記事公開日：2024.12.26
最終更新日：2025.01.09

製造業の生産現場で活用するKPI設定：成功事例と必要なデータ活用法を解説

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製造業の生産現場では、KPI（重要業績評価指標）の設定と運用が、業績向上や効率化において不可欠な要素となっています。適切なKPIを設定することで、企業は生産の進捗を監視し、目標達成に向けた活動を最適化できます。本記事では、KPI設定の重要性、設定方法、必要なデータ活用法について解説します。さらに、DX（デジタルトランスフォーメーション）やデータ活用した改善手法、実際の成功事例を紹介し、企業がどのように生産現場での生産性を向上させるかについて具体的に説明します。

1. KPIとは？製造業におけるKPIの重要性と基本概念
2. 製造現場でのKPI設定の基本ポイント
3. KPI設定の具体例：製造業での成功事例
- ① 生産性向上のKPI設定事例（岐阜県S社：従業員数30名）
- ② 品質管理のKPI設定事例（愛知県T社：従業員数100名）
4. KPI運用のために必要なデータとシステムの活用法
5. 製造業におけるKPI達成に向けた改善手法
- ① PDCAサイクル活用法
- ② 継続的な改善活動
6. KPIの評価と進捗管理：成果を可視化する方法
7. 最後に
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1. KPIとは？製造業におけるKPIの重要性と基本概念

KPI（Key Performance Indicator）は、企業が目標を達成するための成果指標です。製造業では、生産性の向上、品質の確保、コストの削減、納期遵守など、さまざまな面で業績を測定するためにKPIが活用されます。KPIは単なる数値にとどまらず、企業の戦略的な課題の解決・目標の達成に向けた進捗を評価し、改善の手助けをします。

製造現場においては、KPIが進捗状況を可視化する重要な役割を担います。例えば、生産ラインの効率や製品品質の改善、原価管理・コスト管理の向上などがKPIの対象となり、それに基づいて適切な改善策を講じることができます。KPIを設定することにより、現場改善の方向性を統一することができるようになり、会社全体として一つのKPIに向けて取り組みができるようになります。また、KPIをリアルタイムに表示させることによって現場での問題発見を迅速に行い、早期の改善行動を促すことができるようになるため、製造業では頻繁に使用されている欠かせない指標です。

2. 製造現場でのKPI設定の基本ポイント

単にKPIをやみくもに設定すれば良いというわけではありません。
会社として有効なKPIを設定していくためには抑えるべきポイントがあります。
特に製造業でKPIを設定する際には、以下の基本的なポイントを押さえることが重要です。

① 具体性

KPIは、具体的で測定可能な指標でなければなりません。例えば、「生産効率を向上させる」という漠然とした目標ではなく、「製造ラインの稼働率を90%以上に保つ」といった具体的な目標を設定します。具体的なKPIは、達成度を明確に測ることができ、現場での行動指針となります。
KPIに具体性を持たせないと、達成度を測ることが出来なくなるため、現在、KPIを達成するまでの自分の立ち位置が不明確となってしまいます。そうすると、KPI達成のために何をすれば良いのかが不明確になるため、暗中模索のごとくいつまで経っても成果が見られなくなってしまうのです。
成果が見られないと、従業員のモチベーション低下につながります。会社として効果を定量的に示すためにKPIを設定したという意図に反して、KPIに具体性を持たせないことにより、結果としてモチベーション低下につながってしまうのです。

② 測定可能性

KPIは必ず数値で測定できるものでなければなりません。測定可能な指標がないと、目標達成度を評価することができません。
例えば、生産ラインの「稼働率」を測定することで、稼働状況が客観的に評価できます。
KPIを設定するためには、実データの取得が必要です。現場のデータ粒度が細かければ細かいほど、より詳細なデータ分析・KPI設定が出来るようになりますが、入力に手間を擁してしまいます。
当たり前ですが、データ入力は本業ではないため、できるだけ入力の手間は省きたいところです。しかし、入力の粒度を荒くしては詳細な分析・KPI設定が出来なくなってしまうのです。
この2つのバランスを保つことが大切です。

③ 達成可能性

KPIは、現実的で達成可能なものでなければなりません。必要以上に過度に理想的な目標を設定すると、従業員が挫折しやすく、モチベーションの低下を招きます。例えば、半年で生産量を２倍にするという目標は達成困難であり、実現可能な範囲で目標を設定することが重要です。
達成の可能性はあくまで勘や経験に依存するところがいくつかありますが、過度な設定をしすぎないことが重要です。自身が設定したKPIが過度であるかどうかを見極めるためには、「このKPIを達成するためにはどのような要素をどれだけ達成することが重要なのか」といったストーリーが描けるかどうかが基準となります。
また、管理者としては単にKPIを追うだけではなく、そのKPIに現れる数値がどれだけの背景を兼ね備えているのかを理解する必要があります。KPIに至るまでの様々なパラメータ・数式があり、それらがどのように関係して現在のKPIに至るのかを決める必要があるのです。管理者とは良き現場理解者である必要があります。

④ 関連性

KPIは、企業の戦略的目標と直接的に関連している必要があります。生産現場でのKPIは、企業全体の目標に貢献できるように設定しなければ、現場の改善が企業の成長に繋がりません。例えば、品質改善のKPIは企業のブランド価値向上に直結する重要な指標です。
会社の描くべき方向性は、PL（損益計算書）から把握することができます。損益計算書は、主に「売上」「費用」「利益」の３つの構成から成り立ちます。会社として利益を確保することを前提とした場合、必要な施策は「売上UP」または「費用DOWN」の２つに起因するものとなります。
現在設定しようとしているKPIが、この「売上UP」と「費用DOWN」のどちらに起因するのかを把握したうえで、それが会社の方向性に即しているかを判断してからKPIを設定することが重要です。

⑤ 期限

KPIは、達成すべき期限を設定することも重要です。期限を設定することで、目標達成のための取り組みを効率的に進めることができます。例えば、3か月以内に生産効率を10%向上させるという目標は、達成するための計画が具体的になります。
期限を決めることにより、いつまでに何をしなければならないのかが明確になります。また、それが達成可能なのか・不可能なのかも見えるようになるのです。基本的に答えが決まっている中で、どのような手法を用いて、どのように現場から協力を得ることが出来るかがKPI達成の肝なのです。
また、期限を決めた後は、「何度も周知する」「現在の達成状況を常に見える化する」ことが重要です。
これにより、会社として直近で達成しなければならない数字を常に頭の中に入れておくことができるようになり、かつ従業員としても自分の「頑張り」を数字として反映させることができるため、より良い相乗効果を生むのです。

3. KPI設定の具体例：製造業での成功事例

製造業におけるKPI設定の成功事例をいくつか紹介します。

① 生産性向上のKPI設定事例（岐阜県S社：従業員数30名）

多品種少量生産の板金加工を実施しているS社では、単品・短納期を強みとしており、得意先からの信頼を獲得しながら売上を増やしていました。
単品・短納期を強みとしているため、製造現場では今日・明日の納期の製造を常に追いかけているような忙しい現場でした。また、管理面もシステムなどを使わずに口頭でのやり取りに終始してしまう場面も多く、なかなか製品の全体像が見えずに必要以上に話をしてしまうといった場面も少なくありませんでした。
よく言えば稼働が多く、従業員同士のコミュニケーションが活発となるような仕組みができているのですが、このような仕事の仕方では生産性向上の糸口が見込めないということでKPI設定を実施しました。

この会社で設定したKPIは、「納期達成率」と「標準時間の達成率」です。

多品種少量・短納期であるため納期は厳守していきたい半面、管理面に非効率性があるため納期を守ることができていないのが現状でした。納期達成率も月1回しか見ることが出来ず、現場としても自分事のようにとらえることが今まではできていませんでした。納期達成率をリアルタイムで見えるようにしていき、さらに納期遅延した原因は何か？を追えるようにしていきました。
それによって、各現場は納期達成率を常に意識しながら現場作業を実施することができ、必然的に生産性向上が図れるようになってきたのです。

納期達成率というKPIを達成するためには、様々な要因を分析して改善していく必要があります。
今回は、納期達成率を向上するために「標準時間の達成率」をKPIとして設けました（KPIの為のKPI）。標準時間は製品・工程別で標準時間を設定し、各作業員は自分の工程においてどれだけの時間で作業を完了させなければならないのかを作業中でも意識付けできるような仕組みにしました。
KPIを明確に設けることによって、各現場作業員の全員が常に同じ方向性を向いて改善活動を実施することができるようになりました。

また、不思議な事に、KPIがリアルタイムに見えるようになると、自然とKPIを達成するための働きが出来るようになり、自然と生産性が向上します。「見られているから」だけではなく、実際のデータがすぐに見えるようになり、その場で評価されていけば自ずと評価を上げたくなるものなのです。

② 品質管理のKPI設定事例（愛知県T社：従業員数100名）

同じく多品種少量生産を実施している部品加工のT社では、今までは客先への報告用として製品別の不良状況を集計していました。当たり前ですが、不良が発生した際には原因と対策を講じ、どのような効果が表れたかを報告するものですが、どうしても社内の現場作業員にまで不良情報が行き届かず、QC活動もなんとなくやっているのみといった状況でした。
「現場作業員が自分事としてとらえ、作業内容・不良の発生原因を全員で議論できるような仕組みが出来れば不良率は改善する！」という社長の相談を受けて、KPIを設定しました。

今回設定したKPIは「製品別工程別不良率」です。

単に「不良率」というKPIを設けるだけではなく、さらに掘り下げて製品別工程別にどれだけ不良が発生したのかをリアルタイムに把握できるようにし、具体的にどの部分で発生して、その原因が何であるのかをすぐに議論できる体制を作りました。
製品別工程別で詳細に不良率が見えるようになることで、各現場作業員はより自分の業務がどれだけ不良率に影響しているかを把握することができるようになるため、自分事としてとらえることができるようになります。良くも悪くも自分の作業の影響がすべてKPIとして見えるようになるため、KPIが達成できていない場合は改善の為の原因追及を自ら実施でき、達成できている場合はその状態を保つための施策を講じることができるようになります。

これらを個人だけに責任を負わせるのではなく、チームとして改善が出来るような体制を作ることにより、より改善を促進することができるようになるのです。T社では、各工程のリーダーを設けることにより、2～3名のグループごとにKPI達成に向けて改善活動が出来るような仕組みを構築しました。

4. KPI運用のために必要なデータとシステムの活用法

KPIの運用には、正確なデータ収集と分析が不可欠です。製造業では、生産管理システムやMES、IoT（モノのインターネット）を活用して、リアルタイムでデータを収集することが求められます。

① データ収集の方法とその重要性

データ収集は、紙への手動入力といったアナログな集計ではなく、IoTやセンサーなどの自動化されたシステムを活用することで、効率的に行うことができます。生産設備の稼働状況や作業員の進捗、作業員の実績や使用部品の状況などをリアルタイムで把握し、そのデータをもとにKPIを分析します。
今回のKPI設定における重要なポイントは、「正確なデータ」をもとに「リアルタイム」でKPIに対する結果を表示させることです。自身が取り組んだ内容がどれだけ会社全体に影響するのかをすぐにフィードバックする仕組みにすることにより、より現場の改善が促進されます。
多くの企業では、改善活動をするためにKPIを設定しても、KPIに対する結果を見るために多くの労力を費やしてしまうという事態が発生しています。できるだけ費用を抑えて、今できる改善を模索することは良いことですが、アナログなデータ取得・集計では、時間を削減するための改善活動に時間を費やしてしまうことになり、本末転倒となりかねない状態になります。
では、具体的にどのような形でデータの正確性・リアルタイム性を担保するのかについては、次項以降で説明します。

② KPI運用を支えるITツールとシステム（AI、IoTなど）

IoTを活用して工場の設備の状態をモニタリングしたり、AIを用いてデータの傾向を予測することで、より高精度なKPI設定が可能になります。これにより、機器の故障予知や、品質不良の予測が可能になり、効率的な生産が実現します。
KPI運用を実践していくに向けて、「データが足りない」ということが多く発生します。KPI達成は、その場限りの改善にとどまってしまっては意味がなく、改善後も継続的な維持が必要となります。そういった場合、データの取得も同様に継続的に実施していく必要があります。
当たり前ですが、紙によるデータ取りを継続的に実施するのは不可能です。形骸化していき、結果として入力が雑になったり、そもそも入力してもらえなくなったりします。現場作業において、データ取りは本業ではないので当たり前の反応です。
こういった事態を防ぐためにも、AIやIoTなどを活用したデータ取得が重要となるのです。例として挙げたように、設備稼働状態のモニタリングだけではなく、仕掛品の滞留時間、人の動き、段取時間、手直しによる追加工数、等さまざまなデータをIoTを活用することによってデータ化することができるようになります。

また、取得したデータを集計することが手作業ではせっかくのIoTが無駄となってしまいます。そこで登場するのがBIツールなのです。
BIツールの詳細は下記を参考ください。

▼製造業・工場が実践すべきBIツール活用とは？成功事例も紹介
https://smart-factory.funaisoken.co.jp/240216-3/

BIツールを活用することにより、IoTで取得したデータをリアルタイムに見たい形式に集計してその結果を評価することができるようになります。リアルタイムにデータが集計され、KPIが見えるようになることによって、現場作業員にとっても「今日はどうだったのか？」「午前中はどうだったのか？」が把握できるようになり、それがモチベーションにつながります。
KPIの成功事例でご紹介した、「納期達成率」・「標準時間の達成率」・「製品別工程別不良率」は、どれもIoTから取得したデータを集計しないとKPIとして表示することができません。
特に、設定するKPIが経営効果に結びつきやすくなればなるほど、複雑な集計作業が必要になるのです。
IoTとBIツールを活用することにより、より正確なデータをよりリアルタイムに現場へフィードバックすることができるようになるのです。

③ DX（デジタルトランスフォーメーション）を活用した改善手法

DXを活用することで、KPI達成に向けたデータ活用や分析が高度化します。例えば、AIや機械学習を用いて、過去の生産データを基にした予測モデルを作成し、最適な生産計画を自動で設定することができます。
IoTでデータ取得・BIでデータ集計が出来るようになると、次はAIを活用して予測が出来るようになります。予測ができるようになると、事前にトラブルを把握することができ、事前に対処することができるようになります。
AIには、データが必要です。
そのデータが無いと、どんなに良いAIを使ったとしても自社に沿った結果は出てきません。
だからこそ、KPI設定を通して継続的にデータを取得し、それを蓄積していくことが重要なのです。
KPIによる改善活動を実施することにより、将来的にAI活用が実践できるようになります。

5. 製造業におけるKPI達成に向けた改善手法

KPIの達成には、継続的な改善が欠かせません。そのために、PDCAサイクルを回すことが有効です。

① PDCAサイクル活用法

PDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルを回しながら、KPIの進捗を確認し、改善策を講じていきます。例えば、製造ラインの稼働率向上を目指す場合、まず現状のデータをもとに改善計画を立て（Plan）、実際に改善策を実行（Do）し、結果をチェック（Check）した後、必要に応じて対策を修正（Act）します。このサイクルを繰り返すことで、KPIの達成に近づいていきます。

② 継続的な改善活動

例えば、品質不良を削減するために、社員全員で定期的に振り返り会議を行い、改善点を議論する場を設けることが有効です。これにより、社員の意識を高め、現場での迅速な問題解決が促進されます。

6. KPIの評価と進捗管理：成果を可視化する方法

KPIの進捗管理には、定期的な評価と成果の可視化が欠かせません。企業は、目標達成度を定期的にチェックし、達成状況に応じたフィードバックを行うことが重要です。これにより、現場のモチベーションを高めると共に、目標達成に向けた最適な戦略を導き出せます。

7. 最後に

いかがでしたでしょうか？今回のコラムでは、KPI設定にあたっての重要なポイントと、KPIによる改善活動を実施することによってAI活用にどのように結びついていくのかを説明しました。
今回の内容は、下記セミナーの内容のほんの一部を取り上げてコラムにしました。
より詳細なデータ活用・AI活用・データの取得方法については下記セミナーで具体的な写真やシステム画像を用いてご紹介しています。
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