リアルタイムでの工場内の見える化と工場稼働状況把握のステップ

皆さんこんにちは！㈱スクラムソフトウェアの製造業DX担当.Aです。今回は月２回の当社で実施している「製造業DX勉強会」で触れた「工場内の見える化と工場稼働状況把握のステップ」についてお伝えしたいと思います。

工場の見える化の具体例

工場のリアルタイムでの可視化（見える化）は、工場の生産プロセスやデータをリアルタイムに視覚的に把握できるようにすることを指し、中小製造業者がDX化を目指すにあたって、まず取り組むべき課題の１つに挙げられます。工場内の見える化によりDX化を進めることにより、生産ラインやプロセスの効率性を向上させたり、問題を早期に発見して対応することが可能となります。以下に、工場の見える化の具体例をいくつか挙げてみます

事例１：ダッシュボードの導入による見える化:

リアルタイムでの生産ラインの状況や生産データを1つのダッシュボードに集約して表示します。ダッシュボードはグラフや指標で構成され、生産量、稼働率、不良品率などの情報を可視化し、管理者が一目で把握できるようにします。

事例２：センサーの活用による見える化:

生産ラインにセンサーシステムを導入して、機械の稼働状況や品質データをリアルタイムに収集します。これにより、機械の異常や生産ラインのボトルネックを早期に発見し、迅速に対処することが可能です。

事例３：生産ラインの見える化

生産ライン全体のフローを可視化します。これには、各工程の進捗状況、在庫の状態、製品の流れを示すマッピングなどが含まれます。作業者はこの可視化情報を参照して、生産ラインを効率化させることができます。

事例４：カメラ監視システムによる見える化:

カメラを使用して生産ラインや工場内の様子を監視し、異常を検知します。例えば、機械の不良や作業者の作業ミスなどを早期に発見して対応することができます。

事例５：製品の追跡システムによる見える化:

製造される製品に識別タグを付けて、製品の生産状況や倉庫内の位置をリアルタイムに追跡します。これにより、在庫管理や製品の出荷管理が効率化されます。

事例６：エネルギー消費の見える化:

工場内のエネルギー消費をモニタリングし、省エネルギー化のための取り組みを実施します。例えば、エネルギー消費が高い箇所を特定し、改善策を検討します。

事例７：異常検知

特定の音声周波数を検知することにより、装置の異常検知を行います。特定の音声周波数と装置の異常の関連から・・・＜追記＞

工場稼働状況の見える化によるDX推進のステップ

以上のように、工場における稼働状況の見える化はさまざまな場面で利用され、中小製造業者にとって非常に効果的な手法と言えます。ここでは、工場稼働状況の見える化を導入しDXを進めるための手順を５つのステップでまとめてみました。

STEP1:データの収集と可視化

工場の稼働状況を把握するためには、まずデータを収集する必要があります。センサーや機械が発する情報を収集し、それを可視化することで、作業員や管理者が一目で状況を把握できます。例えば、工場のラインには積層灯と呼ばれる信号灯がありますが、その色や点滅パターンをデータ化し、グラフやダッシュボードで表示することで、稼働状況をリアルタイムに確認できます。

STEP２:問題の早期発見と迅速な対応

リアルタイムにデータを収集することによって、工場内の異常や問題を早期に発見・通知することができます。例えば、あるラインで異常が起きた場合、センサーがその異常を検知し、データとして記録されます。そのデータを分析・活用することで、異常の原因や影響範囲を迅速に特定し、適切な対策を取ることができます。これによって、生産の滞りを最小限に抑えることができます。

STEP3:生産性の向上と効率化

工場の稼働状況データの分析は、生産性の向上と効率化にも大きな役割を果たします。データを分析することで、工場のボトルネックや作業のムダを特定し、改善策を見つけることができます。例えば、作業員の動きや部品の供給などをデータ化し、最適な作業フローを導き出すことができます。これによって、生産効率化が期待されます。

STEP4:チーム間のコミュニケーションと連携

工場の見える化は、チーム間のコミュニケーションと連携を促進します。データの可視化や共有によって、異なる部門や役職のメンバーが同じ情報を共有し、意思決定や問題解決に向けて協力できます。例えば、積層灯のデータが共有されることを想定してみましょう。このデータを作業員や管理者だけでなく、品質管理部門や生産計画部門などとも共有するこことします。これにより、特定の室温や材料を使った場合に不良品が多いなどと言ったケースが判明した場合、製品の品質向上のために対策を役立てるといったことも可能です。このようなケースは常にデータを収取することで、仮説を検証し、かいぜん活動に活かすことができる可能性があります。

あるいは、営業担当者が工場の稼働状況を確認することで、新たな受注のための空き状況などをリアルタイムに把握するなどの、営業活動に役立てることも可能です。

STEP5:未来への可能性と挑戦

工場の見える化の進化は、工場稼働状況把握の未来への可能性を広げています。AIや機械学習の技術を活用することで、より高度なデータ分析や予測が可能となります。また、データの蓄積と分析によって、工場の効率改善や生産性向上につながる新たな発見が生まれることも期待されます。このような未来への挑戦と可能性を持ちながら、リアルタイムデータ分析は工場の進化を支えていくでしょう。

まとめ

以上が、工場の見える化がもたらす工場稼働状況把握の進化についての解説です。
とはいえ、一気にSTEP5までを導入するとなると時間もコストもかかってしまいます。そのため、まず初めに、工場の設備の見える化から初めて見てはいかがでしょうか。例えば、カメラの導入、電力の使用状況の把握、設備と連動した積層灯の導入、音声認識による稼働状況の把握、といったことでも工場の見える化は可能です。

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