製造業における問題に対するアジャイルと従来のアプローチ

アジャイル手法の新しい波が製造現場や製造施設に導入される中、アジャイルアプローチと従来型アプローチの違いに多くの混乱が生じる可能性があります。

製造業において、問題解決へのアジャイルアプローチと従来のアプローチの主な違いは、ビジネスが継続的にプロセスを改善することを可能にする柔軟性とデータ収集の容易さです。

この記事では、アジャイル製造戦略と従来の製造戦略の違い、そしてそれらがどのように業界を問わず製造業者の収益に貢献するかを探ります。

インダストリー4.0の時代における一般的な問題は、メーカーが競争についていくために必要な新しい設備を、労働者がうまく扱えないことです。これは生産性の低下につながります。

従来のアプローチ：コストのかかる再教育プログラムの実施。このようなプログラムでは通常、新しいトレーニングマニュアルを作成し、コースを作成し、それらのコースを教える従業員やインストラクターを見つける必要があります。オペレーターが新しいプロセスに習熟した後は、通常、新入社員のトレーニングを担当することになり、ラインでの価値創造に費やす時間が減少します。再教育プログラムに時間と資金を投資することは、特に定着率が低い場合、生産性の損失につながります。

アジャイルアプローチ:コストを増加させることなく労働者を再教育するためにテクノロジーを活用。インダストリー4.0テクノロジーはトレーニングに画期的な応用が可能です。これらのデバイスは自律性と改善を強化します。例えば、従業員は画像、ビデオ、統合されたフィードバックによる指示に従って、新しいプロセスを自己指導することができます。

2016年のマッキンゼーのレポートによると、62％の経営幹部が、自動化のために今後5年間で従業員の4分の1以上を再教育または入れ替える必要があると考えていることが明らかになりました。従来の再教育プログラムを選択するメーカーもあるでしょう。一方、アジャイルメーカーは、テクノロジーを使って労働者を補強します。

オーグメンテーションは、オートメーションと対比することができます。作業を自動化するためだけにテクノロジーを使うのではなく、アジャイルメーカーは作業員の能力を高めるためにテクノロジーを使います。

従業員は、インタラクティブでメディア豊富な説明書に従って、新しい機械の使い方を自分で学ぶことができます。

リーン生産方式の工場では、必要なものを必要なときに、必要な量だけ生産し、供給しなければなりません。機械の故障などの混乱は、生産フローを破壊し、納期や顧客の要求を満たすことを不可能にします。

従来のアプローチ：オペレーターや技術者を呼び、機械を見てもらいます。機械のデータを収集・分析し、問題がすぐに明らかにならない場合は、その原因を切り分けます。不具合を発見し、修理するのに数時間かかることもあります。欠陥の発見や修理が不可能な場合は、機械を交換します。

アジャイル・アプローチ：すべての資産を一箇所で接続、監視し、人間のデータと統合します。

機械の問題のほとんどは、不適切な使用方法によって引き起こされます。作業員が機器を正しく使用できるようにするには、機械の監視だけでは不十分です。機械の使用状況に関するデータを収集することで、機敏なメーカーは、オペレーターが機械をどのように使用しているかを追跡することができます。このようにオペレータと機械のパフォーマンスを可視化することで、エンジニアは根本原因をよりよく切り分けることができます。

故障の根本的な原因を特定することで、オペレーターは故障を改善し、将来的な再発を防止することができます。新しい機械データと過去の機械データを使用して、パフォーマンスの問題を理解し、問題が発生する前に予測することは、予知保全と呼ばれ、総合的なプロセス効率（OPE）を大きく向上させることができます。

カスタマイズの需要は、業界を問わず繰り返し発生する問題です。顧客はカスタマイズを求めますが、そのために高いお金を払ったり、長く待たされたりすることは望んでいません。従来の生産ラインでは、何千通りもの組み合わせの受注生産品を提供するのは困難です。

伝統的なアプローチ:可能な限りの最終製品を作るために必要なすべてのステップを知るために作業者を訓練したり、特定のカスタマイズされた製品ごとに紙の指示書を渡したり。このようなトレーニングは、作業者にとってもメーカーにとっても、時間がかかり、厳しいものです。プロセスの最適化はほとんど不可能で、ミスを増やし、効率を低下させます。

アジャイルアプローチ:生産プロセスの各工程で作業者をガイドするアプリを使用します。ドラッグ＆ドロップのインターフェイスを使用することで、プロセスエンジニアはコードを1行も書くことなくアプリを構築できます。

Apps 時間を大幅に節約します。紙の指示書を書く代わりに、プロセスエンジニアはアプリを使ってインタラクティブな作業指示書を作成することができます。アプリ自体はテンプレートから作ることができ、一度作れば複数のプロセスに適応させることができます。アプリの恩恵を受けるのはエンジニアだけではありません。作業員は暗記する必要がなくなり、ミスが減ります。

適切なテクノロジーにより、高度にカスタマイズされた製品を高い生産性と品質で迅速に提供することができます。アジャイル・アプローチが命じるように、顧客の要求は迅速に満たされます。

各部門が別々の場所にデータを保存している場合、検索に時間がかかり大変です。データの一部が専用サーバーに保存されておらず、クリップボードやエクセルに記録されている場合、問題はさらに悪化します。

伝統的なアプローチ:IT部門と協力し、レガシーシステムのカスタム統合を試みます。各部門がそれぞれの活動に関するデータを収集する別々のシステムを持っていたり、データ入力やデータ処理が手作業で行われていたり、データのサイロ化が頻繁に起こっていたりする可能性があります。時代遅れの複数のシステムを接続するには、かなりの労力が必要です。

アジャイルアプローチ:全社的なプラットフォームを使用して、全社的なシステムを接続します。そのため、現場からデータを引き出し、他のシステムと共有することができます。同様に、他のシステムからのデータを必要に応じて現場のワークフローにプッシュすることもできます。これにより、製造業者は業務全体をリアルタイムで可視化することができます。このような可視性により、メーカーは傾向を観察し、迅速かつ効率的に改善を行うことができるため、敏捷性が向上します。

さらに、全社的に情報を共有することで、柔軟性、可視性、説明責任が向上します。チームは必要な情報にすべてアクセスできるため、より自律的に動くことができます。経営陣も、現場のパフォーマンスをリアルタイムで把握できるようになります。

コンプライアンスに伴う規制は、メーカーにとって業務の監視や効率化を困難にします。特に製薬分野では、厳しい規制が生産性と可視性を向上させる可能性を制限しています。

伝統的なアプローチ:FDA 21 CFR Part11の概要に従い、デジタル文書化に関する厳格な規則があるため、多くのメーカーは紙ベースのプロセスを続けています。部屋ベースの生産スケジュールは、クリーンな施設でのコミュニケーションを困難にし、マグネットや紙の生産ログのような視覚的なコミュニケーションツールにつながります。

アジャイルアプローチ:コードなしの データベースを使用して、生産スペース周辺のすべての部屋のステータスを追跡し、データを自動的に収集します。そのため、エンジニアはボトルネックを追跡し、どの作業が生産を遅らせているかを確認することができます。オペレーターや機械からの自動データ収集は、製品のトレーサビリティやコンプライアンスポリシーの遵守も保証します。このデータを作業者と共有することで、メーカーはコンプライアンス・プロセスに作業者を参加させ、説明責任を高めることができます。

品質不良が生産ラインの末端でしか発見されない場合、それにはコストがかかります。欠陥が下流に進めば進むほど、スクラップや再加工のコストは大きくなります。

伝統的なアプローチ:各製品に潜在的な欠陥がないか、工場から出荷する前にテストします。したがって、欠陥は下流でしか発見されません。そうなると、従来のアプローチでは、長期にわたって根本原因分析を行うことになります。データ不足と、事象発生から分析までのタイムラグにより、問題の真相を究明することは非常に困難です。

アジャイルアプローチ:製造プロセスのすべてのステップで不具合をテストします。インラインで品質をチェックするということは、不具合を最後ではなく下流で発見し、その場で修正できるということです。

インラインで品質を強化するために、俊敏な製造業者はコンピュータビジョンを使用して、オペレータが見逃す可能性のある欠陥を特定し、その位置を特定することができます。また、IoTカメラを活用することで、生産工程のさまざまな段階で製品の写真を撮影し、将来のリファレンスとして使用することもできます。

アジャイルメーカーがより速く反復し、顧客の要求に素早く対応するためには、品質もそれに追いつく必要があります。品質4.0では、デジタル技術を活用して高品質の製品を迅速に提供します。

実現可能なテクノロジー、迅速な反復、自動データ収集により、アジャイルメーカーは問題の根源を見つけ、オペレータに問題解決に必要なツールを提供することができます。アジャイル手法を念頭に置くことで、メーカーは日常的な問題や、一か八かの問題に直面することができます。

Tulip柔軟で直感的なフロントラインオペレーションプラットフォームは、製造業の俊敏性を高めるために設計されています。Tulip使用することで、エンジニアは生産に関わるオペレーター、機械、プロセスからデータを収集するアプリケーションを作成できます。生産状況をリアルタイムで把握できるため、製造業者は効率的に問題を把握し、解決することができます。30日間の無料トライアルで、製造現場の変革を始めましょう！