製造の最適化：生産プロセスを改善するためのベストプラクティス

近年、製造業の競争はますます激化しており、多くの企業が、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックによるサプライチェーンの混乱から生じた資材不足に依然として対処を迫られている。

しかし、マッキンゼーによると、2022年の大半を通じて消費者の需要は堅調に推移しており、顧客はパンデミック前に慣れ親しんだ製品について、依然として比較的短い納期を期待している。このため、製造企業は、商品をタイムリーに生産・納品するための、より効果的かつ効率的な方法を模索せざるを得なくなっている。

その結果、多くの企業が、業務全般にわたる生産性と効率性を向上させるため、さまざまな取り組みを導入しています。こうした最適化手法により、企業は業務を微調整し、製品設計から出荷に至るまでの生産プロセスのあらゆる段階で、段階的な改善を図ることが可能になります。

この記事では、製造企業が継続的な改善にどのように取り組んでいるか、また業務改善のために生産プロセスの最適化をどのように優先しているかについて見ていきます。

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製造の最適化とは、現場での作業プロセスをより効率的に整えることです。生産の足を引っ張っている要因、材料や時間を浪費している要因、品質の安定性を損なっている要因を洗い出し、それらを改善していきます。そうすることで、プロセスは少しずつ、よりスムーズかつ安定したものになっていきます。

これは、一度だけ実施する単発のプロジェクトやプログラムではありません。継続的な取り組みなのです。シフトごとに、毎週、スタッフは調整や評価を行い、次の稼働を少しでも改善しようと努めています。データも役立ちますが、経験も同様に重要です。通常、問題に最初に気づくのはオペレーターたちです。

最近では、ほとんどの工場で、実際の生産データを活用してこうした変更を行っています。機械、センサー、ソフトウェアが、サイクルタイム、停止時間、不良品を監視しています。何かが許容範囲から外れた場合、チームはそれが実際の停止につながる前に迅速に対応することができます。

用語集（概要）

MES（製造実行システム）：機械と人を結びつけ、生産データをリアルタイムで追跡できるようにするソフトウェア。

OEE（総合設備効率）：稼働率、性能、品質の3つの要素から算出される単一の指標。生産能力の損失がどこで生じているかを明らかにする。

IoT モノのインターネット）：現場のデータを収集し、それを生産・保守チームにフィードバックする、ネットワークに接続された小型デバイスやセンサー。

最適化により、工場は常時発生するトラブルへの対応から脱却できます。何かが故障した際に慌てて対応するのではなく、問題を未然に防ぐシステムを構築し、稼働のたびに改善を重ねていくことができるようになります。

製造の最適化は業務全体に及び、生産の各段階からの情報提供や調整を必要とします。その目的は、生産プロセスを可能な限り迅速かつ効率的にすると同時に、余分な無駄を排除することにあります。

生産プロセスの最適化による主なメリットには、次のようなものがあります：

生産の遅延の削減：生産プロセスを最適化することで、企業は実行可能な生産スケジュールにおけるダウンタイムを削減することができます。

これは、組織が定期的かつ継続的に設備のメンテナンスを行っている場合に特に顕著です。こうした取り組みにより、機械の効率と稼働率が向上し、製造企業が定められた生産スケジュールを確実に達成できるようになります。

製品品質の向上：さまざまな理由から、品質不良によるコストは生産環境における非効率性の最大の原因の一つとなり得ます。そのため、品質不良の原因を特定し、排除することは、プロセス最適化の取り組みにおいて最も大きな効果をもたらす重点課題の一つとなり得ます。

製品の品質向上に注力することで、企業は手直しに費やす時間やリソースを削減し、無駄を最小限に抑え、最終消費者が期待に沿った製品を受け取れるようにすることができます。

業務の可視性を高める：製造プロセスの最適化において、リアルタイムのデータ収集は極めて重要です。今日のビジネス環境下で事業を展開する企業は、 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といったインダストリー4.0技術に多額の投資を行っています。

これらのデータ収集ツールを活用し、業務を支える人材、設備、システムとそれらを連携させるプラットフォームを導入することで、製造プロセス全体にわたるリアルタイムの知見を把握し、生産を継続的に改善するための改善の余地を特定することが可能になります。

リソースの最適な配分：既存のプロセスにおける非効率な点を特定できたら、次はリソースが効率的かつ生産的な方法で配分されるようにする必要があります。

例えば、従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、こうした作業をデジタル化・効率化できるソリューションを導入すれば、時間の節約という点で大きな成果が期待できます。その結果、その人的リソースをより生産性の高い業務に集中させることができるようになります。

ほとんどの工場において、問題はツールの数そのものではありません。問題は、それらが散在していることです。データがあまりにも多くの場所に分散してしまっています。MESに保存されているものもあれば、スプレッドシートにあるものもあれば、いまだに紙の書類にあるものもあります。これらのデータは互いに整合性がとれていないため、従業員は生産を継続させるためだけに、時間の半分をデータのつぎはぎ作業に費やしているのです。

いくつかのよくある問題点が繰り返し発生しています：

連携が取れていないシステム
MESが保守ログや品質記録と連携できない場合、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を誰かが突き止める頃には、そのシフトはすでに終わってしまっているのです。

非効率な業務手順
その場しのぎの対処法が習慣化してしまう。ホワイトボードへのメモ、手書きの集計表、ラインを稼働させ続けるコツを知っているあのオペレーター。それらは一応機能するが、改善の妨げとなっている。

長引くダウンタイム
故障、部品不足、設定の不明確さ――これらすべてが重なる。停止の原因を確実に特定する方法がなければ、症状だけを直してその場をしのぐことになり、翌週にはまた同じ問題に直面することになる。

変化の遅さ
プロセスのわずかな調整でさえ、導入には数週間かかることがあります。その頃には、その調整のきっかけとなった問題がすでに変化している可能性もあります。

新しいツールに対する反発
多くの人は変化そのものに反対しているわけではなく、単に仕事の足を引っ張るようなシステムに時間を割く余裕がないだけなのです。ツールが実際の業務の流れに合っていなければ、使われずに放置されてしまうでしょう。

最適化は、こうした些細な問題点に気づくことから始まります。それらは、耳を傾ける価値のあるサインなのです。適切なシステムがスムーズに連携すれば、人々はデータ探しに費やす時間を減らし、本当に重要なことへの改善に時間を割けるようになります。

結局のところ、製造活動を最適化することで、企業は無駄を削減し、顧客により良いサービスを提供できるようになります。

さらに、今日の競争の激しい環境において、製造業者が業務の継続的な改善に向けた取り組みを行うことは不可欠です。

製造業務の最適化を始めるために実践できる5つのステップは以下の通りです：

1. 生産データの追跡・分析に向けた措置を講じる：今日の企業に見られるコネクテッド・マニュファクチャリング環境において、製造業者はかつてないほど生産データにアクセスしやすくなっている。

相互に接続されたさまざまな機器やセンサーを活用することで、企業は生産状況を追跡し、製造プロセスのあらゆる段階において、まさに何が起きているのかについてリアルタイムの知見を得ることができます。

2. 最適化の機会を特定する：生産データを収集・可視化するためのシステムやツールを整えたら、次は最適化の取り組みにおいて「手っ取り早く成果が得られる分野」を特定する段階です。多くの企業が気づくのは、一部の生産活動には本質的なボトルネックが存在し、それが大きな非効率性を招いているということです。

例えば、特定の設備やその稼働状況が、生産プロセスの次の段階におけるボトルネックとなっていることに気づくかもしれません。あるいは、現行の運用手順の中には最適とは言えず、生産の流れを妨げているものがあるかもしれません。

したがって、生産の足かせとなっているこうした非効率な部分を洗い出す必要があります。そうすることで、リソースを有効活用して問題のある部分を改善し、生産性を向上させ、無駄を削減することができます。

3. 自動化、そして強化： 企業が生産活動全体の生産性向上を図るため、自動化への投資を拡大するにつれ 、自動化の取り組みだけでは企業の成長には限界があることがますます明らかになってきている。

多くの場合、今日のツールや技術は人間と連携して機能し、人間がより効率的、安全、かつ正確に仕事ができるよう支援しています。

製造業者は、生産プロセスにおける手作業の反復的な作業を自動化することで、大幅な効率向上を実現できる一方で、依然として多くの工程では高度な知的作業が求められており、人間の関与が必要であることが浮き彫りになっている。

したがって、企業は製造プロセスの最適化を、人間を自動化によって排除することではなく、既存の従業員を補完し、付加価値の高い業務に注力できるようにするという観点から捉えるべきである。

4. テクノロジーの活用：前述したように、インダストリー4.0技術の発展により、製造業者はさまざまな先進的な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ための数え切れないほどの機会を得ることができました。

例えば、さまざまな業界のメーカーが、生産の各段階で品質上の欠陥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、製造業者は人工知能（AI）や機械学習（ML）を活用してリアルタイムのデータ分析を行い、包括的かつ効果的な生産の最適化を図ることができます。

5. 経時的な進捗を測定する：生産活動の最適化は、一度きりの取り組みではありません。さらに、製造業界の状況は絶えず変化しているため、現在実施している対策が、将来にわたって同じ好効果をもたらすとは限りません。

したがって、製造業者は、経時的な進捗状況を測定し、変化の推移やそれが生産実績に与える影響を把握し続けなければならない。これにより、企業は生産プロセスを継続的に改善し、業界の最先端の地位を維持することができる。

追跡していないものは改善できません。最適化の取り組みを定着させるには、適切な測定基準が明確で、可視化されており、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、初回歩留まりといった指標は、依然として重要な役割を果たしています。現在、以前と異なる点は、チームがこれらの数値をどれだけ迅速に把握し、対応できるかという点です。データがリアルタイムで更新されることで、以前は特定するのに数時間かかっていた問題も、数分で対処できるようになりました。

目標は単に数字を集めることではなく、誰かが行動を起こせるまさにその瞬間に、その数字を役立つものにすることです。

注目すべき一般的なKPI

OEE（総合設備効率）
稼働率、性能、品質を組み合わせて、設備がどの程度順調に稼働しているかを示します。

ダウンタイム
故障、切り替え、または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（
）： 所定の時間内に完成した良品の数を数える。

初回歩留まり（
）：手直しなしで、初回製造時に基準を満たした製品の割合を測定する指標。

サイクルタイム
1単位の製品を、開始から完了まで生産するのにかかる時間。

金型がいかに状況を一変させるか

たとえ優れたツールであっても、計画なしに現場に導入しただけでは、あまり効果は期待できません。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スムーズに組み込まれ、それを使用する人々がその価値をすぐに実感できた場合に限られます。

1. 既存システムとの連携
多くの施設では、すでにさまざまな機器、ERP、旧式のデジタルツールが混在して運用されています。一からやり直すことは現実的ではありません。既存のシステムと容易に連携できるシステムに焦点を当てるべきです。オープンAPI、モジュール式の構成、そして大幅なカスタマイズを必要としないデータモデルを採用することで、時間とコストを大幅に節約できます。

堅牢なプラットフォームであれば、現在うまく機能しているものを無理に撤去することなく、機能を拡張できます。現在の環境にシームレスに統合され、将来的には他の要素との連携も容易になるはずです。

2. データセキュリティとコンプライアンス
接続されるツールが増えれば、保護すべきデータも増えます。これは後回しにするのではなく、最初から設計に組み込む必要があります。顧客間の強力な分離機能、詳細な監査証跡、および組み込みのコンプライアンス機能を備えたソフトウェアを探しましょう。規制対象の業務においては、こうした管理措置は必須です。

たとえば、Tulip各顧客の環境を分離し、生産データを共有のAIトレーニングプールに含めないようにしています。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、守らなければならない重要な原則です。

3. 研修と変更管理
新しい技術を導入すると、必ず人々の働き方に変化が生じます。真の成功は、チームがどれほど早くその技術に慣れ親しめるかにかかっています。ツールは、オペレーターやエンジニアが変更や更新を行う際に、IT部門の支援を常に必要としないほど、使い慣れたものであるべきです。

研修は、教室だけでなく、実際の職場環境、つまり作業現場で行われるべきです。ノーコードツールも役立ちます。従業員が自らワークフローを調整できるようになれば、導入が加速し、改善が停滞することもなくなります。

デジタルシステムは今や、単なる付随的なプロジェクトではなく、生産業務の中核をなすものとなっています。MES、IoT、AIこそが、リアルタイムで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、問題は本来あるべきよりも長く未解決のまま残ってしまいます。

リアルタイムのデータ収集やAIツールは、そのリストの上位に位置しています。その理由は明らかです。工場では、現場で何が起きているかをより迅速に把握する手段が必要とされているからです。

MES（製造実行システム）
優れたMESは、機械、人、データを結びつけ、生産状況をリアルタイムで追跡できるようにします。これにより、チームは、どこで時間が浪費されているか、段取り替えの遅れの原因は何か、あるいは基準から逸脱し始めている時期を把握することができます。最新のプラットフォームは柔軟性が高く、エンジニアは長期間にわたるITプロジェクトを行うことなく、ロジックや画面を調整することができます。

IoT モノのインターネット）
接続されたセンサーが、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、システムに直接送信します。この継続的なデータの流れにより、些細な問題を早期に発見しやすくなり、手作業による記録作業を削減できます。これにより、保守チームや品質管理チームは、各シフトごとに何が起きているかをより明確に把握できるようになります。

AI（人工知能）
AIは、報告書をくまなく調べたり、パターンを探したり、生産ラインの速度が低下した原因を突き止めたりするなど、かつて多くの時間を費やしていた作業の負担を軽減し始めています。AIはデータを分類し、傾向を明らかにし、さらにはダウンタイムの考えられる原因を特定することさえ可能です。一部のツールでは、「昨日、どの機械が最も多くの予期せぬ停止を引き起こしたか？」といった質問に直接答え、その経緯を数秒で表示することもできます。

Tulip、企業は事業全体にわたる人、機械、システムを連携させ、生産のあらゆる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、継続的改善を担当するエンジニアや監督者は、既存のプロセスにおける非効率な部分を容易に特定し、生産活動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、次のように Piaggio Fast Forward が、新型ロボット「Gita」をプロトタイプから量産段階へと移行させるにあたり、オペレーターに対して新しい組立工程を迅速に指導し、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、わずか数週間のうちに、最新のデジタル作業指示書を提供することで、組み立ておよびサブアセンブリの各段階における作業員を指導するためのアプリのエコシステムを構築しました。

こうしたデジタルワークフローの導入により、チームはサイクルタイム、処理量、タクトタイム、不良数に関する基準値を確立することができ、これにより、監督者は業務全般にわたって継続的な改善活動を推進できるようになりました。

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製造の最適化とは、生産をより円滑に進めることです。無駄を減らし、停止回数を減らし、生産性を向上させることです。難しいのは労力ではなく、情報が散在していることです。データはあるシステムに、メモは別のシステムにあり、依然として多くの情報が口頭で伝えられているのが現状です。

MES、IoT、AIは、さまざまな要素を結びつける役割を果たします。これらはチームにリアルタイムの情報を提供し、問題の迅速な解決を可能にします。その成功の鍵は、基本をしっかりと守ることにあるのです。つまり、重要な数値を把握し、データのセキュリティを確保し、実際の業務スタイルに合ったツールを活用することです。