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利益最大化を目指す製造業における工数把握の必要性

2024.02.28

近年は材料費の高騰により、頭を悩ませている企業も多いことでしょう。そのような状況の中でどれくらいの利益が出ているのか、把握できておりますでしょうか。 1.正確な工数と見積もりの関係性 まず、利益を上げるためには材料費の変動・実際労務費(工数)・固定費(機械の消耗費等)に即した適切な見積書が必要です。 つまり、正確な見積もりを行うことは、企業の成長において不可欠ということです。 しかし、実際に見積書に正確な労務費・固定費を組み込めている企業は多くありません。 それは実際の工数を正確に把握することが非常に難しいからです。 ただし、実際の工数を把握することで効率的な生産計画を立て、生産性を向上させることができます。 以下では、実際の工数を取得することのメリット、重要性について探っていきます。 また、本コラムの最後に工数取得の一例も記載いたします。 2.工数取得の重要性 "まず第一に、実際の工数を把握することによって、生産ラインや作業プロセスにおける問題点を特定することができます。 例えば、特定の工程で時間がかかりすぎている場合や、作業効率が低い場合には、その原因を突き止めて改善策を講じることができます。 これにより、無駄な時間やリソースの浪費を防ぎ、生産性を向上させることが可能となります。 さらに、実際の工数を把握することによって、将来の生産計画や見積もりの作成に役立ちます。 過去のデータを元に、将来のプロジェクトやオーダーに必要なリソースや時間を正確に見積もることができます。 これにより、予算や生産計画の適切な管理が可能となり、顧客との信頼関係を築くことができ、利益率の向上も見込めます。 また、実際の工数を把握することは、従業員のモチベーション向上にもつながります。 従業員が自分の作業に費やす時間や労力が正確に評価されることで、彼らの成果に対する認識や報酬が適切に与えられるようになります。 これにより、従業員の満足度が向上し、生産性や品質の向上に繋がります。 では、実際工数を取得するためにはどのような方法があるのでしょうか。 3.工数取得の事例 ①タブレットを利用した工数取得 この事例では、各作業場に指示書や現品票を読み取り、作業時間を計るためのタブレットを設置します。 このタブレットはのデータは直接基幹システムに送信されるため、紙への手書き作業や二重の転記などが排除されます。 また、作業者の操作も指示書を読み込み、作業スタート・ストップボタンを押すだけのため、作業効率に影響を及ぼすことはありません。 タブレットを使用する例では、以下で紹介するRFIDを使用するよりも安価で導入が可能です。 ただし、作業者が入力を忘れた場合など、データの正確性は劣ります。 ②RFID(センサ)を利用した工数取得 この事例では、各作業場・作業者・製品・指示書などあらゆる組み合わせのヒト・ものにセンサを設置します。 それによって作業員が所定の作業場のエリアに入った時点で作業開始、エリアを出ると作業終了と自動でデータがシステムに送信されます。 RFIDを使うことでタブレットと違い、作業者自身の操作も必要なく、入力忘れもないため簡単かつ正確なデータが取得できます。 ただし、比較的高価なため、導入する際には補助金の活用も視野に入れるとよいでしょう。 4.さいごに 総括すると、工場の生産工程における実際の工数を取得することは、企業にとって重要な戦略的手段であり、正確な見積もりや効率的な生産計画を立てる上で欠かせない要素です。 実際の工数を把握することで、問題点の特定や改善、生産計画の立案、従業員のモチベーション向上など、さまざまな利点がもたらされます。 そのため、企業は実際の工数の取得に十分なリソースを割くことが重要です。   正確なデータ分析につながる個別原価取得解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 基幹システムをフル活用し、個別原価も正確に算出できている企業はまだ多くありません。 ただし、原価計算は利益に直結します。 従業員100名以下でもできる個別原価取得方法をご紹介いたします。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02507_S045   正確なデータ分析につながる個別原価取得解説レポート ▼セミナー詳細・申込はこちらから▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 このような方にオススメ 従業員200名以下の自動車部品製造業の事業主様 紙日報による手書き・集計作業が常態化してしまっており、データ集計が細かく実施できていない事業主様 標準原価で収益を把握しているが、それが実態と合っているか不明であると感じている事業主様 現状のシステムをフル活用できず、製造進捗をリアルタイムに把握できていない事業主様 製品別の「実際工数」による直接労務費を算出し、正確な個別原価を把握したいと思っている事業主様 以前原価管理を取り組んだが、なかなかうまくいかずに苦戦している事業主の皆様 DX経営の第一歩である「BI」について、自社でも取り入れたいと感じている事業主の皆様 今までの勘・経験から脱却した、今取り組めるDXを知りたい事業主の皆様 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/05/20 (月) 13:00~15:00 2024/05/27 (月) 13:00~15:00 2024/05/30 (木) 13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/112274 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 近年は材料費の高騰により、頭を悩ませている企業も多いことでしょう。そのような状況の中でどれくらいの利益が出ているのか、把握できておりますでしょうか。 1.正確な工数と見積もりの関係性 まず、利益を上げるためには材料費の変動・実際労務費(工数)・固定費(機械の消耗費等)に即した適切な見積書が必要です。 つまり、正確な見積もりを行うことは、企業の成長において不可欠ということです。 しかし、実際に見積書に正確な労務費・固定費を組み込めている企業は多くありません。 それは実際の工数を正確に把握することが非常に難しいからです。 ただし、実際の工数を把握することで効率的な生産計画を立て、生産性を向上させることができます。 以下では、実際の工数を取得することのメリット、重要性について探っていきます。 また、本コラムの最後に工数取得の一例も記載いたします。 2.工数取得の重要性 "まず第一に、実際の工数を把握することによって、生産ラインや作業プロセスにおける問題点を特定することができます。 例えば、特定の工程で時間がかかりすぎている場合や、作業効率が低い場合には、その原因を突き止めて改善策を講じることができます。 これにより、無駄な時間やリソースの浪費を防ぎ、生産性を向上させることが可能となります。 さらに、実際の工数を把握することによって、将来の生産計画や見積もりの作成に役立ちます。 過去のデータを元に、将来のプロジェクトやオーダーに必要なリソースや時間を正確に見積もることができます。 これにより、予算や生産計画の適切な管理が可能となり、顧客との信頼関係を築くことができ、利益率の向上も見込めます。 また、実際の工数を把握することは、従業員のモチベーション向上にもつながります。 従業員が自分の作業に費やす時間や労力が正確に評価されることで、彼らの成果に対する認識や報酬が適切に与えられるようになります。 これにより、従業員の満足度が向上し、生産性や品質の向上に繋がります。 では、実際工数を取得するためにはどのような方法があるのでしょうか。 3.工数取得の事例 ①タブレットを利用した工数取得 この事例では、各作業場に指示書や現品票を読み取り、作業時間を計るためのタブレットを設置します。 このタブレットはのデータは直接基幹システムに送信されるため、紙への手書き作業や二重の転記などが排除されます。 また、作業者の操作も指示書を読み込み、作業スタート・ストップボタンを押すだけのため、作業効率に影響を及ぼすことはありません。 タブレットを使用する例では、以下で紹介するRFIDを使用するよりも安価で導入が可能です。 ただし、作業者が入力を忘れた場合など、データの正確性は劣ります。 ②RFID(センサ)を利用した工数取得 この事例では、各作業場・作業者・製品・指示書などあらゆる組み合わせのヒト・ものにセンサを設置します。 それによって作業員が所定の作業場のエリアに入った時点で作業開始、エリアを出ると作業終了と自動でデータがシステムに送信されます。 RFIDを使うことでタブレットと違い、作業者自身の操作も必要なく、入力忘れもないため簡単かつ正確なデータが取得できます。 ただし、比較的高価なため、導入する際には補助金の活用も視野に入れるとよいでしょう。 4.さいごに 総括すると、工場の生産工程における実際の工数を取得することは、企業にとって重要な戦略的手段であり、正確な見積もりや効率的な生産計画を立てる上で欠かせない要素です。 実際の工数を把握することで、問題点の特定や改善、生産計画の立案、従業員のモチベーション向上など、さまざまな利点がもたらされます。 そのため、企業は実際の工数の取得に十分なリソースを割くことが重要です。   正確なデータ分析につながる個別原価取得解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 基幹システムをフル活用し、個別原価も正確に算出できている企業はまだ多くありません。 ただし、原価計算は利益に直結します。 従業員100名以下でもできる個別原価取得方法をご紹介いたします。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02507_S045   正確なデータ分析につながる個別原価取得解説レポート ▼セミナー詳細・申込はこちらから▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 このような方にオススメ 従業員200名以下の自動車部品製造業の事業主様 紙日報による手書き・集計作業が常態化してしまっており、データ集計が細かく実施できていない事業主様 標準原価で収益を把握しているが、それが実態と合っているか不明であると感じている事業主様 現状のシステムをフル活用できず、製造進捗をリアルタイムに把握できていない事業主様 製品別の「実際工数」による直接労務費を算出し、正確な個別原価を把握したいと思っている事業主様 以前原価管理を取り組んだが、なかなかうまくいかずに苦戦している事業主の皆様 DX経営の第一歩である「BI」について、自社でも取り入れたいと感じている事業主の皆様 今までの勘・経験から脱却した、今取り組めるDXを知りたい事業主の皆様 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/05/20 (月) 13:00~15:00 2024/05/27 (月) 13:00~15:00 2024/05/30 (木) 13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/112274

工場内物流の自動化によるメリットと自動化を成功させる設備導入の手法とは?

2024.02.27

1.日本における製造業の現状と労働力不足への対策としての自動化の推進 はじめにロボットの需給動向についてご説明したいと思います。 日本におけるロボットの生産出荷台数は、コロナ禍で若干落ち込んでいましたが2022年には過去最高となり近年では人件費の高騰や人手不足を背景としてロボットの需要が高まっています。また協働ロボットの使い易さが向上してきており、これまでの大企業を中心としていたロボット活用の裾野が広がり、多数の分野で活用されるようになってきています。 次に労働人口の状況について共有します。 2030年には労働需要に対して供給人口は10%となる644万人が不足すると試算されています。対策として「働く女性を増やす」、「働くシニア人材を増やす」、「働く外国人を増やす」という、労働力の確保を推進することのほか「生産性を上げて、少ない人材でこれまで以上の成果を出す仕組みへ転換」をしていくということになります。生産性を上げる一つの手段として、設備導入による業務の自動化があります。 今回は工場の自動化を推進することについてのメリットについて説明します。 1つ目は人手不足の解消や生産性向上となります。こちらは皆様の想像通り、現在の人員にて行っている作業を、設備やロボットへ置き換えることで人員の代わりを補うこととなります。 2つ目は働きやすい環境作りとなります。重量物や危険物の取扱いなどの作業を自動化することで事故やけがのリスクを減らし働きやすく、魅力的な職場作りへつなげることができます。 3つ目は昨今、課題となっている特定のスキルを持った職人作業からの脱却となります。自動化だけでは解決できませんが業務方法を見直し、一部を自動化することで品質を担保しつつ 属人的な業務を減らしていくことが可能となります。 2番目と3番目が進むことで魅力的な職場となり、労働力不足が解消に向かい、さらに新しいビジネスが広がるような好循環となっている企業も多数あります。 今回のテーマである搬送工程は製造業においては付加価値が比較的低い作業となり、これまでは、改善や自動化導入が後回しになっていることが多い工程となります。しかしながら、製造業において製品の生産や品質向上、検査など欠かすことができない作業を行っている方がこれらの作業も行っていることで付加価値の高い業務の割合を減らしている可能性があります。これらの工程について人手を割いて業務を行っていれば自動化にて省人化や生産性向上を狙える可能性があります。 2.搬送工程の効果的な改善方法 搬送工程の自動化を検討する際の着眼点として 部材を探す作業・・・具体的には部品を保管庫から探す、中間仕掛品を棚から探すなどの作業となります。 運搬する作業・・・運搬についてはすべての工程間で発生していると思いますが運搬している間に前後の工程が止まっているような状態においては早急に見直すべきだと思います。 作業間の待ち・・・部材待ちや設備の完了待ち、指示待ちなど作業者が手待ちとなっている時間がないのかを確認します これらの3つのムダ作業を削減することで付加価値の高い業務へ移行し生産性を上げていくことが可能となります。 思い当たる工程はありますでしょうか? それぞれの工程についてもう少し詳細に分析する方法を説明していきたいと思います。 まずは対象となる工程・作業において現在の業務のフローチャートを作成します。 次にストップウォッチや設備のデータを用いてそれぞれの業務にどの程度の時間を要しているかを見るためにタイムチャートを作成していきます。複数人作業や平行作業などがある場合にもそれらが分かるように記載します。これらを作成することで、作業を可視化することができ、想定していた業務負荷との比較を行うとともに工程の組み換えや、業務ごとの改善点を見つけることが可能となります。その後、自動化した際の効果検討を開始します。 現状のレイアウトを再確認し、現在の作業導線を可視化し、非効率となっている配置を確認します。そのうえで、理想的なレイアウトや導入が可能と思われる設備を検討します。その際に可能であれば、改めて導線で運搬するモノの再確認やVSM(Value Stream Map)と呼ばれるモノの流れと物量を可視化するフロー図を作成します。これらを作ることで定期的な業務の見直しや改善が容易になり、理想的な業務フローの構築が可能となります。 自動化を検討するにあたり、部材のサイズや重量、梱包形態合わせた様々な自動設備あり、それらを組み合わせることで省人化や生産性向上につなげることができます。近年ではロボットや自動搬送機の性能向上が著しいため搬送工程の自動化の取り組みはしやすい環境にあります。 3.自動化設備の導入と効果検討 搬送の自動化の中でまず思いつく設備は自動搬送機(AGV)ではないかと思います。 製造業でAGVは近年、様々な使い方の方式が市場に出てきています。これまでは床面に磁気テープを張り、そのテープ上を搬送するタイプが主流でしたが、近年では自動搬送機がカメラで周囲の状況を認識して目的地までの経路を生成して運行するAMRというタイプも普及してきています。また無人のフォークリフトや大型の倉庫などで用いられるパレットや部品棚を運搬するタイプ、エレベーターとの連携など様々なAGVが発売されていますので自社にあったタイプを見つけることができると思います。 次に運搬に関するロボットについてとなります。 ロボットは主に産業用ロボットと呼ばれる、溶接や塗装、組み立てなど生産ラインを自動化する大型の工場にて利用されるロボットが主流でした。産業用ロボットは作業者との共存ができずに、安全柵などを利用して作業者とはエリアを分けて作業を行い、生産性を向上させる目的で使用します。一方で産業用ロボットの中でもセンサーや構造面、ソフト面にて安全を配慮した機構とすることで、人間と共存して同一エリアで作業ができる協働ロボットが近年増加しており、様々な業界で用いられるようになってきました。また協働ロボットは小型のものが多かったのですが、昨年には30kg可搬の協働ロボットや、AGVに協働ロボットを搭載させて移動先でも自動で部材を載せ替える構造になるなど、導入しやすいシステムが多数開発されています。 次に検討する工程は部材の保管、仕掛品の中間在庫の一時保管、製品を出荷するまでの保管、治具や工具の保管と工場内は様々な保管場所が存在することと思います。それらの保管棚に対して部材を探すことに時間を費やしていることもあるのではないでしょうか?モノを探すという作業は作業者による時間のばらつきも多く、効率が悪い業務となります。また、作業としては決まったものを探す業務となり簡単な作業なので自動化やシステム導入が後回しになっている工程でもあると思います。 完全自動化するには自動倉庫の導入などが想定されますが、そこまでの設備投資をしないまでも現在ある部品棚にデジタルピッキング表示器やプロジェクターを付けることで、作業指示書のバーコードを読み取るだけで場所をLEDで示してくれるなど簡易的なシステムを導入することで飛躍的に効率を上げることが可能です。 さらに、これらを導入することで在庫差異の減少や棚卸にかかる時間を削減できるなど効果は大きいものと思います。 最後に紹介する自動化設備としては各種検査設備や仕分け用の設備となります。 工場内では品質検査として様々な検査(外観検査、異物検査、重量検査、員数検査、ラベル検査)を実施しているものと思います。 それぞれについての検査設備が販売されており、近年ではロボットにカメラを付けての外観検査のシステムも多数導入事例があります。 4.設備の保全と管理 設備については導入して運用を始めると、あたかも大きな効果が出てくるものと期待して運用を開始してしまいます。一方で設備が想定通りに稼働しているのか?トラブルなどがどのくらいの頻度で起きているのか?トラブルの傾向はあるのか?など管理していかないと想定通りの稼働率や生産性の状況を把握することが難しい場合があります。それらの対応として、設備のデータの可視化(見える化)があります。 設備の稼働状況をDBへ取得して集計することで、稼働状態を可視化することができ生産性の向上や経営判断のツールとして活用することができますので、設備導入だけにとどまらず次のステップとして可視化についても検討を進めていくことを提案します。 次に設備の保全についてですが、車と同じように定期的な点検や消耗品の部品交換が必要です。 保全についての予算確保や対応人員の確保を行い、スケジュールを作成したうえで定期的な保全活動の実施を提案します。特に、故障については設備の初期導入時には初期故障や調整不足などで一定期間故障が増加しますが、そのあとは偶発故障期間となり安定稼働させることが可能です。その後、消耗品などが摩耗してくることで故障が多くなる期間に入りますが、定期的なグリスアップや点検を行うことで摩耗故障までの期間を延ばすことができ、結果的に高品質な製品を長期間生産することができるようになります。よって、設備導入時にはメーカーも交え保全についての計画をすることが重要なポイントと考えます。 5.まとめ 今回の内容のまとめとなります。 1番目として労働人口は2030年には10%不足します。 2番目として労働力不足への対策として自動化の推進は最良の手段となります。 3番目としては実際に導入している企業は生産性の向上、省人化、高品質を達成しています。 4番目として近年様々な種類の設備やロボットが販売されており、目的にあった自動化を推進することは可能です。 5番目として自動化を導入するポイントは現状の分析や導入後の継続的な改善・保全が重要となります ロボット産業の成長と労働力不足への対策としての自動化推進の重要性を説明しました。実際に導入する際においては、設備の選定や保全活動、生産性向上のための継続的な取り組みが必要です。しかしながら、今後もさらなる技術の進化や補助金の活用など、ロボットや設備を導入しやすい環境が整ってきています。 ロボットの活用により、労働力不足に対する課題を解決し、企業の生産性向上や競争力強化に貢献することが期待されます。船井総研では、個別固有のご相談に対してオンライン相談を提供しており、具体的な対策の一歩を踏み出すお手伝いをしています。 無料オンライン相談はこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html   中堅・中小製造業の経営者向け 工場物流の自動化事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい!」と思っている経営者様におすすめ 工場内の物流を自動化して生産性を向上したいと思っている経営者様 工場内の物流を自動化して省人化したいと思っている経営者様 工場内物流の自動化成功事例を知りたいと思っている経営者様 工場内物流の自動化を進めるための具体的な方法を知りたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02125_S045   ■おすすめソリューションのご案内 製造業の生産性を向上させる工場内物流自動化 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 製造業の生産性向上において工場内物流自動化ソリューションがうまくいく理由 工場内物流の自動化に向けて工場内の生産工程のムダを洗い出します。 部材を探す 運搬する 作業の待ち を削減することで作業者が付加価値の高い業務に移行していけます。 現在の製造現場の状況を分析することで、ムリ、ムダ、ムラを探すことから開始します。 その中で自動化検討を行う工程を見つけることが可能です。 製造業生産性向上の自動化ソリューションの具体的な流れ 製造工程のムダの洗い出し 物流工程の人員・時間の洗い出し 作業フロー・タイムチャート作成 自動化対象工程の選定 概要構想作成 コストメリット試算 実行 https://www.funaisoken.co.jp/solution/maker_logistics-automation いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 1.日本における製造業の現状と労働力不足への対策としての自動化の推進 はじめにロボットの需給動向についてご説明したいと思います。 日本におけるロボットの生産出荷台数は、コロナ禍で若干落ち込んでいましたが2022年には過去最高となり近年では人件費の高騰や人手不足を背景としてロボットの需要が高まっています。また協働ロボットの使い易さが向上してきており、これまでの大企業を中心としていたロボット活用の裾野が広がり、多数の分野で活用されるようになってきています。 次に労働人口の状況について共有します。 2030年には労働需要に対して供給人口は10%となる644万人が不足すると試算されています。対策として「働く女性を増やす」、「働くシニア人材を増やす」、「働く外国人を増やす」という、労働力の確保を推進することのほか「生産性を上げて、少ない人材でこれまで以上の成果を出す仕組みへ転換」をしていくということになります。生産性を上げる一つの手段として、設備導入による業務の自動化があります。 今回は工場の自動化を推進することについてのメリットについて説明します。 1つ目は人手不足の解消や生産性向上となります。こちらは皆様の想像通り、現在の人員にて行っている作業を、設備やロボットへ置き換えることで人員の代わりを補うこととなります。 2つ目は働きやすい環境作りとなります。重量物や危険物の取扱いなどの作業を自動化することで事故やけがのリスクを減らし働きやすく、魅力的な職場作りへつなげることができます。 3つ目は昨今、課題となっている特定のスキルを持った職人作業からの脱却となります。自動化だけでは解決できませんが業務方法を見直し、一部を自動化することで品質を担保しつつ 属人的な業務を減らしていくことが可能となります。 2番目と3番目が進むことで魅力的な職場となり、労働力不足が解消に向かい、さらに新しいビジネスが広がるような好循環となっている企業も多数あります。 今回のテーマである搬送工程は製造業においては付加価値が比較的低い作業となり、これまでは、改善や自動化導入が後回しになっていることが多い工程となります。しかしながら、製造業において製品の生産や品質向上、検査など欠かすことができない作業を行っている方がこれらの作業も行っていることで付加価値の高い業務の割合を減らしている可能性があります。これらの工程について人手を割いて業務を行っていれば自動化にて省人化や生産性向上を狙える可能性があります。 2.搬送工程の効果的な改善方法 搬送工程の自動化を検討する際の着眼点として 部材を探す作業・・・具体的には部品を保管庫から探す、中間仕掛品を棚から探すなどの作業となります。 運搬する作業・・・運搬についてはすべての工程間で発生していると思いますが運搬している間に前後の工程が止まっているような状態においては早急に見直すべきだと思います。 作業間の待ち・・・部材待ちや設備の完了待ち、指示待ちなど作業者が手待ちとなっている時間がないのかを確認します これらの3つのムダ作業を削減することで付加価値の高い業務へ移行し生産性を上げていくことが可能となります。 思い当たる工程はありますでしょうか? それぞれの工程についてもう少し詳細に分析する方法を説明していきたいと思います。 まずは対象となる工程・作業において現在の業務のフローチャートを作成します。 次にストップウォッチや設備のデータを用いてそれぞれの業務にどの程度の時間を要しているかを見るためにタイムチャートを作成していきます。複数人作業や平行作業などがある場合にもそれらが分かるように記載します。これらを作成することで、作業を可視化することができ、想定していた業務負荷との比較を行うとともに工程の組み換えや、業務ごとの改善点を見つけることが可能となります。その後、自動化した際の効果検討を開始します。 現状のレイアウトを再確認し、現在の作業導線を可視化し、非効率となっている配置を確認します。そのうえで、理想的なレイアウトや導入が可能と思われる設備を検討します。その際に可能であれば、改めて導線で運搬するモノの再確認やVSM(Value Stream Map)と呼ばれるモノの流れと物量を可視化するフロー図を作成します。これらを作ることで定期的な業務の見直しや改善が容易になり、理想的な業務フローの構築が可能となります。 自動化を検討するにあたり、部材のサイズや重量、梱包形態合わせた様々な自動設備あり、それらを組み合わせることで省人化や生産性向上につなげることができます。近年ではロボットや自動搬送機の性能向上が著しいため搬送工程の自動化の取り組みはしやすい環境にあります。 3.自動化設備の導入と効果検討 搬送の自動化の中でまず思いつく設備は自動搬送機(AGV)ではないかと思います。 製造業でAGVは近年、様々な使い方の方式が市場に出てきています。これまでは床面に磁気テープを張り、そのテープ上を搬送するタイプが主流でしたが、近年では自動搬送機がカメラで周囲の状況を認識して目的地までの経路を生成して運行するAMRというタイプも普及してきています。また無人のフォークリフトや大型の倉庫などで用いられるパレットや部品棚を運搬するタイプ、エレベーターとの連携など様々なAGVが発売されていますので自社にあったタイプを見つけることができると思います。 次に運搬に関するロボットについてとなります。 ロボットは主に産業用ロボットと呼ばれる、溶接や塗装、組み立てなど生産ラインを自動化する大型の工場にて利用されるロボットが主流でした。産業用ロボットは作業者との共存ができずに、安全柵などを利用して作業者とはエリアを分けて作業を行い、生産性を向上させる目的で使用します。一方で産業用ロボットの中でもセンサーや構造面、ソフト面にて安全を配慮した機構とすることで、人間と共存して同一エリアで作業ができる協働ロボットが近年増加しており、様々な業界で用いられるようになってきました。また協働ロボットは小型のものが多かったのですが、昨年には30kg可搬の協働ロボットや、AGVに協働ロボットを搭載させて移動先でも自動で部材を載せ替える構造になるなど、導入しやすいシステムが多数開発されています。 次に検討する工程は部材の保管、仕掛品の中間在庫の一時保管、製品を出荷するまでの保管、治具や工具の保管と工場内は様々な保管場所が存在することと思います。それらの保管棚に対して部材を探すことに時間を費やしていることもあるのではないでしょうか?モノを探すという作業は作業者による時間のばらつきも多く、効率が悪い業務となります。また、作業としては決まったものを探す業務となり簡単な作業なので自動化やシステム導入が後回しになっている工程でもあると思います。 完全自動化するには自動倉庫の導入などが想定されますが、そこまでの設備投資をしないまでも現在ある部品棚にデジタルピッキング表示器やプロジェクターを付けることで、作業指示書のバーコードを読み取るだけで場所をLEDで示してくれるなど簡易的なシステムを導入することで飛躍的に効率を上げることが可能です。 さらに、これらを導入することで在庫差異の減少や棚卸にかかる時間を削減できるなど効果は大きいものと思います。 最後に紹介する自動化設備としては各種検査設備や仕分け用の設備となります。 工場内では品質検査として様々な検査(外観検査、異物検査、重量検査、員数検査、ラベル検査)を実施しているものと思います。 それぞれについての検査設備が販売されており、近年ではロボットにカメラを付けての外観検査のシステムも多数導入事例があります。 4.設備の保全と管理 設備については導入して運用を始めると、あたかも大きな効果が出てくるものと期待して運用を開始してしまいます。一方で設備が想定通りに稼働しているのか?トラブルなどがどのくらいの頻度で起きているのか?トラブルの傾向はあるのか?など管理していかないと想定通りの稼働率や生産性の状況を把握することが難しい場合があります。それらの対応として、設備のデータの可視化(見える化)があります。 設備の稼働状況をDBへ取得して集計することで、稼働状態を可視化することができ生産性の向上や経営判断のツールとして活用することができますので、設備導入だけにとどまらず次のステップとして可視化についても検討を進めていくことを提案します。 次に設備の保全についてですが、車と同じように定期的な点検や消耗品の部品交換が必要です。 保全についての予算確保や対応人員の確保を行い、スケジュールを作成したうえで定期的な保全活動の実施を提案します。特に、故障については設備の初期導入時には初期故障や調整不足などで一定期間故障が増加しますが、そのあとは偶発故障期間となり安定稼働させることが可能です。その後、消耗品などが摩耗してくることで故障が多くなる期間に入りますが、定期的なグリスアップや点検を行うことで摩耗故障までの期間を延ばすことができ、結果的に高品質な製品を長期間生産することができるようになります。よって、設備導入時にはメーカーも交え保全についての計画をすることが重要なポイントと考えます。 5.まとめ 今回の内容のまとめとなります。 1番目として労働人口は2030年には10%不足します。 2番目として労働力不足への対策として自動化の推進は最良の手段となります。 3番目としては実際に導入している企業は生産性の向上、省人化、高品質を達成しています。 4番目として近年様々な種類の設備やロボットが販売されており、目的にあった自動化を推進することは可能です。 5番目として自動化を導入するポイントは現状の分析や導入後の継続的な改善・保全が重要となります ロボット産業の成長と労働力不足への対策としての自動化推進の重要性を説明しました。実際に導入する際においては、設備の選定や保全活動、生産性向上のための継続的な取り組みが必要です。しかしながら、今後もさらなる技術の進化や補助金の活用など、ロボットや設備を導入しやすい環境が整ってきています。 ロボットの活用により、労働力不足に対する課題を解決し、企業の生産性向上や競争力強化に貢献することが期待されます。船井総研では、個別固有のご相談に対してオンライン相談を提供しており、具体的な対策の一歩を踏み出すお手伝いをしています。 無料オンライン相談はこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html   中堅・中小製造業の経営者向け 工場物流の自動化事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい!」と思っている経営者様におすすめ 工場内の物流を自動化して生産性を向上したいと思っている経営者様 工場内の物流を自動化して省人化したいと思っている経営者様 工場内物流の自動化成功事例を知りたいと思っている経営者様 工場内物流の自動化を進めるための具体的な方法を知りたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02125_S045   ■おすすめソリューションのご案内 製造業の生産性を向上させる工場内物流自動化 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 製造業の生産性向上において工場内物流自動化ソリューションがうまくいく理由 工場内物流の自動化に向けて工場内の生産工程のムダを洗い出します。 部材を探す 運搬する 作業の待ち を削減することで作業者が付加価値の高い業務に移行していけます。 現在の製造現場の状況を分析することで、ムリ、ムダ、ムラを探すことから開始します。 その中で自動化検討を行う工程を見つけることが可能です。 製造業生産性向上の自動化ソリューションの具体的な流れ 製造工程のムダの洗い出し 物流工程の人員・時間の洗い出し 作業フロー・タイムチャート作成 自動化対象工程の選定 概要構想作成 コストメリット試算 実行 https://www.funaisoken.co.jp/solution/maker_logistics-automation

成形業界におけるDX・AI・IoT活用のポイント

2024.02.20

今回は成形業界の課題と解決方法と題して、述べさせて頂きます。 成形業界は、広範な産業において重要な役割を果たしています。 成形と言っても、樹脂・ゴム・鋳造・鍛造・プレスなど様々ございます。 業界に共通している様々な課題、取り組むべき方向性について探ってみましょう。 1.成形業界の課題 ◎技術継承 成形技術は、経験と知識に基づいた手法が多いため、ベテラン技術者の引退や 人材不足により技術継承の課題があります。 ◎技術の属人化 成形業界は、技術が属人化されています。 熟練技術者の経験や知識によって、問題がある程度解決できているため、 属人化が進んでしまい、工程の見える化が進んでいません。 ◎人手不足や技術者の高齢化 労働人口減少により、製造業従事者も減少しております。 それにより、生産性の低下・品質の低下・労働環境の悪化・競争力の低下・ 技術革新の遅れなど、様々な問題が起こっています。 製品の品質管理においても、適切な監視や検査が困難になる場合があります。十分な人手がいないことで、不良品の早期発見や品質のコントロールが難しくなります。 ◎環境への影響 成形プロセスに伴う廃棄物や排出物は、環境への負荷となる可能性がありま す。廃棄物の適切な処理やリサイクル、バイオプラスチックの研究開発など、 環境に配慮した取り組みが求められています。 ◎エネルギー消費の削減 成形には、高温や高圧の条件が必要なため、エネルギー消費が大きいという 課題があります。省エネルギー技術の導入やプロセスの最適化、 代替エネルギーの活用など、エネルギー効率を向上させる取り組みが必要です。 などなど課題を上げればきりがありません。 そのなかで、技術継承・属人化技術の解消・人手不足など、自社で取り組める課題に関して、簡単ではありますが考えられる解決策を述べさせて頂きます。 皆様の一助になればありがたいです。 2.成形業界の課題に対する解決策 ◎技術継承や属人化技術の解消 ベテラン技術者の知識や経験の継承は、自社発展を支える重要な要素です。 技術継承を効果的に行うためには、知識やノウハウを文書化し、情報共有の仕組みを整備することが重要です。技術的な手順書や作業マニュアルを作成し、新たなメンバーに伝える際の参考資料として活用します。 キャリアパスの明確化も必要です。技術者が将来の成長やキャリアの展望を持つことで、継続的な学習やスキルの向上につながります。 ◎労働環境の改善や労働時間の見直し 従業員のワークライフバランスを向上させます。柔軟な労働時間制度や労働条件の改善は、従業員の満足度や生産性の向上につながる可能性があります。 異なるバックグラウンドや視点を持つ人材の採用や育成が必要です。新卒採用や中途採用の際には、様々なバックグラウンドを持つ人材を求めるようにしましょう。また、異業種からの転職者や外部の専門家との協業、グローバルな視野を持つ人材の活用なども考慮します。多様な人材が集まることで、新たなアイデアや知識が交流され、新たな成果を生み出す可能性が高まります。 今まで述べてきた方法はアナログ的な手法です。 これらの諸課題を解決するために、DX・AI・IoTを活用しては如何でしょうか。 次に、成形業界におけるDX・AI・IoT活用のポイントを見ていきます。 3.成形業界におけるDX・AI・IoT活用のポイント AI・IoTと言われると、取っつきにくいと感じることもあるかと思います。 簡単に言えば、データを活用して、諸課題を解決していく手法です。 言い換えると技術のデータ化です。 ただこれらは、手段であり目的ではありません。 自社の目的を明確にして、進めていくことが重要であると考えます。 成形業界におけるDX・AI・IoTの活用は、 生産工程の効率化や改善 設備や装置の予知保全 成形ラインの生産性向上 作業時間の短縮と労働力の節約 品質管理の強化 製品開発の革新 など多岐にわたります。 もっと具体的に示すと、 各種センサーなどからリアルタイムでモニタリングをすることで、 下記の様な技術的・品質管理的なDXが進んでいます。 ◎生産現場 生産ラインの最適化 機械の稼働状況監視 品質データ収集により生産性の向上 遠隔モニタリングや遠隔操作で生産ラインの柔軟性と運用効率の向上 データ分析による異常検知や予知保全 成形条件の自動調整 ◎品質管理 品質の追跡管理 異常検知 不良品検出 自動的な品質分類 ◎技術継承や脱属人化 AIカメラでベテラン技術者の動作を撮影し解析 ◎製品開発 開発スピードと革新性が向上し、市場投入までの時間を短縮 4.成形業界におけるDX・AI・IoT活用の今後 今後はDX、AI、IoTのさらなる普及と進化が予想されます。 AIはより高度な予知保全機能を備え、設備の故障を事前に検知してメンテナンスを行うシステムへと発展。 その結果として、製品品質の向上、生産効率の最適化、製品開発の高速化などが実現されていくでしょう。 自動化技術やAI、IoTを上手く活用することで、 冒頭の課題(技術継承・技術の属人化・人手不足など)を補うことができます。 しつこいですが、これらは手段であり目的ではありません。 自社の目的を明確にして、進めていくことが重要であると考えます。 活用方法など、お気軽にお問合せ下さい。 ■関連するセミナーのご案内 樹脂成型・ゴム成型工場の為の経営改善セミナー 品質UP!生産性UP!熟練者不足対策!技術の脱属人化&技術継承!AI&IoT活用! セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 このような方にオススメ 従業員200名以下で成型工程を持つ製造業 単品大量生産ではなく多品種少量生産の成型工程を持つ製造業 成型工程において職人の熟練技術に依存している製造業 職人技術・熟練技術の標準化・脱属人化&技術継承を目指している成型製造業 品質管理に課題があり製品ロス率が高いと感じている成型製造業 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/04/08 (月) 13:00~15:00 2024/04/10 (水) 13:00~15:00 2024/04/19 (金) 13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/111326 無料ダウンロード!! 2024年AI活用時流予測レポート ~今後の業界動向・トレンドを予測~ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 目次 1、製造業AI業界の現状 2、2023年製造業AI業界はこうなる! 3、2023年実践していただきたいこと 4、どの業務・工程でもAIは活用できる「業務別・工程別のAI活用」 5、国内中小製造業におけるAI導入事例 中小製造業のAI活用の最新事例と導入事例この1冊にまとめました。 AI活用術について「考え方」と「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに導入事例を掲載することでAI活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 今回は成形業界の課題と解決方法と題して、述べさせて頂きます。 成形業界は、広範な産業において重要な役割を果たしています。 成形と言っても、樹脂・ゴム・鋳造・鍛造・プレスなど様々ございます。 業界に共通している様々な課題、取り組むべき方向性について探ってみましょう。 1.成形業界の課題 ◎技術継承 成形技術は、経験と知識に基づいた手法が多いため、ベテラン技術者の引退や 人材不足により技術継承の課題があります。 ◎技術の属人化 成形業界は、技術が属人化されています。 熟練技術者の経験や知識によって、問題がある程度解決できているため、 属人化が進んでしまい、工程の見える化が進んでいません。 ◎人手不足や技術者の高齢化 労働人口減少により、製造業従事者も減少しております。 それにより、生産性の低下・品質の低下・労働環境の悪化・競争力の低下・ 技術革新の遅れなど、様々な問題が起こっています。 製品の品質管理においても、適切な監視や検査が困難になる場合があります。十分な人手がいないことで、不良品の早期発見や品質のコントロールが難しくなります。 ◎環境への影響 成形プロセスに伴う廃棄物や排出物は、環境への負荷となる可能性がありま す。廃棄物の適切な処理やリサイクル、バイオプラスチックの研究開発など、 環境に配慮した取り組みが求められています。 ◎エネルギー消費の削減 成形には、高温や高圧の条件が必要なため、エネルギー消費が大きいという 課題があります。省エネルギー技術の導入やプロセスの最適化、 代替エネルギーの活用など、エネルギー効率を向上させる取り組みが必要です。 などなど課題を上げればきりがありません。 そのなかで、技術継承・属人化技術の解消・人手不足など、自社で取り組める課題に関して、簡単ではありますが考えられる解決策を述べさせて頂きます。 皆様の一助になればありがたいです。 2.成形業界の課題に対する解決策 ◎技術継承や属人化技術の解消 ベテラン技術者の知識や経験の継承は、自社発展を支える重要な要素です。 技術継承を効果的に行うためには、知識やノウハウを文書化し、情報共有の仕組みを整備することが重要です。技術的な手順書や作業マニュアルを作成し、新たなメンバーに伝える際の参考資料として活用します。 キャリアパスの明確化も必要です。技術者が将来の成長やキャリアの展望を持つことで、継続的な学習やスキルの向上につながります。 ◎労働環境の改善や労働時間の見直し 従業員のワークライフバランスを向上させます。柔軟な労働時間制度や労働条件の改善は、従業員の満足度や生産性の向上につながる可能性があります。 異なるバックグラウンドや視点を持つ人材の採用や育成が必要です。新卒採用や中途採用の際には、様々なバックグラウンドを持つ人材を求めるようにしましょう。また、異業種からの転職者や外部の専門家との協業、グローバルな視野を持つ人材の活用なども考慮します。多様な人材が集まることで、新たなアイデアや知識が交流され、新たな成果を生み出す可能性が高まります。 今まで述べてきた方法はアナログ的な手法です。 これらの諸課題を解決するために、DX・AI・IoTを活用しては如何でしょうか。 次に、成形業界におけるDX・AI・IoT活用のポイントを見ていきます。 3.成形業界におけるDX・AI・IoT活用のポイント AI・IoTと言われると、取っつきにくいと感じることもあるかと思います。 簡単に言えば、データを活用して、諸課題を解決していく手法です。 言い換えると技術のデータ化です。 ただこれらは、手段であり目的ではありません。 自社の目的を明確にして、進めていくことが重要であると考えます。 成形業界におけるDX・AI・IoTの活用は、 生産工程の効率化や改善 設備や装置の予知保全 成形ラインの生産性向上 作業時間の短縮と労働力の節約 品質管理の強化 製品開発の革新 など多岐にわたります。 もっと具体的に示すと、 各種センサーなどからリアルタイムでモニタリングをすることで、 下記の様な技術的・品質管理的なDXが進んでいます。 ◎生産現場 生産ラインの最適化 機械の稼働状況監視 品質データ収集により生産性の向上 遠隔モニタリングや遠隔操作で生産ラインの柔軟性と運用効率の向上 データ分析による異常検知や予知保全 成形条件の自動調整 ◎品質管理 品質の追跡管理 異常検知 不良品検出 自動的な品質分類 ◎技術継承や脱属人化 AIカメラでベテラン技術者の動作を撮影し解析 ◎製品開発 開発スピードと革新性が向上し、市場投入までの時間を短縮 4.成形業界におけるDX・AI・IoT活用の今後 今後はDX、AI、IoTのさらなる普及と進化が予想されます。 AIはより高度な予知保全機能を備え、設備の故障を事前に検知してメンテナンスを行うシステムへと発展。 その結果として、製品品質の向上、生産効率の最適化、製品開発の高速化などが実現されていくでしょう。 自動化技術やAI、IoTを上手く活用することで、 冒頭の課題(技術継承・技術の属人化・人手不足など)を補うことができます。 しつこいですが、これらは手段であり目的ではありません。 自社の目的を明確にして、進めていくことが重要であると考えます。 活用方法など、お気軽にお問合せ下さい。 ■関連するセミナーのご案内 樹脂成型・ゴム成型工場の為の経営改善セミナー 品質UP!生産性UP!熟練者不足対策!技術の脱属人化&技術継承!AI&IoT活用! セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 このような方にオススメ 従業員200名以下で成型工程を持つ製造業 単品大量生産ではなく多品種少量生産の成型工程を持つ製造業 成型工程において職人の熟練技術に依存している製造業 職人技術・熟練技術の標準化・脱属人化&技術継承を目指している成型製造業 品質管理に課題があり製品ロス率が高いと感じている成型製造業 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/04/08 (月) 13:00~15:00 2024/04/10 (水) 13:00~15:00 2024/04/19 (金) 13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/111326 無料ダウンロード!! 2024年AI活用時流予測レポート ~今後の業界動向・トレンドを予測~ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 目次 1、製造業AI業界の現状 2、2023年製造業AI業界はこうなる! 3、2023年実践していただきたいこと 4、どの業務・工程でもAIは活用できる「業務別・工程別のAI活用」 5、国内中小製造業におけるAI導入事例 中小製造業のAI活用の最新事例と導入事例この1冊にまとめました。 AI活用術について「考え方」と「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに導入事例を掲載することでAI活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045

生産管理・原価管理DX化で業績向上!成功例とポイントを徹底解説

2024.02.19

システム導入の目的として、生産管理、原価管理を実現したいというご要望をよく伺います。 しかし当然システムを導入するだけではこれらの目的に繋がらないと言えます。 また導入プロセスにおいて誤った方向へ進んでしまうと、属人化や非効率化を改善できずに実現したい生産管理・原価管理のシステム化とならないケースがございます。 そこで今回はシステム導入における課題と成功のポイントを幾つかお伝えいたします。 1.よくある生産管理・原価管理の課題とは? 【生産管理業務上の課題】 短納期や急な変更の仕事が入ると、計画の組み直しが現状の仕組みではできない。結局時間を掛けてExcelで実施している。 生産計画及び実作業のノウハウがベテラン担当者(職人)の頭の中にだけある(属人化) 生産計画の平準化、効率化が出来ない。 機械毎(工程毎)の稼働状況が把握されていない 受注処理に追われてばかりで現場の負担は増える一方 【原価業務運用上の課題】 製品別採算(収支)が把握できていない 歩留り確認を1年に1回しか実施できていない(Excel、手作業)(ベテラン担当者は何となくはわかっているが・・・) 現場は原価低減をしていると言うが、検証ができない(ロスの実態が分からない・・) 原価差異がどんぶり勘定になっているので、各部門や工程毎の評価ができない 2.「システム導入の進め方」の成功例・失敗例 【利用者(発注側企業)】 前のシステムより使いにくい、面倒で仕事が増えて不満… 新しいシステムを入れたのに、結局手作業で加工して上司に提出している… 操作説明を受けたが、昔行っていた業務がなく前のシステムを使わざるを得ない… 過去データが移行してなかったため大変なことになっている… 今まであったシステムと連携していないため手作業が増えた… 判断に必要な情報がすぐに出てくる予定が3日くらいかかる… 【システム会社(請負側企業)】 システム開発の業務委託契約であり、業務改善までは請け負っていない。 お客さんの協力や情報提供が弱く、スケジュールが延び赤字になってしまっている。 操作教育は当然している、新旧業務の準備や説明は我々の範囲ではない。 データ移行作業は請けたが、チェック確認はお客さんの責任である事は言っていた。 お客さん側がプロジェクト慣れしていなく、現場や経営を巻き込めていない。 お客さんができていないところは、なんとかしてあげたいが稼働(工数)に限度がある。 3.システム関連における運用上の課題 過去にシステム化のチャレンジをしたが頓挫してしまった(品目マスター、部品構成マスターが作り切れなかった) 過去のシステム導入で効果がイマイチ感じられない 情報システムに関するコストまたは要員コストが掛かっている ITやパソコンに詳しいメンバーに導入を任せたら上手く進まなかった 経営判断に必要な製品別や工程別データが出せない、もしくは時間がかかる 4.生産・原価管理システム導入を成功させるポイント 経営者がDX化を理解し、変革の意識を持つ DX化のキーマンを選出する (標準化推進) 全体を俯瞰し、自社にフィットする計画をつくる パイロット運用ですぐに新業務のイメージを浸透させる 新しい仕組みに合ったルールを明確にし、これを遵守する 統合型クラウドのDXツールを短期・安価で導入 システムベンダーを頼らずに極力自社で運用できる仕組みを構築する 段階的なKPI/KGI設定と生産性向上の目的をもつ 5.まとめ 生産・原価を見える化し改善する為のDX化の認識と取り組みとして、経営者がDXを理解し、変革の意思を持って臨むこと、全体を俯瞰できるキーマンを立てることが何より重要です。 その為の計画をたてて目的目標を持って実行すること。またシステムで見える化(データ化)を実現(業務標準化・適正化・属人化排除)し、導入後は業務データと経営判断に必要なデータをシステム化+業務改善(DX化)で見える化をする。最終的には実際の戦略アクションに繋げるところまでを通していくことが成功への道となると考えます。   【製造業 2024年基幹システム活用時流予測レポート ~今後の見通し・業界動向・トレンド~】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 製造業の基幹システムリニューアル&再構築戦略! 従業員150~1,500名の製造業の基幹システムのリニューアル&再構築を成功させる為のセミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/110546 このような方にオススメ 既存システムが導入後15年以上経ち、現在の経営状態に適合していないと感じている事業主の方 どんぶり勘定から抜け出し原価管理をすることで利益構造を解明したい事業主の方 会社の現状をリアルタイムに把握し、データに基く経営を実践したい事業主の方 迅速で的確な経営判断を裏付けるデータが不足していると感じている事業主の方 何が儲かっているのか?儲かっていないのか?がわからずに対策が後手になっている事業主の方 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/03/18 (月) 13:00~15:00 2024/03/26 (火) 13:00~15:00 2024/03/28 (木) 13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/110546 システム導入の目的として、生産管理、原価管理を実現したいというご要望をよく伺います。 しかし当然システムを導入するだけではこれらの目的に繋がらないと言えます。 また導入プロセスにおいて誤った方向へ進んでしまうと、属人化や非効率化を改善できずに実現したい生産管理・原価管理のシステム化とならないケースがございます。 そこで今回はシステム導入における課題と成功のポイントを幾つかお伝えいたします。 1.よくある生産管理・原価管理の課題とは? 【生産管理業務上の課題】 短納期や急な変更の仕事が入ると、計画の組み直しが現状の仕組みではできない。結局時間を掛けてExcelで実施している。 生産計画及び実作業のノウハウがベテラン担当者(職人)の頭の中にだけある(属人化) 生産計画の平準化、効率化が出来ない。 機械毎(工程毎)の稼働状況が把握されていない 受注処理に追われてばかりで現場の負担は増える一方 【原価業務運用上の課題】 製品別採算(収支)が把握できていない 歩留り確認を1年に1回しか実施できていない(Excel、手作業)(ベテラン担当者は何となくはわかっているが・・・) 現場は原価低減をしていると言うが、検証ができない(ロスの実態が分からない・・) 原価差異がどんぶり勘定になっているので、各部門や工程毎の評価ができない 2.「システム導入の進め方」の成功例・失敗例 【利用者(発注側企業)】 前のシステムより使いにくい、面倒で仕事が増えて不満… 新しいシステムを入れたのに、結局手作業で加工して上司に提出している… 操作説明を受けたが、昔行っていた業務がなく前のシステムを使わざるを得ない… 過去データが移行してなかったため大変なことになっている… 今まであったシステムと連携していないため手作業が増えた… 判断に必要な情報がすぐに出てくる予定が3日くらいかかる… 【システム会社(請負側企業)】 システム開発の業務委託契約であり、業務改善までは請け負っていない。 お客さんの協力や情報提供が弱く、スケジュールが延び赤字になってしまっている。 操作教育は当然している、新旧業務の準備や説明は我々の範囲ではない。 データ移行作業は請けたが、チェック確認はお客さんの責任である事は言っていた。 お客さん側がプロジェクト慣れしていなく、現場や経営を巻き込めていない。 お客さんができていないところは、なんとかしてあげたいが稼働(工数)に限度がある。 3.システム関連における運用上の課題 過去にシステム化のチャレンジをしたが頓挫してしまった(品目マスター、部品構成マスターが作り切れなかった) 過去のシステム導入で効果がイマイチ感じられない 情報システムに関するコストまたは要員コストが掛かっている ITやパソコンに詳しいメンバーに導入を任せたら上手く進まなかった 経営判断に必要な製品別や工程別データが出せない、もしくは時間がかかる 4.生産・原価管理システム導入を成功させるポイント 経営者がDX化を理解し、変革の意識を持つ DX化のキーマンを選出する (標準化推進) 全体を俯瞰し、自社にフィットする計画をつくる パイロット運用ですぐに新業務のイメージを浸透させる 新しい仕組みに合ったルールを明確にし、これを遵守する 統合型クラウドのDXツールを短期・安価で導入 システムベンダーを頼らずに極力自社で運用できる仕組みを構築する 段階的なKPI/KGI設定と生産性向上の目的をもつ 5.まとめ 生産・原価を見える化し改善する為のDX化の認識と取り組みとして、経営者がDXを理解し、変革の意思を持って臨むこと、全体を俯瞰できるキーマンを立てることが何より重要です。 その為の計画をたてて目的目標を持って実行すること。またシステムで見える化(データ化)を実現(業務標準化・適正化・属人化排除)し、導入後は業務データと経営判断に必要なデータをシステム化+業務改善(DX化)で見える化をする。最終的には実際の戦略アクションに繋げるところまでを通していくことが成功への道となると考えます。   【製造業 2024年基幹システム活用時流予測レポート ~今後の見通し・業界動向・トレンド~】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 製造業の基幹システムリニューアル&再構築戦略! 従業員150~1,500名の製造業の基幹システムのリニューアル&再構築を成功させる為のセミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/110546 このような方にオススメ 既存システムが導入後15年以上経ち、現在の経営状態に適合していないと感じている事業主の方 どんぶり勘定から抜け出し原価管理をすることで利益構造を解明したい事業主の方 会社の現状をリアルタイムに把握し、データに基く経営を実践したい事業主の方 迅速で的確な経営判断を裏付けるデータが不足していると感じている事業主の方 何が儲かっているのか?儲かっていないのか?がわからずに対策が後手になっている事業主の方 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/03/18 (月) 13:00~15:00 2024/03/26 (火) 13:00~15:00 2024/03/28 (木) 13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/110546
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