となります。 デジタル活用 データ収集 可視化 診断 重要 シンプルなセンサーや、日報などの Excel、 現状を把握するため、できるだけリアルタイムに 「いつもと違う」をあぶり出す工程。これによって タブレット帳票入力などで、データの収集を行う データを可視化することがポイント ボトルネックを特定し、改善対象が浮き彫りになる データ活用の下準備 「今」を知る ボトルネックを探す 分析 改善活動 効果測定 重要 人がすること 「なぜいつもと違うのか？」を考え、人に相談、議論 仮説に基づき改善案を検討し、実際にアクションを起こす。 改善活動の効果を測る。 しながら、原因の仮説を立てていく。担当部門を超 小さな活動でも、やってみることが大切。 デジタル化されているため、些細な変化も捕捉しやすく、 えたコミュニケーションの活性化は重要 次の改善活動へ活かす土台となる 原因の特定 改善案検討と実施 活動のモチベーション 06/08

シンプルIoT×フレームワーク活用の成功事例 旭鉄工株式会社のタイ工場であるSiam Asahi Manufacturingは、現地で自動車部品を製造しており、22の製造ラインを保有しています。 旭鉄工でも生産性を向上させるため、IoTを活用したカイゼンプロジェクトを実施し、大きな成果を上げました。 Siam Asahi Manufacturing 様 得られた成果 ①可動率が4ヶ月で22%アップ IoTデータの分析とカイゼンのサイクルを繰り返すことにより、可動率（べきどうりつ）が向上。 もともと56%だった可動率をわずか 4ヶ月で 78%まで向上させることに成功しました。 56% 78% 改善前 改善後 (4ヶ月) 実施したこと ②言語と場所を超えた情報共有でパフォーマンス向上 実施したこと ●シンプル IoT 22 ラインすべてに光センサーや磁石スイッチといったシンプルな IoT センサーを取り付け、 タイ工場 日本オフィス 各生産ラインのデータを収集。 生産結果は全てデジタル抽出され、生産数・出来高・可動率などを、現地の日本人マネージャ⇔ ●カイゼンフレームワーク活用 タイ人オペレータの間で共有。 収集したデータを可視化、分析し、どこにボトルネックあるかを洗い出しカイゼン活動を実施。 また、日本にいる管理者もリアルタイムで状況把握ができたため、海を越えて業務の指導が可能に。 07/08

困ったときは、データ活用の専門家へご相談を 今回紹介した事例は一例で、「何から始めたら良いのか」は企業や現場によっても様々です。 まずはシンプルなIoTとデータ活用の6ステップから始めてみて、自社のボトルネック解消に効果的な手段を見つけていきましょう。 進め方に迷ったり、自社に合う方法が分からない時は、データ活用の専門家であるウイングアークまでご相談下さい！ 例えば、このようなサービスで製造 DXを支援しています 設備データ活用 紙の現場帳票の電子化 現場帳票のデータ活用 売上 顧客 データ データ 加工 集計 製造 在庫 データベース AI OCR ご相談はここをクリック お電話でのお問い合わせはこちら >> 03-5962-7300 平日 9：00 ～ 17：30（土日祝日休） ウイングアーク１ｓｔ株式会社（WingArc1st Inc.） 〒106-0032　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 WP001A2108