製造の最適化：生産プロセス改善のベストプラクティス

製造業は近年ますます競争が激化しており、多くの企業がCOVID-19パンデミックによるサプライチェーンの混乱に起因する原材料不足との戦いに直面しています。

しかし、マッキンゼーによると、消費者の需要は2022年の大半を通じて堅調を維持しており、顧客は依然として、パンデミック前に慣れ親しんだ製品の比較的迅速な納期を期待しています。このため、製造業は、より効果的かつ効率的な方法で商品を生産し、タイムリーに納品する方法を見つける必要に迫られています。

その結果、多くの企業が業務全体の生産性と効率を向上させるために、さまざまな手法を導入しています。このような最適化技術により、企業は業務を微調整し、製品設計からフルフィルメントに至るまで、生産のあらゆる段階で段階的な改善を行うことができます。

この投稿では、製造業者が継続的改善の取り組みにどのようにアプローチし、業務改善のために生産プロセスの最適化を優先させるかを検討します。

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製造の最適化とは、現場での仕事の進め方を強化することです。何が生産を遅らせているのか、何が材料や時間を無駄にしているのか、何が一貫性を損なっているのかを調べ、それを修正します。そして少しずつ、よりクリーンで安定した工程へと改善していきます。

それは1つのプロジェクトでも、1度だけ展開するプログラムでもありません。継続的な作業なのです。シフトごとに、毎週、人々は調整し、測定し、次の稼働を少しでも良くしようとします。データも役に立ちますが、経験も役に立ちます。

最近、ほとんどの工場では、これらの変更をガイドするために、ライブの生産データを使用しています。機械、センサー、そしてソフトウェアが、サイクルタイム、停止、そしてスクラップを監視しています。何かが範囲から外れた場合、チームはそれが実際の停止になる前に対応することができます。

クイック用語集

MES （製造実行システム）：機械と人を結びつけ、生産データをその都度追跡できるソフトウェア。

OEE（総合設備効率）：稼働率、パフォーマンス、品質から構成される単一の数値。キャパシティがどこで失われているかを示します。

IoT （モノのインターネット）：現場のデータを収集し、生産チームやメンテナンスチームにフィードバックする小型の接続機器やセンサー。

最適化は、工場が絶え間ない消火活動から脱却するのに役立ちます。何かが壊れたときに慌てふためくのではなく、問題を未然に防ぎ、稼働するたびに改善し続けるシステムを構築し始めるのです。

製造の最適化は、生産のさまざまな段階からのインプットと調整を含む、オペレーション全体に及びます。目標は、生産工程を可能な限り迅速かつ効率的にし、同時に余分な無駄を省くことです。

生産工程を最適化する主なメリットには、以下のようなものがあります：

生産遅延の削減：生産プロセスを最適化することで、実行可能な生産スケジュール中のダウンタイムを削減できます。

これは、組織が定期的かつ継続的な設備メンテナンスを実施する場合に特に顕著です。このような措置は、機械の有効性と稼働時間を向上させ、製造業が指定された生産スケジュールを守ることを保証します。

製品品質の向上：多くの理由から、品質不良のコストは、生産環境における非効率の最大の原因の1つになり得ます。そのため、品質不良の原因を特定し、排除することは、プロセスの最適化努力の中で最もインパクトのある焦点の1つになり得ます。

製品の品質向上に注力することで、企業は再加工に費やす時間とリソースを削減し、無駄を最小限に抑え、最終消費者が期待に沿った製品を確実に受け取ることができます。

オペレーションの可視性を向上製造プロセスの最適化に関しては、リアルタイムのデータ収集が鍵となります。今日の環境で事業を展開する企業は、産業用IoT、コンピュータビジョンシステム、エッジコンピューティングなどのインダストリー4.0テクノロジーに多額の投資を行っています。

このようなデータ収集ツールを活用し、運用を支える人、機器、システムに接続するプラットフォームを導入することで、すべての製造プロセスにわたってリアルタイムのインサイトを把握し、継続的に生産を改善するための機会領域を特定することができます。

リソースの最適配分既存のプロセス全体の非効率性を特定できたら、次はリソースを効率的かつ生産的に配分する必要があります。

例えば、作業員がデータ入力や手作業による記録管理に多大な時間を費やしている場合、これらの作業をデジタル化して合理化できるソリューションを導入することで、時間の節約という点で配当を得ることができます。その結果、労働リソースをより生産的な活動に集中させることができます。

ほとんどの工場では、問題は道具の数ではありません。それがいかに散らばっているかということです。データはあまりにも多くの場所にあります。あるものはMES、あるものはスプレッドシートに、あるものはまだ紙に。そのどれもがきれいに整列していないため、人々は生産を継続するためだけに、半分の時間をつぎはぎに費やしているのです。

よくあるトラブルスポットがいくつか出てきます：

切断されたシステム
MES メンテナンスログや品質記録と通信できない場合、全体像を把握することはできません。実際に何が起きているのか、誰かが把握した時には、シフトはすでに移動しています。

非効率なルーティン
回避策が習慣に。ホワイトボードのメモ、手書きの集計、ラインを動かし続けるコツを知っているオペレーター。それはうまくいくのですが、改善が行き詰まるのです。

長引くダウンタイム
故障、部品不足、不明確なセットアップ、すべてが積み重なります。停止の原因を追跡する確実な方法がなければ、その症状を解決して次に進んでも、また来週同じことが起こるだけです。

ゆっくりとした変化
小さなプロセスの微調整であっても、展開に数週間かかることがあります。それまでには、そのきっかけとなった問題が変わっているかもしれません。

新しいツールへの反発
ほとんどの人は変化に反対しているわけではありません。もしツールが実際の仕事の進め方に合わなければ、使われないまま放置されるでしょう。

最適化は、こうした小さな引っかかりに気づくことから始まります。それは傾聴に値するシグナルです。適切なシステムがきれいにつながれば、データを追いかける時間を減らし、重要なことの改善にもっと時間をかけることができます。

結局のところ、製造活動を最適化することで、企業は無駄を省き、顧客により良いサービスを提供することができます。

さらに、今日の競争環境では、製造業者は継続的に業務を改善するための措置を講じることが不可欠です。

製造の最適化を始めるための5つのステップをご紹介します：

1.生産データを追跡・分析するための手段を講じること：今日、ビジネスに存在する接続された製造環境では、製造業者はこれまで以上に生産データにアクセスできるようになりました。

相互接続されたさまざまな機器やセンサーを使用することで、企業は生産を追跡し、製造プロセスの各段階で何が起きているのかをリアルタイムで把握することができます。

2.最適化の機会の特定生産データを収集し、可視化するためのシステムとツールが整ったら、最適化イニシアチ ブを取るための有望な果実を特定しましょう。多くの企業で見られるのは、固有のボトルネックが存在し、その結果、大きな非効率が生じる生産活動があるということです。

例えば、ある設備やその利用が、生産プロセスの後続工程にボトルネック をもたらしていることに気づくかもしれません。あるいは、ある作業手順が最適でなく、生産の流れを妨げているかもしれません。

そのため、生産を妨げている非効率な部分を探す必要があります。そうすることで、リソースを活用し、影響を受けた部分を最適化し、生産性を向上させ、無駄を省くことができます。

3.自動化、そして増強： 企業が生産活動全体の生産性を向上させるために自動化への投資を増やすにつれ、自動化の努力だけではビジネスはここまでしか進まないことがますます明らかになってきました。

多くの場合、今日のツールやテクノロジーは人間とともに働き、より効率的、安全、正確な作業を可能にします。

製造業は、生産工程内の手作業による反復作業を自動化することで大幅な効率化を達成できますが、多くの工程では依然として大きな認知的入力が必要であり、人間の関与の必要性が浮き彫りになっています。

その結果、企業は製造の最適化を、人間を自動化するのではなく、既存の労働力を増強して付加価値の高い活動に集中させるという視点で捉える必要があります。

4.テクノロジーの活用先に述べたように、インダストリー4.0テクノロジーの発展は、製造業がさまざまな先進システムやツールを活用して製造プロセスを最適化する無数の機会を提供しています。

例えば、様々な業界の製造業が、生産の様々な段階で品質不良を正確かつ効率的に検出するために、コンピュータ・ビジョン技術を導入しています。

さらに、包括的かつ効果的な生産最適化のためのリアルタイムデータ分析に人工知能（AI）と機械学習（ML）を活用することができます。

5.長期的な進捗の測定：生産努力の最適化は、一過性の事業ではありません。しかも、製造現場の状況は刻々と変化しているため、現在の介入が将来同じ効果をもたらすとは限りません。

そのため、製造業者は時間の経過とともに進歩を測定し、変化と生産パフォーマンスへの影響を追跡する必要があります。これにより、企業は生産プロセスを継続的に改善し、業界の最前線で事業を継続することができます。

追跡しないものを改善することはできません。最適化の努力を定着させる前に、適切な測定が明確で、目に見え、信頼できるものである必要があります。

OEE、ダウンタイム、スループット、ファーストパス歩留まりなどの指標は、依然として重要な役割を担っています。今までと違うのは、チームがいかに早く数値を確認し、それに対して何かを実行できるかということです。データがリアルタイムで更新されることで、以前は見つけるのに何時間もかかっていた問題も、数分で対処できるようになります。

ゴールは数字を集めることではなく、その数字を誰かが行動できるまさにその時点で役立てることなのです。

注目すべき一般的なKPI

OEE（Overall Equipment Effectiveness）
稼働率、パフォーマンス、品質を組み合わせることで、機器の稼働状況を示します。

ダウンタイム
故障、段取り替え、遅延によって失われた生産時間を追跡します。

スループット
与えられた時間内にどれだけの良品ユニットが完成したかを数えます。

First Pass Yield
何個の製品が、手直しなしで、最初に基準を満たしたかを測定します。

Cycle Time
一つのユニットを最初から最後まで生産するのにかかる時間。

ツーリングが方程式を変える

優れたツールであっても、無計画に工場に投入されれば、大きな違いは生まれません。最適化が機能するのは、新しいシステムが既存のプロセスにうまく適合し、使用する従業員がその価値をすぐに理解できる場合だけです。

1.既存システムとの統合
ほとんどの施設では、すでに機器、ERP、旧式のデジタルツールが混在して稼動しています。最初からやり直すのは現実的ではありません。注目すべきは、すでにあるものと簡単に接続できるシステムです。オープンなAPI、モジュール式のセットアップ、カスタマイズを必要としないデータモデルは、時間とコストを大幅に削減します。

堅実なプラットフォームは、機能しているものを無理に取り壊すことなく、機能を追加します。それは現在のセットアップに適合し、時間の経過とともに残りを接続しやすくするはずです。

2.データ・セキュリティとコンプライアンス
接続されたツールが増えるということは、保護すべきデータも増えるということです。これは、後で処理するのではなく、最初から設計されている必要があります。顧客間の強固な分離、詳細な監査証跡、組み込みのコンプライアンス機能を提供するソフトウェアを探しましょう。規制された業務では、これらの管理は譲れません。

例えば、Tulip顧客環境ごとにデータを分離し、生産データを共有のAIトレーニングプールから除外しています。これは、特にライフサイエンスや医療機器の製造において、重要なラインです。

3.トレーニングとチェンジマネジメント
新しいテクノロジーの導入は、常に人々の働き方をシフトさせます。本当の成功は、チームがいかに早くその技術に慣れるかにかかっています。オペレーターやエンジニアが変更やアップデートのために常にITの助けを必要としないほど、ツールは使い慣れたものでなければなりません。

トレーニングは、教室の中だけでなく、ワークステーションで、文脈の中で行われるべきです。ノーコード・ツールも役に立ちます。ワークフローを自分で微調整できるようになれば、導入はより早く進み、改善がボトルネックになることもありません。

デジタルシステムは今やサイドプロジェクトではなく、生産業務の中核の一部です。MES、IoT、AIは、リアルタイムの可視化を可能にするものです。これらがなければ、データは散在したままとなり、問題は必要以上に長引きます。

リアルタイム・データ・キャプチャとAIツールは、そのリストの最上位に位置しています。工場では、現場で起きていることを理解するための迅速な方法が必要だからです。

MES (製造実行システム)
優れたMES 、機械、人、そしてデータを結びつけ、生産が発生した時点で追跡できるようにします。チームは、どこで時間が失われているのか、 何が段取り替えを妨げているのか、いつ標準がずれ始めるのか、 を確認することができます。最新のプラットフォームは、エンジニアが長い IT プロジェクトを経ずに、ロジックやスクリーンを調整できるほど柔軟で す。

IoT (モノのインターネット)
接続されたセンサーは、サイクルタイム、温度、振動、その他のプロセスデータに関する情報をシステムに直接供給します。この安定した流れにより、小さな問題の早期発見が容易になり、手作業による記録作業が削減されます。メンテナンスチームや品質チームは、シフトごとに何が起こっているかをより明確に把握することができます。

AI（Artificial Intelligence）
AIは、報告書を調べたり、パターンを探したり、ラインの速度が低下した原因を突き止めたりと、これまで時間を浪費していたギャップを埋め始めています。データを並べ替えたり、傾向を強調したり、ダウンタイムの原因になりそうなものにフラグを立てることもできます。ツールによっては、「昨日最も計画外停止を引き起こしたのはどのマシンか」といった質問に直接答え、その軌跡を数秒で表示できるものもあります。

Tulip使用することで、企業は業務全体の人、機械、システムを接続し、生産の各段階でリアルタイムの生産データを収集することができます。

このデータを活用することで、継続的改善のエンジニアや監督者は、既存のプロセス全体で非効率な領域を簡単に特定し、生産努力を継続的に最適化するための措置を講じることができます。

例えば Piaggio Fast Forwardは、新しいGitaロボットをプロトタイプから生産に移行する際、新しい組立工程についてオペレータを迅速にトレーニングし、生産データをシームレスに収集する方法を必要としていました。

PFFのチームは数週間で、最新のデジタル作業指示を提供することで、組み立てとサブ組み立ての各段階でオペレーターを訓練するアプリのエコシステムを構築しました。

これらのデジタル・ワークフローにより、チームはサイクルタイム、フローレート、タクトタイム、不良件数のベースラインを確立することができ、スーパーバイザーはオペレーション全体の継続的な改善努力を推進できるようになりました。

Tulip お客様の生産プロセスの最適化にどのようにお役に立てるか、ご興味がおありでしたら、今すぐ担当者にお問い合わせください、 今すぐ当社チームにご連絡ください。!

製造の最適化とは、生産をよりスムーズにすることです。無駄を減らし、停止を減らし、生産量を向上させます。難しいのは努力ではなく、すべてが散在してしまうことです。あるシステムにはデータ、別のシステムにはメモ、そしてまだ多くのことが口コミで伝えられています。

MES、IoT、AIは物事を結びつけるのに役立ちます。MESやIoT、AIは物事を結びつけるのに役立ち、チームに生きた情報を提供することで、問題を迅速に解決することができます。重要な数字を追跡し、データを安全に保管し、従業員の実際の働き方に合ったツールを使用する、という基本を正しく維持することです。