DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

新工場を設立する際、私たちが抱くビジョンはただの夢物語ではありません 新しい工場を設立することは、多くの製造業の経営者にとって大きな挑戦であり、同時に絶好の機会でもあります 新工場の成功は、将来を見据えた持続的生産技術を導入し、効率と生産性を最大限に引き出すことにあります この記事では、新工場のビジョンの立て方から具体的な課題の整理方法、工程設計のポイント、そしてデジタルトランスフォーメーション（DX）技術の活用法まで詳しく解説します これを読むことで、製造業の経営者やその関係者が新工場設立のプロセスを理解し、成功への道筋を描けるようになるでしょう １．新工場のビジョンの立て方のポイント 新工場のビジョンを立てる際には、目的と目標の明確化、市場動向と技術トレンドの分析、そしてステークホルダーの意見収集を行い、関係者全員でビジョンを共有し作り上げていくことが重要です 以下にポイントを整理します １）目的と目標の明確化 新工場の設立にあたって、具体的な目標を設定することが重要です 例えば、生産性の向上、コスト削減、品質の向上など、どのような成果を達成したいのかを明確にします 目標はより具体的に、出来る限り定量的に評価できるもの（数値目標など）を設定します これにより、工場の設計や導入技術の選定の基準が明確になり、一貫性のある計画が立てられます ２）市場動向と技術トレンドの分析 業界の最新トレンドや技術革新を把握し、競争力を持つために必要な技術を特定します 例えば、自動化技術やIoT、AIの導入など、いわゆるDX化が急速に進んでいる現在、これらの技術をどのように活用するかが、工場の競争力を左右します ３）ステークホルダーの意見収集 工場の設立に関わるすべてのステークホルダー、すなわち従業員、取引先、顧客などから意見を収集し、それをビジョンに反映させます これにより、関係者全員が納得し、協力して新工場立上プロジェクトを進められるようになります ２．現状分析と課題整理・分析方法 新工場の設立に際して、現状把握と課題を整理・分析することはプロジェクトの成功に欠かせません。 現状を論理的に分析し、客観的に評価した上で新工場のビジョンを達成するためのロードマップを作成します。 分析や課題整理には様々な手法が存在し、状況に応じて使い分けし総合的に判断しますが、ここでは比較的良く使われる手法を幾つかご紹介します。 １）SWOT分析 SWOT分析は、強み（Strengths）、弱み（Weaknesses）、機会（Opportunities）、脅威（Threats）を洗い出す手法です。 新工場設立において、例えば以下のような内容で分析します。 強み（Strengths） 新工場が持つ強みを特定します。 例えば、新しい自動化設備の導入により生産効率が向上することや、最新の環境基準を満たすことでエコフレンドリーな工場となる点が挙げられます。 弱み（Weaknesses） 新工場における課題や弱点を洗い出します。 例えば、新技術の導入に対する従業員のスキル不足や、高額な初期投資が必要である点が考えられます。 機会（Opportunities） 新工場がもたらす機会を見つけます。 例えば、市場での需要増加に迅速に対応できることや、最新技術を活用して新製品開発が可能となる点が含まれます。 脅威（Threats） 新工場設立におけるリスクを評価します。 例えば、競合他社の動向や市場の不確実性、規制の変化などが挙げられます。 SWOT分析により、新工場の内外環境を総合的に評価し、戦略的な意思決定をサポートします。 ２）5F分析（ファイブフォース分析） マイケル・ポーターが提唱したファイブフォース分析（5F分析）は、競争環境を評価するためのフレームワークで、5つの力（フォース）を考慮します。 新工場設立において、以下のように適用します。 競争企業の脅威 同じ市場内の既存企業との競争状況を評価します。 例えば、同業他社がどのような技術を導入しているか、価格競争力がどの程度あるかを分析します。 新規参入の脅威 新規参入者が市場に参入する可能性とその影響を評価します。 例えば、参入障壁が低い市場では、新たな競合が容易に現れる可能性があります。 代替品の脅威 他の製品やサービスが代替として選ばれる可能性を評価します。 例えば、製品の代替品が市場に存在する場合、それらが新工場の売上に与える影響を考慮します。 買い手の交渉力 顧客が価格や品質に対してどれだけの交渉力を持っているかを評価します。 例えば、大口顧客が多い場合、価格交渉力が高くなる可能性があります。 供給者の交渉力 原材料や部品の供給者が価格や供給条件に対してどれだけの交渉力を持っているかを評価します。 例えば、特定の部品の供給者が限られている場合、供給者の交渉力が強くなる可能性があります。 これらの5つの力を総合的に評価することで、新工場が直面する競争環境を明確にし、適切な戦略を策定することができます。 ３）DCF法（Discounted Cash Flow） 新工場設立には多額の投資が必要です。 投資判断を行うための有効な手法として、DCF法（割引キャッシュフロー法）を紹介します。 これは未来のキャッシュフローを現在価値に割り引いて評価する方法です。 新工場設立の投資判断では以下のステップで分析します。 キャッシュフローの予測 新工場から得られる予想キャッシュフローを年間ごとに見積もります。 例えば、年間売上高、運転費用、減価償却費、税引き後の純利益などを計算します。 割引率の設定 キャッシュフローを現在価値に割り引くための割引率を設定します。 これは、企業の資本コスト（WACC）を基に決定します。 現在価値の計算 各年のキャッシュフローを割引率で割り引いて現在価値を計算し、全ての現在価値を合計します。 投資の評価 現在価値の合計が初期投資額を上回る場合、投資は経済的に妥当と判断されます。 例えば、新工場が5年間で総額10億円のキャッシュフローを生むと予測し、割引率を5%と設定した場合、5年間のキャッシュフロー（毎年2億円、5年総額で10億円と仮定）の現在価値の合計を計算すると約8.6627億円となります。 つまり初期投資額がこの価格を下回れば、投資は経済的に成功すると判断できます。 ４）Eisenhowerマトリックス（優先順位付け手法） プロジェクト中に発生する様々な課題を解決しなければなりませんが、課題の重要度と緊急度を評価し、優先順位をつけることで効率的に対応するために優先順位をつける必要があります。 ここでは、Eisenhowerマトリックスを用いた優先順位付けの手法を紹介します。 Eisenhowerマトリックスは、課題を重要性と緊急性の2つの軸で分類し、効果的に優先順位を付ける手法です。 各課題に対して重要度と緊急性にスコア付け（５段階評価など）を行い２次元プロットを行います。 これにより、各課題がプロットされたエリア（第１～第４象限）によって各々取るべきアクションが分類できます。 「第１象限」重要かつ緊急（Do First） すぐに対応が必要な課題です。 例えば、工期に直接影響を与える資材の供給遅れなど。 「第２象限」重要だが緊急でない（Schedule） 計画的に取り組むべき課題です。 例えば、新技術の習得や設備のメンテナンススケジュールなど。 「第３象限」緊急だが重要でない（Delegate） 他の人に任せられる課題です。 例えば、日常的な書類作業や簡単な報告業務など。 「第４象限」重要でも緊急でもない（Eliminate） 後回しにできる課題です。 例えば、工場の美化活動など。 プロット図を作成することで課題とその重要性が可視化できるため効率的に課題解決を行うことが出来ます。 ３．工場全体の能力を考慮した工程設計方法 効率的な工場レイアウトと物流動線の設計は、各プロセスの処理能力、生産方式、トラブル時の対応を考慮して行う必要があります。 つまり、処理能力のバランス調整を行い、ボトルネックが生じないように工程を設計し、レイアウトと物流動線に落とし込みます。 この設計に活用できる手法の一つがVSM（Value Stream Mapping）です。 VSMは、工場における生産の全プロセス、つまり工場に材料が到着して、保管、加工、検査、梱包、在庫、出荷及び各工程間の運搬までの全体を視覚的に示した図です。 これを用いることで、各工程の処理能力のバランス、工程間の搬送能力、仕掛及び製品の在庫管理などの計画と検証を効率的に行うことができます。 また、工程トラブルなどでボトルネックが生じた場合に影響を受けるプロセスも容易に把握でき、工場の運用が開始された後も適切にアップデートを行うことで常に活用できる手法です。 ４．検討すべきDX技術と期待される効果 新工場に導入するDX技術は、自動化、人工知能（AI）、IoT、システム化など様々です。 どんな技術を、どこにどう組み合わせて導入するのかは最初に決めたプロジェクトのビジョンに照らして戦略を立てる必要があります。 ここでは、それぞれの技術の具体例と期待される効果を纏めます。 自動化 生産ラインの自動化により、効率を向上させ、人件費を削減します。 例えば、最新の自動搬送装置（AGV）は、原材料や部品を必要な場所に正確に運びます。 これにより、作業員が材料の運搬に費やす時間（無付加価値作業）を削減し、より付加価値の高い業務に集中できます。 また、ロボットの導入により、精密な組み立て作業が可能となり、不良品の発生を抑えることができます。 特に、精密機器の製造においては、人間の手では難しい微細な作業を高精度に行えるため、品質の向上と生産効率の改善が期待できます。 人工知能（AI） AIを活用したデータ分析や予測モデルにより、品質管理や需要予測を行います。 例えば、AIを用いた画像認識システムは、従来の画像処理では困難だった検査も実用レベルになって来ており、検査基準の数値化、検査ばらつきの低減、目視検査員の削減などに貢献します。 また、AIによる需要予測モデルを導入し過去の販売データや市場のトレンドを解析することで、製品の需要変動を予測し、在庫と生産計画の最適化が可能となります。 これは、過剰在庫のリスクを減らし、キャッシュフローの改善に寄与します。 IoT（Internet of Things） IoT技術を活用し、工場内の機器やセンサーをネットワークでつなぎ、リアルタイムでデータを収集・分析します。 例えば、設備の稼働状況や温度、湿度などの環境データをリアルタイムで監視し、異常が検知された場合には即座にアラートを発するシステムを構築します。 またIoTの導入により設備の予防保全が可能となり、突発的な故障を未然に防ぎます。 また、エネルギー消費データのモニタリングにより、省エネルギー対策を強化し、運営コストの削減を図ります。 システム化 生産実行システム（MES）や統合基幹業務システム（ERP）を導入し、情報の一元管理を実現します。 例えば、生産実行システム（MES）を導入することで、製造プロセスの全体をリアルタイムで把握し、生産計画の最適化を図ります。 これにより、生産リードタイムの短縮や、顧客の急な注文変更にも柔軟に対応可能となります。 また、ERPシステムとの連携により、財務、在庫、購買などの情報を統合管理し、業務の効率化と透明性の向上を実現します。 これにより、全社的な情報共有が促進され、迅速な意思決定が可能となります。 ５．まとめ 新工場の設立は大きな挑戦ですが、適切なビジョンと計画を持ち、最新のDX技術を活用することで、理想的な工場を実現することができます。 様々な手法を用いて課題を整理・評価し、優先順位をつけて対応することで効率的かつ効果的なプロジェクトマネジメントが可能です。 新工場の成功は、技術と人間の知恵の結晶です。 挑戦を恐れず、一歩一歩着実に前進していきましょう。 製造業の皆様がこのコラムを通じて新たな気づきを得て、理想的な工場設立の一助となることを願っています。   ■関連するセミナーのご案内 補助金活用して自動化・省人化・DX化工場の新設・増設セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/115304 このような方にオススメ 最大50億円の補助金を活用して工場新設・増設・移転を行いたい製造業様 工場新設・増設・移転を計画しておりDX・自動化・省人化・システム化・IoT化を推進したい製造業様 工場新設・増設・移転における事業計画・建築計画・設備計画を成功させたい製造業様 DX・自動化・省人化・システム化・IoT化された最新のスマートファクトリーを知りたい製造業様 はじめての工場新設・増設・移転で何から始めたら良いかわからない製造業様 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/115304 製造業のための 海外工場「再構築DX戦略」 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▼ グローバル市場において、日本メーカーが生産する「日本企業製の製品」の評価は非常に高いことはご存じのとおりです。 業務用、民生品といった最終製品のみならず、部品や生産設備でも非常に高い評価を得ており、大きな存在感を維持しています。 つまりキラーコンテンツ＝“強い製品”は持っているのです。 そこでDX推進が課題解決の大きな選択肢になります。 単なる省人化・省力化に留まらず、AIなど新たな価値を創出する可能性がある技術もあります。 DX推進によって製造の課題を克服し、今ある基盤を活用して強い製品を効率的に生産し、大きな市場で勝ち抜く。 このDXロードマップを構築することが必要で、最も重要な経営戦略となります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02738_S045 新工場を設立する際、私たちが抱くビジョンはただの夢物語ではありません 新しい工場を設立することは、多くの製造業の経営者にとって大きな挑戦であり、同時に絶好の機会でもあります 新工場の成功は、将来を見据えた持続的生産技術を導入し、効率と生産性を最大限に引き出すことにあります この記事では、新工場のビジョンの立て方から具体的な課題の整理方法、工程設計のポイント、そしてデジタルトランスフォーメーション（DX）技術の活用法まで詳しく解説します これを読むことで、製造業の経営者やその関係者が新工場設立のプロセスを理解し、成功への道筋を描けるようになるでしょう １．新工場のビジョンの立て方のポイント 新工場のビジョンを立てる際には、目的と目標の明確化、市場動向と技術トレンドの分析、そしてステークホルダーの意見収集を行い、関係者全員でビジョンを共有し作り上げていくことが重要です 以下にポイントを整理します １）目的と目標の明確化 新工場の設立にあたって、具体的な目標を設定することが重要です 例えば、生産性の向上、コスト削減、品質の向上など、どのような成果を達成したいのかを明確にします 目標はより具体的に、出来る限り定量的に評価できるもの（数値目標など）を設定します これにより、工場の設計や導入技術の選定の基準が明確になり、一貫性のある計画が立てられます ２）市場動向と技術トレンドの分析 業界の最新トレンドや技術革新を把握し、競争力を持つために必要な技術を特定します 例えば、自動化技術やIoT、AIの導入など、いわゆるDX化が急速に進んでいる現在、これらの技術をどのように活用するかが、工場の競争力を左右します ３）ステークホルダーの意見収集 工場の設立に関わるすべてのステークホルダー、すなわち従業員、取引先、顧客などから意見を収集し、それをビジョンに反映させます これにより、関係者全員が納得し、協力して新工場立上プロジェクトを進められるようになります ２．現状分析と課題整理・分析方法 新工場の設立に際して、現状把握と課題を整理・分析することはプロジェクトの成功に欠かせません。 現状を論理的に分析し、客観的に評価した上で新工場のビジョンを達成するためのロードマップを作成します。 分析や課題整理には様々な手法が存在し、状況に応じて使い分けし総合的に判断しますが、ここでは比較的良く使われる手法を幾つかご紹介します。 １）SWOT分析 SWOT分析は、強み（Strengths）、弱み（Weaknesses）、機会（Opportunities）、脅威（Threats）を洗い出す手法です。 新工場設立において、例えば以下のような内容で分析します。 強み（Strengths） 新工場が持つ強みを特定します。 例えば、新しい自動化設備の導入により生産効率が向上することや、最新の環境基準を満たすことでエコフレンドリーな工場となる点が挙げられます。 弱み（Weaknesses） 新工場における課題や弱点を洗い出します。 例えば、新技術の導入に対する従業員のスキル不足や、高額な初期投資が必要である点が考えられます。 機会（Opportunities） 新工場がもたらす機会を見つけます。 例えば、市場での需要増加に迅速に対応できることや、最新技術を活用して新製品開発が可能となる点が含まれます。 脅威（Threats） 新工場設立におけるリスクを評価します。 例えば、競合他社の動向や市場の不確実性、規制の変化などが挙げられます。 SWOT分析により、新工場の内外環境を総合的に評価し、戦略的な意思決定をサポートします。 ２）5F分析（ファイブフォース分析） マイケル・ポーターが提唱したファイブフォース分析（5F分析）は、競争環境を評価するためのフレームワークで、5つの力（フォース）を考慮します。 新工場設立において、以下のように適用します。 競争企業の脅威 同じ市場内の既存企業との競争状況を評価します。 例えば、同業他社がどのような技術を導入しているか、価格競争力がどの程度あるかを分析します。 新規参入の脅威 新規参入者が市場に参入する可能性とその影響を評価します。 例えば、参入障壁が低い市場では、新たな競合が容易に現れる可能性があります。 代替品の脅威 他の製品やサービスが代替として選ばれる可能性を評価します。 例えば、製品の代替品が市場に存在する場合、それらが新工場の売上に与える影響を考慮します。 買い手の交渉力 顧客が価格や品質に対してどれだけの交渉力を持っているかを評価します。 例えば、大口顧客が多い場合、価格交渉力が高くなる可能性があります。 供給者の交渉力 原材料や部品の供給者が価格や供給条件に対してどれだけの交渉力を持っているかを評価します。 例えば、特定の部品の供給者が限られている場合、供給者の交渉力が強くなる可能性があります。 これらの5つの力を総合的に評価することで、新工場が直面する競争環境を明確にし、適切な戦略を策定することができます。 ３）DCF法（Discounted Cash Flow） 新工場設立には多額の投資が必要です。 投資判断を行うための有効な手法として、DCF法（割引キャッシュフロー法）を紹介します。 これは未来のキャッシュフローを現在価値に割り引いて評価する方法です。 新工場設立の投資判断では以下のステップで分析します。 キャッシュフローの予測 新工場から得られる予想キャッシュフローを年間ごとに見積もります。 例えば、年間売上高、運転費用、減価償却費、税引き後の純利益などを計算します。 割引率の設定 キャッシュフローを現在価値に割り引くための割引率を設定します。 これは、企業の資本コスト（WACC）を基に決定します。 現在価値の計算 各年のキャッシュフローを割引率で割り引いて現在価値を計算し、全ての現在価値を合計します。 投資の評価 現在価値の合計が初期投資額を上回る場合、投資は経済的に妥当と判断されます。 例えば、新工場が5年間で総額10億円のキャッシュフローを生むと予測し、割引率を5%と設定した場合、5年間のキャッシュフロー（毎年2億円、5年総額で10億円と仮定）の現在価値の合計を計算すると約8.6627億円となります。 つまり初期投資額がこの価格を下回れば、投資は経済的に成功すると判断できます。 ４）Eisenhowerマトリックス（優先順位付け手法） プロジェクト中に発生する様々な課題を解決しなければなりませんが、課題の重要度と緊急度を評価し、優先順位をつけることで効率的に対応するために優先順位をつける必要があります。 ここでは、Eisenhowerマトリックスを用いた優先順位付けの手法を紹介します。 Eisenhowerマトリックスは、課題を重要性と緊急性の2つの軸で分類し、効果的に優先順位を付ける手法です。 各課題に対して重要度と緊急性にスコア付け（５段階評価など）を行い２次元プロットを行います。 これにより、各課題がプロットされたエリア（第１～第４象限）によって各々取るべきアクションが分類できます。 「第１象限」重要かつ緊急（Do First） すぐに対応が必要な課題です。 例えば、工期に直接影響を与える資材の供給遅れなど。 「第２象限」重要だが緊急でない（Schedule） 計画的に取り組むべき課題です。 例えば、新技術の習得や設備のメンテナンススケジュールなど。 「第３象限」緊急だが重要でない（Delegate） 他の人に任せられる課題です。 例えば、日常的な書類作業や簡単な報告業務など。 「第４象限」重要でも緊急でもない（Eliminate） 後回しにできる課題です。 例えば、工場の美化活動など。 プロット図を作成することで課題とその重要性が可視化できるため効率的に課題解決を行うことが出来ます。 ３．工場全体の能力を考慮した工程設計方法 効率的な工場レイアウトと物流動線の設計は、各プロセスの処理能力、生産方式、トラブル時の対応を考慮して行う必要があります。 つまり、処理能力のバランス調整を行い、ボトルネックが生じないように工程を設計し、レイアウトと物流動線に落とし込みます。 この設計に活用できる手法の一つがVSM（Value Stream Mapping）です。 VSMは、工場における生産の全プロセス、つまり工場に材料が到着して、保管、加工、検査、梱包、在庫、出荷及び各工程間の運搬までの全体を視覚的に示した図です。 これを用いることで、各工程の処理能力のバランス、工程間の搬送能力、仕掛及び製品の在庫管理などの計画と検証を効率的に行うことができます。 また、工程トラブルなどでボトルネックが生じた場合に影響を受けるプロセスも容易に把握でき、工場の運用が開始された後も適切にアップデートを行うことで常に活用できる手法です。 ４．検討すべきDX技術と期待される効果 新工場に導入するDX技術は、自動化、人工知能（AI）、IoT、システム化など様々です。 どんな技術を、どこにどう組み合わせて導入するのかは最初に決めたプロジェクトのビジョンに照らして戦略を立てる必要があります。 ここでは、それぞれの技術の具体例と期待される効果を纏めます。 自動化 生産ラインの自動化により、効率を向上させ、人件費を削減します。 例えば、最新の自動搬送装置（AGV）は、原材料や部品を必要な場所に正確に運びます。 これにより、作業員が材料の運搬に費やす時間（無付加価値作業）を削減し、より付加価値の高い業務に集中できます。 また、ロボットの導入により、精密な組み立て作業が可能となり、不良品の発生を抑えることができます。 特に、精密機器の製造においては、人間の手では難しい微細な作業を高精度に行えるため、品質の向上と生産効率の改善が期待できます。 人工知能（AI） AIを活用したデータ分析や予測モデルにより、品質管理や需要予測を行います。 例えば、AIを用いた画像認識システムは、従来の画像処理では困難だった検査も実用レベルになって来ており、検査基準の数値化、検査ばらつきの低減、目視検査員の削減などに貢献します。 また、AIによる需要予測モデルを導入し過去の販売データや市場のトレンドを解析することで、製品の需要変動を予測し、在庫と生産計画の最適化が可能となります。 これは、過剰在庫のリスクを減らし、キャッシュフローの改善に寄与します。 IoT（Internet of Things） IoT技術を活用し、工場内の機器やセンサーをネットワークでつなぎ、リアルタイムでデータを収集・分析します。 例えば、設備の稼働状況や温度、湿度などの環境データをリアルタイムで監視し、異常が検知された場合には即座にアラートを発するシステムを構築します。 またIoTの導入により設備の予防保全が可能となり、突発的な故障を未然に防ぎます。 また、エネルギー消費データのモニタリングにより、省エネルギー対策を強化し、運営コストの削減を図ります。 システム化 生産実行システム（MES）や統合基幹業務システム（ERP）を導入し、情報の一元管理を実現します。 例えば、生産実行システム（MES）を導入することで、製造プロセスの全体をリアルタイムで把握し、生産計画の最適化を図ります。 これにより、生産リードタイムの短縮や、顧客の急な注文変更にも柔軟に対応可能となります。 また、ERPシステムとの連携により、財務、在庫、購買などの情報を統合管理し、業務の効率化と透明性の向上を実現します。 これにより、全社的な情報共有が促進され、迅速な意思決定が可能となります。 ５．まとめ 新工場の設立は大きな挑戦ですが、適切なビジョンと計画を持ち、最新のDX技術を活用することで、理想的な工場を実現することができます。 様々な手法を用いて課題を整理・評価し、優先順位をつけて対応することで効率的かつ効果的なプロジェクトマネジメントが可能です。 新工場の成功は、技術と人間の知恵の結晶です。 挑戦を恐れず、一歩一歩着実に前進していきましょう。 製造業の皆様がこのコラムを通じて新たな気づきを得て、理想的な工場設立の一助となることを願っています。   ■関連するセミナーのご案内 補助金活用して自動化・省人化・DX化工場の新設・増設セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/115304 このような方にオススメ 最大50億円の補助金を活用して工場新設・増設・移転を行いたい製造業様 工場新設・増設・移転を計画しておりDX・自動化・省人化・システム化・IoT化を推進したい製造業様 工場新設・増設・移転における事業計画・建築計画・設備計画を成功させたい製造業様 DX・自動化・省人化・システム化・IoT化された最新のスマートファクトリーを知りたい製造業様 はじめての工場新設・増設・移転で何から始めたら良いかわからない製造業様 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/115304 製造業のための 海外工場「再構築DX戦略」 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▼ グローバル市場において、日本メーカーが生産する「日本企業製の製品」の評価は非常に高いことはご存じのとおりです。 業務用、民生品といった最終製品のみならず、部品や生産設備でも非常に高い評価を得ており、大きな存在感を維持しています。 つまりキラーコンテンツ＝“強い製品”は持っているのです。 そこでDX推進が課題解決の大きな選択肢になります。 単なる省人化・省力化に留まらず、AIなど新たな価値を創出する可能性がある技術もあります。 DX推進によって製造の課題を克服し、今ある基盤を活用して強い製品を効率的に生産し、大きな市場で勝ち抜く。 このDXロードマップを構築することが必要で、最も重要な経営戦略となります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02738_S045

皆様ご存じの通り、日本の人口は減少しており、生産年齢人口も減少しております。 生産年齢人口は1995年から減少が続いており、2021年は7,450人、2055年は5,028人まで減少すると言われております。 そこで、製造業が品質低下を招かないためにも行うべきことの一つが技術伝承です。 １．技術伝承とは？技術伝承の現状 技術伝承とは、熟練技術者の知識・経験・感覚(ノウハウ)を若手技術者へ伝えていくことです。 一般的な知識も大切ですが、自社独自のノウハウを伝承することが重要であると考えます。 製造業では、熟練技術など属人化されている業務を抱えている会社が多くあります。 見積業務・生産計画・現場の段取り・修理や保守・在庫管理など様々あると思います。 業務が属人化されてしまうと、その担当者しか詳細が分からない、担当者がいないと仕事が進まない、担当者への業務負荷が高まる、担当者が辞めてしまうなどの問題が発生します。 これら業務を遂行するため知識や技術を伝承しようと思っても、ここにも様々な問題が発生します。 令和4年 厚生労働省 能力開発基本調査によると、技能伝承に問題があるとする事業所は41.2%となっています。(能力開発基本調査では‘技術継承’と記載されていますが、本コラムでは‘技術伝承’と記載しています) 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 産業別にみると、 建設業：63.1% 学術研究,専門・技術サービス業：60.1% 製造業：59.5%。 製造業では、60%近くの会社が技術伝承に問題を抱えていることが分かります。 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 ２．技術伝承を進める上での５つの課題点 技術伝承を進める取り組みについて詳細な内容は下図となります。 1.退職者の中から必要な者を選抜して雇用延長、嘱託による再雇用を行い指導者として活用している：65.2% 2.中途採用を増やしている：46.4% 3.新規学卒者の採用を増やしている：29.2% 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 しかし、技術伝承を進める上で、中途人材や新卒採用を増やすだけでは技術の伝承は進みません。 また、 不足している技能を補うために 契約社員、派遣社員を活用している：20.4% 事業所外への外注を活用している：14.5% 上記の場合、自社のノウハウは蓄積されず、逆に流出してしまう可能性もあります。 技術伝承を行うためには、社内の体制を整え、会社一丸となって取り組むことが大切です。 退職予定者の伝承すべき技能・ノウハウ等を 文書化、データベース化、マニュアル化している：21.5% 技能伝承のための特別な教育訓練により、 若年・中堅層に対する技能・ノウハウ等を伝承している：19.1% 上記は非常によい取り組みであると思います。一方で、取り組めている会社は2割程度に過ぎません。 なぜ2割程度に過ぎないのか？ 技術伝承の重要性を理解していない 技術伝承の適切な方法が分からない 文書化、マニュアル化のやり方が分からない 教育訓練する時間がない など多岐に渡ると思います。 また、 マニュアルを作成しても全く活用されていない 訓練を行っただけで、フォローがされていない など、技術伝承に取り組んでみたが上手くいっていない場合もあると思います。 技術伝承が進まないと、生産性悪化や品質低下などを招き、結果的に企業の競争力が失われる可能性があります。自社ノウハウがブラックボックスになっている、もしくはブラックボックスになっていると感じている企業では今後、より大きな問題点となっていくでしょう。 ３．AI時代における技術伝承課題の解決策５選 IT技術を活用した技術伝承方法をご紹介します。 ①技能・ノウハウ等を文書化、マニュアル化する際、動画などを活用する テキストでのマニュアルが活用しづらい場合、マニュアルの動画化は非常に有効です。作業がイメージしやくすなり、また、昨今のサービスではマニュアルが対象者に閲覧されたかどうかを管理することも出来ます。 ②IoTセンサーなどのツールを活用し機械などの予知保全に活用する 保守員の技術伝承はかなり時間がかかるものです。これまで感覚的だった振動や異音などから判断する予防保全について、データを蓄積、活用することで機械の保守、修理など高度な知識・技術を伝承することが出来ます。 ③IoTセンサーを活用し段取り時間の削減を行う 製造現場の課題である熟練作業者の段取りプロセスをデータ化・可視化することで、若手技術者でもベテラン同様のセットに早く持っていくことが出来るようになります。可視化することで、情報は共有化され、段取り時間を削減でき、稼働率向上にもつながります。 ④AIシステムを活用し工具などの監視を行う 工具の振動データや画像診断により残り寿命は可視化することで、適切な工具交換の時期を明確にし、工具寿命を最大限活用することが出来ます。また、不良品を作ることが減少し、歩留り改善にも役立ちます ⑤AIシステムを検査工程に活用する AIシステムを検査工程に活用することで、不良基準が統一化され、検査担当者毎に発生する不良品の基準の違い、見落としによる不良流出減少が期待されます。当然ながら省人化にも役立ちます ４．IT技術を活用した技術伝承事例５選 最後に、技術伝承事例を5つご紹介致します。 【事例①】 ・業種：射出成形業 ・課題：成形条件を出せる技術者が限られており、段取りに時間を要していた。 ・対策：金型に取り付けたセンサーや射出成形機からデータ取得。 成形品品質と成形条件の適切な補正値をAIが予測し、成形品の良否判定や、 成形条件調整を自動化するシステムを導入。 ・効果：成形工程：成形条件の自動補正により歩留り改善と省人化を実現 成形条件の調整回数を50回程度から15回程度に改善 検査工程：工数削減と省人化を実現 【事例②】 ・業種：鋳造業 ・課題：金型段替え作業時、試打ち⇒寸法測定⇒条件調整 を繰り返していた。 試打ちで使用される鋳造品は全て廃棄 ・対策：既存のボルトを、ボルト型の荷重センサーに置き換え荷重変動を測定 ・効果：試打ちをせず空打ちのみで段取り替えが可能に 200個/月 廃棄していた鋳造品が0個/月に 段取り時間の削減により工数削減を実現 品質のupを実現 品質向上により製品測定時間を60分/日削減 【事例③】 ・業種：金属切削業 ・課題：工具の交換時期や微細チッピングの連続排出に問題があった ・対策：切削工具を監視するAIシステムを導入 ・効果：工具交換の適切な時期を見える化(予知保全を実現) 不良品の連続的な排出を予防 24時間稼働を実現 夜間操業は行っていなかったが、24時間稼働を実現 【事例④】 ・業種：製造業 ・課題：・装置のチョコ停や突発的な故障が多発し、稼働率が低下していた。 ・装置のトラブルにより品質も不安定であった ・対策：IoTセンサーで機械の振動や回転数などを測定し予知保全に活用 ・効果：・製造ラインの高稼働率を実現 ・故障予兆を発見して早期処置を施すことが可能に ・機械の健康寿命の延命を実現 ・品質が安定 【事例⑤】 ・業種：製造業 ・課題：・若手技術者の教育や技術伝承に課題があった。 ・マニュアルはあるが、言語化が難しい工程は詳細が伝えきれていなかった。 ・対策：紙マニュアルではなく動画マニュアルを活用した。 ・効果：・熟練技術者の技術や手順を正確に伝えることができるようになった。 ・若手技術者の学習履歴を管理することができるようになった。 生産年齢人口が減少している昨今、製品の品質を低下させないためにも技術伝承は非常に大切です。 品質に関して困りごとがございましたら、お気軽にご相談下さい。 品質問題に限らず、【製造業での悩み・困っていること・相談したい】について、何でもご相談下さい。 皆様ご存じの通り、日本の人口は減少しており、生産年齢人口も減少しております。 生産年齢人口は1995年から減少が続いており、2021年は7,450人、2055年は5,028人まで減少すると言われております。 そこで、製造業が品質低下を招かないためにも行うべきことの一つが技術伝承です。 １．技術伝承とは？技術伝承の現状 技術伝承とは、熟練技術者の知識・経験・感覚(ノウハウ)を若手技術者へ伝えていくことです。 一般的な知識も大切ですが、自社独自のノウハウを伝承することが重要であると考えます。 製造業では、熟練技術など属人化されている業務を抱えている会社が多くあります。 見積業務・生産計画・現場の段取り・修理や保守・在庫管理など様々あると思います。 業務が属人化されてしまうと、その担当者しか詳細が分からない、担当者がいないと仕事が進まない、担当者への業務負荷が高まる、担当者が辞めてしまうなどの問題が発生します。 これら業務を遂行するため知識や技術を伝承しようと思っても、ここにも様々な問題が発生します。 令和4年 厚生労働省 能力開発基本調査によると、技能伝承に問題があるとする事業所は41.2%となっています。(能力開発基本調査では‘技術継承’と記載されていますが、本コラムでは‘技術伝承’と記載しています) 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 産業別にみると、 建設業：63.1% 学術研究,専門・技術サービス業：60.1% 製造業：59.5%。 製造業では、60%近くの会社が技術伝承に問題を抱えていることが分かります。 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 ２．技術伝承を進める上での５つの課題点 技術伝承を進める取り組みについて詳細な内容は下図となります。 1.退職者の中から必要な者を選抜して雇用延長、嘱託による再雇用を行い指導者として活用している：65.2% 2.中途採用を増やしている：46.4% 3.新規学卒者の採用を増やしている：29.2% 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 しかし、技術伝承を進める上で、中途人材や新卒採用を増やすだけでは技術の伝承は進みません。 また、 不足している技能を補うために 契約社員、派遣社員を活用している：20.4% 事業所外への外注を活用している：14.5% 上記の場合、自社のノウハウは蓄積されず、逆に流出してしまう可能性もあります。 技術伝承を行うためには、社内の体制を整え、会社一丸となって取り組むことが大切です。 退職予定者の伝承すべき技能・ノウハウ等を 文書化、データベース化、マニュアル化している：21.5% 技能伝承のための特別な教育訓練により、 若年・中堅層に対する技能・ノウハウ等を伝承している：19.1% 上記は非常によい取り組みであると思います。一方で、取り組めている会社は2割程度に過ぎません。 なぜ2割程度に過ぎないのか？ 技術伝承の重要性を理解していない 技術伝承の適切な方法が分からない 文書化、マニュアル化のやり方が分からない 教育訓練する時間がない など多岐に渡ると思います。 また、 マニュアルを作成しても全く活用されていない 訓練を行っただけで、フォローがされていない など、技術伝承に取り組んでみたが上手くいっていない場合もあると思います。 技術伝承が進まないと、生産性悪化や品質低下などを招き、結果的に企業の競争力が失われる可能性があります。自社ノウハウがブラックボックスになっている、もしくはブラックボックスになっていると感じている企業では今後、より大きな問題点となっていくでしょう。 ３．AI時代における技術伝承課題の解決策５選 IT技術を活用した技術伝承方法をご紹介します。 ①技能・ノウハウ等を文書化、マニュアル化する際、動画などを活用する テキストでのマニュアルが活用しづらい場合、マニュアルの動画化は非常に有効です。作業がイメージしやくすなり、また、昨今のサービスではマニュアルが対象者に閲覧されたかどうかを管理することも出来ます。 ②IoTセンサーなどのツールを活用し機械などの予知保全に活用する 保守員の技術伝承はかなり時間がかかるものです。これまで感覚的だった振動や異音などから判断する予防保全について、データを蓄積、活用することで機械の保守、修理など高度な知識・技術を伝承することが出来ます。 ③IoTセンサーを活用し段取り時間の削減を行う 製造現場の課題である熟練作業者の段取りプロセスをデータ化・可視化することで、若手技術者でもベテラン同様のセットに早く持っていくことが出来るようになります。可視化することで、情報は共有化され、段取り時間を削減でき、稼働率向上にもつながります。 ④AIシステムを活用し工具などの監視を行う 工具の振動データや画像診断により残り寿命は可視化することで、適切な工具交換の時期を明確にし、工具寿命を最大限活用することが出来ます。また、不良品を作ることが減少し、歩留り改善にも役立ちます ⑤AIシステムを検査工程に活用する AIシステムを検査工程に活用することで、不良基準が統一化され、検査担当者毎に発生する不良品の基準の違い、見落としによる不良流出減少が期待されます。当然ながら省人化にも役立ちます ４．IT技術を活用した技術伝承事例５選 最後に、技術伝承事例を5つご紹介致します。 【事例①】 ・業種：射出成形業 ・課題：成形条件を出せる技術者が限られており、段取りに時間を要していた。 ・対策：金型に取り付けたセンサーや射出成形機からデータ取得。 成形品品質と成形条件の適切な補正値をAIが予測し、成形品の良否判定や、 成形条件調整を自動化するシステムを導入。 ・効果：成形工程：成形条件の自動補正により歩留り改善と省人化を実現 成形条件の調整回数を50回程度から15回程度に改善 検査工程：工数削減と省人化を実現 【事例②】 ・業種：鋳造業 ・課題：金型段替え作業時、試打ち⇒寸法測定⇒条件調整 を繰り返していた。 試打ちで使用される鋳造品は全て廃棄 ・対策：既存のボルトを、ボルト型の荷重センサーに置き換え荷重変動を測定 ・効果：試打ちをせず空打ちのみで段取り替えが可能に 200個/月 廃棄していた鋳造品が0個/月に 段取り時間の削減により工数削減を実現 品質のupを実現 品質向上により製品測定時間を60分/日削減 【事例③】 ・業種：金属切削業 ・課題：工具の交換時期や微細チッピングの連続排出に問題があった ・対策：切削工具を監視するAIシステムを導入 ・効果：工具交換の適切な時期を見える化(予知保全を実現) 不良品の連続的な排出を予防 24時間稼働を実現 夜間操業は行っていなかったが、24時間稼働を実現 【事例④】 ・業種：製造業 ・課題：・装置のチョコ停や突発的な故障が多発し、稼働率が低下していた。 ・装置のトラブルにより品質も不安定であった ・対策：IoTセンサーで機械の振動や回転数などを測定し予知保全に活用 ・効果：・製造ラインの高稼働率を実現 ・故障予兆を発見して早期処置を施すことが可能に ・機械の健康寿命の延命を実現 ・品質が安定 【事例⑤】 ・業種：製造業 ・課題：・若手技術者の教育や技術伝承に課題があった。 ・マニュアルはあるが、言語化が難しい工程は詳細が伝えきれていなかった。 ・対策：紙マニュアルではなく動画マニュアルを活用した。 ・効果：・熟練技術者の技術や手順を正確に伝えることができるようになった。 ・若手技術者の学習履歴を管理することができるようになった。 生産年齢人口が減少している昨今、製品の品質を低下させないためにも技術伝承は非常に大切です。 品質に関して困りごとがございましたら、お気軽にご相談下さい。 品質問題に限らず、【製造業での悩み・困っていること・相談したい】について、何でもご相談下さい。

１．標準原価とは 標準原価とは、製品やサービスを生産する際に必要とされる材料費、労務費、製造間接費などを基に、あらかじめ設定された目標となるコストのことです。 これにより、実際の原価と比較することで、コスト管理や生産効率の改善が図られます。 標準原価は、過去の実績データや計画値を基に設定され、経営戦略の一環として活用されます。 ２．「標準原価」「見積原価」「実際原価」の違いは？ 標準原価、見積原価、実際原価は、いずれも原価計算における重要な概念ですが、それぞれの意味と使い方には違いがあります。 標準原価：事前に設定された理想的なコストで、効率的な生産やコスト削減の指標となります。 見積原価：特定のプロジェクトや製品に対して予測されたコストで、見積りの際に使用されます。 実際原価：実際に発生したコストで、実績値に基づいて計算されます。 標準原価や見積原価との比較に使用されます。 ３．標準原価の計算方法 標準原価の計算は、以下の手順で行われます。 材料費の標準原価：材料の標準使用量 × 材料の標準単価 労務費の標準原価：標準作業時間 × 労務の標準単価 製造間接費の標準原価：標準稼働時間 × 間接費の標準単価 これらの標準原価を合算することで、製品やサービスの総標準原価が算出されます。 ４．原価計算を効率的に行うために 原価計算を効率的に行うためには、以下のポイントに注意することが重要です。 データの正確性：過去の実績データや現在の生産状況を正確に把握し、標準原価の設定に反映させることが必要です。 システムの活用：ERPシステムや専用の原価計算ソフトを導入することで、データの管理や分析が効率化されます。 継続的な見直し：近年は材料費の高騰・変動が激しいため定期的に標準原価を見直し、実際の生産状況や市場環境の変化に対応することが重要です。 ５．実際原価のデータ取得方法と差異分析 多くの企業では標準原価の設定まではできていますが、それが実際原価とどれくらいの差異があるのか、といった分析までは行えていません。 そもそも、材料費は変動するため生産時の費用が正確にわかっていない・直接労務費は紙日報のためリアルタイム性がなく、正確性もない。 また、データはとれていても分析までに時間がかかりリアルタイム性に欠ける、Excelで管理しているため属人化している。 といった課題をよく耳にします。 そこでどのように実際原価のデータを取得し・分析するのか、近年では直接労務費はタブレットやRFIDといったIoTツールからデータの収集が可能です。 これらを利用すればデータが直接システムに格納されるため、紙日報・システム転記の二度手間が省け、リアルタイム性も格段に向上します。 分析業務ではBIツールを使うことで、コードやマクロを使用することなく感覚的に可視化することが可能になります。 さらに既存のシステムと連携することで、更新ボタン一つでリアルタイムの分析を見ることが可能になります。 このようにIoTやBIツールを活用することで標準原価と実際原価の差異分析・改善活動が可能になります。 ６．まとめ 標準原価は、企業のコスト管理や生産効率の向上に欠かせないツールです。 正確なデータに基づき、標準原価を適切に設定・管理することで、コスト削減や品質向上を実現できます。 さらに、定期的な見直しと改善を行うことで、変化する市場環境にも柔軟に対応できるようになります。 標準原価の最適化により、多くの企業が成功を収めていることからも、その重要性が理解されるでしょう。 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 「食品加工業のための原価改善！」　経営セミナー ▼セミナー詳細・申込はこちらから▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/114264 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/114264 １．標準原価とは 標準原価とは、製品やサービスを生産する際に必要とされる材料費、労務費、製造間接費などを基に、あらかじめ設定された目標となるコストのことです。 これにより、実際の原価と比較することで、コスト管理や生産効率の改善が図られます。 標準原価は、過去の実績データや計画値を基に設定され、経営戦略の一環として活用されます。 ２．「標準原価」「見積原価」「実際原価」の違いは？ 標準原価、見積原価、実際原価は、いずれも原価計算における重要な概念ですが、それぞれの意味と使い方には違いがあります。 標準原価：事前に設定された理想的なコストで、効率的な生産やコスト削減の指標となります。 見積原価：特定のプロジェクトや製品に対して予測されたコストで、見積りの際に使用されます。 実際原価：実際に発生したコストで、実績値に基づいて計算されます。 標準原価や見積原価との比較に使用されます。 ３．標準原価の計算方法 標準原価の計算は、以下の手順で行われます。 材料費の標準原価：材料の標準使用量 × 材料の標準単価 労務費の標準原価：標準作業時間 × 労務の標準単価 製造間接費の標準原価：標準稼働時間 × 間接費の標準単価 これらの標準原価を合算することで、製品やサービスの総標準原価が算出されます。 ４．原価計算を効率的に行うために 原価計算を効率的に行うためには、以下のポイントに注意することが重要です。 データの正確性：過去の実績データや現在の生産状況を正確に把握し、標準原価の設定に反映させることが必要です。 システムの活用：ERPシステムや専用の原価計算ソフトを導入することで、データの管理や分析が効率化されます。 継続的な見直し：近年は材料費の高騰・変動が激しいため定期的に標準原価を見直し、実際の生産状況や市場環境の変化に対応することが重要です。 ５．実際原価のデータ取得方法と差異分析 多くの企業では標準原価の設定まではできていますが、それが実際原価とどれくらいの差異があるのか、といった分析までは行えていません。 そもそも、材料費は変動するため生産時の費用が正確にわかっていない・直接労務費は紙日報のためリアルタイム性がなく、正確性もない。 また、データはとれていても分析までに時間がかかりリアルタイム性に欠ける、Excelで管理しているため属人化している。 といった課題をよく耳にします。 そこでどのように実際原価のデータを取得し・分析するのか、近年では直接労務費はタブレットやRFIDといったIoTツールからデータの収集が可能です。 これらを利用すればデータが直接システムに格納されるため、紙日報・システム転記の二度手間が省け、リアルタイム性も格段に向上します。 分析業務ではBIツールを使うことで、コードやマクロを使用することなく感覚的に可視化することが可能になります。 さらに既存のシステムと連携することで、更新ボタン一つでリアルタイムの分析を見ることが可能になります。 このようにIoTやBIツールを活用することで標準原価と実際原価の差異分析・改善活動が可能になります。 ６．まとめ 標準原価は、企業のコスト管理や生産効率の向上に欠かせないツールです。 正確なデータに基づき、標準原価を適切に設定・管理することで、コスト削減や品質向上を実現できます。 さらに、定期的な見直しと改善を行うことで、変化する市場環境にも柔軟に対応できるようになります。 標準原価の最適化により、多くの企業が成功を収めていることからも、その重要性が理解されるでしょう。 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 「食品加工業のための原価改善！」　経営セミナー ▼セミナー詳細・申込はこちらから▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/114264 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/114264

在庫の状況が最適化されておらず、過剰在庫になってしまっていたり、欠品になってしまっていたり。。 在庫管理AIは、それらを防止するのに役立ちます。本コラムでは、AIによる在庫管理のメリットや事例、導入の進め方と注意点についてご紹介いたします。 １．AIによる在庫管理とは 製造業において在庫の保管・管理はどの企業も属人化しやすく、課題の多い業務の一つとなっています。 在庫管理業務の発注担当者は、日々在庫切れが起こらないよう在庫確認と発注作業が必要です。 その一方で、確認作業や発注作業のタイミングは各担当者に一任されているケースが見られます。 更に、社内に統一された明確なルールはなく、発注タイミングは個人の感覚に任せられているという状態が多くあるようです。 在庫管理は、ものづくりの中で重要な業務にもかかわらず、売上予測や発注業務が属人化し、勘や経験を必要とする業務となってしまっているのです。 AIはこのような「過去の経験から予測」するようなベテラン・属人化した作業を標準化し、肩代わりすることに適した技術です。 在庫管理は様々な事柄を考慮して、最適な１手（発注）することが求められます。 担当者が複数いた場合、この最適だと思っていた１手は実は担当者によりバラバラだったりします、ＡＩにより在庫管理業務を標準化することが出来るようになります。 ⇒関連記事：在庫管理の見える化とは？メリットや改善方法、成功事例を解説！ ２．AIによる在庫管理のメリット ①在庫がリアルタイムで可視化されること 在庫管理をする上では、在庫数をリアルタイムで把握することは必須となります。 AIカメラやタブレットを用いることで在庫数を容易にシステムで管理することが出来るようになり、社内の5s活動(整理・整頓・清掃・清潔・しつけ)を活性化させることができます。 ②需要予測により在庫が適正化されること 需要予測機械学習のアルゴリズムによって、過去の売上や季節による変動、顧客属性から、精度の高い需要予測を実現します。 担当者の主観的な判断ではなく、客観的なデータに基づいた分析が可能です。 現在だけでなく、将来的な視点に立って、適正在庫を維持させることができます。 ③作業が標準化されること 担当者の経験に基づいた在庫管理は非常に不安定なものです。 経験から導き出される答えが素晴らしい場合もありますが、ひどく間違える場合もあります。 担当者の体調によっても変化するかもしれません。 人の経験に依存した判断は当たりはずれがあるものです。 AIなどでシステム化をおこなうことで、作業は標準化され、誰がやっても同じ精度で発注することが出来ます。 突発のイレギュラーに対応するのが、難しい場合もありますが、それは人間も同じです。 考慮することを標準化して通常時の判断はシステムでお任せして、属人作業から脱却することが大切です。 ④在庫管理（発注者）人材の育成が不要になること 在庫担当者は様々な事柄を考慮する必要（覚える必要）があり、簡単に育成することが出来ません。 年単位の経験を経て、信頼される人材となっていきます。 一人の人材を育成するのに多くの時間が必要です。 その一方で、その作業が属人化してしまったら、その人の欠勤やや退職は大きなインパクトとなります。 そうならないように、ノウハウはシステム化して標準化していおく必要があります。 ３．AIによる在庫管理事例 続いて、A社におけるAI在庫管理の事例をご紹介します。 A社では、在庫管理が属人化して、発注タイミングがブラックボックス化しているお客様に対して、過去在庫のデータ分析を行い、過去の商品／在庫／実績／仕入先データ＋直近の売上／繁忙期／リードタイム等を機械学習により発注の予測モデルを構築しました。 予測モデルを構築するために、「何が発注に寄与するか」を担当者からヒアリングしながらデータ分析を実施しました。 データ分析の結果、売上推移にある一定の傾向が見られた為、売上予測をもとに品目ごとに在庫切れのタイミングを特定することで、現在の在庫数や最適な発注タイミングをシステム上で提示するようにしました。 他システムと連携しておこなうような自動発注は行わず、最終確認は人間が行い発注をする運用にすることで、ユーザーが安心して使える仕組みとしました。 A社では、このシステムを導入することで、属人化していた発注タイミングを「いつもで」「だれでも」「同じレベル(質)」で判断が出来るようになりました。 感覚的(感覚的に決定されている決まりを含む)な発注は在庫の持ち過ぎ、持たな過ぎに直結します。 システム構築により、担当者毎の発注に対する質が標準化（凸凹がなくなり）され、在庫の過剰／不足低減に繋がりました。 ４．AI導入の進め方と３つの注意点 ４－１．AI導入の進め方 1.目的とニーズの明確化 AIを導入する目的やニーズを明確に定義しましょう。 例えば、業務プロセスの効率化、顧客対応の向上、品質管理の強化など、具体的な目標を設定します。 2.データの収集と前処理 AIはデータに基づいて学習し予測を行いますので、必要なデータを収集し、必要な前処理を行いましょう。 データの品質や量、形式にも注意を払いましょう。 3.AIモデルの選択 導入するAIの種類やモデルを選定します。 自然言語処理によるチャットボット、画像認識による品質管理システムなど、目的やニーズに合ったAIモデルを選びましょう。 4.モデルの学習と評価 選んだAIモデルをデータで学習させ、その性能を評価します。 学習方法やパラメータの調整によってモデルの精度を高めていきます。 5.導入と運用 学習したAIモデルを実際の業務に導入し、運用します。 トライアル期間を設け、結果を評価しながら適切な調整や改善を行いましょう。 これらのステップを踏みながら、AIを導入することで効果的な活用ができるでしょう。 ４－２．AI選定時の3つの注意点 ①課題の抽出、目的とニーズの明確化を行うこと AI導入おけるもっとも重要な箇所は、「課題の抽出、目的とニーズの明確化」です。 ＜どこが課題＞で＜何を目的に導入するのか＞をユーザー側は明確にする必要があります。 ＜目的＞が曖昧だったり、ブレてしまうと、どういうAIを選定するか？の際に、AIを当てはめることが優先され、結果的に導入されたものがさほど意味がない（当初の課題を解決してくれない）ものになってしまいます。 これを回避するには、課題抽出の時点からある程度のAIの知識（何が出来て何が出来ないか）を知っておく必要があります。 課題のすべてをAIが解決してくれるわけではないのです。 「うちの課題をAIで何か解決してくれないか？」という視点で始めると、AIを入れることが目的になるので、ほとんどの場合は、途中で頓挫しますので注意しましょう。 ②AIベンダーとの付き合い方 AIベンダーはユーザーから与えられた要望に対して、自社製品を使って必死に知恵を絞り出します。 しかし、根本的に課題抽出から間違っている場合も多くあります。 「そもそもそれはAIで解決すべきではない」という結論です。 課題に対して、解決方法（アプローチ方法）はいくつかあります。 課題抽出の段階で、どの方法なら出来そうか？技術的なハードルを目途つけながらやっていくことが必要です。 全く考えないまま（知識がないまま）実施していくと、いわゆる「ベンダーの言いなり」となり、ベンダーが主導権を握り、自社ではハンドリングが出来なくなっていきます。 ③手元に適切なデータを集約すること AIモデルを作る上で過去データは欠かせないものです。 ただし、過去のデータがあるから問題ないというわけでもありません。 データ量（十分なデータ量があるか）、データ質（欠けたデータないか、信ぴょう性のあるデータか）データ構造（分析しやすいデータ構造になっているか）を事前に確認することが必要です。 使えると思っていたデータは実は、データ分析（モデル構築）の観点で見た場合、一部しか使うことが出来ない、もしくは全く使えない（いわゆるゴミデータ）ということはよくあることです。 これは「現場の言う＜データがある＞」「データサイエンティストが言う＜データがある＞」は意味が異なる為です。 データ分析は依頼する前に、きちんとデータ分析の依頼先に確認してもらいましょう。 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 ■関連するセミナーのご案内 脱属人化＆技術継承！工場技術のDX化！AI＆IoT活用！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 在庫の状況が最適化されておらず、過剰在庫になってしまっていたり、欠品になってしまっていたり。。 在庫管理AIは、それらを防止するのに役立ちます。本コラムでは、AIによる在庫管理のメリットや事例、導入の進め方と注意点についてご紹介いたします。 １．AIによる在庫管理とは 製造業において在庫の保管・管理はどの企業も属人化しやすく、課題の多い業務の一つとなっています。 在庫管理業務の発注担当者は、日々在庫切れが起こらないよう在庫確認と発注作業が必要です。 その一方で、確認作業や発注作業のタイミングは各担当者に一任されているケースが見られます。 更に、社内に統一された明確なルールはなく、発注タイミングは個人の感覚に任せられているという状態が多くあるようです。 在庫管理は、ものづくりの中で重要な業務にもかかわらず、売上予測や発注業務が属人化し、勘や経験を必要とする業務となってしまっているのです。 AIはこのような「過去の経験から予測」するようなベテラン・属人化した作業を標準化し、肩代わりすることに適した技術です。 在庫管理は様々な事柄を考慮して、最適な１手（発注）することが求められます。 担当者が複数いた場合、この最適だと思っていた１手は実は担当者によりバラバラだったりします、ＡＩにより在庫管理業務を標準化することが出来るようになります。 ⇒関連記事：在庫管理の見える化とは？メリットや改善方法、成功事例を解説！ ２．AIによる在庫管理のメリット ①在庫がリアルタイムで可視化されること 在庫管理をする上では、在庫数をリアルタイムで把握することは必須となります。 AIカメラやタブレットを用いることで在庫数を容易にシステムで管理することが出来るようになり、社内の5s活動(整理・整頓・清掃・清潔・しつけ)を活性化させることができます。 ②需要予測により在庫が適正化されること 需要予測機械学習のアルゴリズムによって、過去の売上や季節による変動、顧客属性から、精度の高い需要予測を実現します。 担当者の主観的な判断ではなく、客観的なデータに基づいた分析が可能です。 現在だけでなく、将来的な視点に立って、適正在庫を維持させることができます。 ③作業が標準化されること 担当者の経験に基づいた在庫管理は非常に不安定なものです。 経験から導き出される答えが素晴らしい場合もありますが、ひどく間違える場合もあります。 担当者の体調によっても変化するかもしれません。 人の経験に依存した判断は当たりはずれがあるものです。 AIなどでシステム化をおこなうことで、作業は標準化され、誰がやっても同じ精度で発注することが出来ます。 突発のイレギュラーに対応するのが、難しい場合もありますが、それは人間も同じです。 考慮することを標準化して通常時の判断はシステムでお任せして、属人作業から脱却することが大切です。 ④在庫管理（発注者）人材の育成が不要になること 在庫担当者は様々な事柄を考慮する必要（覚える必要）があり、簡単に育成することが出来ません。 年単位の経験を経て、信頼される人材となっていきます。 一人の人材を育成するのに多くの時間が必要です。 その一方で、その作業が属人化してしまったら、その人の欠勤やや退職は大きなインパクトとなります。 そうならないように、ノウハウはシステム化して標準化していおく必要があります。 ３．AIによる在庫管理事例 続いて、A社におけるAI在庫管理の事例をご紹介します。 A社では、在庫管理が属人化して、発注タイミングがブラックボックス化しているお客様に対して、過去在庫のデータ分析を行い、過去の商品／在庫／実績／仕入先データ＋直近の売上／繁忙期／リードタイム等を機械学習により発注の予測モデルを構築しました。 予測モデルを構築するために、「何が発注に寄与するか」を担当者からヒアリングしながらデータ分析を実施しました。 データ分析の結果、売上推移にある一定の傾向が見られた為、売上予測をもとに品目ごとに在庫切れのタイミングを特定することで、現在の在庫数や最適な発注タイミングをシステム上で提示するようにしました。 他システムと連携しておこなうような自動発注は行わず、最終確認は人間が行い発注をする運用にすることで、ユーザーが安心して使える仕組みとしました。 A社では、このシステムを導入することで、属人化していた発注タイミングを「いつもで」「だれでも」「同じレベル(質)」で判断が出来るようになりました。 感覚的(感覚的に決定されている決まりを含む)な発注は在庫の持ち過ぎ、持たな過ぎに直結します。 システム構築により、担当者毎の発注に対する質が標準化（凸凹がなくなり）され、在庫の過剰／不足低減に繋がりました。 ４．AI導入の進め方と３つの注意点 ４－１．AI導入の進め方 1.目的とニーズの明確化 AIを導入する目的やニーズを明確に定義しましょう。 例えば、業務プロセスの効率化、顧客対応の向上、品質管理の強化など、具体的な目標を設定します。 2.データの収集と前処理 AIはデータに基づいて学習し予測を行いますので、必要なデータを収集し、必要な前処理を行いましょう。 データの品質や量、形式にも注意を払いましょう。 3.AIモデルの選択 導入するAIの種類やモデルを選定します。 自然言語処理によるチャットボット、画像認識による品質管理システムなど、目的やニーズに合ったAIモデルを選びましょう。 4.モデルの学習と評価 選んだAIモデルをデータで学習させ、その性能を評価します。 学習方法やパラメータの調整によってモデルの精度を高めていきます。 5.導入と運用 学習したAIモデルを実際の業務に導入し、運用します。 トライアル期間を設け、結果を評価しながら適切な調整や改善を行いましょう。 これらのステップを踏みながら、AIを導入することで効果的な活用ができるでしょう。 ４－２．AI選定時の3つの注意点 ①課題の抽出、目的とニーズの明確化を行うこと AI導入おけるもっとも重要な箇所は、「課題の抽出、目的とニーズの明確化」です。 ＜どこが課題＞で＜何を目的に導入するのか＞をユーザー側は明確にする必要があります。 ＜目的＞が曖昧だったり、ブレてしまうと、どういうAIを選定するか？の際に、AIを当てはめることが優先され、結果的に導入されたものがさほど意味がない（当初の課題を解決してくれない）ものになってしまいます。 これを回避するには、課題抽出の時点からある程度のAIの知識（何が出来て何が出来ないか）を知っておく必要があります。 課題のすべてをAIが解決してくれるわけではないのです。 「うちの課題をAIで何か解決してくれないか？」という視点で始めると、AIを入れることが目的になるので、ほとんどの場合は、途中で頓挫しますので注意しましょう。 ②AIベンダーとの付き合い方 AIベンダーはユーザーから与えられた要望に対して、自社製品を使って必死に知恵を絞り出します。 しかし、根本的に課題抽出から間違っている場合も多くあります。 「そもそもそれはAIで解決すべきではない」という結論です。 課題に対して、解決方法（アプローチ方法）はいくつかあります。 課題抽出の段階で、どの方法なら出来そうか？技術的なハードルを目途つけながらやっていくことが必要です。 全く考えないまま（知識がないまま）実施していくと、いわゆる「ベンダーの言いなり」となり、ベンダーが主導権を握り、自社ではハンドリングが出来なくなっていきます。 ③手元に適切なデータを集約すること AIモデルを作る上で過去データは欠かせないものです。 ただし、過去のデータがあるから問題ないというわけでもありません。 データ量（十分なデータ量があるか）、データ質（欠けたデータないか、信ぴょう性のあるデータか）データ構造（分析しやすいデータ構造になっているか）を事前に確認することが必要です。 使えると思っていたデータは実は、データ分析（モデル構築）の観点で見た場合、一部しか使うことが出来ない、もしくは全く使えない（いわゆるゴミデータ）ということはよくあることです。 これは「現場の言う＜データがある＞」「データサイエンティストが言う＜データがある＞」は意味が異なる為です。 データ分析は依頼する前に、きちんとデータ分析の依頼先に確認してもらいましょう。 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 ■関連するセミナーのご案内 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「基幹システム刷新！」、「ERP導入！」というキーワードは聞きなれた言葉ではありますが、実際にERPとは？基幹システムとの違いは？などの疑問にお答えしたく、そこで今回はERPと基幹システムの違いについてわかりやすく解説いたします。 １．ERPとは ERPとは、Enterprise Resource Planning（企業資源計画）の略で、統合基幹業務システム、基幹システムとも呼ばれます。 また、ERPパッケージ、ERPシステム、業務統合パッケージなど様々な呼び方もされています。 ERPは、企業の「会計業務」「人事業務」「生産業務」「物流業務」「販売業務」などの基幹となる業務を統合し、ビジネスの効率化、情報の一元化を図るためのシステムとして誕生しました。ERPは、企業情報、顧客情報、販売情報、在庫情報、人事情報など、様々な情報を一元管理することで、業務の効率化、可視化、迅速化を実現します。 会計管理システム 販売管理システム 在庫購買管理システム 生産管理システム 人事給与管理システム ２．ERPと基幹システム、業務システムの違い 基幹システムとERPは、どちらも社内の基幹業務を効率化する役割があるシステムですが、それぞれの目的や対応範囲には厳密にいえば違いがあります。 基幹システムというのは、前述のような基幹業務ごとにシステムが独立しており、特定の業務を効率化することが目的の“単一の”システムを指します。 人事システムは人事業務を効率化、在庫管理システムは在庫管理を効率化するなど、対応範囲が狭いためERPに比べて低コストかつ少ない工数で導入ができるでしょう。 なお部署間でデータをやり取りする際は、既存システムとの連携が必要です。 一方ERPは統合基幹業務システムといい、各業務に関わる基幹システムやデータを一元管理することで、業務効率化や経営戦略立案・意思決定の迅速化を目的としています。 複数の主要業務を一つのシステムで管理するため、データの連携性に優れており、部署や業務をまたいだ情報共有の簡易化を実現できます。 しかし基幹システムに比べて対応する業務が幅広いため、関係する多くの部署で導入準備が必要となり、システム導入は大掛かりな作業となるでしょう。 業務フローの大幅な変更が必要になったり社内周知や操作マニュアルの作成を行ったりと、基幹システムと比較すると導入前の準備や体制整備に手間がかかります。 一方で、業務システムというのも存在します。 これは、いわゆる基幹システム以外のシステムを指すことが一般的です。 営業支援システム（SFA）や顧客管理システム（CRM）、勤怠管理システム、ワークフローシステムなどの種類が挙げられます。 この違いとして、企業活動において必要不可欠なのかどうか、という点が挙げられます。 基幹システムは業務遂行においてなくてはならない機能を有しています。（売り上げ登録や請求書発行など）一方で、業務システムは様々な業務遂行をサポートする機能がメインであり、万が一システムが停止したとしても代替えの手段は用意しやすい分野をシステム化したものになります。 ３．ERPの主な種類 ERPは、その提供形態・ネットワーク環境の違いから、主にオンプレミス型とクラウド型の2種類に分類されます。 オンプレミス型ERP オンプレミス型ERPは、自社でサーバーやネットワーク機器などを用意し、運用するタイプのERPです。自社の業務プロセスに合わせた設計が可能で、カスタマイズ性が高く、多くの大企業で採用されています。 この方式はシステムを社内に構築するため、セキュリティを強化できるというメリットがありますが、初期費用が高額であることや、運用・管理に多大な手間を要する点がデメリットとなっています。 クラウド型ERP クラウド型ERPは、インターネットを介して利用できるため、専用の機器を準備する必要がありません。また、どこでも利用できるのでリモートワークやモバイル端末からのアクセスにも対応可能です。 クラウド型はオンプレミス型とは異なり初期費用が低く、導入から運用開始までの期間も短縮される点が大きな魅力です。さらに、業務拡大や運用ルールの変更に合わせてユーザー数や機能を容易に追加できる柔軟性も持ち合わせており、近年導入数が増加傾向にあります。 近年では、SaaS型のERPも増えてきています。SaaS型ERPは、クラウド上で提供されるERPで、初期費用を抑え、短期間で導入できるというメリットがあります。 ４．ERPのメリットデメリット 4-1. ERPのメリット ERPのメリット①：データの一元管理 ERP導入のメリット１つ目はデータの一元管理が可能となるという事です。 これは、企業内のあらゆる情報を瞬時に一箇所に集められることを意味し、したがって経営分析や経営戦略の構築、経営のリアルタイムの見える化という点でも大きなパワーを秘めているといえるのです。 ERPのメリット②：システム連携による効率上昇 ERP導入のメリット2つ目はシステム同士のスムーズな連携によって業務効率が向上することです。 ERPでは、会計や販売、生産といった業務をまとめて管理できます。 ERPを導入すれば、それぞれの情報を個別に管理する煩雑さから解放され、効率よく業務を進められるようになるでしょう。 ERPのメリット③：データドリブン経営の実現 ERP導入のメリット3つ目は、経営上の意思決定を迅速に行えることです。 情報の一元管理によって、経営層は企業内の状況を素早く正確に把握できるようになります。 その結果、経営層は勘や経験ではなく、データに基づいて会社にとって最適な意思決定を迅速に下すことが可能となるのです。 ERPのメリット④：ベストプラクティスの有効活用 ERP導入のメリット4つ目は、ベストプラクティスを有効活用できるという点です。 ベストプラクティスとは、各業種において蓄積されたビジネスプロセスのノウハウのことです。 ERPパッケージが所有しているベストプラクティスを自社においても活用できるため、事業の効率的な成長が図れるでしょう。 ERPのメリット⑤：内部統制の強化 ERPは、内部統制の強化にも役立ちます。ERPによって業務プロセスが標準化され、データへのアクセス権限が適切に管理されることで、不正やミスを防止することができます。 4-2. ERPのデメリット ERPのデメリット①：選考の難易度が高い ERPのデメリット１つ目は、種類が多岐にわたるため、自社に合ったシステムを選ぶのが難しいことです。 目についたシステムを気軽に導入するのではなく、事前に検討を重ねることが重要です。 ERPのデメリット②：社内教育の徹底が必要 ERPのデメリット２つ目は、ERPを導入する前には社内教育を徹底的に行う必要がある点です。 ERPは業務効率を改善してくれるツールですが、社員が正しく使いこなさなければ意味がありません。 ERPを導入する前に、ERPが何の役に立つのか、どのように使うのかといったことを教育する必要があります。 そのためにはかなり粒度の細かい次元で活用シーンや利用ルールを検討する必要があり、情報を社員に対してしっかりと伝える必要があります。 ERPのデメリット③：導入コストが高い ERPの導入には、多額の費用がかかります。特に、オンプレミス型ERPの場合、サーバーやネットワーク機器などの費用に加えて、導入コンサルティング費用やカスタマイズ費用などがかかります。 ５．自社に合ったERP選定の７つのポイント 「自社の業務にFitしたERPを導入したい」、「ERPの導入コストに見合う効果を得られるだろうか」 など、ERPを選ぶ際には様々な思いや不安があるのではないでしょうか。 業務プロセスの改善やコスト削減などのメリットがあるERPですが、数多く存在する製品の中から自社業務に最適なものを選ぶことは容易ではありません。 また経営課題や業務フロー、ERP導入にかけられる予算などは企業ごとに異なるため、100社あれば100通りのあり方でERPは構築されるものです。 そこで本コラムでは、自社業務に最適なERPを選ぶためのポイントとして以下をご説明します。 自社業務との適合性は高いか カスタマイズ性（柔軟性）は高いか ライセンスの提供方法は自社に合うか 現場の方が使いこなせるか 導入時や保守運用時などのサポートは充実しているか セキュリティレベルは高いか 導入実績は豊富か 上記の７つのポイントについて皆様に特に重要視していただきたいのは、自社業務との適合性についてしっかりと検討する点と、現場の仕様を想定して選定する事です。 ERP導入の際には多くの課題や解決策を検討することになりますが、市場の様々なERPはそれぞれ特徴を持っています。例えば原価に関しての機能が細かいとか、生産計画調整の機能が非常に豊かであるとかそういった特徴です。 さらに、製造業であれば組立製造業特化のものもあれば、すべての業種に対応している万能型のようなERPもあるなど分かりづらいながら特徴を持っています。 自社の中で解決したい事項がたくさん出てくる中で、Asis（現在）のやり方をそのまま焼き直すツールと言うよりも、Tobe（理想）のやり方をどう実現するのかをツール選定の際には重要にしていただけると成功に近づくと言えるのですが、そもそも自社の業務に合うツールを選ばなければ導入はともかく、活用にはかなり苦労することになります。 さらに、結局システムを使うのは現場になるため、現場の利便性が結局下がるような導入は避ける必要があります。 また、ERPの選択においては、拡張性も重要な要素です。将来的な事業拡大や業務の変化に対応できるよう、柔軟に拡張できるERPを選択しましょう。 上記を踏まえてERPを選ぶことで「自社業務にFitしなかった」や「業務効率化できず、逆にシステム導入コストがかかった」などの損失を回避できるでしょう。 ６．ERP導入の流れ ERPを実際に導入する前に、ERP導入の基本的な流れを押さえておきましょう。 1つ目のプロセスは、ERPを導入する目的を明確にすることです。 ERPを導入することでどのような課題を解決したいのか、最初に明らかにしておきましょう。 それによって必要な機能が把握でき、導入するERPパッケージが選びやすくなります。 また、社員にERPの導入目的を説明するうえでも役に立ちます。 2つ目のプロセスは、プロジェクトの推進者を選定し、各部署の担当者と打ち合わせることです。 ERPに関するプロジェクトは社内の業務全般に関わるため、広い範囲をカバーできるように必ず2人以上の推進者を選ぶようにしてください。 推進者に適している人材としては、部署間をまたいで発言できる経営層に近い役職者が挙げられます。 推進者の次に、各部署でプロジェクトの責任を負う担当者を選び、打ち合わせを進めていきます。 3つ目のプロセスは、ERP導入に関わる業務プロセスなどについて棚卸ししておくことです。 今後ERPで管理することになる業務について、今はどのようなツールで管理しているのかを確かめておきましょう。 業務プロセスは各企業に固有のものなので、基本的には自社で棚卸しを進める必要があります。ERP導入前に、現状の業務プロセスを洗い出し、課題や問題点を明確化することが重要です。この洗い出し作業により、ERP導入の効果を最大化することができます。 4つ目のプロセスは、ERPでカバーできる範囲に合わせて新しい業務フローを構築することです。 棚卸しした業務内容を基に、ERPでどの範囲までをカバーするのかということを決めていきましょう。 5つ目のプロセスとして、ERPの試験運用を行います。 試験運用の段階では、従来のシステムと併用しながら、問題なくERPが運用できるかどうかを確認してください。 試験運用に問題がなければ、6つ目のプロセスとして、ERPの本格運用を始めます。社内全体に向けてマニュアルを作成し、状況に応じて機能を調整しながら運用を行います。 さらに、ERP導入後も、定期的なアップデートやメンテナンスが必要です。また、業務の変化に合わせて、ERPの設定変更やカスタマイズが必要になる場合もあります。 ７．よくある質問 ・基幹システムは何年くらい使えますか？ 一般的に基幹システムの寿命は15年程度といわれることが多いです。これは、IT技術の進歩に、徐々に老朽化するシステムが対応できなくなっていくことによって生じると考えられます。近年はIT技術の進歩は目覚ましいものがあり、それに追随する形で基幹システムの寿命は徐々に短くなるのではないかと言われています。 しかし、これはアドオンカスタマイズが多いシステムであればあるほど生じる問題であると言えます。たいていのパッケージERPはバージョンアップを繰り返すことでこの老朽化問題に対応しようとしていますが、アドオンカスタマイズが多ければ多いほどこのバージョンアップ費用が高くなるケースが多いです。これによりバージョンアップを行わないという判断を行う企業が多くなっています。 近年のトレンドを鑑みると、いかにパッケージに合わせて業務を標準化してシステム導入できるかで寿命を延ばすことは可能だと言えるでしょう。 ・基幹システムを入れ替えるべきタイミングは？ 基幹システムの入れ替えタイミングとしては、まず現状を見た際に以下のような状況があれば入れ替えを検討すると良いと考えられます。 ・システムの老朽化 サポート終了：現在使用しているシステムのサポートが終了する場合。 パフォーマンス低下：システムが遅くなり、業務に支障をきたす場合。 メンテナンス頻度の増加：故障やトラブルが頻発し、メンテナンスコストが増加する場合。 ・ビジネスの拡大・変化 業務量の増加：事業拡大に伴い、現在のシステムが処理能力やスケーラビリティの限界に達した場合。 新しいビジネスモデル：新しいサービスや製品を展開するために、既存システムが対応できない場合。 多国籍展開：国際展開に伴い、複数言語や異なる税法・会計基準に対応する必要がある場合。 ・業務効率の低下 手作業の多さ：手作業や二重入力が多く、業務効率が低下している場合。 データ連携の問題：異なるシステム間でのデータ連携が難しく、情報の一元管理ができていない場合。 自動化の必要性：業務プロセスの自動化が求められる場合。 ・セキュリティ問題 セキュリティリスク：既存システムが最新のセキュリティ基準を満たしておらず、情報漏洩のリスクが高い場合。 法規制の変更：新しい法規制やコンプライアンス要件に対応するために、システムを更新する必要がある場合。 ・コストの削減 運用コストの増加：システムの運用・保守コストが高騰している場合。 クラウド移行：オンプレミスからクラウドへの移行によって、コスト削減を図る場合。 ・ユーザーの要望 使い勝手の向上：現行システムが使いにくく、ユーザーからの不満が多い場合。 モバイル対応：リモートワークやモバイルデバイスからのアクセスが増加し、既存システムが対応できない場合。 以上のどれかが該当する場合、入れ替えを検討することをおススメします。 ・ERPとCRMの違いは何ですか？ ERPとCRMはそれぞれ企業の抱える情報を一元管理し、効率的な業務と成長を後押しするためのシステムを指しますが の目的と機能には明確な違いがあります。 ERPは前述の通り企業のリソース（資源）を一元管理し、業務プロセスを最適化するための統合システムであり 財務管理：予算編成、財務報告、会計管理など。 人事管理：給与計算、労務管理、採用管理など。 製造管理：生産計画、在庫管理、品質管理など。 物流管理：購買管理、在庫管理、サプライチェーン管理など。 販売管理：受注処理、出荷管理、請求管理など。 などの管理業務をまとめたシステムを指します。 一方でCRMというのは、顧客との関係を管理し、顧客満足度を向上させるためのシステムです。主な機能としては以下のようなものが挙げられます。 営業管理：リード管理、商談管理、営業予測、顧客情報など。 マーケティング管理：キャンペーン管理、メールマーケティング、リードジェネレーションなど。 顧客サービス：サポートチケット管理、FAQ、カスタマーサポートなど。 分析とレポート：顧客データ分析、営業パフォーマンス分析、マーケティングROI分析など。 このように、ERPが企業全体の統合管理を目的として、全社的な導入が一般的なのに対し、CRMは営業部門、マーケティング部門、カスタマーサポート部門など、顧客対応に直接関与する部門での導入が一般的であると言えます。 また、昨今では、ERPとCRMを統合して使用することでより高度なデータ分析を行おうという動きもあります。 ８．まとめ いかがでしたでしょうか？今回は、ERPについて解説いたしました。ERPを導入することで、社内業務の棚卸しや新しい業務フローの構築、試験運用など徹底した準備が必要ですが、その結果、業務効率の向上や経営判断の迅速化といった多くのメリットが得ることができます。 ERP導入は、企業にとって大きな投資となります。そのため、導入前に十分な検討を行い、自社に最適なERPを選択することが重要です。 ERP導入を成功させるためには、適切なパートナー選びが大切です。パートナーの選定基準としては、ERP導入実績、業界知識、サポート体制などを考慮する必要があります。 船井総研では、製造業様向けに、最適なERP導入のコンサルティングをおこなっております。豊富な導入実績をもつ専門コンサルタントが、導入から運用まで一貫してサポートいたします。ご相談をご希望の方は、以下のバナーよりお問い合わせください。 基幹システム活用＋在庫管理 解決策レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 収益に着目したDXを行う手順と成功事例をご紹介します。 データの一元管理を通した改善ポイントの明確化 各種在庫の最適化と収益改善の仕組み 在庫管理を通した改善業務手順のご紹介 在庫管理を行い、収益改善を実現した事例のご紹介 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02627_S045 「基幹システム刷新！」、「ERP導入！」というキーワードは聞きなれた言葉ではありますが、実際にERPとは？基幹システムとの違いは？などの疑問にお答えしたく、そこで今回はERPと基幹システムの違いについてわかりやすく解説いたします。 １．ERPとは ERPとは、Enterprise Resource Planning（企業資源計画）の略で、統合基幹業務システム、基幹システムとも呼ばれます。 また、ERPパッケージ、ERPシステム、業務統合パッケージなど様々な呼び方もされています。 ERPは、企業の「会計業務」「人事業務」「生産業務」「物流業務」「販売業務」などの基幹となる業務を統合し、ビジネスの効率化、情報の一元化を図るためのシステムとして誕生しました。ERPは、企業情報、顧客情報、販売情報、在庫情報、人事情報など、様々な情報を一元管理することで、業務の効率化、可視化、迅速化を実現します。 会計管理システム 販売管理システム 在庫購買管理システム 生産管理システム 人事給与管理システム ２．ERPと基幹システム、業務システムの違い 基幹システムとERPは、どちらも社内の基幹業務を効率化する役割があるシステムですが、それぞれの目的や対応範囲には厳密にいえば違いがあります。 基幹システムというのは、前述のような基幹業務ごとにシステムが独立しており、特定の業務を効率化することが目的の“単一の”システムを指します。 人事システムは人事業務を効率化、在庫管理システムは在庫管理を効率化するなど、対応範囲が狭いためERPに比べて低コストかつ少ない工数で導入ができるでしょう。 なお部署間でデータをやり取りする際は、既存システムとの連携が必要です。 一方ERPは統合基幹業務システムといい、各業務に関わる基幹システムやデータを一元管理することで、業務効率化や経営戦略立案・意思決定の迅速化を目的としています。 複数の主要業務を一つのシステムで管理するため、データの連携性に優れており、部署や業務をまたいだ情報共有の簡易化を実現できます。 しかし基幹システムに比べて対応する業務が幅広いため、関係する多くの部署で導入準備が必要となり、システム導入は大掛かりな作業となるでしょう。 業務フローの大幅な変更が必要になったり社内周知や操作マニュアルの作成を行ったりと、基幹システムと比較すると導入前の準備や体制整備に手間がかかります。 一方で、業務システムというのも存在します。 これは、いわゆる基幹システム以外のシステムを指すことが一般的です。 営業支援システム（SFA）や顧客管理システム（CRM）、勤怠管理システム、ワークフローシステムなどの種類が挙げられます。 この違いとして、企業活動において必要不可欠なのかどうか、という点が挙げられます。 基幹システムは業務遂行においてなくてはならない機能を有しています。（売り上げ登録や請求書発行など）一方で、業務システムは様々な業務遂行をサポートする機能がメインであり、万が一システムが停止したとしても代替えの手段は用意しやすい分野をシステム化したものになります。 ３．ERPの主な種類 ERPは、その提供形態・ネットワーク環境の違いから、主にオンプレミス型とクラウド型の2種類に分類されます。 オンプレミス型ERP オンプレミス型ERPは、自社でサーバーやネットワーク機器などを用意し、運用するタイプのERPです。自社の業務プロセスに合わせた設計が可能で、カスタマイズ性が高く、多くの大企業で採用されています。 この方式はシステムを社内に構築するため、セキュリティを強化できるというメリットがありますが、初期費用が高額であることや、運用・管理に多大な手間を要する点がデメリットとなっています。 クラウド型ERP クラウド型ERPは、インターネットを介して利用できるため、専用の機器を準備する必要がありません。また、どこでも利用できるのでリモートワークやモバイル端末からのアクセスにも対応可能です。 クラウド型はオンプレミス型とは異なり初期費用が低く、導入から運用開始までの期間も短縮される点が大きな魅力です。さらに、業務拡大や運用ルールの変更に合わせてユーザー数や機能を容易に追加できる柔軟性も持ち合わせており、近年導入数が増加傾向にあります。 近年では、SaaS型のERPも増えてきています。SaaS型ERPは、クラウド上で提供されるERPで、初期費用を抑え、短期間で導入できるというメリットがあります。 ４．ERPのメリットデメリット 4-1. ERPのメリット ERPのメリット①：データの一元管理 ERP導入のメリット１つ目はデータの一元管理が可能となるという事です。 これは、企業内のあらゆる情報を瞬時に一箇所に集められることを意味し、したがって経営分析や経営戦略の構築、経営のリアルタイムの見える化という点でも大きなパワーを秘めているといえるのです。 ERPのメリット②：システム連携による効率上昇 ERP導入のメリット2つ目はシステム同士のスムーズな連携によって業務効率が向上することです。 ERPでは、会計や販売、生産といった業務をまとめて管理できます。 ERPを導入すれば、それぞれの情報を個別に管理する煩雑さから解放され、効率よく業務を進められるようになるでしょう。 ERPのメリット③：データドリブン経営の実現 ERP導入のメリット3つ目は、経営上の意思決定を迅速に行えることです。 情報の一元管理によって、経営層は企業内の状況を素早く正確に把握できるようになります。 その結果、経営層は勘や経験ではなく、データに基づいて会社にとって最適な意思決定を迅速に下すことが可能となるのです。 ERPのメリット④：ベストプラクティスの有効活用 ERP導入のメリット4つ目は、ベストプラクティスを有効活用できるという点です。 ベストプラクティスとは、各業種において蓄積されたビジネスプロセスのノウハウのことです。 ERPパッケージが所有しているベストプラクティスを自社においても活用できるため、事業の効率的な成長が図れるでしょう。 ERPのメリット⑤：内部統制の強化 ERPは、内部統制の強化にも役立ちます。ERPによって業務プロセスが標準化され、データへのアクセス権限が適切に管理されることで、不正やミスを防止することができます。 4-2. ERPのデメリット ERPのデメリット①：選考の難易度が高い ERPのデメリット１つ目は、種類が多岐にわたるため、自社に合ったシステムを選ぶのが難しいことです。 目についたシステムを気軽に導入するのではなく、事前に検討を重ねることが重要です。 ERPのデメリット②：社内教育の徹底が必要 ERPのデメリット２つ目は、ERPを導入する前には社内教育を徹底的に行う必要がある点です。 ERPは業務効率を改善してくれるツールですが、社員が正しく使いこなさなければ意味がありません。 ERPを導入する前に、ERPが何の役に立つのか、どのように使うのかといったことを教育する必要があります。 そのためにはかなり粒度の細かい次元で活用シーンや利用ルールを検討する必要があり、情報を社員に対してしっかりと伝える必要があります。 ERPのデメリット③：導入コストが高い ERPの導入には、多額の費用がかかります。特に、オンプレミス型ERPの場合、サーバーやネットワーク機器などの費用に加えて、導入コンサルティング費用やカスタマイズ費用などがかかります。 ５．自社に合ったERP選定の７つのポイント 「自社の業務にFitしたERPを導入したい」、「ERPの導入コストに見合う効果を得られるだろうか」 など、ERPを選ぶ際には様々な思いや不安があるのではないでしょうか。 業務プロセスの改善やコスト削減などのメリットがあるERPですが、数多く存在する製品の中から自社業務に最適なものを選ぶことは容易ではありません。 また経営課題や業務フロー、ERP導入にかけられる予算などは企業ごとに異なるため、100社あれば100通りのあり方でERPは構築されるものです。 そこで本コラムでは、自社業務に最適なERPを選ぶためのポイントとして以下をご説明します。 自社業務との適合性は高いか カスタマイズ性（柔軟性）は高いか ライセンスの提供方法は自社に合うか 現場の方が使いこなせるか 導入時や保守運用時などのサポートは充実しているか セキュリティレベルは高いか 導入実績は豊富か 上記の７つのポイントについて皆様に特に重要視していただきたいのは、自社業務との適合性についてしっかりと検討する点と、現場の仕様を想定して選定する事です。 ERP導入の際には多くの課題や解決策を検討することになりますが、市場の様々なERPはそれぞれ特徴を持っています。例えば原価に関しての機能が細かいとか、生産計画調整の機能が非常に豊かであるとかそういった特徴です。 さらに、製造業であれば組立製造業特化のものもあれば、すべての業種に対応している万能型のようなERPもあるなど分かりづらいながら特徴を持っています。 自社の中で解決したい事項がたくさん出てくる中で、Asis（現在）のやり方をそのまま焼き直すツールと言うよりも、Tobe（理想）のやり方をどう実現するのかをツール選定の際には重要にしていただけると成功に近づくと言えるのですが、そもそも自社の業務に合うツールを選ばなければ導入はともかく、活用にはかなり苦労することになります。 さらに、結局システムを使うのは現場になるため、現場の利便性が結局下がるような導入は避ける必要があります。 また、ERPの選択においては、拡張性も重要な要素です。将来的な事業拡大や業務の変化に対応できるよう、柔軟に拡張できるERPを選択しましょう。 上記を踏まえてERPを選ぶことで「自社業務にFitしなかった」や「業務効率化できず、逆にシステム導入コストがかかった」などの損失を回避できるでしょう。 ６．ERP導入の流れ ERPを実際に導入する前に、ERP導入の基本的な流れを押さえておきましょう。 1つ目のプロセスは、ERPを導入する目的を明確にすることです。 ERPを導入することでどのような課題を解決したいのか、最初に明らかにしておきましょう。 それによって必要な機能が把握でき、導入するERPパッケージが選びやすくなります。 また、社員にERPの導入目的を説明するうえでも役に立ちます。 2つ目のプロセスは、プロジェクトの推進者を選定し、各部署の担当者と打ち合わせることです。 ERPに関するプロジェクトは社内の業務全般に関わるため、広い範囲をカバーできるように必ず2人以上の推進者を選ぶようにしてください。 推進者に適している人材としては、部署間をまたいで発言できる経営層に近い役職者が挙げられます。 推進者の次に、各部署でプロジェクトの責任を負う担当者を選び、打ち合わせを進めていきます。 3つ目のプロセスは、ERP導入に関わる業務プロセスなどについて棚卸ししておくことです。 今後ERPで管理することになる業務について、今はどのようなツールで管理しているのかを確かめておきましょう。 業務プロセスは各企業に固有のものなので、基本的には自社で棚卸しを進める必要があります。ERP導入前に、現状の業務プロセスを洗い出し、課題や問題点を明確化することが重要です。この洗い出し作業により、ERP導入の効果を最大化することができます。 4つ目のプロセスは、ERPでカバーできる範囲に合わせて新しい業務フローを構築することです。 棚卸しした業務内容を基に、ERPでどの範囲までをカバーするのかということを決めていきましょう。 5つ目のプロセスとして、ERPの試験運用を行います。 試験運用の段階では、従来のシステムと併用しながら、問題なくERPが運用できるかどうかを確認してください。 試験運用に問題がなければ、6つ目のプロセスとして、ERPの本格運用を始めます。社内全体に向けてマニュアルを作成し、状況に応じて機能を調整しながら運用を行います。 さらに、ERP導入後も、定期的なアップデートやメンテナンスが必要です。また、業務の変化に合わせて、ERPの設定変更やカスタマイズが必要になる場合もあります。 ７．よくある質問 ・基幹システムは何年くらい使えますか？ 一般的に基幹システムの寿命は15年程度といわれることが多いです。これは、IT技術の進歩に、徐々に老朽化するシステムが対応できなくなっていくことによって生じると考えられます。近年はIT技術の進歩は目覚ましいものがあり、それに追随する形で基幹システムの寿命は徐々に短くなるのではないかと言われています。 しかし、これはアドオンカスタマイズが多いシステムであればあるほど生じる問題であると言えます。たいていのパッケージERPはバージョンアップを繰り返すことでこの老朽化問題に対応しようとしていますが、アドオンカスタマイズが多ければ多いほどこのバージョンアップ費用が高くなるケースが多いです。これによりバージョンアップを行わないという判断を行う企業が多くなっています。 近年のトレンドを鑑みると、いかにパッケージに合わせて業務を標準化してシステム導入できるかで寿命を延ばすことは可能だと言えるでしょう。 ・基幹システムを入れ替えるべきタイミングは？ 基幹システムの入れ替えタイミングとしては、まず現状を見た際に以下のような状況があれば入れ替えを検討すると良いと考えられます。 ・システムの老朽化 サポート終了：現在使用しているシステムのサポートが終了する場合。 パフォーマンス低下：システムが遅くなり、業務に支障をきたす場合。 メンテナンス頻度の増加：故障やトラブルが頻発し、メンテナンスコストが増加する場合。 ・ビジネスの拡大・変化 業務量の増加：事業拡大に伴い、現在のシステムが処理能力やスケーラビリティの限界に達した場合。 新しいビジネスモデル：新しいサービスや製品を展開するために、既存システムが対応できない場合。 多国籍展開：国際展開に伴い、複数言語や異なる税法・会計基準に対応する必要がある場合。 ・業務効率の低下 手作業の多さ：手作業や二重入力が多く、業務効率が低下している場合。 データ連携の問題：異なるシステム間でのデータ連携が難しく、情報の一元管理ができていない場合。 自動化の必要性：業務プロセスの自動化が求められる場合。 ・セキュリティ問題 セキュリティリスク：既存システムが最新のセキュリティ基準を満たしておらず、情報漏洩のリスクが高い場合。 法規制の変更：新しい法規制やコンプライアンス要件に対応するために、システムを更新する必要がある場合。 ・コストの削減 運用コストの増加：システムの運用・保守コストが高騰している場合。 クラウド移行：オンプレミスからクラウドへの移行によって、コスト削減を図る場合。 ・ユーザーの要望 使い勝手の向上：現行システムが使いにくく、ユーザーからの不満が多い場合。 モバイル対応：リモートワークやモバイルデバイスからのアクセスが増加し、既存システムが対応できない場合。 以上のどれかが該当する場合、入れ替えを検討することをおススメします。 ・ERPとCRMの違いは何ですか？ ERPとCRMはそれぞれ企業の抱える情報を一元管理し、効率的な業務と成長を後押しするためのシステムを指しますが の目的と機能には明確な違いがあります。 ERPは前述の通り企業のリソース（資源）を一元管理し、業務プロセスを最適化するための統合システムであり 財務管理：予算編成、財務報告、会計管理など。 人事管理：給与計算、労務管理、採用管理など。 製造管理：生産計画、在庫管理、品質管理など。 物流管理：購買管理、在庫管理、サプライチェーン管理など。 販売管理：受注処理、出荷管理、請求管理など。 などの管理業務をまとめたシステムを指します。 一方でCRMというのは、顧客との関係を管理し、顧客満足度を向上させるためのシステムです。主な機能としては以下のようなものが挙げられます。 営業管理：リード管理、商談管理、営業予測、顧客情報など。 マーケティング管理：キャンペーン管理、メールマーケティング、リードジェネレーションなど。 顧客サービス：サポートチケット管理、FAQ、カスタマーサポートなど。 分析とレポート：顧客データ分析、営業パフォーマンス分析、マーケティングROI分析など。 このように、ERPが企業全体の統合管理を目的として、全社的な導入が一般的なのに対し、CRMは営業部門、マーケティング部門、カスタマーサポート部門など、顧客対応に直接関与する部門での導入が一般的であると言えます。 また、昨今では、ERPとCRMを統合して使用することでより高度なデータ分析を行おうという動きもあります。 ８．まとめ いかがでしたでしょうか？今回は、ERPについて解説いたしました。ERPを導入することで、社内業務の棚卸しや新しい業務フローの構築、試験運用など徹底した準備が必要ですが、その結果、業務効率の向上や経営判断の迅速化といった多くのメリットが得ることができます。 ERP導入は、企業にとって大きな投資となります。そのため、導入前に十分な検討を行い、自社に最適なERPを選択することが重要です。 ERP導入を成功させるためには、適切なパートナー選びが大切です。パートナーの選定基準としては、ERP導入実績、業界知識、サポート体制などを考慮する必要があります。 船井総研では、製造業様向けに、最適なERP導入のコンサルティングをおこなっております。豊富な導入実績をもつ専門コンサルタントが、導入から運用まで一貫してサポートいたします。ご相談をご希望の方は、以下のバナーよりお問い合わせください。 基幹システム活用＋在庫管理 解決策レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 収益に着目したDXを行う手順と成功事例をご紹介します。 データの一元管理を通した改善ポイントの明確化 各種在庫の最適化と収益改善の仕組み 在庫管理を通した改善業務手順のご紹介 在庫管理を行い、収益改善を実現した事例のご紹介 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02627_S045

生産管理システムの導入に失敗したらどうしよう・・・　どうしたら失敗せずに生産管理システムを導入できるのだろうか、と言った不安は付き物です。 一般的には、組織のニーズと整合しないケースがあり、システムを活かしきれず無駄な時間とコストが発生することがあります。 また、ユーザーへの教育不足によりシステムの操作や活用が浸透されず導入効果を得られないことがあります。 本コラムでは、今まさに生産管理システムの導入を検討されている企業の方へ、生産管理システムの導入失敗例から 導入を失敗しないためのコツについてご紹介します。 １．生産管理システムの失敗例　３選 ①業務の効率化を目的に導入したが、逆に工数が増えてしまった よくあるケースとして、とりあえず生産管理システムを導入すれば業務の効率化が出来ると思って導入したが、自社の運用に合っていないシステムを選定してしまい、結果的に手間が増えてしまったと言う話を聞くことがあります。 その代表例として、 生産管理システムで生産計画がうまく立てられず、結局手作業での調整作業が増えてしまった 生産管理システムでは機能が賄えきれず、別で自作EXCELが増えてしまい運用が煩雑になった 結論として、合わない生産管理システムを選ぶと、想定していた機能が使えないことによる、本来しなくて良いはずの作業が生まれ、悪循環に陥る可能性も考えられます。 ②高いスペックのシステムを導入したが、一部の機能しか使えていない 全ての業務を網羅できる多くの機能を持った生産管理システムを導入すれば、何でも実現できると思い込み実は自社の運用には適応していないことが判明したと言うケースがあります。 その代表例として、 生産計画機能 在庫管理機能 品質管理機能 そして、システムを使って対応できる業務を整理した結果、結局は一部の限られた機能しか使えないという状態に陥ります。 その結果、以下のような負荷も生じてくることがあります。 その機能を補う別のシステムを構築する必要が生じる エクセルや紙帳票でのアナログな管理方法を残さざるを得なくなる つまり、高機能だから汎用性があるとは限らず、自社にとっての高機能であるとは限りません。 やはりシステム導入以前の運用整理が重要ということになります。 ③システムの操作が複雑で難しく、現場が使いこなせない 生産管理システムの操作がとても複雑で、システムに不慣れな特に現場担当者が使いこなすことが出来ず、結局は従来どおりのアナログな生産管理をしてしまうケースがあります。 その原因として実際、日常の業務が変化することで、下記の問題が起きることがあります。 一気にシステムで行う業務が増えることになり、操作手順を覚えられない。 メニューやボタンがたくさんあり、それぞれの使い方を覚えられない。 膨大な分厚い操作マニュアルを読む気になれない。読んでも文章での説明が多く、理解ができない。 パソコンで入力することが増えたが、そもそもパソコンに慣れていない高齢の方のストレスになった。 こういった問題の解決策のひとつに、「スモールスタート」をして徐々に慣れていくことで、新しく覚える作業も少なく、ストレス少なく浸透しやすいのが特徴です。 ここまで見てきたような失敗を起こさないためには「生産管理システムの導入を成功に導くコツ」があります。 続いて「生産管理システムの導入を成功に導くコツ」を解説します。 ２．生産管理システムの導入を成功に導くコツ ①システム導入前に自社の問題点を把握する 生産管理システムの導入前に必ず、自社にどんな問題があり、どんな問題を解決したいのかのリストアップすることが重要です。 ただ、全ての問題に対応させようとすると、想定予算を大幅に上回る高額な費用が掛かる可能性があるため、必ず解決したい優先順位を決める必要があります。 ②自社の運用にマッチした生産管理システムを調査し選定する 生産管理システムの機能は多種多様なため、どの生産管理システムを使えば、自社の問題を解決できるのかをしっかりと調査する必要があります。 また、1社だけで決めることはせず、自社にとって最適な生産管理システムだと確信できるまで調査をすることが重要です。 ③最初の生産管理システム導入時にどの優先順位まで対応させるか決める はじめに、解決したい問題のリストアップをして優先順位付けを行ったものを一つ一つ見直していき、実際にどの優先順位までの問題を解決できるようにするのかを決める必要があります。 なぜなら、すべてを同時に解決することができないわけではありませんが、もし全ての問題を解決できる生産管理システムを導入しようとすると、導入時のイニシャルコストが非常に高額になってしまう場合が多いためです。 また、自社の問題をすべて解決できるようになると信じていても、実際に生産管理システムを使い始めてみると不都合な部分が間違いなく出てくるため、追加のカスタマイズが必要になり、二重にコストがかかる可能性があります。 ④ユーザー参加の促進と適切なトレーニングの実施 システム導入に伴うユーザーの不安や期待に耳を傾け、ユーザー参加型の導入プロセスを構築することで、ユーザーの理解を深め、意識を高めることができます。 また、導入後にはユーザーへの十分なトレーニングとサポートを行い、システムの適切な活用を支援することが重要です。ユーザーがシステムを活用するための環境を整えることが重要です。 ⑤システム整合性の確保と継続的な改善実施 生産管理システムを他の業務システムやデータベースと適切に連携し、統合性を確保することで、情報の一元管理や効率的なデータ分析が可能となります。 導入後もユーザーからのフィードバックを受け入れ、システムや業務プロセスを改善するための仕組みを確立し、継続的な改善を図ることが重要です。 今回、ここでご紹介した5つのコツは、生産管理システムの導入に失敗するリスクを軽減するために、必ず行ったほうが良いことです。 何事も事前準備が大事だというように、生産管理システムも導入前準備が非常に重要です。 ３．まとめ 最も重要なことは「導入テストをしっかりと行う」ことです。 生産管理システムを正しく導入できれば、工数削減や生産効率アップができ、結果的に売り上げ増加や利益率アップに繋がるので、経営という観点でも切っても切り離せない部分です。 今回ご紹介した、失敗例と同じようなことにならないためにも、事前に準備をシッカリと行っていただき、現場の声を吸い上げられる導入テストを行える生産管理システムをお選びください。 また、弊社では様々なノウハウをもとに生産管理システムの導入ご支援が可能となっておりますので、ご興味のある方はぜひご相談いただければと思います。 このコラムが皆様の工場にお役に立てれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ■関連するセミナーのご案内 「食品加工業の為の原価改善！」経営セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/114264 従業員30～200名以下の食品加工業で生産管理＆原価管理を徹底的に見直す為のシステム利用方法が分かる！ ～社長の為の生産管理・原価管理システムで「見える化」する具体的な方法が分かります～ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/114264 【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現状とトレンド 現代の日本社会における国内製造業の特徴として、就業者数が下降傾向である一方、コロナに関係無く売上・利益ともに増加傾向を遂げていることとが挙げられます。また、2000年以降の本格的な海外展開により中堅中小企業も海外に進出していることから、今後の国内製造業において「グローバル経営」は必要不可欠となってくるでしょう。 しかし、現在の国内製造業の多くはグローバルビジネス展開に必要な真の経営ができていないことが推測できます。では、グローバルビジネス展開に必要な真の経営とはなんでしょう。企業がグローバル経営を進めるにあたって、国内外双方のデータの把握を徹底することは押さえておくべき要点となってきます。 国内製造業において高齢化・属人化・人手不足がネックとなる中、グローバル経営を進めるにはDX化による属人化・職人化の排除が不可欠です。基幹システム（ERP）の導入が有するメリットは大きく、その代表例として経営・現場データ可視化や海外拠点も含むデータ一元化などが挙げられます。国内製造業におけるDX化は利益向上につながると同時に、海外展開を進めるうえでも重要なカギとなってくるでしょう。 本レポートでは、国内製造業の現状と課題の解説に加え、DX化の現状や業務改善を伴うDX化成功のポイント、基幹システム導入の成功事例など、国内製造業を幅広く網羅しております。旧態依然とした企業経営から製造業における基幹システム（ERP）を構築・導入を試みたい、基幹システム（ERP）の活用成功事例を知りたい経営者様は是非お目通しください。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045 生産管理システムの導入に失敗したらどうしよう・・・　どうしたら失敗せずに生産管理システムを導入できるのだろうか、と言った不安は付き物です。 一般的には、組織のニーズと整合しないケースがあり、システムを活かしきれず無駄な時間とコストが発生することがあります。 また、ユーザーへの教育不足によりシステムの操作や活用が浸透されず導入効果を得られないことがあります。 本コラムでは、今まさに生産管理システムの導入を検討されている企業の方へ、生産管理システムの導入失敗例から 導入を失敗しないためのコツについてご紹介します。 １．生産管理システムの失敗例　３選 ①業務の効率化を目的に導入したが、逆に工数が増えてしまった よくあるケースとして、とりあえず生産管理システムを導入すれば業務の効率化が出来ると思って導入したが、自社の運用に合っていないシステムを選定してしまい、結果的に手間が増えてしまったと言う話を聞くことがあります。 その代表例として、 生産管理システムで生産計画がうまく立てられず、結局手作業での調整作業が増えてしまった 生産管理システムでは機能が賄えきれず、別で自作EXCELが増えてしまい運用が煩雑になった 結論として、合わない生産管理システムを選ぶと、想定していた機能が使えないことによる、本来しなくて良いはずの作業が生まれ、悪循環に陥る可能性も考えられます。 ②高いスペックのシステムを導入したが、一部の機能しか使えていない 全ての業務を網羅できる多くの機能を持った生産管理システムを導入すれば、何でも実現できると思い込み実は自社の運用には適応していないことが判明したと言うケースがあります。 その代表例として、 生産計画機能 在庫管理機能 品質管理機能 そして、システムを使って対応できる業務を整理した結果、結局は一部の限られた機能しか使えないという状態に陥ります。 その結果、以下のような負荷も生じてくることがあります。 その機能を補う別のシステムを構築する必要が生じる エクセルや紙帳票でのアナログな管理方法を残さざるを得なくなる つまり、高機能だから汎用性があるとは限らず、自社にとっての高機能であるとは限りません。 やはりシステム導入以前の運用整理が重要ということになります。 ③システムの操作が複雑で難しく、現場が使いこなせない 生産管理システムの操作がとても複雑で、システムに不慣れな特に現場担当者が使いこなすことが出来ず、結局は従来どおりのアナログな生産管理をしてしまうケースがあります。 その原因として実際、日常の業務が変化することで、下記の問題が起きることがあります。 一気にシステムで行う業務が増えることになり、操作手順を覚えられない。 メニューやボタンがたくさんあり、それぞれの使い方を覚えられない。 膨大な分厚い操作マニュアルを読む気になれない。読んでも文章での説明が多く、理解ができない。 パソコンで入力することが増えたが、そもそもパソコンに慣れていない高齢の方のストレスになった。 こういった問題の解決策のひとつに、「スモールスタート」をして徐々に慣れていくことで、新しく覚える作業も少なく、ストレス少なく浸透しやすいのが特徴です。 ここまで見てきたような失敗を起こさないためには「生産管理システムの導入を成功に導くコツ」があります。 続いて「生産管理システムの導入を成功に導くコツ」を解説します。 ２．生産管理システムの導入を成功に導くコツ ①システム導入前に自社の問題点を把握する 生産管理システムの導入前に必ず、自社にどんな問題があり、どんな問題を解決したいのかのリストアップすることが重要です。 ただ、全ての問題に対応させようとすると、想定予算を大幅に上回る高額な費用が掛かる可能性があるため、必ず解決したい優先順位を決める必要があります。 ②自社の運用にマッチした生産管理システムを調査し選定する 生産管理システムの機能は多種多様なため、どの生産管理システムを使えば、自社の問題を解決できるのかをしっかりと調査する必要があります。 また、1社だけで決めることはせず、自社にとって最適な生産管理システムだと確信できるまで調査をすることが重要です。 ③最初の生産管理システム導入時にどの優先順位まで対応させるか決める はじめに、解決したい問題のリストアップをして優先順位付けを行ったものを一つ一つ見直していき、実際にどの優先順位までの問題を解決できるようにするのかを決める必要があります。 なぜなら、すべてを同時に解決することができないわけではありませんが、もし全ての問題を解決できる生産管理システムを導入しようとすると、導入時のイニシャルコストが非常に高額になってしまう場合が多いためです。 また、自社の問題をすべて解決できるようになると信じていても、実際に生産管理システムを使い始めてみると不都合な部分が間違いなく出てくるため、追加のカスタマイズが必要になり、二重にコストがかかる可能性があります。 ④ユーザー参加の促進と適切なトレーニングの実施 システム導入に伴うユーザーの不安や期待に耳を傾け、ユーザー参加型の導入プロセスを構築することで、ユーザーの理解を深め、意識を高めることができます。 また、導入後にはユーザーへの十分なトレーニングとサポートを行い、システムの適切な活用を支援することが重要です。ユーザーがシステムを活用するための環境を整えることが重要です。 ⑤システム整合性の確保と継続的な改善実施 生産管理システムを他の業務システムやデータベースと適切に連携し、統合性を確保することで、情報の一元管理や効率的なデータ分析が可能となります。 導入後もユーザーからのフィードバックを受け入れ、システムや業務プロセスを改善するための仕組みを確立し、継続的な改善を図ることが重要です。 今回、ここでご紹介した5つのコツは、生産管理システムの導入に失敗するリスクを軽減するために、必ず行ったほうが良いことです。 何事も事前準備が大事だというように、生産管理システムも導入前準備が非常に重要です。 ３．まとめ 最も重要なことは「導入テストをしっかりと行う」ことです。 生産管理システムを正しく導入できれば、工数削減や生産効率アップができ、結果的に売り上げ増加や利益率アップに繋がるので、経営という観点でも切っても切り離せない部分です。 今回ご紹介した、失敗例と同じようなことにならないためにも、事前に準備をシッカリと行っていただき、現場の声を吸い上げられる導入テストを行える生産管理システムをお選びください。 また、弊社では様々なノウハウをもとに生産管理システムの導入ご支援が可能となっておりますので、ご興味のある方はぜひご相談いただければと思います。 このコラムが皆様の工場にお役に立てれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ■関連するセミナーのご案内 「食品加工業の為の原価改善！」経営セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/114264 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IoTを活用した製造工程の見える化は、見える化することが目的になってしまうことが多いです。 しかし見える化はあくまで手段で、目的は工程を見える化したことで得られる情報を活用し製造、製造工程の課題を解決事です。 そこで、本コラムでは、 ・見える化する前の製造工程で考えられる課題 投資対効果を考慮して工程を見える化する為の ・IoT導入のメリット ・導入プロセス ・導入の際の注意点 を説明します。 １．見える化する前の製造工程での課題 下記の様な課題を解決するために、工程の見える化を検討します。 生産技術の伝承　:　熟練作業者の退職や移動により、技術が失われます。 生産効率の低下　:　手作業に頼った作業は時間がかかり、効率が悪くなります。 製品品質のばらつき　:　人為的なミスや工程の不確実性により、製品の品質が安定しなくなります。 機器の稼働率低下　:　機器の故障やメンテナンス不良により、稼働率が低下します。 材料やエネルギーの無駄　:　材料のロスや無駄なエネルギー使用が生じます。 人的資源の不足　:　高度な技術や経験を持つ従業員の不足が生産性に影響を及ぼします。 生産計画の適正化　:　生産スケジュールの立案や調整が十分に行われず、生産ラインの停滞や過剰在庫が発生します。 品質管理の複雑化　:　製品の多様化や品質基準の厳格化により、品質管理が複雑化し、ミスのリスクが高まります。 情報の非効率な管理　:　生産データや品質管理の情報が分散しており、効率的なデータ管理が困難になります。 環境負荷の増加　:　生産活動に伴う廃棄物や排出物が環境負荷を増加します。 ２．IoT導入(見える化)のメリット 工程へIoTを導入する際、考えられるメリットを下記に示します。 リアルタイムデータの収集　:　生産ライン上でのデータをリアルタイムで収集し、効率的な生産管理を実現できます。 予知保全の実現　:　機器のセンサーデータを活用して、故障の予兆を検知し、計画的なメンテナンスを行うことで、生産ラインの停止を最小限に抑え稼働率を向上させることができます。 生産工程の可視化　:　IoTデータを活用して、生産工程を可視化し、問題の早期発見と迅速な対応を可能にします。 自動化と効率化　:　IoTセンサーと自動制御システムを統合することで、生産プロセスの自動化と効率化が図ることができます。 品質管理の向上　:　データ分析を通じて、製品の品質を向上させ、不良品発生を削減できます。 リアルタイムリーン管理　:　生産ライン上のリーン管理をリアルタイムで行い、無駄を削減できます。 資材の適切な供給　:　IoTデータを活用して、必要な資材の供給を最適化し、在庫の過不足を解消できます。 フレキシブルな生産計画　:　IoTデータを基にした予測分析により、フレキシブルな生産計画を策定し、需要の変化に対応できます。 環境への配慮　:　IoT導入により、省エネやリサイクルなど、環境に配慮した生産活動が可能になります。 ３．導入プロセス IoT導入のプロセスは以下の通りです。 要件定義とシステム設計　:　“導入するIoTシステムの要件“を明確にし、システムの設計を行います。 センサーの設置　:　生産ラインにセンサーを設置し、必要なデータを収集します。 データの収集と分析システムの構築　:　センサーからのデータを収集し、分析システムを構築して生産データを解析します。 システムの統合とテスト　:　IoTシステムを既存の生産ラインに統合し、システムのテストと運用を行います。 従業員のトレーニングと運用　:　IoTシステムの運用やデータ解析に必要なスキルを持つ従業員を育成し、システムの運用を開始します。 ４．IoT導入(見える化)の際の注意点 IoT導入に際しては以下の点に注意する必要があります。 セキュリティ対策の強化　:　IoTシステムはネットワークに接続されるため、セキュリティリスクが高まります。その為適切なセキュリティ対策を講じる必要があります データの適切な活用　:　大量のデータを収集するため、適切なデータ解析手法を使用し、有益な情報を抽出する必要があります。 従業員のトレーニング　:　IoTシステムの運用やデータ解析に必要なスキルを持つ従業員を育成する必要があります。 予算とリソースの適切な配分　:　導入には費用とリソースが必要です。予算とリソースの適切な配分を行うことが重要です。 透明性とコミュニケーション　:　従業員や関係者との透明なコミュニケーションを確保し、導入プロセスに参加させることが重要です。 ５．IoT化した製造工程から得られた情報の活用事例 IoT化(見える化)した製造工程から得られた情報の活用事例を下記に示します。 機器の稼働率向上　:　センサーデータを活用して、機器の稼働状況をリアルタイムでモニタリングし、メンテナンス計画を最適化。 生産効率の向上　:　IoTデータを解析して、生産ライン上のボトルネックを特定し、効率改善策を実施。 品質管理の強化　:　センサーデータを使用して製品の品質をモニタリングし、異常が検出されると自動的に生産ラインを停止するシステムを導入。 併せて生産管理システムの品質管理機能とIoTデータを組み合わせ、品質管理を強化。 資材の最適化　:　在庫レベルや需要予測をIoTデータで管理し、資材の適切な供給を実現。 リアルタイムな生産状況把握　：　生産管理システムとIoTデータを連携させ、リアルタイムで生産状況を把握し、迅速な対応を可能とした。 リアルタイム生産計画の実現　:　IoTデータを活用して生産スケジュールをリアルタイムで調整し、生産計画の柔軟性を向上。 生産計画の最適化　：　生産管理システムとIoTデータを統合し、生産計画をリアルタイムで最適化。 在庫管理の改善　：　生産状況と在庫状況を統合管理し、在庫の適切な調整を実施。 生産効率の向上　：　生産管理システムの生産効率分析とIoTデータの統合分析により、生産効率を向上。 熟練作業者の技術伝承　:　IoTデータを活用して熟練作業者の作業手順や技術を記録し、後継者に技術を伝承。 採用促進　:　先進的なIoT導入により、優秀な人材の採用を促進。 若手技術者の育成コスト削減　:　IoTシステムの導入により、若手技術者の教育やトレーニングにかかるコストを削減。 製品不良原因の把握　:　IoTデータを解析して、製品不良の原因を特定し、生産プロセスの改善。 以上のように、IoTの導入により製造工程の見える化は多くの利点をもたらし、効率性や品質の向上、環境への配慮など、さまざまな面で生産活動の革新を促進します。 ６．まとめ 今回のコラムでは、“製造工程を見える化(IoT化)する際のポイント＆課題”につきまして簡単ではありますが説明させていただきました。 本コラムの内容に関して、ダウンロードレポートや関連セミナーでより詳細の内容や事例を紹介しています。 併せてご参考にしていただければ幸いです。 また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要となった場合は、お気軽に弊社にご相談ください。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ■関連するセミナーのご案内 脱属人化＆技術継承！工場技術のDX化！AI＆IoT活用！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 経営者向けIoT化による高付加価値化・差別化製品開発解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ レポートの内容 自社製品をワイヤレスIoT化し高付加価値化・差別化を行うためのポイントを解説 IoT化の目的 無線技術を使用したIoT化の方法 無線技術を使用する際に考慮が必要な電波法・認証 を中心にポイントを１冊にまとめています。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02477_S045 IoTを活用した製造工程の見える化は、見える化することが目的になってしまうことが多いです。 しかし見える化はあくまで手段で、目的は工程を見える化したことで得られる情報を活用し製造、製造工程の課題を解決事です。 そこで、本コラムでは、 ・見える化する前の製造工程で考えられる課題 投資対効果を考慮して工程を見える化する為の ・IoT導入のメリット ・導入プロセス ・導入の際の注意点 を説明します。 １．見える化する前の製造工程での課題 下記の様な課題を解決するために、工程の見える化を検討します。 生産技術の伝承　:　熟練作業者の退職や移動により、技術が失われます。 生産効率の低下　:　手作業に頼った作業は時間がかかり、効率が悪くなります。 製品品質のばらつき　:　人為的なミスや工程の不確実性により、製品の品質が安定しなくなります。 機器の稼働率低下　:　機器の故障やメンテナンス不良により、稼働率が低下します。 材料やエネルギーの無駄　:　材料のロスや無駄なエネルギー使用が生じます。 人的資源の不足　:　高度な技術や経験を持つ従業員の不足が生産性に影響を及ぼします。 生産計画の適正化　:　生産スケジュールの立案や調整が十分に行われず、生産ラインの停滞や過剰在庫が発生します。 品質管理の複雑化　:　製品の多様化や品質基準の厳格化により、品質管理が複雑化し、ミスのリスクが高まります。 情報の非効率な管理　:　生産データや品質管理の情報が分散しており、効率的なデータ管理が困難になります。 環境負荷の増加　:　生産活動に伴う廃棄物や排出物が環境負荷を増加します。 ２．IoT導入(見える化)のメリット 工程へIoTを導入する際、考えられるメリットを下記に示します。 リアルタイムデータの収集　:　生産ライン上でのデータをリアルタイムで収集し、効率的な生産管理を実現できます。 予知保全の実現　:　機器のセンサーデータを活用して、故障の予兆を検知し、計画的なメンテナンスを行うことで、生産ラインの停止を最小限に抑え稼働率を向上させることができます。 生産工程の可視化　:　IoTデータを活用して、生産工程を可視化し、問題の早期発見と迅速な対応を可能にします。 自動化と効率化　:　IoTセンサーと自動制御システムを統合することで、生産プロセスの自動化と効率化が図ることができます。 品質管理の向上　:　データ分析を通じて、製品の品質を向上させ、不良品発生を削減できます。 リアルタイムリーン管理　:　生産ライン上のリーン管理をリアルタイムで行い、無駄を削減できます。 資材の適切な供給　:　IoTデータを活用して、必要な資材の供給を最適化し、在庫の過不足を解消できます。 フレキシブルな生産計画　:　IoTデータを基にした予測分析により、フレキシブルな生産計画を策定し、需要の変化に対応できます。 環境への配慮　:　IoT導入により、省エネやリサイクルなど、環境に配慮した生産活動が可能になります。 ３．導入プロセス IoT導入のプロセスは以下の通りです。 要件定義とシステム設計　:　“導入するIoTシステムの要件“を明確にし、システムの設計を行います。 センサーの設置　:　生産ラインにセンサーを設置し、必要なデータを収集します。 データの収集と分析システムの構築　:　センサーからのデータを収集し、分析システムを構築して生産データを解析します。 システムの統合とテスト　:　IoTシステムを既存の生産ラインに統合し、システムのテストと運用を行います。 従業員のトレーニングと運用　:　IoTシステムの運用やデータ解析に必要なスキルを持つ従業員を育成し、システムの運用を開始します。 ４．IoT導入(見える化)の際の注意点 IoT導入に際しては以下の点に注意する必要があります。 セキュリティ対策の強化　:　IoTシステムはネットワークに接続されるため、セキュリティリスクが高まります。その為適切なセキュリティ対策を講じる必要があります データの適切な活用　:　大量のデータを収集するため、適切なデータ解析手法を使用し、有益な情報を抽出する必要があります。 従業員のトレーニング　:　IoTシステムの運用やデータ解析に必要なスキルを持つ従業員を育成する必要があります。 予算とリソースの適切な配分　:　導入には費用とリソースが必要です。予算とリソースの適切な配分を行うことが重要です。 透明性とコミュニケーション　:　従業員や関係者との透明なコミュニケーションを確保し、導入プロセスに参加させることが重要です。 ５．IoT化した製造工程から得られた情報の活用事例 IoT化(見える化)した製造工程から得られた情報の活用事例を下記に示します。 機器の稼働率向上　:　センサーデータを活用して、機器の稼働状況をリアルタイムでモニタリングし、メンテナンス計画を最適化。 生産効率の向上　:　IoTデータを解析して、生産ライン上のボトルネックを特定し、効率改善策を実施。 品質管理の強化　:　センサーデータを使用して製品の品質をモニタリングし、異常が検出されると自動的に生産ラインを停止するシステムを導入。 併せて生産管理システムの品質管理機能とIoTデータを組み合わせ、品質管理を強化。 資材の最適化　:　在庫レベルや需要予測をIoTデータで管理し、資材の適切な供給を実現。 リアルタイムな生産状況把握　：　生産管理システムとIoTデータを連携させ、リアルタイムで生産状況を把握し、迅速な対応を可能とした。 リアルタイム生産計画の実現　:　IoTデータを活用して生産スケジュールをリアルタイムで調整し、生産計画の柔軟性を向上。 生産計画の最適化　：　生産管理システムとIoTデータを統合し、生産計画をリアルタイムで最適化。 在庫管理の改善　：　生産状況と在庫状況を統合管理し、在庫の適切な調整を実施。 生産効率の向上　：　生産管理システムの生産効率分析とIoTデータの統合分析により、生産効率を向上。 熟練作業者の技術伝承　:　IoTデータを活用して熟練作業者の作業手順や技術を記録し、後継者に技術を伝承。 採用促進　:　先進的なIoT導入により、優秀な人材の採用を促進。 若手技術者の育成コスト削減　:　IoTシステムの導入により、若手技術者の教育やトレーニングにかかるコストを削減。 製品不良原因の把握　:　IoTデータを解析して、製品不良の原因を特定し、生産プロセスの改善。 以上のように、IoTの導入により製造工程の見える化は多くの利点をもたらし、効率性や品質の向上、環境への配慮など、さまざまな面で生産活動の革新を促進します。 ６．まとめ 今回のコラムでは、“製造工程を見える化(IoT化)する際のポイント＆課題”につきまして簡単ではありますが説明させていただきました。 本コラムの内容に関して、ダウンロードレポートや関連セミナーでより詳細の内容や事例を紹介しています。 併せてご参考にしていただければ幸いです。 また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要となった場合は、お気軽に弊社にご相談ください。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ■関連するセミナーのご案内 脱属人化＆技術継承！工場技術のDX化！AI＆IoT活用！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 経営者向けIoT化による高付加価値化・差別化製品開発解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ レポートの内容 自社製品をワイヤレスIoT化し高付加価値化・差別化を行うためのポイントを解説 IoT化の目的 無線技術を使用したIoT化の方法 無線技術を使用する際に考慮が必要な電波法・認証 を中心にポイントを１冊にまとめています。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02477_S045

近年、多くの企業で見積作業が営業部門の負担になっているという課題に直面しています。 これにはさまざまな原因がありますが、その一方で、効果的な対策も存在します。 ここでは、見積作業の負担とその解決策についてお話ししていきましょう。 １．見積作業が営業の負担となる主な原因は？ ①手作業による見積作成の手間 多くの営業担当者が手作業で見積書を作成しているため、その過程で多くの時間と労力が費やされています。顧客要件に合わせた詳細な見積書を作成するためにはこれらの手間が避けられません。 ②原価算出の複雑さ 製品やサービスの複雑性や多様性が増す中、原価の算出がより複雑化しています。複数の部門との連携が必要であり、それに伴う手続きや情報収集に時間がかかることが課題となっています。 ③時間と顧客対応のバランス 営業担当者は新規顧客の獲得や既存顧客との関係強化など、数々の業務を行っています。見積作業のために必要な時間が、これらの販売活動に割かれることで、業績や顧客サービスに影響を及ぼすことが懸念されます。 ２．見積作業の負荷軽減対策とは？ ①標準化 見積書のフォーマットやプロセス、そして専門的なスキルやツールを標準化することで、負担を軽減できます。これにより営業担当者がより迅速かつ正確に見積作業を遂行できるようになります。 ②ITツールやデータ連携の最適化 ITツールやシステムを活用し、そこから得られるデータ連携を最適化することで、原価算出や情報収集の手間が軽減できます。これにより見積作業の効率化が見込まれます。 ③自動見積作成システムの導入 さらに上記2つをあわせ持つ自動見積作成システムを導入することもお勧めします。自動見積作成システムを活用することで、繁雑な原価計算や見積作業を効率的に行うことができるという時間的な効果もありますが、正確性の向上や質の安定性にも繋がります。これにより、営業担当者はより多くの時間を顧客フォーカスの業務に割くことが可能になるでしょう。 このように、見積作業の営業負担への対策は、組織全体の業務効率や効果的な営業活動に寄与し、顧客対応の向上や市場競争力の強化につながると考えられます。しっかりとした取り組みを行うことで、業務効率の向上や営業担当者の負担軽減につながるでしょう。 ３．まとめ いかがでしょう？ 皆さんの会社では見積作業の負担軽減に関する対策はできていますでしょうか？ 自動見積作成システムはすでに様々なベンダーよりリリースされていますが、何を読み取るのか、何のための見積りなのか、方法や目的などによって最適な見積システムは変わってきます。導入するための方法をより具体的に詳細をお知りになりたい場合はお気軽に弊社にご相談ください。 このコラムが皆様の会社での見積り作成負荷の軽減にお役に立てれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■関連するセミナーのご案内 金属加工業のための見積DXで受注率UP！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113117 ■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 2024/05/22 (水)　13:00~15:00 2024/05/24 (金)　13:00~15:00 2024/05/28 (火)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113117   ■関連するセミナーのご案内 補助金活用！板金・プレス・溶接加工のたの見積DXで受注率UP DX補助金を活用して、見積り”脱属人化”＆”アナログ手法からの脱却”！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113715 このような方にオススメ 従業員200名以下で多品種少量生産の板金・プレス・溶接加工様 見積りが特定の熟練者に依存していて技術継承できていない板金・プレス・溶接加工様 見積り作成が職人化・属人化・アナログ化・感覚化している板金・プレス・溶接加工様 見積りを標準化してDX化していきたいと考えている板金・プレス・溶接加工様 補助金が活用できるならば見積りを見直したいと思っている板金・プレス・溶接加工様 ■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 2024/06/05 (水)　13:00~15:00 2024/06/12 (水)　13:00~15:00 2024/06/14 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113715 近年、多くの企業で見積作業が営業部門の負担になっているという課題に直面しています。 これにはさまざまな原因がありますが、その一方で、効果的な対策も存在します。 ここでは、見積作業の負担とその解決策についてお話ししていきましょう。 １．見積作業が営業の負担となる主な原因は？ ①手作業による見積作成の手間 多くの営業担当者が手作業で見積書を作成しているため、その過程で多くの時間と労力が費やされています。顧客要件に合わせた詳細な見積書を作成するためにはこれらの手間が避けられません。 ②原価算出の複雑さ 製品やサービスの複雑性や多様性が増す中、原価の算出がより複雑化しています。複数の部門との連携が必要であり、それに伴う手続きや情報収集に時間がかかることが課題となっています。 ③時間と顧客対応のバランス 営業担当者は新規顧客の獲得や既存顧客との関係強化など、数々の業務を行っています。見積作業のために必要な時間が、これらの販売活動に割かれることで、業績や顧客サービスに影響を及ぼすことが懸念されます。 ２．見積作業の負荷軽減対策とは？ ①標準化 見積書のフォーマットやプロセス、そして専門的なスキルやツールを標準化することで、負担を軽減できます。これにより営業担当者がより迅速かつ正確に見積作業を遂行できるようになります。 ②ITツールやデータ連携の最適化 ITツールやシステムを活用し、そこから得られるデータ連携を最適化することで、原価算出や情報収集の手間が軽減できます。これにより見積作業の効率化が見込まれます。 ③自動見積作成システムの導入 さらに上記2つをあわせ持つ自動見積作成システムを導入することもお勧めします。自動見積作成システムを活用することで、繁雑な原価計算や見積作業を効率的に行うことができるという時間的な効果もありますが、正確性の向上や質の安定性にも繋がります。これにより、営業担当者はより多くの時間を顧客フォーカスの業務に割くことが可能になるでしょう。 このように、見積作業の営業負担への対策は、組織全体の業務効率や効果的な営業活動に寄与し、顧客対応の向上や市場競争力の強化につながると考えられます。しっかりとした取り組みを行うことで、業務効率の向上や営業担当者の負担軽減につながるでしょう。 ３．まとめ いかがでしょう？ 皆さんの会社では見積作業の負担軽減に関する対策はできていますでしょうか？ 自動見積作成システムはすでに様々なベンダーよりリリースされていますが、何を読み取るのか、何のための見積りなのか、方法や目的などによって最適な見積システムは変わってきます。導入するための方法をより具体的に詳細をお知りになりたい場合はお気軽に弊社にご相談ください。 このコラムが皆様の会社での見積り作成負荷の軽減にお役に立てれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■関連するセミナーのご案内 金属加工業のための見積DXで受注率UP！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113117 ■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 2024/05/22 (水)　13:00~15:00 2024/05/24 (金)　13:00~15:00 2024/05/28 (火)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113117   ■関連するセミナーのご案内 補助金活用！板金・プレス・溶接加工のたの見積DXで受注率UP DX補助金を活用して、見積り”脱属人化”＆”アナログ手法からの脱却”！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113715 このような方にオススメ 従業員200名以下で多品種少量生産の板金・プレス・溶接加工様 見積りが特定の熟練者に依存していて技術継承できていない板金・プレス・溶接加工様 見積り作成が職人化・属人化・アナログ化・感覚化している板金・プレス・溶接加工様 見積りを標準化してDX化していきたいと考えている板金・プレス・溶接加工様 補助金が活用できるならば見積りを見直したいと思っている板金・プレス・溶接加工様 ■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 2024/06/05 (水)　13:00~15:00 2024/06/12 (水)　13:00~15:00 2024/06/14 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113715

“ERP（基幹システム）導入・刷新に際して知っておきたいパッケージの基本”についてご紹介します。 ERP（基幹システム）の導入や刷新を考える上で、ERP（基幹システム）の成り立ちや特徴のような基本情報の獲得と、自社にはどんな形が合うのかといった検討は必須と言えます。 インターネットでERP（基幹システム）を検索すると様々な製品や開発会社がヒットすると思います。今回はERP（基幹システム）の基本情報と、分類を踏まえた上で自社に合うシステム検討をしていただければ幸いです。 １．ERP（基幹システム）とは ERPシステムは、基幹システムとも呼ばれ、組織の様々な業務プロセスを統合し、情報の流れを最適化するためのソフトウェアプラットフォームです。 このシステムは、財務管理、人事、製造、供給チェーン管理など、企業運営の核となる機能を一元化します。 広範囲のシステム導入となるため、比較的高額なIT投資となる一方で、活用できた際の効果が大きいことがポイントです。 ERPには主に以下の2つのタイプがあります。 ① パッケージ型（Commercial Off-The-Shelf, COTS）ERP： 既存のソフトウェア製品をベースにして、企業のニーズに合わせてカスタマイズする形式です。一般的には導入が迅速であり、多くの業界で利用されています。 ② スクラッチ型（Custom ERP）ERP： 企業独自の要件に合わせてカスタム開発されたERPシステムです。導入には時間とリソースがかかりますが、業務プロセスに完全に適合させることができます。 現在のトレンドはどうかと言えば、そもそも基幹業務のフロー（販売や会計など）というのはそこまで会社によって変わらないことからも、共通している業務はパッケージで標準化されているメニューを使った方が安く、早く導入が出来るということで、パッケージ型を選ぶ企業が多いようです。 ２．ERPパッケージ導入で出来ることとそのメリット ERPパッケージ導入でできることとそのメリットは以下が挙げられます。 ①業務プロセスの統合と効率化 ERPパッケージは、部門をまたぐ情報の流通や業務の連携を容易にします。経営層はシステム活用を通した全体最適化を促進することが出来、もたらされる情報を用いて意思決定の精度向上を期待できます。 ②リアルタイムでの情報共有 ERPシステムでは情報を一元管理することでリアルタイムでのデータ共有を実現します。これによって、例えば月次業績資料作成のために、様々なシステムのデータをつなぎ合わせて資料を作成する必要はありません。主要なデータが一つのデータベースに格納されることによって、迅速な意思決定をサポートします。 ③業務プロセスの標準化 ERPパッケージを利用するコンセプトであれば、パッケージの仕様に合わせて業務プロセスやデータ形式を標準化する必要があります。（スクラッチ型ではこの限りではありません） なるべくカスタマイズ費用を抑えようと思うのであれば、システムに合わせて業務フローや業務ルールを変更する必要があります。 これにより、組織全体で一貫性のある業務を実現できます。 ３．ERPパッケージ導入のデメリットとできないこと ERPパッケージ導入のデメリットとしては以下のことが挙げられます。 ①過度なカスタマイズのリスク ERPパッケージは標準的な機能を提供しますが、過度なカスタマイズはメリットを損なう可能性があります。システムに合わせるのではなく、業務に合わせてパッケージを利用しようとすると、間違いなくアドオン・カスタマイズの量は増える傾向にあり、すなわち高額のIT投資となりがちです。 ②導入コストと時間 ERPパッケージの導入には、コストや時間が他のシステムと比較してかかってしまう傾向があります。 対象範囲がどうしても広い為、単一業務に関するシステムと比べれば、導入には時間がかかり、また、費用もかさんでしまいます。 IT投資額には注意して導入していく必要があります。 ４．ERPパッケージ選定のポイント ERPパッケージを選ぶ際には、企業のニーズに合った機能、拡張性、サポート体制などを考慮する必要があります。 ERPパッケージと一口に言っても、大企業向けで多機能が標準として搭載されているものや、中小企業向けの最低限の機能が搭載されているもの、特定の製造部門に特化しているものなど多種多様なラインナップが市場にリリースされています。 高いIT投資に見合う、ベストなパッケージ選定を行いたいのであれば、システム化したい範囲や、必要な機能は当然として、オンプレかクラウドかといった内容も踏まえて選定を進める必要があります。 基本的には提案依頼書を作成して、複数のパッケージから最も自社に合うパッケージを選択する手法がおすすめです。 ５．おすすめのパッケージ紹介 今回は数あるERPパッケージの中から、MicrosoftのパッケージであるDynamics365　Business Centralをご紹介します。 Microsoftといえば、皆様も良く使われるであろうExcelやWordといったOfficeソフトが有名です。このDynamicsもそのMicrosoftの製品群の一つであり、2007年に発売されてからグローバルに130か国以上、約17,000社に導入されています。 PowerBI等のPowerプラットフォームとの親和性が高い点が特徴で、受注～生産計画（MPS）～MRP～生産～組立～検査～出荷～会計連携までをデジタル化できる統合ERPパッケージです。 Excelとの互換性も高く、近年日本国内でも着実に採用事例が増えてきています。 基本機能は豊富で、データ活用にも強く、既に様々な製造業界で導入されています。その割に比較的安価に導入できることも今回ご紹介した理由です。 もし、ご興味がおありでしたら是非弊社にお問い合わせください。 ６．ERPパッケージ導入までのステップ ERPパッケージ導入に向けたステップは以下の通りです。 システム計画書策定 現状ヒアリング・課題抽出 RFP作成 ベンダー選定 要件定義、Fit&Gap 基本設計 詳細設計 各種テスト データ移行 並行稼働準備 移行テスト、承認 本導入 この通り、少なくないステップが存在します。前述したように、導入したいシステム像をある程度明確にしたうえで選定に向かいましょう。 その上で各プロセスの中でベンダーが主体でやる内容、自社が主体性を持たなくてはいけない内容をしっかり把握することが円滑にパッケージ導入するためには大切と言えるでしょう。 ERPシステムは、基幹システムとも呼ばれ、組織の様々な業務プロセスを統合し、情報の流れを最適化するためのソフトウェアプラットフォームです。 このシステムは、財務管理、人事、製造、供給チェーン管理など、企業運営の核となる機能を一元化します。 広範囲のシステム導入となるため、比較的高額なIT投資となる一方で、活用できた際の効果が大きいことがポイントです。 ERPシステムには様々なパッケージが存在し、船井総研ではERPの活用を通しての業績改善・業務改革PJを数多く担当しています。 自社に合ったERP導入方法にお迷いの際や、投資対効果に不安が強い、DX方針が定まらない、というようなご不安がおありでしたら、ぜひお声がけください。 ▼無料相談はこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html ■関連するセミナーのご案内 ～ERP・基幹システム導入を通じて「”脱”Excel管理」「”脱”紙伝票管理」を実現し生産性アップ！～ ERP導入を通じて「“脱”Excel管理」「“脱”紙伝票」を実現！セットメーカーにおける生産性アップの最新事例を大公開！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/112911 ■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 2024/05/14 (火)　13:00~15:00 2024/05/17 (金)　13:00~15:00 2024/05/21 (火)　13:00~15:00 【事例講座】ERP導入を通じて「“脱”Excel管理」「“脱”紙伝票」を実現！樹脂成型加工業における生産性アップの最新事例を大公開！ 【特別ゲスト講師】　泉商事株式会社　代表取締役　坂井良行 氏 散在するExcel・紙伝票管理から脱却し高生産性を実現！ 脱属人化を推進！「熟練者頼みの伝票作成業務」の自動化を実現！ 部品構成、工程の見える化の実現！ ERP導入をきっかけに工程管理・生産管理等のムダを大幅に削減！ バラバラなシステムを一元管理することで二重三重業務を排除！ 製造進捗をリアルタイム把握。お客様への納期回答もスムーズに！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/112911 基幹システム導入+業務改革事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ レポートの内容 基幹システム導入・活用のポイントを丸ッとご紹介します！ システム導入のポイント プロジェクト推進のポイント 導入、活用による効果事例紹介 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 旧システムを刷新し、業務改革を実行したい経営者様 数々の業務効率化を図り、費用対効果の高いシステム導入を行いたい経営者様 紙だらけの業務をデジタル化したいと思っている経営者様 経験と勘に頼らないデータドリブン経営を実践したいと思っている経営者様 スモールスタートからDXを始めたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02221_S045 “ERP（基幹システム）導入・刷新に際して知っておきたいパッケージの基本”についてご紹介します。 ERP（基幹システム）の導入や刷新を考える上で、ERP（基幹システム）の成り立ちや特徴のような基本情報の獲得と、自社にはどんな形が合うのかといった検討は必須と言えます。 インターネットでERP（基幹システム）を検索すると様々な製品や開発会社がヒットすると思います。今回はERP（基幹システム）の基本情報と、分類を踏まえた上で自社に合うシステム検討をしていただければ幸いです。 １．ERP（基幹システム）とは ERPシステムは、基幹システムとも呼ばれ、組織の様々な業務プロセスを統合し、情報の流れを最適化するためのソフトウェアプラットフォームです。 このシステムは、財務管理、人事、製造、供給チェーン管理など、企業運営の核となる機能を一元化します。 広範囲のシステム導入となるため、比較的高額なIT投資となる一方で、活用できた際の効果が大きいことがポイントです。 ERPには主に以下の2つのタイプがあります。 ① パッケージ型（Commercial Off-The-Shelf, COTS）ERP： 既存のソフトウェア製品をベースにして、企業のニーズに合わせてカスタマイズする形式です。一般的には導入が迅速であり、多くの業界で利用されています。 ② スクラッチ型（Custom ERP）ERP： 企業独自の要件に合わせてカスタム開発されたERPシステムです。導入には時間とリソースがかかりますが、業務プロセスに完全に適合させることができます。 現在のトレンドはどうかと言えば、そもそも基幹業務のフロー（販売や会計など）というのはそこまで会社によって変わらないことからも、共通している業務はパッケージで標準化されているメニューを使った方が安く、早く導入が出来るということで、パッケージ型を選ぶ企業が多いようです。 ２．ERPパッケージ導入で出来ることとそのメリット ERPパッケージ導入でできることとそのメリットは以下が挙げられます。 ①業務プロセスの統合と効率化 ERPパッケージは、部門をまたぐ情報の流通や業務の連携を容易にします。経営層はシステム活用を通した全体最適化を促進することが出来、もたらされる情報を用いて意思決定の精度向上を期待できます。 ②リアルタイムでの情報共有 ERPシステムでは情報を一元管理することでリアルタイムでのデータ共有を実現します。これによって、例えば月次業績資料作成のために、様々なシステムのデータをつなぎ合わせて資料を作成する必要はありません。主要なデータが一つのデータベースに格納されることによって、迅速な意思決定をサポートします。 ③業務プロセスの標準化 ERPパッケージを利用するコンセプトであれば、パッケージの仕様に合わせて業務プロセスやデータ形式を標準化する必要があります。（スクラッチ型ではこの限りではありません） なるべくカスタマイズ費用を抑えようと思うのであれば、システムに合わせて業務フローや業務ルールを変更する必要があります。 これにより、組織全体で一貫性のある業務を実現できます。 ３．ERPパッケージ導入のデメリットとできないこと ERPパッケージ導入のデメリットとしては以下のことが挙げられます。 ①過度なカスタマイズのリスク ERPパッケージは標準的な機能を提供しますが、過度なカスタマイズはメリットを損なう可能性があります。システムに合わせるのではなく、業務に合わせてパッケージを利用しようとすると、間違いなくアドオン・カスタマイズの量は増える傾向にあり、すなわち高額のIT投資となりがちです。 ②導入コストと時間 ERPパッケージの導入には、コストや時間が他のシステムと比較してかかってしまう傾向があります。 対象範囲がどうしても広い為、単一業務に関するシステムと比べれば、導入には時間がかかり、また、費用もかさんでしまいます。 IT投資額には注意して導入していく必要があります。 ４．ERPパッケージ選定のポイント ERPパッケージを選ぶ際には、企業のニーズに合った機能、拡張性、サポート体制などを考慮する必要があります。 ERPパッケージと一口に言っても、大企業向けで多機能が標準として搭載されているものや、中小企業向けの最低限の機能が搭載されているもの、特定の製造部門に特化しているものなど多種多様なラインナップが市場にリリースされています。 高いIT投資に見合う、ベストなパッケージ選定を行いたいのであれば、システム化したい範囲や、必要な機能は当然として、オンプレかクラウドかといった内容も踏まえて選定を進める必要があります。 基本的には提案依頼書を作成して、複数のパッケージから最も自社に合うパッケージを選択する手法がおすすめです。 ５．おすすめのパッケージ紹介 今回は数あるERPパッケージの中から、MicrosoftのパッケージであるDynamics365　Business Centralをご紹介します。 Microsoftといえば、皆様も良く使われるであろうExcelやWordといったOfficeソフトが有名です。このDynamicsもそのMicrosoftの製品群の一つであり、2007年に発売されてからグローバルに130か国以上、約17,000社に導入されています。 PowerBI等のPowerプラットフォームとの親和性が高い点が特徴で、受注～生産計画（MPS）～MRP～生産～組立～検査～出荷～会計連携までをデジタル化できる統合ERPパッケージです。 Excelとの互換性も高く、近年日本国内でも着実に採用事例が増えてきています。 基本機能は豊富で、データ活用にも強く、既に様々な製造業界で導入されています。その割に比較的安価に導入できることも今回ご紹介した理由です。 もし、ご興味がおありでしたら是非弊社にお問い合わせください。 ６．ERPパッケージ導入までのステップ ERPパッケージ導入に向けたステップは以下の通りです。 システム計画書策定 現状ヒアリング・課題抽出 RFP作成 ベンダー選定 要件定義、Fit&Gap 基本設計 詳細設計 各種テスト データ移行 並行稼働準備 移行テスト、承認 本導入 この通り、少なくないステップが存在します。前述したように、導入したいシステム像をある程度明確にしたうえで選定に向かいましょう。 その上で各プロセスの中でベンダーが主体でやる内容、自社が主体性を持たなくてはいけない内容をしっかり把握することが円滑にパッケージ導入するためには大切と言えるでしょう。 ERPシステムは、基幹システムとも呼ばれ、組織の様々な業務プロセスを統合し、情報の流れを最適化するためのソフトウェアプラットフォームです。 このシステムは、財務管理、人事、製造、供給チェーン管理など、企業運営の核となる機能を一元化します。 広範囲のシステム導入となるため、比較的高額なIT投資となる一方で、活用できた際の効果が大きいことがポイントです。 ERPシステムには様々なパッケージが存在し、船井総研ではERPの活用を通しての業績改善・業務改革PJを数多く担当しています。 自社に合ったERP導入方法にお迷いの際や、投資対効果に不安が強い、DX方針が定まらない、というようなご不安がおありでしたら、ぜひお声がけください。 ▼無料相談はこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html ■関連するセミナーのご案内 ～ERP・基幹システム導入を通じて「”脱”Excel管理」「”脱”紙伝票管理」を実現し生産性アップ！～ ERP導入を通じて「“脱”Excel管理」「“脱”紙伝票」を実現！セットメーカーにおける生産性アップの最新事例を大公開！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/112911 ■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 2024/05/14 (火)　13:00~15:00 2024/05/17 (金)　13:00~15:00 2024/05/21 (火)　13:00~15:00 【事例講座】ERP導入を通じて「“脱”Excel管理」「“脱”紙伝票」を実現！樹脂成型加工業における生産性アップの最新事例を大公開！ 【特別ゲスト講師】　泉商事株式会社　代表取締役　坂井良行 氏 散在するExcel・紙伝票管理から脱却し高生産性を実現！ 脱属人化を推進！「熟練者頼みの伝票作成業務」の自動化を実現！ 部品構成、工程の見える化の実現！ ERP導入をきっかけに工程管理・生産管理等のムダを大幅に削減！ バラバラなシステムを一元管理することで二重三重業務を排除！ 製造進捗をリアルタイム把握。お客様への納期回答もスムーズに！ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/112911 基幹システム導入+業務改革事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ レポートの内容 基幹システム導入・活用のポイントを丸ッとご紹介します！ システム導入のポイント プロジェクト推進のポイント 導入、活用による効果事例紹介 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 旧システムを刷新し、業務改革を実行したい経営者様 数々の業務効率化を図り、費用対効果の高いシステム導入を行いたい経営者様 紙だらけの業務をデジタル化したいと思っている経営者様 経験と勘に頼らないデータドリブン経営を実践したいと思っている経営者様 スモールスタートからDXを始めたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02221_S045

多くの製造業において課題となる原価管理について、IoTやBIを活用した最新事例をまとめたセミナーを開催いたします。今回のコラムでは、そのセミナーの内容について、ほんの少し先行して公開いたします。 原価管理に課題を感じられている製造業や、IoTやBIを活用したリアルタイムDX経営を実現したい企業様は必見です。 １．原価管理IoTとは？ 突然ですが、皆さんの企業では実績工数に基づいた製品別個別原価管理を実施できていますでしょうか？ また、そのデータを使って利益改善の取組ができていますでしょうか？ 多くの製造業では、実際原価管理を実施しようとすると必ず「実績工数データ」の取得に苦労されていると思います。 実績工数データとは、 「どの製品」・「どの工程」・「誰が」・「どれだけ時間をかけたのか」 といったデータを表します。 まだまだ製造業では、 紙運用によってデータ化ができていない Excel等でデータ化できているが活用できていない。 そもそもデータ化できていない。 といった状況が多く見受けられます。 実績工数データは、「データ化の障壁が高い項目」なのです。 しかし、実績工数がデータ化できていないと、直接労務費を算出することが出来ず、さらには原価を算出できなくなり、利益を把握できなくなってしまいます。 実績工数をIoT活用によりリアルタイムに収集し、直接労務費～利益までをリアルタイムに製品別工程別に算出する手法を原価管理IoTと我々は読んでいます。 市場には様々な実績工数を取得するための手段が多く存在しています。 しかし、それぞれが本当に自社に合っているデータ取得手段であるのかを判断することは難しいでしょう。 実績工数取得は、製造の特色や現場作業者の方の協力を得て初めてデータ化できるものです。 そのため、決して経営層だけの決定ではなく現場からの合意形成を得た上で手段選定～導入を行う必要があります。 ２．DXの第一歩～BIツール活用によるメリットとは？～ 前項では、原価管理IoTについて説明をしました。 実績工数はIoT活用によりリアルタイムにデータ化できても、データを原価管理へ活用しなければせっかくのデータが無駄になってしまいます。 また、製品別工程別の原価管理を実施するには、素早いデータ分析や効率的なデータ集計が必須となります。 そこで活用すべきツールがBIツールなのです。 BIツールはデータ分析・集計を自動化するだけでなく、利用者の見たい様々な軸で集計結果を把握することができるようになるツールです。 また、ローコード・ノーコードソフトウェアであるため、基本的な作表はマウス操作のみで実行が可能であり、属人化を防ぐことができる点も特徴となります。 多くの製造業では、Excelマクロや手作業によるデータ分析を実施しており、データ分析・集計の効率性が担保されていないことが見受けられます。 あくまで、データ分析は利益改善のための手段であるため、データ分析に時間をかけるのではなく利益改善活動に時間をかけるべきです。 属人化を防ぎつつ、データ分析・集計を効率化できるBIツールは、自社での取り組みの為の障壁が低く、DXの第一歩といえるでしょう。 次に原価管理IoT・BI活用を実施し、10人分の工数削減を実施した事例を見ていきましょう。 ３．原価管理IoT・BI活用を実施し、10人分の工数削減を実施した事例 セミナーでお話しする事例についてご紹介いたします。 A社では、製造現場の方が実績入力のために日報帳票・不良帳票・品質管理帳票の3枚に手書きで入力をしていました。 1人当たりにかかる工数は数分と少ないものですが、会社として工数を合計するとおおよそ月2,000時間もの時間を消費していました。 また、生産管理部の方が手書きの帳票を回収し、Excelへ手動で転記を行います。 こちらは月120時間かかっていました。 さらに、手書きの日報で実績が取得されているため、製造進捗を把握するためには現場へ毎回出向き、目で見て確認しなければなりませんでした。おおよそ120時間かかっていました。 これらを合計すると月2,240時間の工数（約10～14人）が紙帳票の運用によって発生していたのです。 今回のタブレットIoT活用＆BI活用によって上記時間を計算削減することができることは自明です。 タブレットIoTを現場へ導入する際に現場作業者の方へ説明をしたのですが、意外とすんなりと受け入れてもらうことが出来ました。 意見として挙がってはいなかったのですが、やはり現場作業者の方は紙帳票への手書き入力にかなりの手間がかかっていることを実感していたのです。 浮いた工数を何に使うのか？ この事例によって、約10人分の工数を削減することが出来ました。 この工数は、現場作業者の方、生産管理の方から集計した工数です。 浮いた工数は、現場作業者の方はより製造業務へ従事することができるようになり、生産管理の方は工場へ行かずとも生産管理業務を実施することができるようになりました。 それぞれ、本来の業務へと注力することができるようになったのです。 ４．リアルタイムDX経営を実施するポイント リアルタイムDX経営を実施するポイントとして、本セミナーでは下記2点をメッセージとして伝えています。 当たり前に感じられることかもしれませんが、ペーパレスを実施し、データによる集計を行うことによって多くの工数が削減することが可能となります。 それぞれの従事している本業務へと工数を割くことができ、結果として生産性向上、利益向上を実現することができるのです。 今回は、セミナーの一部をご紹介いたしました。 取組時の苦労 実際の運用画面 タブレットIoTの実際の運用動画 等、詳細に関しては、下記セミナーへご参加ください。 参考：6つのステップで解説！原価管理の取り組み方とは？ 参考：製造業が取り組むべき次世代原価管理とは？ 参考：【製造業向け】補助金×原価管理システムの成功事例レポート 参考：BIツールとは 参考：製造業向けBIツールを活用したデータ集計・分析自動化 参考：BIツールを連携させたデータ活用方法、メリットとコツ 参考：データドリブン経営を実現するBIツールを解説 ▼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 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02476_S045 多くの製造業において課題となる原価管理について、IoTやBIを活用した最新事例をまとめたセミナーを開催いたします。今回のコラムでは、そのセミナーの内容について、ほんの少し先行して公開いたします。 原価管理に課題を感じられている製造業や、IoTやBIを活用したリアルタイムDX経営を実現したい企業様は必見です。 １．原価管理IoTとは？ 突然ですが、皆さんの企業では実績工数に基づいた製品別個別原価管理を実施できていますでしょうか？ また、そのデータを使って利益改善の取組ができていますでしょうか？ 多くの製造業では、実際原価管理を実施しようとすると必ず「実績工数データ」の取得に苦労されていると思います。 実績工数データとは、 「どの製品」・「どの工程」・「誰が」・「どれだけ時間をかけたのか」 といったデータを表します。 まだまだ製造業では、 紙運用によってデータ化ができていない Excel等でデータ化できているが活用できていない。 そもそもデータ化できていない。 といった状況が多く見受けられます。 実績工数データは、「データ化の障壁が高い項目」なのです。 しかし、実績工数がデータ化できていないと、直接労務費を算出することが出来ず、さらには原価を算出できなくなり、利益を把握できなくなってしまいます。 実績工数をIoT活用によりリアルタイムに収集し、直接労務費～利益までをリアルタイムに製品別工程別に算出する手法を原価管理IoTと我々は読んでいます。 市場には様々な実績工数を取得するための手段が多く存在しています。 しかし、それぞれが本当に自社に合っているデータ取得手段であるのかを判断することは難しいでしょう。 実績工数取得は、製造の特色や現場作業者の方の協力を得て初めてデータ化できるものです。 そのため、決して経営層だけの決定ではなく現場からの合意形成を得た上で手段選定～導入を行う必要があります。 ２．DXの第一歩～BIツール活用によるメリットとは？～ 前項では、原価管理IoTについて説明をしました。 実績工数はIoT活用によりリアルタイムにデータ化できても、データを原価管理へ活用しなければせっかくのデータが無駄になってしまいます。 また、製品別工程別の原価管理を実施するには、素早いデータ分析や効率的なデータ集計が必須となります。 そこで活用すべきツールがBIツールなのです。 BIツールはデータ分析・集計を自動化するだけでなく、利用者の見たい様々な軸で集計結果を把握することができるようになるツールです。 また、ローコード・ノーコードソフトウェアであるため、基本的な作表はマウス操作のみで実行が可能であり、属人化を防ぐことができる点も特徴となります。 多くの製造業では、Excelマクロや手作業によるデータ分析を実施しており、データ分析・集計の効率性が担保されていないことが見受けられます。 あくまで、データ分析は利益改善のための手段であるため、データ分析に時間をかけるのではなく利益改善活動に時間をかけるべきです。 属人化を防ぎつつ、データ分析・集計を効率化できるBIツールは、自社での取り組みの為の障壁が低く、DXの第一歩といえるでしょう。 次に原価管理IoT・BI活用を実施し、10人分の工数削減を実施した事例を見ていきましょう。 ３．原価管理IoT・BI活用を実施し、10人分の工数削減を実施した事例 セミナーでお話しする事例についてご紹介いたします。 A社では、製造現場の方が実績入力のために日報帳票・不良帳票・品質管理帳票の3枚に手書きで入力をしていました。 1人当たりにかかる工数は数分と少ないものですが、会社として工数を合計するとおおよそ月2,000時間もの時間を消費していました。 また、生産管理部の方が手書きの帳票を回収し、Excelへ手動で転記を行います。 こちらは月120時間かかっていました。 さらに、手書きの日報で実績が取得されているため、製造進捗を把握するためには現場へ毎回出向き、目で見て確認しなければなりませんでした。おおよそ120時間かかっていました。 これらを合計すると月2,240時間の工数（約10～14人）が紙帳票の運用によって発生していたのです。 今回のタブレットIoT活用＆BI活用によって上記時間を計算削減することができることは自明です。 タブレットIoTを現場へ導入する際に現場作業者の方へ説明をしたのですが、意外とすんなりと受け入れてもらうことが出来ました。 意見として挙がってはいなかったのですが、やはり現場作業者の方は紙帳票への手書き入力にかなりの手間がかかっていることを実感していたのです。 浮いた工数を何に使うのか？ この事例によって、約10人分の工数を削減することが出来ました。 この工数は、現場作業者の方、生産管理の方から集計した工数です。 浮いた工数は、現場作業者の方はより製造業務へ従事することができるようになり、生産管理の方は工場へ行かずとも生産管理業務を実施することができるようになりました。 それぞれ、本来の業務へと注力することができるようになったのです。 ４．リアルタイムDX経営を実施するポイント リアルタイムDX経営を実施するポイントとして、本セミナーでは下記2点をメッセージとして伝えています。 当たり前に感じられることかもしれませんが、ペーパレスを実施し、データによる集計を行うことによって多くの工数が削減することが可能となります。 それぞれの従事している本業務へと工数を割くことができ、結果として生産性向上、利益向上を実現することができるのです。 今回は、セミナーの一部をご紹介いたしました。 取組時の苦労 実際の運用画面 タブレットIoTの実際の運用動画 等、詳細に関しては、下記セミナーへご参加ください。 参考：6つのステップで解説！原価管理の取り組み方とは？ 参考：製造業が取り組むべき次世代原価管理とは？ 参考：【製造業向け】補助金×原価管理システムの成功事例レポート 参考：BIツールとは 参考：製造業向けBIツールを活用したデータ集計・分析自動化 参考：BIツールを連携させたデータ活用方法、メリットとコツ 参考：データドリブン経営を実現するBIツールを解説 ▼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 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02476_S045

▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ ChatGPTの登場により、AIが身近なものになってきました。 業務にChat-GPTを取り入れ、業務効率化、生産性向上に取り組む企業も増えています。 今回は、製造業におけるChatGPT活用について、その活用シーンや、活用手順を紹介します。 １．ChatGPTとは ChatGPT とは OpenAI により研究開発された、AI を用いた自然言語処理の技術であり、チャット（対話）形式で質問や指示を投げかけることで、AI がその回答を生成し、返してくれる仕組みです。検索エンジン等との違いは、質問や指示に対し、予め用意した回答を返すのではなく、AI が内容を理解した上で、都度、最適な回答を生成してくれるところにあります。 ▼ChatGPTに関する説明は以下のページもご覧ください。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/glossary/230124/ ２．ChatGPTが得意なこと ChatGPTは、自然な会話を理解し、適切な返答を生成することが得意です。また、大量のデータから学習するため、複雑な問題にも対応できます。 具体的には、製造業における、製品開発や生産計画の最適化、顧客サポートなど、さまざまな業務に活用できます。 ３．製造業におけるChatGPT活用シーン 製造業においてChatGPTを活用する場面は多岐にわたります。例えば、以下のようなシーンで活用されています。 ・ChatGPTを活用した製品企画・開発 製品企画・開発のアイデアを発展させるためのブレインストーミングや、市場のトレンド、顧客のフィードバックに基づいた新製品のコンセプト作成等、企画・開発業務にかかっていたリソースの削減が可能となります。 ・ChatGPTを活用した生産計画の最適化 これまでの販売実績や、販売数の伸び、在庫回転率、リードタイム等の情報をChatGPTが学習、分析し、需要予測や在庫管理の最適化を行います。これにより、生産効率の向上や欠品率及び、余剰在庫の削減が可能となります。 ・ ChatGPTを活用した製品の品質管理 製造・生産工程における検査データや、欠陥データ、製品の不具合、故障情報等、品質管理に関する情報をChatGPTに学習させ、収集・分析することで、欠陥や不具合の要因や解決策のアイデアを得ることが可能になります。 ・ChatGPTを活用した顧客サポート 顧客からの問合せや、それに対する回答をChatGPTに学習、蓄積することで、経験の浅いスタッフでも、顧客からの問い合わせに迅速かつ適切に対応することが可能になります。 ４．ChatGPT活用時の注意点 ChatGPTを活用する際、以下のような注意点があります。 ・データの品質 ChatGPTは大量のデータから学習しますが、データの品質が低い場合、生成される情報の精度も低くなる可能性があります。データの品質管理には注意が必要です。 ・プライバシーとセキュリティ ChatGPTを活用する際には、顧客情報や機密情報などのプライバシーとセキュリティに十分な配慮が必要です。情報漏洩やセキュリティ侵害を防ぐための対策が必要です。 また、著作権に関する注意も必要です。 ５．製造業におけるChatGPT活用手順 製造業におけるChatGPTの活用手順は以下の通りです。 Step 1: 目的の明確化と目標設定 ChatGPTを活用する目的・ねらいや、解決したい課題・ニーズを明確にします。例えば、生産効率の向上や顧客サポートの強化など、具体的な目標を設定します。 Step 2: 要件の検討と決定 ChatGPTを活用する対象業務や、業務上での活用イメージ、必要なアウトプット、アウトプットを得るためのデータ項目等、要件を検討・決定します。 Step 3: データの収集と整理 ChatGPTを活用するために必要なデータを収集し、整理します。データの量や品質が重要になるため、データが無い場合は、その収集に時間がかかる場合があります。 Step 4: ChatGPTモデルの構築と学習 収集したデータを使用して、ChatGPTモデルを構築し、学習させます。合わせて、ChatGPTから出力される回答の質や精度を設定・調整します。 Step 5: テスト ChatGPTのテストを行います。 Step 6: 評価と改善 ChatGPTの性能を評価し、必要に応じて改善を行います。ユーザーのフィードバックを活用して、継続的に改善していきます。 Step 7: 運用と管理 ChatGPTを運用し、定期的なメンテナンスや管理を行います。必要に応じて、モデルの再学習や更新を行い、システムの性能を維持します。 上記の手順により、ChatGPTを導入することで、経営・業務にChatGPTを効果的に活用し、業務効率の向上や競争力の強化への貢献が期待できます。 無料ダウンロード！！ 中堅・中小製造業　経営者向け 生成AI活用手順 ▼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、生成AIとは 2、生成AIで出来ること 3、生成AIを経営・業務に活用するために必要な要素 4、生成AI活用による業務改善手順 5、具体事例 生成AIを活用してみたいが、どう取り組めばいいのかわからない… 生成AIを経営・業務への活かし方がわからない… 実際に取り組んでいる同業他社の事例を参考にしたい そんな方に向けて、生成AIをどうすれば経営・業務に活用できるのかを事例を交えて解説いたします。 ■関連するセミナーのご案内 DX活用して、品質改善・生産性改善・原価改善、そして、マネジメント改善・経営改善！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 ■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 2024/06/04 (火)　13:00~15:00 2024/06/06 (木)　13:00~15:00 2024/06/10 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/112909 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ ChatGPTの登場により、AIが身近なものになってきました。 業務にChat-GPTを取り入れ、業務効率化、生産性向上に取り組む企業も増えています。 今回は、製造業におけるChatGPT活用について、その活用シーンや、活用手順を紹介します。 １．ChatGPTとは ChatGPT とは OpenAI により研究開発された、AI を用いた自然言語処理の技術であり、チャット（対話）形式で質問や指示を投げかけることで、AI がその回答を生成し、返してくれる仕組みです。検索エンジン等との違いは、質問や指示に対し、予め用意した回答を返すのではなく、AI が内容を理解した上で、都度、最適な回答を生成してくれるところにあります。 ▼ChatGPTに関する説明は以下のページもご覧ください。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/glossary/230124/ ２．ChatGPTが得意なこと ChatGPTは、自然な会話を理解し、適切な返答を生成することが得意です。また、大量のデータから学習するため、複雑な問題にも対応できます。 具体的には、製造業における、製品開発や生産計画の最適化、顧客サポートなど、さまざまな業務に活用できます。 ３．製造業におけるChatGPT活用シーン 製造業においてChatGPTを活用する場面は多岐にわたります。例えば、以下のようなシーンで活用されています。 ・ChatGPTを活用した製品企画・開発 製品企画・開発のアイデアを発展させるためのブレインストーミングや、市場のトレンド、顧客のフィードバックに基づいた新製品のコンセプト作成等、企画・開発業務にかかっていたリソースの削減が可能となります。 ・ChatGPTを活用した生産計画の最適化 これまでの販売実績や、販売数の伸び、在庫回転率、リードタイム等の情報をChatGPTが学習、分析し、需要予測や在庫管理の最適化を行います。これにより、生産効率の向上や欠品率及び、余剰在庫の削減が可能となります。 ・ ChatGPTを活用した製品の品質管理 製造・生産工程における検査データや、欠陥データ、製品の不具合、故障情報等、品質管理に関する情報をChatGPTに学習させ、収集・分析することで、欠陥や不具合の要因や解決策のアイデアを得ることが可能になります。 ・ChatGPTを活用した顧客サポート 顧客からの問合せや、それに対する回答をChatGPTに学習、蓄積することで、経験の浅いスタッフでも、顧客からの問い合わせに迅速かつ適切に対応することが可能になります。 ４．ChatGPT活用時の注意点 ChatGPTを活用する際、以下のような注意点があります。 ・データの品質 ChatGPTは大量のデータから学習しますが、データの品質が低い場合、生成される情報の精度も低くなる可能性があります。データの品質管理には注意が必要です。 ・プライバシーとセキュリティ ChatGPTを活用する際には、顧客情報や機密情報などのプライバシーとセキュリティに十分な配慮が必要です。情報漏洩やセキュリティ侵害を防ぐための対策が必要です。 また、著作権に関する注意も必要です。 ５．製造業におけるChatGPT活用手順 製造業におけるChatGPTの活用手順は以下の通りです。 Step 1: 目的の明確化と目標設定 ChatGPTを活用する目的・ねらいや、解決したい課題・ニーズを明確にします。例えば、生産効率の向上や顧客サポートの強化など、具体的な目標を設定します。 Step 2: 要件の検討と決定 ChatGPTを活用する対象業務や、業務上での活用イメージ、必要なアウトプット、アウトプットを得るためのデータ項目等、要件を検討・決定します。 Step 3: データの収集と整理 ChatGPTを活用するために必要なデータを収集し、整理します。データの量や品質が重要になるため、データが無い場合は、その収集に時間がかかる場合があります。 Step 4: ChatGPTモデルの構築と学習 収集したデータを使用して、ChatGPTモデルを構築し、学習させます。合わせて、ChatGPTから出力される回答の質や精度を設定・調整します。 Step 5: テスト ChatGPTのテストを行います。 Step 6: 評価と改善 ChatGPTの性能を評価し、必要に応じて改善を行います。ユーザーのフィードバックを活用して、継続的に改善していきます。 Step 7: 運用と管理 ChatGPTを運用し、定期的なメンテナンスや管理を行います。必要に応じて、モデルの再学習や更新を行い、システムの性能を維持します。 上記の手順により、ChatGPTを導入することで、経営・業務にChatGPTを効果的に活用し、業務効率の向上や競争力の強化への貢献が期待できます。 無料ダウンロード！！ 中堅・中小製造業　経営者向け 生成AI活用手順 ▼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、生成AIとは 2、生成AIで出来ること 3、生成AIを経営・業務に活用するために必要な要素 4、生成AI活用による業務改善手順 5、具体事例 生成AIを活用してみたいが、どう取り組めばいいのかわからない… 生成AIを経営・業務への活かし方がわからない… 実際に取り組んでいる同業他社の事例を参考にしたい そんな方に向けて、生成AIをどうすれば経営・業務に活用できるのかを事例を交えて解説いたします。 ■関連するセミナーのご案内 DX活用して、品質改善・生産性改善・原価改善、そして、マネジメント改善・経営改善！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 ■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 2024/06/04 (火)　13:00~15:00 2024/06/06 (木)　13:00~15:00 2024/06/10 (月)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/112909

製造業における進捗管理は、工場の生産プロセス全体の進行状況を把握し、計画通りに生産が進んでいるかを確認するための重要なプロセスです。 この記事では、製造業における進捗管理の意義や実践方法について詳しく解説します。 進捗管理見える化の重要性・得られるメリット 製造業において進捗管理の見える化を行うことは、以下のようなメリットを期待できます。 進捗管理のメリット①：トラブル発生時に即時対応できる 生産プロセスの進行状況がリアルタイムで把握できれば、トラブルが発生した際に素早く対応することが可能となります。例として、部品の不足や機械の故障などによる生産の遅延が発生した場合、即時に把握することができるため、生産の停滞を最小限に抑えることができます。 トラブル発生時の対応状況を記録することで、原因究明と再発防止に役立ちます。 進捗管理のメリット②：予測が立てやすくなるため、納期遅延を削減できる 余裕を持ったスケジュール管理は大切ですが、遅延が発生した場合は、遂行期日の調整が必要になることもあります。進捗管理を行うことで、生産の進行状況や作業の遅れ具合が明確になります。そのため、納期に対するリスクを事前に把握し、適切な対策を講じることが可能になります。ガントチャートで進捗状況を可視化すれば、納期遅延のリスクを早期に発見し、チーム全体で対策を検討することができます。これにより、納期遅延を予防し、顧客との信頼関係を損なうことなく生産を行うことができます。 進捗管理のメリット③：生産計画データと実績データの差異分析により、現場改善へ活かせる 計画通りに進んでいない箇所や生産プロセスの改善点を特定するために、計画データと実績データの差異を分析することが重要です。この分析により、生産プロセスの効率化や品質向上につながる改善策を見つけ出し、現場の生産性を向上させることができます。データ分析の結果を基に、改善活動を進めることで、更なる効率化を目指しましょう。 多くの企業における進捗管理の現状 多くの中小製造業では、進捗管理を行うためにまだまだExcelやホワイトボードなどを使って手作業で管理されているところをよく目にします。しかし、このような方法では、管理効率が低く、リアルタイムな情報共有が難しいという課題があります。 Excelでの管理では、チームで1つのファイルを共有する場合に、同時に編集できない、編集履歴が残らない、誰が最新版を持っているかわからないなど、多くの手間がかかります。 チーム内での情報共有をスムーズに行うためには、セキュリティにも配慮したクラウド型のツールが有効です。例えば、タスク管理ツールを導入すれば、担当者別にタスクを割り振り、進捗状況を共有することができます。 進捗管理の実践に向けた課題 製造業におけるリアルタイムな進捗管理をいざ実践しようとしても、以下のような課題が立ちはだかります。 課題①：現場作業者に実績データをリアルタイムでデータ化する仕組みが必要 製造の進捗を把握するためには、現場の製造実績をデータ化する必要があります。しかし、多くの企業ではこの製造実績のデータ化に苦労されています。 多くの手法として、タブレット・ハンディターミナル・センサ等の様々な手法がありますが、各企業の製造状況や現場作業者の負担にならない最適なデータ取得手法を選択・構築することが求められます。 タスクの進捗状況をリアルタイムで把握するためには、現場作業者が使いやすいデータ入力ツールが必要です。入力の手間を減らし、業務効率化に繋がるようなツールを選ぶことが重要です。使いやすいツールは、作業者の負担を軽減し、データ入力のミスを減らすことができます。 課題②：生産管理だけでなく現場の協力を得る必要があり、全社で取り組みを行わなければならない 進捗管理の実践には、単なる管理部門だけでなく、現場の作業者や管理職など、全社での協力が必要です。また、進捗管理ツール導入の成功には、チーム全体で目的を共有し、積極的に活用することが重要です。 そのため、組織全体での意識改革や教育が欠かせず、ツール導入によるメリットをメンバー全員に理解してもらう必要があります。全社員が共通認識を持ち、協力することで、スムーズに進捗管理を進めることができます。 課題③：データをリアルタイムで可視化するための仕組みを構築する必要がある 進捗管理の効果を最大限に発揮するためには、生産データをリアルタイムで可視化しなければ進捗管理を行うメリットを十分に発揮することができません。従来のホワイトボードやExcelでは実現できません。 BIツール等を用いれば、リアルタイムなデータ可視化が可能となり、問題発生時の迅速な対応に役立ちます。 Excel・ホワイトボードを使うことのデメリット Excelやホワイトボードを用いた進捗管理には、いくつかのデメリットがあります。 デメリット①：リアルタイムに可視化ができず、対策が遅れる Excelやホワイトボードでは、データの更新や共有が手動で行われるため、リアルタイムな情報共有が難しいです。そのため、問題が発生した際の対応が遅れる可能性があります。リアルタイムな情報共有ができないと、状況把握の遅れが生じ、適切な判断が難しくなります。 デメリット②：ファイル共有ができないため、情報共有ができない Excelファイルは単独でしか開けないため、複数の人が同時に編集することができません。そのため、情報の共有や更新が滞る可能性があります。 ホワイトボードは同時に同じボードに記入が可能ですが、ホワイドボードを毎回確認しに現場へ行かなければならないため、情報共有の観点ではあまり効果が発揮できません。情報共有がスムーズに行われないと、コミュニケーション不足や連携ミスが起こりやすくなります。 デメリット③：複雑な関数を要することが多く、属人化につながりやすい Excelを使った進捗管理では、複雑な関数や式を使用することが多くあります。そのため、特定の人が作成したファイルに依存することが増え、業務の属人化が進む可能性があります。属人化は、担当者が不在の際に業務が滞ってしまうリスクがあります。 課題に対する解決方法 これらの課題に対処するためには、以下の解決方法が考えられます。 解決方法①：現場作業者の負担にならない実績データ取得方法を選定する 現場作業者が負担に感じずに、生産実績データを取得できる方法を検討することが重要です。例えば、タブレットやハンディターミナルを活用して、現場でのデータ入力を簡略化することが有効です。 製造プロセスの特徴によっては、全自動で取得する方法を選択したほうが良いこともあります。費用との兼ね合いによって、現場にとってデータ化しやすく、管理側にとっても欲しいデータが来るような仕組みを現場作業者を含めて議論する必要があるのです。現場作業者とコミュニケーションを取りながら、最適なデータ取得方法を検討しましょう。 解決方法②：紙の日報を廃止し、現場作業者にとってのメリットを理解してもらう 単に実績取得ツールを導入するだけでは、現場の負担が増えてしまい、思うように活用してもらえません。実績データを取得することが、現場作業者にとってどのようなメリットがあるのかをしっかりと理解していただく必要があります。その一例として、紙日報を廃止することを提案することが多いです。紙の日報を廃止することで、業務効率化に繋がり、現場作業者の負担軽減にもなります。 解決方法③：BIツールを用いて、ローコードでリアルタイム可視化を行う ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを活用することで、リアルタイムで生産データを可視化しやすくなります。また、ローコードプラットフォームを用いることで、専門知識がなくても比較的容易に可視化ダッシュボードを作成できます。BIツールは、データ分析の専門知識がなくても、簡単に使い始めることが可能です。 ⇒関連記事：BIツールとは ⇒関連記事：製造業向けBIツールを活用したデータ集計・分析自動化 ⇒関連記事：BIツールを連携させたデータ活用方法、メリットとコツ ⇒関連記事：データドリブン経営を実現するBIツールを解説 進捗管理以外で実績データを取得することの会社におけるメリット 進捗管理以外の業務でも、実績データを取得することにより、以下のようなメリットがあります。 メリット①：実工数が取得できれば、実際原価管理ができるようになる 実工数を正確に把握することで製品ごとの実際の原価を明確に把握でき、製品別に本当に儲かっているのか？儲かっていないのか？をデータをもとに把握することができます。これにより、原価の管理や効率的な生産プロセスの見直しや最適化が可能になります。原価管理は、利益を上げるための重要な要素であり、実績データに基づいた正確な原価把握が不可欠です。 ⇒関連記事：6つのステップで解説！原価管理の取り組み方とは？ ⇒関連記事：製造業が取り組むべき次世代原価管理とは？ ⇒関連記事：【製造業向け】補助金×原価管理システムの成功事例レポート メリット②：標準時間と実際時間を照合することで、より正確な見積が立てられるようになる 生産プロセスにおける標準時間と実際時間を比較することで、作業の効率や作業者の能力などを客観的に評価することができます。これにより、将来のプロジェクトの見積もりや計画立案がより正確に行えるようになります。正確な見積もりは、顧客との信頼関係を築く上で重要です。 メリット③：ボトルネック工程をあらかじめ把握することができるようになり、事前に対策することができるようになる 生産プロセス全体のデータを分析することで、ボトルネックとなる工程や作業を事前に特定し、効果的な対策を講じることができます。これにより、生産性や効率性の向上が図れます。ボトルネック工程の改善は、生産性向上に大きく貢献します。 メリット④：製造状況がデータとして挙がってくるため、全社員が共通認識で課題解決を目指せる 実績データを可視化することで、製造状況や課題が全社員で共有されます。これにより、組織全体が一体となって課題解決に取り組むことができます。 今までなんとなく「現場改善をしてください。そのためのKPIを自身で設定してください。」といった要求から、「この部分を改善するための活動をしてください。」といった明確な指示が出せるようになっていきます。 また、改善活動における効果も今まではなんとなくボヤーっと見えていたものが数字としてデータとして見えるようになっていきますので、現場改善担当者としても、やりがいを感じることができるようになり、経営側としても評価しやすくなります。全社員がデータに基づいた現状把握をすることで、共通認識のもとで課題解決に取り組むことができます。 見える化すべき項目軸 製造業における進捗管理の見える化において重要な項目軸は以下の通りです。 項目①：注文番号軸 製品ごとの注文番号を基に、生産の進行状況や納期の把握を行います。 注文番号軸で進捗状況を管理することで、顧客ごとの納期管理を徹底することができます。 項目②：工程軸 製造プロセスの工程ごとに、作業の進捗や問題点を把握し、効率的な生産を実現します。 工程軸で進捗を管理することで、各工程の進捗状況を把握し、遅延や問題を早期に発見することができます。 項目③：設備軸 製造設備の稼働状況やメンテナンス履歴などを記録し、設備の管理や保守作業の計画を立てます。 設備軸で管理することで、設備の稼働状況を把握し、効率的な運用やメンテナンス計画を立てることができます。 項目④：担当者軸 各作業者や管理者の作業実績や負荷状況を把握し、適切な業務配分や人材育成を行います。 担当者軸で管理することで、個々の作業状況を把握し、適切なタスク管理や人材育成を行うことができます。 まとめ 製造業における進捗管理は、生産プロセスの効率化や納期遵守など、企業の競争力向上に不可欠な要素です。しかし、多くの企業が現在もExcelやホワイトボードなどの手作業で進捗管理を行っており、その課題や限界が明らかになっています。今後は、現場作業者の負担を最小限に抑えながら、リアルタイムでのデータ可視化や共有を実現するための取り組みが求められます。進捗管理以外の業務でも実績データの取得と見える化を行うことで、企業の意思決定や業務改善に貢献することができます。製造業における進捗管理の見える化は、組織全体の効率化と競争力強化に向けた重要な一歩と言えるでしょう。 船井総研では、実績データを取得するための取得方法の選定から、BIツールを使って進捗管理のサポートの他、データ活用するための社内体制の構築だけでなく、活用後の業績アップまでをサポートしております。 データ活用がなかなか進まない、そもそもどのように実績ツールを選定すればよいのか、どのようにBIツールを活用するのか等に関して、お気軽にお問合せいただけますと幸いです。 ⇒関連記事：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 ⇒関連記事：製造業必見！原価管理をエクセルで行う方法とそのメリット・デメリット ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01906_S045 目次 1、事例概要 2、当時の課題 3、取組内容 4、効果 5、補助金申請のポイント レポートの内容 補助金を駆使した原価管理システム導入により、業務効率を向上させた製造業の事例です。 手書き日報や手動転記を排除し、リアルタイムなデータ分析を実現した今回の取組は、業務の革新と効率化を実現しました。 どのような原価管理が良いのか？ リアルタイムに把握するためにはどのような方法があるのか？ 補助金はどのように活用するのが良いのか？ といった悩み事に対しての事例を一冊にまとめています。 製造業における進捗管理は、工場の生産プロセス全体の進行状況を把握し、計画通りに生産が進んでいるかを確認するための重要なプロセスです。 この記事では、製造業における進捗管理の意義や実践方法について詳しく解説します。 進捗管理見える化の重要性・得られるメリット 製造業において進捗管理の見える化を行うことは、以下のようなメリットを期待できます。 進捗管理のメリット①：トラブル発生時に即時対応できる 生産プロセスの進行状況がリアルタイムで把握できれば、トラブルが発生した際に素早く対応することが可能となります。例として、部品の不足や機械の故障などによる生産の遅延が発生した場合、即時に把握することができるため、生産の停滞を最小限に抑えることができます。 トラブル発生時の対応状況を記録することで、原因究明と再発防止に役立ちます。 進捗管理のメリット②：予測が立てやすくなるため、納期遅延を削減できる 余裕を持ったスケジュール管理は大切ですが、遅延が発生した場合は、遂行期日の調整が必要になることもあります。進捗管理を行うことで、生産の進行状況や作業の遅れ具合が明確になります。そのため、納期に対するリスクを事前に把握し、適切な対策を講じることが可能になります。ガントチャートで進捗状況を可視化すれば、納期遅延のリスクを早期に発見し、チーム全体で対策を検討することができます。これにより、納期遅延を予防し、顧客との信頼関係を損なうことなく生産を行うことができます。 進捗管理のメリット③：生産計画データと実績データの差異分析により、現場改善へ活かせる 計画通りに進んでいない箇所や生産プロセスの改善点を特定するために、計画データと実績データの差異を分析することが重要です。この分析により、生産プロセスの効率化や品質向上につながる改善策を見つけ出し、現場の生産性を向上させることができます。データ分析の結果を基に、改善活動を進めることで、更なる効率化を目指しましょう。 多くの企業における進捗管理の現状 多くの中小製造業では、進捗管理を行うためにまだまだExcelやホワイトボードなどを使って手作業で管理されているところをよく目にします。しかし、このような方法では、管理効率が低く、リアルタイムな情報共有が難しいという課題があります。 Excelでの管理では、チームで1つのファイルを共有する場合に、同時に編集できない、編集履歴が残らない、誰が最新版を持っているかわからないなど、多くの手間がかかります。 チーム内での情報共有をスムーズに行うためには、セキュリティにも配慮したクラウド型のツールが有効です。例えば、タスク管理ツールを導入すれば、担当者別にタスクを割り振り、進捗状況を共有することができます。 進捗管理の実践に向けた課題 製造業におけるリアルタイムな進捗管理をいざ実践しようとしても、以下のような課題が立ちはだかります。 課題①：現場作業者に実績データをリアルタイムでデータ化する仕組みが必要 製造の進捗を把握するためには、現場の製造実績をデータ化する必要があります。しかし、多くの企業ではこの製造実績のデータ化に苦労されています。 多くの手法として、タブレット・ハンディターミナル・センサ等の様々な手法がありますが、各企業の製造状況や現場作業者の負担にならない最適なデータ取得手法を選択・構築することが求められます。 タスクの進捗状況をリアルタイムで把握するためには、現場作業者が使いやすいデータ入力ツールが必要です。入力の手間を減らし、業務効率化に繋がるようなツールを選ぶことが重要です。使いやすいツールは、作業者の負担を軽減し、データ入力のミスを減らすことができます。 課題②：生産管理だけでなく現場の協力を得る必要があり、全社で取り組みを行わなければならない 進捗管理の実践には、単なる管理部門だけでなく、現場の作業者や管理職など、全社での協力が必要です。また、進捗管理ツール導入の成功には、チーム全体で目的を共有し、積極的に活用することが重要です。 そのため、組織全体での意識改革や教育が欠かせず、ツール導入によるメリットをメンバー全員に理解してもらう必要があります。全社員が共通認識を持ち、協力することで、スムーズに進捗管理を進めることができます。 課題③：データをリアルタイムで可視化するための仕組みを構築する必要がある 進捗管理の効果を最大限に発揮するためには、生産データをリアルタイムで可視化しなければ進捗管理を行うメリットを十分に発揮することができません。従来のホワイトボードやExcelでは実現できません。 BIツール等を用いれば、リアルタイムなデータ可視化が可能となり、問題発生時の迅速な対応に役立ちます。 Excel・ホワイトボードを使うことのデメリット Excelやホワイトボードを用いた進捗管理には、いくつかのデメリットがあります。 デメリット①：リアルタイムに可視化ができず、対策が遅れる Excelやホワイトボードでは、データの更新や共有が手動で行われるため、リアルタイムな情報共有が難しいです。そのため、問題が発生した際の対応が遅れる可能性があります。リアルタイムな情報共有ができないと、状況把握の遅れが生じ、適切な判断が難しくなります。 デメリット②：ファイル共有ができないため、情報共有ができない Excelファイルは単独でしか開けないため、複数の人が同時に編集することができません。そのため、情報の共有や更新が滞る可能性があります。 ホワイトボードは同時に同じボードに記入が可能ですが、ホワイドボードを毎回確認しに現場へ行かなければならないため、情報共有の観点ではあまり効果が発揮できません。情報共有がスムーズに行われないと、コミュニケーション不足や連携ミスが起こりやすくなります。 デメリット③：複雑な関数を要することが多く、属人化につながりやすい Excelを使った進捗管理では、複雑な関数や式を使用することが多くあります。そのため、特定の人が作成したファイルに依存することが増え、業務の属人化が進む可能性があります。属人化は、担当者が不在の際に業務が滞ってしまうリスクがあります。 課題に対する解決方法 これらの課題に対処するためには、以下の解決方法が考えられます。 解決方法①：現場作業者の負担にならない実績データ取得方法を選定する 現場作業者が負担に感じずに、生産実績データを取得できる方法を検討することが重要です。例えば、タブレットやハンディターミナルを活用して、現場でのデータ入力を簡略化することが有効です。 製造プロセスの特徴によっては、全自動で取得する方法を選択したほうが良いこともあります。費用との兼ね合いによって、現場にとってデータ化しやすく、管理側にとっても欲しいデータが来るような仕組みを現場作業者を含めて議論する必要があるのです。現場作業者とコミュニケーションを取りながら、最適なデータ取得方法を検討しましょう。 解決方法②：紙の日報を廃止し、現場作業者にとってのメリットを理解してもらう 単に実績取得ツールを導入するだけでは、現場の負担が増えてしまい、思うように活用してもらえません。実績データを取得することが、現場作業者にとってどのようなメリットがあるのかをしっかりと理解していただく必要があります。その一例として、紙日報を廃止することを提案することが多いです。紙の日報を廃止することで、業務効率化に繋がり、現場作業者の負担軽減にもなります。 解決方法③：BIツールを用いて、ローコードでリアルタイム可視化を行う ビジネスインテリジェンス（BI）ツールを活用することで、リアルタイムで生産データを可視化しやすくなります。また、ローコードプラットフォームを用いることで、専門知識がなくても比較的容易に可視化ダッシュボードを作成できます。BIツールは、データ分析の専門知識がなくても、簡単に使い始めることが可能です。 ⇒関連記事：BIツールとは ⇒関連記事：製造業向けBIツールを活用したデータ集計・分析自動化 ⇒関連記事：BIツールを連携させたデータ活用方法、メリットとコツ ⇒関連記事：データドリブン経営を実現するBIツールを解説 進捗管理以外で実績データを取得することの会社におけるメリット 進捗管理以外の業務でも、実績データを取得することにより、以下のようなメリットがあります。 メリット①：実工数が取得できれば、実際原価管理ができるようになる 実工数を正確に把握することで製品ごとの実際の原価を明確に把握でき、製品別に本当に儲かっているのか？儲かっていないのか？をデータをもとに把握することができます。これにより、原価の管理や効率的な生産プロセスの見直しや最適化が可能になります。原価管理は、利益を上げるための重要な要素であり、実績データに基づいた正確な原価把握が不可欠です。 ⇒関連記事：6つのステップで解説！原価管理の取り組み方とは？ ⇒関連記事：製造業が取り組むべき次世代原価管理とは？ ⇒関連記事：【製造業向け】補助金×原価管理システムの成功事例レポート メリット②：標準時間と実際時間を照合することで、より正確な見積が立てられるようになる 生産プロセスにおける標準時間と実際時間を比較することで、作業の効率や作業者の能力などを客観的に評価することができます。これにより、将来のプロジェクトの見積もりや計画立案がより正確に行えるようになります。正確な見積もりは、顧客との信頼関係を築く上で重要です。 メリット③：ボトルネック工程をあらかじめ把握することができるようになり、事前に対策することができるようになる 生産プロセス全体のデータを分析することで、ボトルネックとなる工程や作業を事前に特定し、効果的な対策を講じることができます。これにより、生産性や効率性の向上が図れます。ボトルネック工程の改善は、生産性向上に大きく貢献します。 メリット④：製造状況がデータとして挙がってくるため、全社員が共通認識で課題解決を目指せる 実績データを可視化することで、製造状況や課題が全社員で共有されます。これにより、組織全体が一体となって課題解決に取り組むことができます。 今までなんとなく「現場改善をしてください。そのためのKPIを自身で設定してください。」といった要求から、「この部分を改善するための活動をしてください。」といった明確な指示が出せるようになっていきます。 また、改善活動における効果も今まではなんとなくボヤーっと見えていたものが数字としてデータとして見えるようになっていきますので、現場改善担当者としても、やりがいを感じることができるようになり、経営側としても評価しやすくなります。全社員がデータに基づいた現状把握をすることで、共通認識のもとで課題解決に取り組むことができます。 見える化すべき項目軸 製造業における進捗管理の見える化において重要な項目軸は以下の通りです。 項目①：注文番号軸 製品ごとの注文番号を基に、生産の進行状況や納期の把握を行います。 注文番号軸で進捗状況を管理することで、顧客ごとの納期管理を徹底することができます。 項目②：工程軸 製造プロセスの工程ごとに、作業の進捗や問題点を把握し、効率的な生産を実現します。 工程軸で進捗を管理することで、各工程の進捗状況を把握し、遅延や問題を早期に発見することができます。 項目③：設備軸 製造設備の稼働状況やメンテナンス履歴などを記録し、設備の管理や保守作業の計画を立てます。 設備軸で管理することで、設備の稼働状況を把握し、効率的な運用やメンテナンス計画を立てることができます。 項目④：担当者軸 各作業者や管理者の作業実績や負荷状況を把握し、適切な業務配分や人材育成を行います。 担当者軸で管理することで、個々の作業状況を把握し、適切なタスク管理や人材育成を行うことができます。 まとめ 製造業における進捗管理は、生産プロセスの効率化や納期遵守など、企業の競争力向上に不可欠な要素です。しかし、多くの企業が現在もExcelやホワイトボードなどの手作業で進捗管理を行っており、その課題や限界が明らかになっています。今後は、現場作業者の負担を最小限に抑えながら、リアルタイムでのデータ可視化や共有を実現するための取り組みが求められます。進捗管理以外の業務でも実績データの取得と見える化を行うことで、企業の意思決定や業務改善に貢献することができます。製造業における進捗管理の見える化は、組織全体の効率化と競争力強化に向けた重要な一歩と言えるでしょう。 船井総研では、実績データを取得するための取得方法の選定から、BIツールを使って進捗管理のサポートの他、データ活用するための社内体制の構築だけでなく、活用後の業績アップまでをサポートしております。 データ活用がなかなか進まない、そもそもどのように実績ツールを選定すればよいのか、どのようにBIツールを活用するのか等に関して、お気軽にお問合せいただけますと幸いです。 ⇒関連記事：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 ⇒関連記事：製造業必見！原価管理をエクセルで行う方法とそのメリット・デメリット ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01906_S045 目次 1、事例概要 2、当時の課題 3、取組内容 4、効果 5、補助金申請のポイント レポートの内容 補助金を駆使した原価管理システム導入により、業務効率を向上させた製造業の事例です。 手書き日報や手動転記を排除し、リアルタイムなデータ分析を実現した今回の取組は、業務の革新と効率化を実現しました。 どのような原価管理が良いのか？ リアルタイムに把握するためにはどのような方法があるのか？ 補助金はどのように活用するのが良いのか？ といった悩み事に対しての事例を一冊にまとめています。