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。
生産プロセスの最適化の重要性
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。
生産活動を最適化する5つのステップ
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。
Tulip 製造プロセスの最適化を支援する方法
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。
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