アジャイル製造ガイド：加速の時代におけるオペレーション

アジャイル製造の概要

製造業は変化しつつある。その変化は急速だ。「インダストリー4.0」とも、「第4次産業革命」とも、あるいは「新たな常態」とも呼ばれるが、いずれにせよ、製造業が加速の時代を迎えているという事実に変わりはない。

この流れについていくためには、メーカーは変化を受け入れる姿勢を持つ必要がある。

こうした取り組みとして、アジャイル手法がますます注目を集めています。業界や業種を問わず、製造業各社はアジャイル手法を導入し、価値創出までの時間を短縮するとともに、激動の時代における事業継続力を高めています。もともとソフトウェア開発のために考案されたアジャイルですが、製造業においても、急速な変化を競争優位性へと転換することを可能にしています。

アジャイル・マニュファクチャリングは、迅速な反復、オペレーターの参画、業務の柔軟性、そしてボトムアップ型のイノベーションを重視することで、顧客のニーズに迅速に対応すると同時に、従業員がイノベーションを起こせるよう後押しします。

このガイドでは、アジャイル・マニュファクチャリングについてご紹介します。その歴史を振り返り、各原則について詳しく解説するとともに、現場でこの手法を導入するための具体的なヒントをお伝えします。

製造業界における4つの大きな変化により、アジャイル手法が不可欠なものとなった。

1. 急速に変化する環境– テクノロジーは製造業に大きな変革をもたらしています。しかし、変化の要因はテクノロジーだけではありません。顧客も急速に進化しています。顧客の基準は以前より高くなり、製品のカスタマイズ性の高さ、納期の短縮、そして低コスト生産を期待するようになっています。規制も変化しており、その数と厳しさが増しています。さらに、複雑化するサプライチェーンや不安定な貿易情勢も加わり、柔軟性が求められる環境となっています。2020年に起きた直近の混乱を例に挙げてみましょう。 需要の変化に対応する準備を整えておく以外に、このような混乱に備える方法はありませんでした。

2. 絶え間ない技術革新– 日々新しい技術が登場しており、製造業はデジタル時代への適応を進めている。今後、製造業者は予想もしなかった形で新技術の影響を実感することになるだろう。マッキンゼーが発表した報告書によると、製造業は今後5年間（2019年～2024年）で、過去20年間の合計を上回るほどの変革を経験することになるという。

3. 労働力の変革– 低い失業率と根強いスキルギャップにより、製造業者は熟練労働者の確保に苦慮している。デロイトの調査によると、このスキルギャップにより、2018年から2028年の間に200万人以上の製造業の求人が埋まらないままになる可能性がある。

アジャイルを取り入れることで、製造業者はこうした変化を乗り切り、競争力を維持することができる。しかし、多くの場合、「アジャイル」は単なる流行語に過ぎず、その本来の意味や原則からかけ離れている。ここで少し時間を遡り、今や広く知られるようになったこの手法の変遷を振り返ってみよう。

4. 情報へのアクセス拡大–コネクテッドファクトリーは、かつてない規模でデータを生成します。このデータにより、予知保全や サプライチェーンの最適化といった飛躍的な進歩が可能になります。企業はあらゆるレベルでリアルタイムのデータに基づいて行動できるようになります。経営陣は工場レベルのパフォーマンスをリアルタイムで評価できるようになります。生産管理者は、品質問題が下流工程に波及する前に診断できるようになります。また、受託製造業者のパフォーマンスに関心を持つ幹部は、新たな可視性を得ることになります。

アジャイルを取り入れることで、製造業者はこうした変化を乗り切り、競争力を維持することができる。しかし、多くの場合、「アジャイル」は単なる流行語に過ぎず、その本来の意味や原則からかけ離れている。ここで少し時間を遡り、今や広く知られるようになったこの手法の変遷を振り返ってみよう。

アジャイル運動は2001年、ユタ州のスキーロッジに17人のソフトウェア開発者が集まったことをきっかけに始まりました。彼らには、少なくとも1つの共通点がありました。それは、ウォーターフォールモデルに対する強い不満でした。

ウォーターフォールモデルは、直線的かつ順次的な開発手法です。実務者は、次のステップに進む前に、その前の各ステップを完了しなければなりません。構造化されており、手順も分かりやすい反面、ウォーターフォールモデルには多くの落とし穴があります。

まず第一に、ウォーターフォールモデルでは、開発サイクルの終了まで方針を変更することは推奨されません。このモデルは順次的な進捗を重視するため、フィードバックの反映が遅れ、要件の変更への対応が困難になり、またエンジニアがミスを避けるために多大な労力を費やす結果、開発のペースが鈍化してしまいます。

ロッキー山脈のふもとに拠点を構えたソフトウェア開発者たちは、従来のモデルに代わる、柔軟なモデルについて考え始めました。彼らは、後に アジャイルマニフェストとなるものを紙に書き留めました。4つの価値観と12の原則を掲げたこのマニフェストは、ソフトウェア工学業界、ひいてはビジネス全体に革命をもたらすこととなりました。

『アジャイルマニフェスト』の主な要点のいくつかが、アジャイル手法の基礎を築いた。

• 組織は、個人間の交流を非常に重視すべきである。

• 顧客と継続的な対話を心がけるべきだ。

• 顧客からのフィードバックを踏まえて、製品やサービスを改善すべきだ。

• チームは自律的に組織されるべきである。

アジャイル手法は、ビジネスニーズと技術開発の間のタイムラグを短縮できるという点から、世界中の開発チームに急速に普及しました。

アジャイル手法はその有効性を実証しています。コスト削減と市場投入までの期間短縮を実現するだけでなく、部門横断的な連携の強化、収益の拡大、顧客満足度の向上にもつながります。また、アジャイルでは、リスクの高い大きな意思決定を一度に行うのではなく、リスクの低い意思決定を複数回行うため、リスクを軽減することができます。定期的に小さな価値を提供することで、最終製品が顧客のニーズを満たさないというリスクを低減できるのです。

リーンとアジャイルの両アプローチは、いずれも非常に広く普及しています。しかし、これらを混同してはなりません。一方、リーン生産方式は、無駄を削減することで効率を高めることに重点を置いています。他方、アジャイル生産方式は、柔軟かつ並行した問題解決を通じて効率を高めることを目指しています。

リーン生産方式とアジャイル生産方式の考え方には共通点もあるが、その基本原則は異なる。

アジャイル製造の主要な原則：

1. 反復処理を高速化する

「より小さな価値を、より頻繁に提供する」という考え方は、アジャイル製造の中核をなすものです。一度に完璧な製品を一つ作り上げようとするのではなく、複数のバージョンを迅速に生み出すことが目的です。長所と短所を併せ持つ各反復（イテレーション）を通じて新たな知見が得られ、それによってプロセスの改善が可能になります。プロセスが改善されるにつれ、製品の新しいバージョンはそれぞれ、前のバージョンを上回るものとなります。

なぜ、この段階的かつ反復的な手法が優れた結果をもたらすのでしょうか？それは、プロセスエンジニアが多くの変数に対処しなければならないからです。反復を行うことで、さまざまな解決策を試し、個々の変数に関するデータを収集することができます。このデータがなければ、生産を最適化するためにどの段階でどのような変更が必要かを判断することは困難です。

2. 柔軟性

マッキンゼーによると、「変動性が高まり、その影響が顕在化している。需要、人件費、投入価格の変動の激化であれ、自然災害や金融危機のような予期せぬ事態であれ、変動性はサプライチェーンに打撃を与え、コストを増大させ、利益を圧迫している。[...] 企業は、変動性の高まりを受けて製造戦略を見直す必要があることを、ますます認識しつつある。」

外部の圧力に屈しないためには、製造企業は柔軟な体制を整える必要があります。その内部構造は、外部からの混乱から迅速に回復できるほど、十分な適応力を備えている必要があります。機敏な製造企業は、経済、政治、環境、社会、技術といった環境要因により、常に警戒を怠ってはならないことを認識しています。彼らは、体制のあらゆる要素が有機的に成長し、変化に適応できるよう確実にしています。

3. ボトムアップ

何十年もの間、目標や指示は組織の上層部から下層部へと伝達されてきました。このトップダウン型のアプローチには、経営陣の決定を迅速に実行に移せるといった利点があります。しかし、それには代償も伴います。現場の従業員は、組織とのつながりを感じられず、仕事への意欲を失ってしまう可能性があります。従業員のエンゲージメントが低下すると、責任感やイノベーションが阻害される恐れがあります。

アジャイル製造を実践する企業は、アイデアや指示が社内のあらゆる階層の間でシームレスに行き交う「ボトムアップ型」のアプローチを重視しています。このアプローチでは、役員や管理職が現場のオペレーターや作業員の発言権を尊重します。アジャイル製造は、「製造上の課題に最も近い立場にある者こそが、その課題を最もよく理解している」という考え方を支持しています。オペレーター、エンジニア、管理職、経営幹部が協力すればするほど、業務全体としての効果は高まります。職能や役職の壁を越えた協働は、より高付加価値な製品やプロセスの創出につながります。

4. 増強

「オーグメンテーション」という概念は、「オートメーション」との対比によって最もよく理解できる。オートメーションとは、労働者の業務を機械化すること、言い換えれば、労働者を機械に置き換えることである。一方、オーグメンテーションとは、テクノロジーを通じて労働者の能力を高めることである。

長年にわたり、自動化は工場における人件費の高騰や人的ミスに対する解決策と見なされてきた。しかし、自動化にはコストがかかり、メンテナンスが難しく、柔軟性に欠けるという側面もある。

アジャイル製造では、人間は自分の仕事を進化させることができるツールがあれば、最高のパフォーマンスを発揮できると提唱しています。コンピュータビジョンを活用した品質検査から、ミスを防ぐための作業指示書に至るまで、アジャイル製造を実践する企業は、テクノロジーを活用して従業員がより多くの仕事を、より質の高い形で遂行できるよう支援しています。

アジャイル製造を成功裏に導入するためには、製造企業はその原則を適用し、組織にいくつかの変革を促す必要があります。こうした変革の内容は組織の規模や構造によって異なりますが、成功しているアジャイル組織の多くには、いくつかの共通する特徴が見られます。

組織改革を通じたアジャイル製造の実現

1. 文化と目的

アジャイル文化は、人を中心に据えています。アジャイル組織は、チームメンバーが自分の仕事に主体性を持って取り組めるような体制が整えられています。アジャイル組織のリーダーは、部下を支配するのではなく、彼らが自力で成果を上げられるよう、必要なツールを提供します。

こうした自律的なアジャイルチームは、目標志向型です。目標を設定し、その達成方法を決定した後、チームはその進捗状況について責任を負います。たとえ各チームが異なる目標に取り組んでいても、組織全体としての一体感は保たれています。すべての目標は、より大きな目的の一部となっているからです。アジャイル組織は、チームが懸命に取り組む短期的な目標に意味を与えるためには、その目的が不可欠であることを理解しています。

目的意識は生産性の向上にもつながります。従業員が目的意識を持って仕事に取り組むと、仕事への関与度や意欲が高まります。

アジャイルな組織では、全従業員が自分の仕事の意義を理解できるよう、組織の目的を全員と共有しています。目的意識を持つことは、人々の原動力となり、モチベーションとエンゲージメントを高めます。

2. チームネットワーク

アジャイル組織において、チームは極めて重要な役割を果たします。チーム内では、責任の所在の明確化、透明性、そして協働が不可欠です。チームメンバーには明確な役割がありますが、必ずしも1つの役割に限定されるわけではなく、複数のメンバーで役割を分担することも可能です。職場環境は、オープンで安心できるものであるべきです。最後に、チーム同士が連携を取り合うことで、メンバーが他のチームから知識や知見を得られるようにする必要があります。

3. 急速なサイクル

アジャイル製造における「迅速な反復（Iterate Faster）」の原則は、チームがプロセスや製品の複数のバージョンを迅速に検証することを促すものです。この原則を実践できる能力こそが、アジャイル組織が成功するための重要な要素です。

反復サイクルを短縮するため、アジャイルチームは、あらかじめ定められた短い期間内に具体的な目標に取り組む。目標と期間の両方が、アジャイル性にとって極めて重要である。

目標は現実的で、測定可能なものであるべきです。チームメンバーは、その達成に対して責任を負います。チームが迅速に改善を繰り返せるよう、期間はおおむね数週間程度と、比較的短く設定すべきです。

4. 技術

テクノロジーは、アジャイル製造のあらゆる基盤において不可欠な要素です。適切なテクノロジーがなければ、企業は顧客のニーズや市場の変動に対応できるほどのスピードで価値を提供することは不可能です。

基盤技術の例としては、業務の流れや体制を改善するためのリアルタイムコミュニケーションツールや業務管理ツール、新しいソリューションや製品を迅速に市場に投入するためのハッカソン、そして従業員のスキルを容易に最新の状態に保つための対話型デジタル作業手順書などが挙げられます。

しかし、アジャイルとは、あらゆる問題を解決する技術を取り入れることではありません。むしろ、それぞれの組織特有のプロセス、従業員、そして製品を改善するために、適切な技術を見極めることなのです。

製造業者は、適切なテクノロジーを導入することで、組織の俊敏性を高めることができます。

アジャイルな製造業者は、イテレーションのスピードを上げるために、データ収集を支援する技術を活用しています。柔軟性を高めるためには、迅速な対応を可能にするツールやソフトウェアが不可欠です。ボトムアップ型のアプローチを実践するため、アジャイルな製造業者は従業員により多くの信頼と権限を委ねています。また、従業員の能力を強化するために、適切なツールと研修を提供しています。

では、基盤技術が実際に活用されている例をいくつか見てみましょう。

デジタル作業指示書を活用した研修プログラムの強化

Dentsply 世界最大の歯科ソリューションDentsply 。同社のインプラント部門には毎日数千件の特注注文が寄せられており、それぞれに極めて厳密なキット構成が求められます。キット作成プロセスの多様性が極めて高いため、従業員は生産業務に従事する資格を得る前に、6か月間の研修と実務見学を修了する必要があります。

ミスを最小限に抑え、より正確なトレーニングを行うため、Dentsply 紙ベースの作業指示書をインタラクティブなデジタルアプリへと Dentsply 。これにより、作業の遂行が円滑になっただけでなく、シニアプロセスエンジニアが新規オペレーターのトレーニングを効率化できるようになりました。

Tulip 詳細な手順に従うことで、新入オペレーターは以前よりもはるかに短期間で自己学習を行い、新たなスキルを習得できるようになりました。その結果、シニアプロセスエンジニアは、新入オペレーターの研修時間を75%短縮することに成功しただけでなく、業務において10億通りを超えるキット構成に対応できるようになりました。従業員に適切な作業指示ツールを提供することで、Dentsply 研修コストを削減Dentsply 、人的ミスを減らすとともに、従業員の能力向上Dentsply 。

コンピュータビジョンを活用したオペレーターの業務支援

コンピュータビジョンシステムは、製造工程において作業者を支援することができます。これらのシステムは、作業者の動きを追跡し、製品が製造される過程で検査を行います。製造環境の状況を継続的に分析し、コンピュータが支援を行い、適切な品質チェックを実施します。

切削工作機械の世界的リーダーであるDMG MORIは、この特定のコンピュータビジョンシステムと市販Intel を用いて、組立ステーションを強化しました。

DMG MORIは、ガイド付きピック・トゥ・ライト作業を実現するため、Tulip Light KitVisionと統合しました。光電センサーとは異なり、Visionは1台のカメラで各ビンの状態変化を容易に検知できるため、作業者が誤ったビンから部品を取り出そうとした際に、即座にフィードバックを受け取ることができます。

コンピュータビジョンを活用することで、製造業者は生産性や品質を損なうことなく、より幅広い製品を提供できるようになります。生産ラインの作業員を支援するためにコンピュータビジョンシステムを導入すれば、疲労した作業員が欠陥を発見するのを助けたり、作業員が手順を見落としがちだったり誤って実行しがちな複雑な組立工程において、エラー防止機能を提供したりすることができます。認知的に負荷の高い作業をコンピュータビジョンが支援することで、作業員は問題解決やイノベーションにより注力できるようになります。

多品種生産における品質向上に向けた生産データのデジタル追跡

Magic Tilt は、海水環境での使用を想定したアルミニウム製および亜鉛メッキ鋼製トレーラーのメーカーです。同社は多品種大量生産の現場であるため、「標準」製品は取り扱っていません。各トレーラーはサイズや構成が異なり、必要な部品も注文ごとに異なる場合があります。

その結果、部品の注文や修理の依頼が入ると、チームメンバーは数百枚もの紙の書類の中からトレーラーの正確な仕様を探し出すのに苦労していました。彼らは、正確な仕様が判明するまで2～3個の部品を作成するか、あるいは顧客に正確な寸法を自ら送ってもらうよう依頼する必要がありました。

Magic Tilt 保証部門では、製造現場にデジタル生産追跡システムを導入して以来、トレーラーに関する書類（関連画像、ブラケットの正確な寸法、カーペットの色、ボードの長さなど）Magic Tilt に確認Magic Tilt 。これにより、推測に頼ったり顧客にトレーラーの測定を依頼したりする必要がなくなり、Magic Tilt 初回から正確な交換部品を納品Magic Tilt 、廃棄物や配送コストの削減につながっています。

リアルタイムデータを活用した反復開発

高級ボート製造のトップ企業では、36の組立ラインに90名のオペレーターと400名の作業員を配置し、1日あたり13隻のボートと500～600点の特注クッション部品を組み立てている。

事業規模の大きさにもかかわらず、オペレーターは、原材料から完成品に至るまでの部品の動きをリアルタイムで把握できていないことが多かった。プロセスエンジニアはタイムスタディやその他の分析を試みたが、手作業によるデータ収集では、業務のペースや要求に追いつくことができなかった。このことが、生産ラインにおけるプロセスの改善を妨げていた。

Tulip リアルタイムデータを収集することで、シニアプロセスエンジニアは自動データ収集により生産の可視性を高めることができるようになりました。 わずか数日で、リアルタイムのサイクルタイムといった詳細なデータの収集を開始することができました。このデータにより、平均目標時間を上回るオペレーターや下回るオペレーターを特定できるだけでなく、早急な対応や是正が必要な組立ラインも特定できるようになりました。こうした情報を活用することで、Tulip オペレーターに対してリアルタイムで的確なフィードバックを提供し、生産のボトルネックを解決するためのデータに基づいた意思決定をリアルタイムで行うTulip 。

3Dプリンティングを活用したプロトタイプの迅速化

3Dプリンターは、設計や試作のプロセスを大幅に加速させる可能性を秘めています。新バージョンの製品をわずかな時間でテストできるようになるため、反復サイクルが短縮されます。実際、新しい試作品を数ヶ月もかかるプロセスで設計・製造する必要はもはやありません。その代わりに、単に印刷してすぐに試すことができるのです。その結果、製品は早期かつ頻繁にテストされ、バージョンごとに改良が加えられます。その結果、顧客のニーズを満たす最適な最終製品が生まれるのです。

3Dプリンティングは、メーカーにとって「マス・カスタマイゼーション」の実現を可能にします。例えば、3Dプリンティングは、精巧で細部までこだわったカスタムパーツを迅速に製造できるため、宝飾業界に変革をもたらしています。3Dプリンティングにより、メーカーは変化する顧客のニーズに対して、より柔軟に対応できるようになります。

アジャイル手法は、ここ20年近く注目を集め続けています。マッキンゼーが調査した企業の41％が、自社では全社的なアジャイル変革をすでに完全に導入済みであるか、あるいは導入を進めていると回答しています。しかし、製造業においてアジャイル化を可能にする技術が登場したのは、ここ数年のことです。今や、製造業の企業にとっても、デジタル革命に参画し、従来のやり方を脱却する有望な可能性が開けています。