コネクテッド・ファクトリーにおける製造時間調査の完全ガイド

どの工場も、正確な作業時間データに依存しています。それらは、労働基準、ラインバランス、そして改善の優先順位を決定づけるものです。しかし、多くの工場では、依然として作業ペースが遅かった時代に考案された手法に基づいて時間調査が行われています。

業務の連携が深まるにつれ、従来のツールでは不十分になってきています。現代のチームは、業務が実際にどのように行われているかを把握できる、デジタルかつデータ駆動型のアプローチへと移行しつつあります。これにより、より迅速かつ正確に業務を遂行でき、現場への影響も大幅に軽減されます。

製造工程の作業時間調査とは、計時装置を用いて人の作業を直接観察・測定し、所定の作業水準で作業を行う有資格の作業員が、その作業を完了するのに要する時間を算出するための体系的なプロセスである。

タイムスタディは、周期的に繰り返される一連の反復動作を含む工程に最も適しています。工程を複数の独立したタスクに分割できる場合、タイムスタディは、従業員が工程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有用な手段となります。

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1世紀以上にわたり、タイムスタディは製造プロセスに関するデータを収集するための中心的な手法として用いられてきました。20世紀初頭、フレデリック・ウィンスロー・テイラーが科学的管理法の一環としてタイムスタディを導入して以来、製造業者は業務の最適化のためにタイムスタディを活用してきました。

また、タイムスタディは、測定を誤りやすい手法の一つでもあります。その単純さにもかかわらず、研究者がデータにバイアスや不整合をもたらしてしまう可能性はいくつかあります。些細なことのように思えるかもしれませんが、不正確なデータがもたらすコストは甚大です。エクスペリアン（Experian PLC）の調査によると、不正確なデータは組織の収益の15～25％に相当する損失をもたらす可能性があります。これは累積的に大きな額になります。 IBMの推計によると、不正確なデータは米国経済に年間3兆ドル以上の損失をもたらしているとのことです。

幸いなことに、タイムスタディを最大限に活用するために実践できる簡単な方法がいくつかあります。インダストリー4.0によるデジタルトランスフォーメーションに関心のある方にとっては、新しいテクノロジーを活用して、より正確で洞察に富んだタイムスタディを作成する方法があります。

産業時間研究協会のエンジニアたちにとって、時間研究には5つの主な目的がある。

1. プロセスおよび手順の改善
2. 計画、オフィス、または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. 資材、機械、および人員の活用の改善
5. より良い物理的労働環境の整備

適切に実施されれば、タイムスタディは、多段階のプロセスについて、きめ細やかで標準化された全体像を提供します。これを利用することで、プロセスの効率化、工場やプロセスの設計改善、さらには生産性の向上や従業員の働きやすさの向上を図ることができます。

• 作業時間調査の一般的な用途には、次のようなものがあります：
• ステップ時間の設定と標準化
• 製造業のプロセスにおけるKPIの設定
• プロセスにおける非効率な部分を特定し、解消する
• 年間生産量と収益の予測に役立つデータの収集
• 年間リソースおよび在庫計画の徹底
• スキルギャップを特定し、的を絞った研修施策を策定する。

作業時間調査は、分析、測定、統合という3つの段階に分けられます。

分析： 何を測定したいかを決め 、調査の具体的な目標（プロセス時間の短縮、標準時間の設定、対象を絞った研修が必要な手順の特定など）を定めます。どのプロセスを調査したいか（そしてその理由）が明確になったら、そのプロセスを構成要素ごとに分解します。各タスクが明確に定義され、開始点と終了点がはっきりしていることを確認してください。 複数の業務担当者に、そのプロセスを完了するのにどれくらいの時間がかかるかを尋ね、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、標準時間を設定する際に役立ちます。

測定： ストップウォッチやその他の計時機器を使用して 、作業者が各工程を完了するのに要する時間を測定します。この段階では、作業者がタスクを完了する上で障害となり得る要因についても考慮に入れる必要があります。

まとめ：テンプレートやスプレッドシートを使用して 、データを入力してください。データの収集が完了したら、必要な分析を行ってください。これらの分析内容は、時間調査の目的や設計によって異なります。

作業時間調査とは、単に作業の様子を観察し、その所要時間を計測することです。重要なのは、作業に「どれくらいの時間がかかるべきか」という私たちの思い込みではなく、実際にどれくらいの時間がかかるかを把握することです。

ステップ 1 – 作業を選ぶ
測定したい作業を選びます。開始時刻と終了時刻を書き留めます。誰が作業を行うか、また何サイクル分観察するかも記録しておきます。
工具、材料、またはセットアップ条件によって所要時間が変わる可能性がある場合は、その点もメモしておきます。

ステップ 2 – 作業を観察する
ストップウォッチやタブレットなど、普段使っているものを用意してください。1 サイクルごとの時間を記録します。
機械の停止、部品の詰まり、故障など、何か中断があった場合は、その旨をメモしてください。
最低でも 5 サイクルは記録してください。作業内容にばらつきがある場合は、10 サイクル記録するのが望ましいです。

ステップ 3 – 時間を調整する
記録しただけの時間だけでは不十分です。作業ペースや通常の余裕時間を考慮して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 + 許容値)

それらを平均化してください。それが基準値になります。

ステップ4 – 確認した内容を見直す
時間を浪費したり、作業の遅れを引き起こしたりする工程を探します。
工具は手の届く範囲にありますか？ 作業員は部品を待っていませんか？ レイアウトが作業の妨げになっていませんか？
小さな変更を加え、再度テストして、改善されたか確認します。

シンプルにしましょう。作業時間調査は報告書ではなく、その仕事がどのように行われているかを理解するためのツールです。

手動による時間調査とデジタルによる時間調査

時間データの収集方法によって、そこから得られる知見は変わります。ストップウォッチやクリップボードでもまだ使えますが、それだけでは限界があります。デジタルツールを使えば、より詳細な情報を収集でき、推測に頼る部分を大幅に減らすことができます。

一般的な手法の比較

手作業による調査は、手っ取り早く洞察を得たい場合や、利用可能なツールが限られている場合には有効です。しかし、作業が複雑になったり、処理量が増えたりすると、手作業での計測では対応できなくなります。デジタルツールは変動への対応力が高く、より正確で再現性のあるデータを提供してくれます。

フロアからダッシュボードへ

ネットワーク化された工場では、作業時間調査は四半期に一度行うようなものではありません。それはバックグラウンドで常時実行され、そのデータが品質管理システムや生産システムに直接取り込まれます。

流れは次のようになります：
オペレーター → センサーまたはApp ダッシュボード → 確認と対応

情報は自動的に更新されます。ジョブの所要時間を把握し、処理が遅い工程を特定し、推測ではなく事実に基づいて改善策を講じることができます。
遅延も、書類のやり取りも一切なく、即座に行動に移せるリアルタイムのデータだけをお届けします。

インダストリー4.0の工場を特徴づける要素の一つは、接続性の向上である。

Tulip 、詳細な作業時間調査を自動的にTulip 。ここでは、各オペレーターの各工程ごとの所要時間を、目標値と比較して確認できます。

IoT IoT接続とクラウドコンピューティングにより、かつてない規模でのデータの生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のデータを収集することができます。データ収集が自動化されているため、サンプルから人間のバイアスが排除されます。また、AIは人間だけでは見つけられないデータのパターンを見出すことができます。AIは時間の経過とともに精度が向上するため、予知保全は実現可能な目標となっています。

この接続性により、エンジニア（またはアルゴリズム）は、プロセスを継続的かつリアルタイムに分析することができます。絶え間なく流入するデータにより、工場内の状況を完全に把握することが可能になります。また、サンプルサイズが大きくなることで、測定データがまばらな場合よりも、根本原因の分析が容易かつ正確に行えるようになります。

これらの技術が、完全にネットワーク化された工場の一環として連携して機能する場合、的を絞った継続的な改善の可能性は計り知れない。

しかし、まだデジタルトランスフォーメーションに着手している工場は多くありません。多くの工場では、依然としてストップウォッチとクリップボードが最も有用なツールとなっています。

事例：App

シンプルなデジタルシステムであれば、通常の業務の一環としてタイマーの開始・停止を行うことができます。
オペレーターがバーコードをスキャンすると、タイマーが開始されます。
デジタルチェックリストを送信すると、タイマーが停止します。
システムは、この2つの操作の間の時間を記録します。

そのデータはすぐにダッシュボードに表示されます。
余計な書類作業も、二重入力も、結果を待つ必要もありません。

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

• 誰も四捨五入したり推測したりしないため、精度が高くなります

• フィードバックが迅速になるため、問題がより早く解決される

まず整理すべきこと

• プライバシー：どのような情報が追跡されているのか、その理由をユーザーに明確に伝える。

• 変更管理：クリップボードからセンサーへの移行は、人々に不安を感じさせることがあるため、しっかりと話し合いましょう。

• 統合：データは、ダッシュボードや改善活動と結びついて初めて有用なものとなります。

適切に運用されれば、コネクテッド・タイムスタディは単なる副次的なプロジェクトではなくなります。それは、工場が日々学び、改善していくプロセスの一部となるのです。

作業時間調査がうまくいかないのは、単純な理由によるものです。問題はツールそのものではなく、作業の観察、測定、記録の仕方にあるのです。

ホーソーン効果
人は、時間を計られていると分かると、普段とは違った行動をとります。作業は通常より速く進み、データは本来あるべき姿よりも良く見えてしまいます。

それを避ける方法：

• 調査を行っている間は、声を上げないでください

• 1回だけでなく、数回のシフトを見守ってください

• センサーや自動追跡機能に、可能な範囲でデータを収集させましょう
  
  

観察者のバイアス
同じ仕事をした2人の人間でも、最終的な数値が異なることがあります。一方は切り上げ、もう一方は切り捨てをするからです。

それを避ける方法：

• 毎回同じタイミングの方法を採用する

• 研究開始前に観察者を研修する

• 可能であれば、タイムスタンプの処理はソフトウェアやアプリに任せる

サンプリング誤差
わずか数サイクル、あるいは正常なサイクルだけを計測しただけでは、その平均値には何の意味もありません。

それを避ける方法：

• 少なくとも5回から10回のフルランを記録する

• さまざまなオペレーターやシフトを含める

• 完璧な走りではなく、日常のパフォーマンスを記録しよう

不適切なデータ
数値が誤ってコピーされたり、手順が省略されたり、形式が一致しなかったりすることがあります。その結果、後の分析が台無しになってしまいます。

それを避ける方法：

• 1つの形式、あるいはシンプルなデジタルフォームに統一する

• 作業を始める前に、道具やタイマーを確認してください

• データを使用する前に、その内容を確認してください

可能な限り大きなサンプルサイズを用いること。 多くの小規模製造企業では、 調査対象となる従業員が数百人あるいは数千人規模には達しないだろうが 、それでも可能な限り大きなデータセットを確保するよう努めるべきである。 データポイントが多ければ多いほど、プロセスをより詳細に把握でき、外れ値の特定にも役立つ。

作業員の技能を考慮に入れる。 すべての従業員が、あらゆる業務を同じ熟練度で遂行できるわけではない。 多くのタイムスタディのテンプレートでは、調査担当者が観察対象の作業員の技能を「評価」する機会が設けられている。この評価の目的は、従業員間の能力のばらつきを考慮に入れることにある。ベテラン社員のみを対象に調査を行えば、非現実的な標準時間が算出されてしまう。一方、新入社員を過度に多く対象に含めれば、生産量を過小評価することになる。どちらの場合も、全体的なパフォーマンスを正確に把握することはできない。

観察中は記録を取らないようにしてください。観察 中に記録を取ると 、観察結果が不正確になる恐れがあります。可能であれば、ストップウォッチのラップ機能を使って各ステップの時間を記録してください。そうすることで、正確なデータを収集できるようになります。そのようなタイマーがない場合は、チームで観察を行い、一人が記録を取り、もう一人が観察を行うようにしてください。

ホーソン効果に注意が必要だ。 ホーソン効果とは 、 労働者が自分が観察されていることを認識した際に生じる行動の変化を指す。より広範な「観察者効果」の一環として、観察が中立的な行為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分野において、その分野のあり方を変えるような進歩をもたらしてきた。

研究者は、単に観察するという行為そのものが、研究対象の現象に変化をもたらす可能性があることを認識しておくべきである。一部の研究者は、こっそりとデータを収集することでホーソン効果を回避しようとするが、最善の戦略は、研究の目的や目標について従業員に正直に伝えることである。

ここまでで、現場でのデータ収集を開始する準備が整ったはずです。ここでは、さらに考慮すべき点をいくつか紹介します。

目標を見失わないようにしましょう。データは 有用ですが、目的のないタイムスタディは貴重なリソースの無駄遣いになりかねません。なぜその調査を行うのかを明確に把握し、測定の背景にあるビジネス上のニーズを常に念頭に置いておくことが重要です。

従業員こそが最大の資産です。労働者は しばしば作業時間調査に懐疑的ですが、それには十分な理由があります。作業時間調査は、科学的管理法の長い歴史の一部であり、その歴史において労働者の利益を真に考慮したことはほとんどありませんでした。しかし、現実的な標準時間を設定し、正確なデータを提供し、最終的には生産ラインで価値を生み出す上で、従業員こそが鍵となります。従業員がこのプロセスに主体的に関与し、その結果に参画していると感じれば感じるほど、関係者全員にとって調査の成果はより良いものとなるでしょう。

作業時間調査は、複数回実施するのが最適です。 サンプル数を増やすことで 、より大規模で包括的なデータセットが得られます。

手持ちのテクノロジーを活用する――プロセスや各工程の所要時間を検証する方法の一つは、ERPやMESのタイムスタンプと実際の観測値を照合することです。もう一つの方法は、プロセスや各工程のデータをリアルタイムで収集できる、IoTテクノロジーへの導入を検討することです。