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新型コロナウイルス感染症のパンデミック以降、製造業者は生産面で多大な困難に直面してきました。サプライチェーンの混乱、労働力構造の変化、そして消費者のニーズの変容は、製造業者が直面している主要な課題のほんの一部に過ぎず、こうした状況を受けて、多くの経営者は生産体制を最適化する機会を模索しています。
こうした改善の機会を見出す最良の方法の一つは、生産データを分析し、現在のビジネス環境全体に見られるパターンを特定することです。こうした分析を活用することで、製造業者は自社の業務に影響を与えている要因を把握し、継続的な改善活動を推進するための知見を得ることができます。
そのため、製造業者は事業運営からより多くのデータを収集・分析するために、堅牢なデジタルソリューションへの投資を拡大しています。こうしたツールを活用することで、製造業者は自社の業務についてより正確な知見を得ることができ、必要に応じてプロセスを最適化し、事業全体のパフォーマンス向上につなげることが可能になります。
この記事では、製造分析の重要性について解説するとともに、デジタルツールを活用してデータ収集を効率化し、業務からより有意義な知見を引き出す方法についてご紹介します。
製造アナリティクスとは何ですか？
「製造データ」と「分析」はしばしば同じ意味で使われますが、その本質は異なります。
製造業では、毎日、さらには1時間ごとに膨大な量のデータが生み出されています。しかし、経営者や管理職がそこから有意義な知見を引き出せるような形で情報を処理する手段がなければ、このデータは役に立ちません。
一方、製造アナリティクスとは、製造施設内で収集されたデータから得られるパターンや傾向を発見することです。
現在、多くのメーカーがMESやERP、および類似の業務プラットフォームなど、さまざまなシステムを活用して業務を運営しています。これらのシステムは、機械や工程から生成されるデータの収集、保存、および共有を支援します。
従来の製造現場では、作業員や監督者が各機械や工程からこのデータを手作業で収集しており、多くの場合、紙とペンが使用されています。その結果、意思決定者は生産状況や市場の変化に迅速に対応できず、製造事業にとって不利な状況に陥っています。
しかし、インダストリー4.0の進展により、企業は現在、産業用IoT（IIoT）、エッジコンピューティング、コンピュータビジョン、AIを活用した分析など、データを収集・分析するためのさまざまなツールを活用できるようになった。
これらの先進技術が融合することで、製造業者が自社事業に導入した際に、さまざまなメリットがもたらされます。
製造業における分析のメリット
継続的な改善活動を推進する上で、製造分析は生産のあらゆる側面に浸透していなければなりません。こうした分析は、ビジネスを前進させ、競争力を高めるために必要な洞察を意思決定者に提供します。
製造分析を活用することによるメリットには、次のようなものがあります：
機械のダウンタイムの削減：現代の製造企業がアナリティクスを活用する方法の一つに、機械の性能評価があります。これにより、管理者はプロセス全体における設備総合効率（OEE）を把握することができます。
製造分析により、機械の稼働状況の変化を把握し、完全な故障が発生する前に設備を修理できるようになるため、予知保全が促進されます。これにより、ダウンタイムが短縮され、生産ラインをスケジュール通りに稼働させ続けることが可能になります。
リソースの有効活用：製造分析により、生産プロセスがより明確に可視化され、リソースがどのように活用されているかがメーカーに示されます。リアルタイムの分析により、生産管理者は生産ラインを円滑に稼働させるために、どこにリソースを追加投入すべきかが把握できます。
サプライチェーンの透明性向上：サプライチェーンの管理はますます困難になっており、非効率や無駄が生じやすい状況となっています。そのため、製造企業はデータ分析を活用し、課題を特定するとともに、サプライチェーン管理を改善する機会を見出す必要があります。
これにより、メーカーは需要予測、在庫管理、価格最適化といった側面を最適化し、業績の向上を図ることができます。
総コストの削減：製造アナリティクスを生産事業に導入することで、組織全体の最適化が可能になります。前述の通り、企業はデータ分析を活用して、生産前、生産中、生産後の各プロセスを最適化することができます。
その結果、企業は非効率な部分を迅速かつ容易に特定できるようになり、経営陣は是正措置を講じて無駄を削減することで、大幅なコスト削減を実現できます。
製造分析の活用例
こうしたメリットを踏まえると、メーカーは可能な限り、データの収集と分析を事業のあらゆる側面に活用するよう努めるべきである。
製造現場におけるアナリティクスの主な活用例をいくつかご紹介します：
プロセスの自動化： 従来の製造現場では、反復的でデータ処理を要する多くの業務やワークフローが手作業で行われています。しかし、データ分析を活用することで、管理者はこれらのプロセスを最適化・自動化する適切な機会を見出すことができます。
自動化が現実的でない場合、企業はこのデータを活用して、オペレーターの業務プロセスを強化し、人為的ミスが発生しやすいプロセスを特定し、チームがより効率的に、かつミスを減らして業務を行えるようなツールを開発することができます。
品質管理：製造分析を活用することで、不良品の傾向を追跡し、製品品質に関するより明確な全体像を把握することができます。こうした傾向を把握することで、管理者は品質不良の原因を特定し、将来的な品質問題の発生を防ぐための対策を講じることが可能になります。
顧客体験：メーカーはビジネスデータを活用して、顧客の嗜好、購買動向、市場の動向を把握することができます。これにより、顧客一人ひとりに合わせた体験を提供し、満足度を高め、事業の収益性を向上させることができます。
製造分析のメリットを最大限に活かすためには、現代の製造業者はデジタルツールを活用する必要があります。これらのソリューションは製造業務のあらゆる側面に組み込まれ、重要なデータをリアルタイムで収集・分析し、実用的な知見を提供します。
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