コネクテッド・ファクトリーにおける製造時間調査の究極ガイド

すべての工場は正確な作業時間に依存しています。それらは労働基準、ラインバランス、および改善の優先順位を形成します。しかし、多くの工場では、タイムスタディは依然として、ゆっくりとした作業ペースのために構築された方法に依存しています。

業務がより密接になるにつれ、旧来のツールでは不十分になっています。現代のチームは、デジタルでデータ主導のアプローチに移行しており、より迅速に、より正確に、そして現場の混乱を大幅に軽減しながら、実際の作業状況を把握できるようになっています。

製造時間調査とは、計時装置を用いて人間の作業を直接観察・測定し、有資格者が定義されたパフォーマンスレベルで作業した場合に、その作業を完了するのに必要な時間を確定する構造化されたプロセスです。

時間調査は、一連の反復的な作業を含むプロセスに最も適しています。プロセスが複数の個別のタスクに分割できる場合、従業員がプロセスの各部分にどれだけの時間を費やしているかを測定するために、時間調査は有用な方法です。

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1世紀以上にわたって、時間研究は製造工程のデータを収集するための中心的な手法でした。フレデリック・ウィンスロー・テイラーが20世紀初頭に科学的管理システムの一部として時間研究を導入して以来、製造業者は時間研究を用いてオペレーションを最適化してきました。

また、時間調査は、最も誤りやすい測定方法の1つです。その単純さにもかかわらず、研究者がデータに偏りや矛盾をもたらす可能性がある方法がいくつかあります。些細なことのように思えるかもしれませんが、悪いデータの代償は大きいのです。エクスペリアンPLCの調査によると、悪いデータは組織の収益の15-25％を失う可能性があります。これが積み重なるとIBMの試算によると、悪質なデータは米国経済に年間3兆ドル以上の損害を与えています。

良いニュースは、タイムスタディを最大限に活用するためにできる簡単なことがいくつかあるということです。インダストリー4.0のデジタルトランスフォーメーションに関心のある方には、より正確で洞察に満ちたタイムスタディを作成するために新しいテクノロジーを活用する方法があります。

工業時間研究所のエンジニアにとって、時間研究には主に5つの目的があります。

1. プロセスと手順の改善
2. プラン、オフィス、サービスエリアのレイアウトの改善
3. 人的労力の節約と不必要な疲労の軽減
4. 材料、機械、マンパワーの使用の改善
5. より良い物理的労働環境の開発

タイムスタディは、正しく行われた場合、マルチステッププロセスの粒度の細かい正規化されたビューを提供します。タイムスタディは、プロセスの効率化、工場およびプロセス設計の改善、作業員の生産量および経験の改善に使用することができます。

• タイムスタディの一般的な用途には、以下のようなものがあります：
• ステップ時間の設定と標準化
• メーカープロセスのKPI設定
• プロセスにおける非効率の発見と排除
• 年間生産量と収益を予測するためのデータ収集
• 年間資源・在庫計画の厳格化
• スキルのギャップを特定し、的を絞ったトレーニングイニシアティブを作成します。

時間研究は、分析、測定、総合の3つの段階に分けることができます。

分析： 何を測定したいかを決め、調査の具体的な目標を決めます（プロセス時間の短縮、標準時間の設定、的を絞ったトレーニングが必要なステップの特定など）。研究したいプロセス（とその理由）が決まったら、そのプロセスを構成要素に分解します。各タスクが明確に定義され、開始と終了が明確に設定されていることを確認します。複数の対象分野の専門家に、そのプロセスを完了するのにかかる時間を尋ね、各構成タスクに費やす時間を推定してもらいます。この情報は、標準時間の校正に役立ちます。

測定： ストップウォッチやその他の計時機器を使用し、作業員が各ステップを完了するのに要した時間を測定します。この段階で、作業員がタスクを完了するのを妨げる可能性のある手当も考慮しましょう。

合成： テンプレートまたはスプレッドシートを使用して、データを入力します。データの収集が終わったら、必要な分析を行います。これらは、タイムスタディの目標やデザインによって変わります。

時間調査とは、ただ作業を見て時間を計ることです。重要なのは、物事にかかる時間ではなく、実際にかかる時間を理解することです。

ステップ 1 - 仕事を選ぶ
測定したい仕事を選びます。開始時刻と終了時刻を書き留めてください。
工具、材料、セットアップ条件によって時間が変わる可能性がある場合は、それも書き留めておきます。

ステップ2 - 作業を見る
ストップウォッチ、タブレット、その他何でもかまいません。
機械の停止、部品の詰まり、休憩など、何か中断することがあれば、それを記録してください。
5サイクルが最低限です。作業内容にばらつきがある場合は、10サイクルが良いでしょう。

ステップ3 - タイムを調整する
生タイムだけでは十分ではありません。ペースや通常の許容範囲を調整する必要があります。

計算式：
標準時間 = 観測時間 × 評価 × (1 + 手当)

平均してください。それが基準値です。

ステップ4 - 見たことを見直す
時間を食ったり、スピードダウンの原因となるステップを探しましょう。
工具が十分に近くにあるかどうかを尋ねてください。オペレーターは部品を待っていませんか？
小さな変更を加え、再度テストし、効果があるかどうかを確認します。

シンプルに。タイムスタディは報告書ではなく、仕事の進め方を学ぶためのツールです。

マニュアルとデジタルの比較

時間データをどのように収集するかによって、そこから学べることが変わってきます。ストップウォッチやクリップボードは今でも使えますが、それだけでは限界があります。デジタルツールは、より詳細な情報を取得し、当て推量を取り除くことができます。

一般的な方法の比較

迅速な洞察が目的であったり、ツールが限られている場合は、手作業による調査でも問題ありません。しかし、作業が複雑になったり、量が増えたりすると、手作業ではタイミングが追いつかなくなります。デジタルツールはばらつきをうまく処理し、よりクリーンで再現性のあるデータを提供します。

フロアからダッシュボードまで

接続された工場では、タイムスタディは四半期に一度行うものではありません。それはバックグラウンドで実行され、品質または生産システムに直接データを供給します。

流れは以下のようになります：
オペレーター → センサーまたはアプリ → ダッシュボード → レビューとアクション

情報は自動的に動きます。ジョブの所要時間を確認し、遅いステップを見つけ、見積もりではなく事実をもとに変更を加えることができます。
遅延もなく、紙に追われることもなく、行動できるのはライブデータだけです。

インダストリー4.0工場の特徴の1つは、接続性の向上です。

Tulip ようなデジタルプラットフォームでは、きめ細かな時間調査を自動的に記録することができます。ここでは、各オペレーターの目標に対するステップごとの時間を見ることができます。

IoT接続とクラウドコンピューティングによって、かつてない規模のデータの作成と保存が可能になりました。ウェアラブルセンサー、コンピュータビジョン、ノーコードアプリケーションは、作業員からリアルタイムでデータを収集することができます。データ収集は自動化されているため、サンプルから人間のバイアスを排除することができます。また、AIは人間だけでは見つけることのできないデータのパターンを見つけることができます。

この接続性により、エンジニア（またはアルゴリズム）はプロセスの継続的なリアルタイム調査を行うことができます。データの絶え間ないストリームは、工場内の完全な可視性を提供します。また、サンプルサイズが大きいため、疎な測定よりも根本原因の分析が簡単で正確です。

これらの技術が完全に接続された工場の一部として連携すれば、集中的な継続的改善の可能性は計り知れません。

しかし、デジタル変革に着手している工場はまだ多くありません。多くの工場では、ストップウォッチとクリップボードがいまだに最高のツールです。

例：デジタルアプリの使用

オペレーターがバーコードをスキャンすると、タイマーがスタートします。
デジタルチェックリストを提出すると、タイマーがストップします。
システムは、その間のギャップを記録します。

そのデータはすぐにダッシュボードに表示されます。
余分なペーパーワークも、二重入力も、結果を待つこともありません。

得られるもの

• サンプルだけでなく、常にデータ

• どのラインやシフトからでも結果を確認できるリモートアクセス

• 四捨五入や推測がないため精度が高い

• 迅速なフィードバックにより、問題を早期に解決

最初に整理すべきこと

• プライバシー何が追跡されているのか、なぜ追跡されているのかを知らせましょう。

• 変更管理：クリップボードからセンサーへの移行は、人々を不安にさせる可能性があります。

• 統合：データは、ダッシュボードや改善作業につながって初めて役に立ちます。

うまく処理すれば、コネクテッド・タイム・スタディーはサイド・プロジェクトではなくなります。工場が日々学習し、改善する方法の一部となるのです。

時間研究は単純な理由で破綻します。道具が問題なのではなく、どのように仕事を監視し、測定し、記録するかが問題なのです。

ホーソン効果
人は時間を計られていることがわかると行動が変わります。仕事は通常より速く進み、データは必要以上に良く見えます。

それを避けるには：

• 勉強中は大声を出さないでください

• 1回だけでなく、数回のシフトを監視

• センサーや自動追跡で収集できるものは収集させます。
  
  

オブザーバー・バイアス
2人の人間が同じ仕事をしても、最終的に得られる数字は異なります。一人は切り上げ、一人は切り捨て。

それを避けるには：

• 毎回同じタイミングを使用

• 試験開始前の観察者のトレーニング

• 可能な限り、ソフトウェアやアプリにタイムスタンプを処理させます。

サンプリングエラー
数サイクルしか時間を計っていない場合、あるいは良いサイクルしか計っていない場合、平均値には何の意味もありません。

それを避けるには：

• 少なくとも5～10回のフルランを記録

• 異なるオペレーターとシフトを含む

• 完璧な走りではなく、日常のパフォーマンスを撮影

不正なデータ
数字のコピーミス、ステップの省略、フォーマットの不一致。後で分析が破綻します。

それを避けるには：

• 1つの形式、またはシンプルなデジタル形式にこだわること。

• 開始前に工具とタイマーをチェック

• 使用する前にデータを確認

可能な限り最大のサンプルサイズを使用してください。 多くの小規模製造業では、調査に利用できる従業員が何百人、何千人といるわけではありませんが、それでも可能な限り最大のデータセットを得るよう努力すべきです。データポイントが多ければ、プロセスのニュアンスがより明確になり、異常値を特定するのに役立ちます。

作業員のスキルを考慮に入れてください。 すべての従業員が同じ熟練度ですべてのタスクをこなすわけではありません。多くのタイムスタディのテンプレートでは、観察される従業員のスキルを「評価」する機会がリサーチャーに与えられます。この評価の目的は、従業員の能力の格差を考慮することです。ベテランの従業員だけを調査すると、非現実的な標準時間が得られます。新入社員を過剰にサンプリングすれば、生産量を過小評価することになります。どちらも、全体的なパフォーマンスの正確なイメージを与えることはありません。

観察中は記録しないようにしてください。 観察中の記録は不正確な観察につながる可能性があります。可能であれば、ストップウォッチのラップ機能を使ってステップタイムを保存してください。そうすることで、正確なデータを取ることができなくなります。そのようなタイマーがない場合は、チームで観察を行い、1人が記録し、もう1人が観察することを検討してください。

ホーソン効果に注意 ホーソン効果とは、観察されていることを知ったときの労働者の行動の変化について述べたものです。観察が中立的な活動ではないという発見は、物理学や文化人類学といった異なる学問分野を変える進歩をもたらしました。

研究者は、観察という単純な行為が、研究対象の現象を変えてしまう可能性があることを認識すべきです。秘密裏にデータを取ることでホーソン効果を回避する研究者もいますが、最善の戦略は、研究の目的と目標について従業員に正直に話すことです。

この時点で、現場でのデータ収集を開始する準備が整っているはずです。ここで、さらに検討すべきことがいくつかあります。

目標を見失わないこと。 データは素晴らしいものですが、それ自体を目的とした時間調査は貴重なリソースの無駄遣いになりかねません。調査を実施する理由を正確に把握し、測定の背後にあるビジネス上の必要性を常に見据えてください。

社員は最高の資産です。 労働者はしばしば時間研究に懐疑的ですが、それには理由があります。タイムスタディは科学的管理の長い歴史の一部であり、労働者の利益を最優先することはほとんどありませんでした。しかし、従業員こそが、現実的な標準時間を設定し、正確なデータを提供し、最終的にラインに価値を生み出す鍵なのです。従業員がプロセスに参加し、結果に関与していると感じれば感じるほど、この調査は関係者全員にとってより良いものになるでしょう。

時間研究は複数回実施するのが最適です。 複数のサンプルは、より大規模で包括的なデータセットを提供します。

プロセスやステップの時間を検証する1つの方法は、ERP MESのタイムスタンプと観察結果を照合することです。MES.もう1つの方法は、リアルタイムでプロセスとステップのデータを収集する、低コストのIoTテクノロジーへの投資を検討することです。