DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

専門コンサルタントが執筆するAI・ロボットコラム
最新のAI・ロボット技術に精通したコンサルタントによる定期コラム

正確な工数取得による見積もりの精度向上で利益最大化!

2024.02.28

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

成形業界におけるDX・AI・IoT活用のポイント

2024.02.20

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

生産管理・原価管理DX化で業績向上!成功例とポイントを徹底解説

2024.02.19

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

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

2024.02.16

▼『【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』無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料! 仕入価格の高騰・販売価格への転嫁困難などの板挟み状況において、製造業は社内における製造コスト削減(≒生産効率化)が求められます。これらの外部要因に対して、素早い判断で適切な対処ができるようにするためにはBIツールを活用したデータ集計・データ分析の自動化が肝となります。 本記事では、製造業が生産効率を向上させるための効果的なBIツール活用方法やメリットを解説するほか、実際の成功事例についてもご紹介します。 1.BIツールとは BIツールとは、企業が蓄積している様々なデータを自動で集計・可視化することで、データに基づいた意思決定や課題解決を利用者が行いやすくするための支援ツールです。 製造業では、生産管理システムや販売管理システムに蓄積されているデータをBIツールで集計・可視化をすることによって、 現場の生産進捗のより詳細な把握 製品別の実際原価把握 製品別の受注の繁閑分析 等ができるようになります。 BIツールの詳細については、下記記事を参照ください。 用語集|BIツールとは 2.多くの製造業が抱える課題 多くの製造業では、まだまだベテランの勘・経験に依存した現場改善が実施されています。勘・経験に依存した改善は以下のような課題が発生します。 主観性と一貫性の欠如 勘や経験に頼る場合、個々の作業員や管理者の主観的な判断に大きく依存します。そのため、同じ問題に対して異なる解釈や対処法が生まれ、一貫性が欠如することがあります。また、経験に基づいた改善が行われる場合、その改善策の根拠や効果の確認が困難であり、持続可能な改善が難しい場合があります。 限界の到達 人間の勘や経験には限界があります。特に複雑な生産プロセスや大量のデータを扱う場合、勘や経験だけでは十分な洞察を得ることが難しい場合があります。その結果、潜在的な問題や機会が見逃される可能性があります。 情報の不足 経験に依存したアプローチでは、一部の情報しか考慮されない場合があります。特に製造業や工場のような複雑な環境では、さまざまなデータや指標が重要ですが、これらが見落とされることがあります。その結果、意思決定において必要な情報が欠落し、効果的な改善策が見いだせない場合があります。 製造業として、持続的に成長するためにはデータ活用によるデータに基づいた現場改善が必要になります。 データ活用には分析が必要ですが、BIツールを活用することによってこの分析業務にかかる工数を大幅さに削減し、適切な分析結果を得ることができるようになります。 3.BIツール活用のメリット BIツールを製造業や工場で活用することで、上項の課題に対する以下のメリットが挙げられます。 リアルタイムの洞察 既存のシステムのデータベースと直接接続をすることにより、BIツールはリアルタイムでデータを分析することができるようになります。システムに機能が無いために今までは見えてこなかった様々な指標を、BIツールを活用することによってリアルタイムに把握でき、迅速な意思決定が可能となります。 予測分析 BIツールは過去のデータからトレンドを抽出し、将来の需要や生産に関する予測を行うことができます。これにより、より効果的な生産計画や在庫管理・原価管理が実現できるようになります。 データの可視化 複雑なデータを視覚的に表現することで、パターンや傾向を素早く把握することができます。現在のシステムでは見えないグラフを見えるように機能追加を依頼すると、追加で外部へのコストが発生してしまいますが、BIツールを活用することにより、自社で見たいグラフを自社特有の表現で可視化することが可能となります。これにより、自社の課題に対しての適切な対処をBIツールを活用することにより実施することができます。 属人化の解消 近年のBIツールはノーコードソフトウェアが増えており、プログラミング経験のない人でもBIダッシュボードを作成することが可能です。そのため、自社内で作成しても属人化するリスクが高くなく、継続的に社内で見たい情報を可視化する体制を構築することができます。 4.BIツールを活用した成功事例 【実際の事例(製造業A社)】 プロジェクトの背景 A社では、生産管理業務を行うにあたってデータ集計業務に課題を感じていました。 主な課題 属人化 1人のスタッフがExcelマクロを使用してデータの集計と分析を行っています。このため、業務はその個人のスキルや経験に依存し、組織全体での作業効率に影響を及ぼしていました。 リアルタイム性の欠如 データの反映や共有には時間がかかります。生産管理システムからのデータ出力や、Excelマクロによるデータ管理によって、情報の更新が遅れ、データ分析のリアルタイム性に課題がありました。 データ管理の非効率性 生産管理システムからのデータ出力と、Excelマクロでのデータ管理という二重の手間が発生しています。これにより、データの整合性が損なわれ、作業効率が低下しています。 これらの課題に対処するため、Power BIの導入を行いました。このプロジェクトでは、生産管理システムからのデータをリアルタイムで活用し、以下の目標を達成することを目指しました。 原価管理BIの作成 製品別の原価管理や利益の把握など、より詳細な分析を可能にする原価管理BIの構築。 原価管理業務の効率化 データ集計業務の自動化や、リアルタイムでのデータ反映により、原価管理業務の効率化を実現する。 用語集|BIツールとは 効果 既存のシステムとPower BIを直接接続し、今まで見えていなかった実際工数による直接原価をリアルタイムに把握することができるようになりました。 これにより、日々の会議においてのデータ集計作業を効率化し、原価削減に向けた議論へと工数を充てることができるようになりました。 また実際原価が集計されるため、見積価格との照合を行い、価格改定等の戦略を練るための材料になった点も大きなメリットであると考えられます。 船井総研では、BIツールを使って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させていただきました。 今回の事例のように、データ活用がなかなか進まない、そもそもどのように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。   ▼『【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』無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料! ▼『【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』無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料! 仕入価格の高騰・販売価格への転嫁困難などの板挟み状況において、製造業は社内における製造コスト削減(≒生産効率化)が求められます。これらの外部要因に対して、素早い判断で適切な対処ができるようにするためにはBIツールを活用したデータ集計・データ分析の自動化が肝となります。 本記事では、製造業が生産効率を向上させるための効果的なBIツール活用方法やメリットを解説するほか、実際の成功事例についてもご紹介します。 1.BIツールとは BIツールとは、企業が蓄積している様々なデータを自動で集計・可視化することで、データに基づいた意思決定や課題解決を利用者が行いやすくするための支援ツールです。 製造業では、生産管理システムや販売管理システムに蓄積されているデータをBIツールで集計・可視化をすることによって、 現場の生産進捗のより詳細な把握 製品別の実際原価把握 製品別の受注の繁閑分析 等ができるようになります。 BIツールの詳細については、下記記事を参照ください。 用語集|BIツールとは 2.多くの製造業が抱える課題 多くの製造業では、まだまだベテランの勘・経験に依存した現場改善が実施されています。勘・経験に依存した改善は以下のような課題が発生します。 主観性と一貫性の欠如 勘や経験に頼る場合、個々の作業員や管理者の主観的な判断に大きく依存します。そのため、同じ問題に対して異なる解釈や対処法が生まれ、一貫性が欠如することがあります。また、経験に基づいた改善が行われる場合、その改善策の根拠や効果の確認が困難であり、持続可能な改善が難しい場合があります。 限界の到達 人間の勘や経験には限界があります。特に複雑な生産プロセスや大量のデータを扱う場合、勘や経験だけでは十分な洞察を得ることが難しい場合があります。その結果、潜在的な問題や機会が見逃される可能性があります。 情報の不足 経験に依存したアプローチでは、一部の情報しか考慮されない場合があります。特に製造業や工場のような複雑な環境では、さまざまなデータや指標が重要ですが、これらが見落とされることがあります。その結果、意思決定において必要な情報が欠落し、効果的な改善策が見いだせない場合があります。 製造業として、持続的に成長するためにはデータ活用によるデータに基づいた現場改善が必要になります。 データ活用には分析が必要ですが、BIツールを活用することによってこの分析業務にかかる工数を大幅さに削減し、適切な分析結果を得ることができるようになります。 3.BIツール活用のメリット BIツールを製造業や工場で活用することで、上項の課題に対する以下のメリットが挙げられます。 リアルタイムの洞察 既存のシステムのデータベースと直接接続をすることにより、BIツールはリアルタイムでデータを分析することができるようになります。システムに機能が無いために今までは見えてこなかった様々な指標を、BIツールを活用することによってリアルタイムに把握でき、迅速な意思決定が可能となります。 予測分析 BIツールは過去のデータからトレンドを抽出し、将来の需要や生産に関する予測を行うことができます。これにより、より効果的な生産計画や在庫管理・原価管理が実現できるようになります。 データの可視化 複雑なデータを視覚的に表現することで、パターンや傾向を素早く把握することができます。現在のシステムでは見えないグラフを見えるように機能追加を依頼すると、追加で外部へのコストが発生してしまいますが、BIツールを活用することにより、自社で見たいグラフを自社特有の表現で可視化することが可能となります。これにより、自社の課題に対しての適切な対処をBIツールを活用することにより実施することができます。 属人化の解消 近年のBIツールはノーコードソフトウェアが増えており、プログラミング経験のない人でもBIダッシュボードを作成することが可能です。そのため、自社内で作成しても属人化するリスクが高くなく、継続的に社内で見たい情報を可視化する体制を構築することができます。 4.BIツールを活用した成功事例 【実際の事例(製造業A社)】 プロジェクトの背景 A社では、生産管理業務を行うにあたってデータ集計業務に課題を感じていました。 主な課題 属人化 1人のスタッフがExcelマクロを使用してデータの集計と分析を行っています。このため、業務はその個人のスキルや経験に依存し、組織全体での作業効率に影響を及ぼしていました。 リアルタイム性の欠如 データの反映や共有には時間がかかります。生産管理システムからのデータ出力や、Excelマクロによるデータ管理によって、情報の更新が遅れ、データ分析のリアルタイム性に課題がありました。 データ管理の非効率性 生産管理システムからのデータ出力と、Excelマクロでのデータ管理という二重の手間が発生しています。これにより、データの整合性が損なわれ、作業効率が低下しています。 これらの課題に対処するため、Power BIの導入を行いました。このプロジェクトでは、生産管理システムからのデータをリアルタイムで活用し、以下の目標を達成することを目指しました。 原価管理BIの作成 製品別の原価管理や利益の把握など、より詳細な分析を可能にする原価管理BIの構築。 原価管理業務の効率化 データ集計業務の自動化や、リアルタイムでのデータ反映により、原価管理業務の効率化を実現する。 用語集|BIツールとは 効果 既存のシステムとPower BIを直接接続し、今まで見えていなかった実際工数による直接原価をリアルタイムに把握することができるようになりました。 これにより、日々の会議においてのデータ集計作業を効率化し、原価削減に向けた議論へと工数を充てることができるようになりました。 また実際原価が集計されるため、見積価格との照合を行い、価格改定等の戦略を練るための材料になった点も大きなメリットであると考えられます。 船井総研では、BIツールを使って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させていただきました。 今回の事例のように、データ活用がなかなか進まない、そもそもどのように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。   ▼『【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』無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料!

【先行公開!】AI外観検査セミナーの事例と概要

2024.02.16

近年、生成AIなどで注目を浴びる「AI」。本コラムではそんな「AI」を外見検査に取り入れた事例やそもそも何ができるのか?といった内容を紹介いたします。 1.そもそも「AI」外観検査とは? 既存の外観検査方法(ルールベース)とAIを用いた場合とでは何が違うのか、以下にまとめてみました。 もうすこし実例に落とし込んでみた際のAIの強みは 良品の品質にばらつきがある場合でも不良の検出が可能 照明等の光の映り込みやワークのセット時の位置ズレにも対応可能 学習することで微細な不良を検出することができる ということになります。 画像検査装置の導入を検討する際はAIソフト購入等の追加コストが発生する為、「ルールベース⇒AI」の順番で検討することが一般的です。 また、ルールベースでの不良の検出率が98%程度であった場合、99.5%以上の精度を求める為にAIを導入するケースもあります。 目的に合わせて画像検査装置の要件設定が必要です。 次に実際のAI外観検査装置の導入成功事例をご紹介いたします。 2.【先行公開】曖昧さに強いAI外観検査の成功事例 ここでは4月に行われる弊社セミナーでご紹介する実際の成功事例を先行してご覧いただこうと思います。 透明・乳白色の樹脂成形品のAI画像検査成功事例 樹脂成形品を対象としたAI画像検査装置の事例を紹介いたします。 同一の装置で異なる条件の製品・不良を検出することは難しく、特に透明であったりする場合は反射や透けることで検査をさらに困難にします。 今回の事例では上記の理由の他、ルールベースだとほこりや照明の光などの“ノイズ”に対して判断がつかないのでAIの導入を行いました。 人の目で見ればわかるまさに「曖昧」な色の違いやキズ等の不良の検出や照明の反射等の環境要因をAIは学習し、対応して見せました。 さらに今回はPoC(AIで検出可能かというテスト)を実施し、撮影条件等の調整を行いました。それによりいざ装置を作って使い物にならないということを防ぐ効果を得ることができました。 3.【初リアル開催!】AI外観検査セミナー 上記では実際の事例を1つご紹介いたしましたが、4月に行われるセミナーではより多くの事例をご紹介いたします。 内容も「省人効果」や「費用回収」、「苦戦したこと」等より具体的な内容をお話しさせていただきますので情報収集を行っている方や検査工程の自動化についてご検討されている方は是非ご活用いただければと存じます。 ■関連するセミナーのご案内 AI外観検査 社長セミナー 外観検査を自動化して工数削減!省人化!標準化!品質向上!不良流出削減! セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109999 本セミナーで学べるポイント 外観検査を自動化してパート従業員や職人に依存している目視検査から脱却する手法を学べる! 外観検査を自動化して属人化している検査工程を標準化するためのポイントを学べる! 外観検査を自動化して不良流出を削減する方法を学べる! 外観検査にAIを活用して検査工程を自動化するための具体的な手法が学べる! 過去に外観検査の自動化に失敗していても成功させるための具体的な手法が学べる! ■開催日程 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 大阪会場 2024/04/09 (火) 10:00~12:30 東京会場 2024/04/16 (火) 10:00~12:30 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109999 中堅・中小製造業 経営者向け AI外観検査の導入ポイント 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▼ 製造業では必ずと言っていいほど人手のかかる作業となっている外観検査。 本レポートではその外観検査の自動化について、自動化のメリットとAIを活用した外観検査の概要、導入におけるポイント、成功事例を解説しています。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02131_S045 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 近年、生成AIなどで注目を浴びる「AI」。本コラムではそんな「AI」を外見検査に取り入れた事例やそもそも何ができるのか?といった内容を紹介いたします。 1.そもそも「AI」外観検査とは? 既存の外観検査方法(ルールベース)とAIを用いた場合とでは何が違うのか、以下にまとめてみました。 もうすこし実例に落とし込んでみた際のAIの強みは 良品の品質にばらつきがある場合でも不良の検出が可能 照明等の光の映り込みやワークのセット時の位置ズレにも対応可能 学習することで微細な不良を検出することができる ということになります。 画像検査装置の導入を検討する際はAIソフト購入等の追加コストが発生する為、「ルールベース⇒AI」の順番で検討することが一般的です。 また、ルールベースでの不良の検出率が98%程度であった場合、99.5%以上の精度を求める為にAIを導入するケースもあります。 目的に合わせて画像検査装置の要件設定が必要です。 次に実際のAI外観検査装置の導入成功事例をご紹介いたします。 2.【先行公開】曖昧さに強いAI外観検査の成功事例 ここでは4月に行われる弊社セミナーでご紹介する実際の成功事例を先行してご覧いただこうと思います。 透明・乳白色の樹脂成形品のAI画像検査成功事例 樹脂成形品を対象としたAI画像検査装置の事例を紹介いたします。 同一の装置で異なる条件の製品・不良を検出することは難しく、特に透明であったりする場合は反射や透けることで検査をさらに困難にします。 今回の事例では上記の理由の他、ルールベースだとほこりや照明の光などの“ノイズ”に対して判断がつかないのでAIの導入を行いました。 人の目で見ればわかるまさに「曖昧」な色の違いやキズ等の不良の検出や照明の反射等の環境要因をAIは学習し、対応して見せました。 さらに今回はPoC(AIで検出可能かというテスト)を実施し、撮影条件等の調整を行いました。それによりいざ装置を作って使い物にならないということを防ぐ効果を得ることができました。 3.【初リアル開催!】AI外観検査セミナー 上記では実際の事例を1つご紹介いたしましたが、4月に行われるセミナーではより多くの事例をご紹介いたします。 内容も「省人効果」や「費用回収」、「苦戦したこと」等より具体的な内容をお話しさせていただきますので情報収集を行っている方や検査工程の自動化についてご検討されている方は是非ご活用いただければと存じます。 ■関連するセミナーのご案内 AI外観検査 社長セミナー 外観検査を自動化して工数削減!省人化!標準化!品質向上!不良流出削減! セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109999 本セミナーで学べるポイント 外観検査を自動化してパート従業員や職人に依存している目視検査から脱却する手法を学べる! 外観検査を自動化して属人化している検査工程を標準化するためのポイントを学べる! 外観検査を自動化して不良流出を削減する方法を学べる! 外観検査にAIを活用して検査工程を自動化するための具体的な手法が学べる! 過去に外観検査の自動化に失敗していても成功させるための具体的な手法が学べる! ■開催日程 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 大阪会場 2024/04/09 (火) 10:00~12:30 東京会場 2024/04/16 (火) 10:00~12:30 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109999 中堅・中小製造業 経営者向け AI外観検査の導入ポイント 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▼ 製造業では必ずと言っていいほど人手のかかる作業となっている外観検査。 本レポートではその外観検査の自動化について、自動化のメリットとAIを活用した外観検査の概要、導入におけるポイント、成功事例を解説しています。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02131_S045

「リーンマネジメント実践!5つの効果的手法」

2024.02.08

1.リーンマネジメントとは リーンマネジメントとは、プロセス管理の徹底により、製造・サービス工程において一貫してムリ・ムダなく最適な活動を行い、最小限の経営資源で最大限の「顧客価値」を提供することを目的とする経営のことです。 この方法論を実践することにより、製造業は資源の最適化と生産プロセスの改善を図り、競争力を高めることができます。 2.リーンマネジメントの手法と実践 リーンマネジメントを実践するためには、以下に示すいくつかの方法を取り入れることが重要です。 今回は5つのポイントをご紹介します。 ①価値ストリームマッピング(Value Stream Mapping) 価値ストリームマッピングは、生産プロセス全体を可視化するためのツールです。 製造(工程)フロー、情報フロー、材料フローなどを明確に示し、無駄や待ち時間の発生箇所を特定することが できます。 これにより、改善のポテンシャルがある領域を特定し、生産プロセスの効率化に取り組むことができます。 ②ジャストインタイム(Just-in-Time) ジャストインタイムは、生産活動を需要に合わせて行う原則です。 生産量を最小限に抑え、在庫を最適化することにより、ムダを排除します。 生産スケジュールを細かく調整し、生産ラインのリードタイムを短縮することで、効率的な生産を実現できます。 ③カイゼン(Continuous Improvement) カイゼンは、継続的な改善を行う文化を築くことを意味します。 従業員の参加を奨励し、日常の業務の中で問題を特定し改善提案を行うことを促します。 小さな改善を継続的に行うことで、作業プロセスや品質を向上させます。 ④5S整理法 5S整理法は、整理、整頓、清掃、清潔、躾 の5つの手法に基づいています。 作業場の整理整頓、材料やツールの配置の最適化、最適化による従業員のモラル向上など、生産性を高めるため の基盤を整えます。 ⑤標準化とトレーニング 作業手順や品質基準の標準化は、生産性と品質の向上に欠かせません。 明確な作業手順と標準化された品質基準に基づいて作業を行うことで、品質問題や生産遅延を最小限に抑えることができます。また、トレーニングと教育プログラムを通じて従業員を育成し、スキルの向上を図ります。 3.リーンマネジメントはなせ重要か 特にIT、建設、教育といった業界は、リーン手法を取り入れて、多くのメリットを享受しています。リーンプロジェクト管理によって、プロセスを合理化することにより、製品価値を高められるためです。 リーンマネジメントのその他のメリットには次のようなものがあります。 ①より多くのイノベーションをもたらす プロジェクトを改善する創造性が発揮されます。 ②無駄を減らす 物理的な無駄や、工程間の待機時間を減らし、作り過ぎや加工のし過ぎを抑制します。 ③顧客サービスの質を高める 顧客が必要としているものを過不足なく提供できます。 ④リードタイムの短縮 レスポンスタイムが短縮し、遅れが減ります。 ⑤高品質な製品 品質チェックを追加することで、製品の不良が最小限になります。 ⑥在庫管理の改善 在庫のモニタリングによって無駄を防ぎます。 社内外に関わらず、リーンな発想に切り替えることで仕事のプロセスがシンプルになり、より効率的なプロジェクト加速していきます。 4.まとめ リーンマネジメントの実践は、効率性を向上させ生産性を向上させるだけでなく、顧客満足度の向上と競争力の強化にも繋がります。それに加え、リーンマネジメントは従業員の意識を高め、組織全体の改善文化を醸成するものです。 持続的な改善活動を通じて、生産性を向上させるには必要な手法になります。 是非、リーンマネジメントの手法を実践し、生産性を向上させ企業の成長を実現させて行きましょう。   【製造業 2024年基幹システム活用時流予測レポート ~今後の見通し・業界動向・トレンド~】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 飲食料品卸売業の為のDX経営~営業力・販売力強化編~ 営業・販売業務のDX化で自動化・省力化&営業力・販売力UP! セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/111210 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/04/15 (月) 13:00~15:00 2024/04/22 (月) 13:00~15:00 2024/04/25 (木) 13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/111210 1.リーンマネジメントとは リーンマネジメントとは、プロセス管理の徹底により、製造・サービス工程において一貫してムリ・ムダなく最適な活動を行い、最小限の経営資源で最大限の「顧客価値」を提供することを目的とする経営のことです。 この方法論を実践することにより、製造業は資源の最適化と生産プロセスの改善を図り、競争力を高めることができます。 2.リーンマネジメントの手法と実践 リーンマネジメントを実践するためには、以下に示すいくつかの方法を取り入れることが重要です。 今回は5つのポイントをご紹介します。 ①価値ストリームマッピング(Value Stream Mapping) 価値ストリームマッピングは、生産プロセス全体を可視化するためのツールです。 製造(工程)フロー、情報フロー、材料フローなどを明確に示し、無駄や待ち時間の発生箇所を特定することが できます。 これにより、改善のポテンシャルがある領域を特定し、生産プロセスの効率化に取り組むことができます。 ②ジャストインタイム(Just-in-Time) ジャストインタイムは、生産活動を需要に合わせて行う原則です。 生産量を最小限に抑え、在庫を最適化することにより、ムダを排除します。 生産スケジュールを細かく調整し、生産ラインのリードタイムを短縮することで、効率的な生産を実現できます。 ③カイゼン(Continuous Improvement) カイゼンは、継続的な改善を行う文化を築くことを意味します。 従業員の参加を奨励し、日常の業務の中で問題を特定し改善提案を行うことを促します。 小さな改善を継続的に行うことで、作業プロセスや品質を向上させます。 ④5S整理法 5S整理法は、整理、整頓、清掃、清潔、躾 の5つの手法に基づいています。 作業場の整理整頓、材料やツールの配置の最適化、最適化による従業員のモラル向上など、生産性を高めるため の基盤を整えます。 ⑤標準化とトレーニング 作業手順や品質基準の標準化は、生産性と品質の向上に欠かせません。 明確な作業手順と標準化された品質基準に基づいて作業を行うことで、品質問題や生産遅延を最小限に抑えることができます。また、トレーニングと教育プログラムを通じて従業員を育成し、スキルの向上を図ります。 3.リーンマネジメントはなせ重要か 特にIT、建設、教育といった業界は、リーン手法を取り入れて、多くのメリットを享受しています。リーンプロジェクト管理によって、プロセスを合理化することにより、製品価値を高められるためです。 リーンマネジメントのその他のメリットには次のようなものがあります。 ①より多くのイノベーションをもたらす プロジェクトを改善する創造性が発揮されます。 ②無駄を減らす 物理的な無駄や、工程間の待機時間を減らし、作り過ぎや加工のし過ぎを抑制します。 ③顧客サービスの質を高める 顧客が必要としているものを過不足なく提供できます。 ④リードタイムの短縮 レスポンスタイムが短縮し、遅れが減ります。 ⑤高品質な製品 品質チェックを追加することで、製品の不良が最小限になります。 ⑥在庫管理の改善 在庫のモニタリングによって無駄を防ぎます。 社内外に関わらず、リーンな発想に切り替えることで仕事のプロセスがシンプルになり、より効率的なプロジェクト加速していきます。 4.まとめ リーンマネジメントの実践は、効率性を向上させ生産性を向上させるだけでなく、顧客満足度の向上と競争力の強化にも繋がります。それに加え、リーンマネジメントは従業員の意識を高め、組織全体の改善文化を醸成するものです。 持続的な改善活動を通じて、生産性を向上させるには必要な手法になります。 是非、リーンマネジメントの手法を実践し、生産性を向上させ企業の成長を実現させて行きましょう。   【製造業 2024年基幹システム活用時流予測レポート ~今後の見通し・業界動向・トレンド~】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045   ■関連するセミナーのご案内 飲食料品卸売業の為のDX経営~営業力・販売力強化編~ 営業・販売業務のDX化で自動化・省力化&営業力・販売力UP! セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/111210 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/04/15 (月) 13:00~15:00 2024/04/22 (月) 13:00~15:00 2024/04/25 (木) 13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/111210

IoT化で自社製品を高付加価値化・差別化するための開発ポイントとは? | 徹底解説

2024.02.13

IoT化で自社製品を高付加価値化・差別化するための開発のポイントについて、わかりやすく説明させていただきます。 自社製品を高付加価値化・差別化するための開発ポイントと、無線化する際のポイントを以下に示します。 1.自社製品をIoT化する目的 自社製品をIoT化する目的は、IoT技術の活用により、製品の価値を高め、事業の成長と競争力の強化を実現し製品の高付加価値化、差別化を実現することです。 具体的には下記6つのポイントを考慮しながらそれをどのように実現するのか?を検討します。 ①市場競争力の強化 IoT化により、製品の機能や性能を向上させ、市場での競争力を強化します。 顧客ニーズに合った新しい機能やサービスを提供することで、競合他社との差別化を図ります。 ②顧客満足度の向上 IoT化された製品は、顧客の利便性や体験を向上させることができます。 製品のリモートモニタリングや制御、サービスの提供などにより、顧客満足度を高めます。 ③新たなビジネスモデルの構築 IoT化により、製品とサービスを組み合わせた新たなビジネスモデルを構築することが可能です。 例えば、製品の購入ではなくサブスクリプションモデルやサービス提供モデルを導入することで、持続的な収益を生み出します。 ④生産性と効率性の向上を提供 IoT化された製品は、リアルタイムデータの収集や分析を通じて生産性と効率性を向上させることができます。 この製品のユーザーは生産プロセスの最適化やトラブルの早期検出により、製造工程全体の効率を向上させることが可能になります。 ⑤製品ライフサイクル管理の改善を提供 IoT化により、製品の使用状況や性能をリアルタイムでモニタリングし、製品ライフサイクル全体を管理することが可能です。 この製品のユーザーは製品のメンテナンスやサポートを効率化し、製品の寿命を延ばし巣ことが可能になります。 ⑥持続可能性と環境への配慮を提供 IoT化された製品は、エネルギー消費や資源利用の最適化に貢献します。 この製品のユーザーはリアルタイムデータを活用して、生産プロセスや製品の設計を持続可能な方向に改善し、環境への配慮を促進します。 2.IoT化による製品開発のポイント 自社製品をIoT化する際の開発のポイントは主に5項目です。 自社製品のみで実現、他社製品やシステムと組み合わせて実現など、ユーザーに選択肢をもたせながら ユーザーに対して提案していきます。 また、IoT化を行う際、無線技術を用いるケースが増えています。 本コラムでは無線化(ワイヤレス化)のポイントも併せて説明します。 ①顧客ニーズの理解 顧客のニーズや要求を的確に把握し、そのニーズに応えるような製品を設計します。顧客の課題や痛点を解決する製品を提供することが重要です。 ②センサー技術の活用 センサー技術を使用して製品の状態や環境をモニタリングし、リアルタイムのデータを収集します。 このデータを分析して製品の改善や新しい機能の開発に活用します。 ③リモートモニタリングと制御 IoT化された製品はリモートからモニタリングや制御が可能です。 顧客が製品の状態を遠隔地から確認し、必要に応じて操作できるようにします。 ④データドリブンなアプローチ IoT化された製品は大量のデータを生成します。 このデータを分析して製品の使用状況やパフォーマンスを理解し、製品の改善に役立てます。 ⑤サービスの提供 IoT化された製品には、付加価値の高いサービスを提供します。 定期的なメンテナンスや予防保守、リアルタイムのトラブルシューティングサポートなどを提供します。 次に、“無線化する際のポイント“に関しても説明します。 製品の運用方法、使用環境(屋内、屋外)、通信距離、伝送するデータ量や通信頻度、電源の有無、電池駆動の場合電池寿命等を考慮しながら最適な無線技術を選択する必要があります。 主なポイントは下記6点です。 ①通信プロトコルの選定 使用環境や要件に応じて適切な無線通信プロトコルを選定します。 例えば、Wi-Fi、Bluetooth、Zigbee、LoRaWANなどが選択肢となります。 ②電力消費の最適化 バッテリー駆動の場合、電力消費を最小限に抑える設計が重要です。 前述①にも関係しますが、省電力の通信プトロコル選択や通信頻度、運用方法を検討し効率的な電力管理を行う必要があります。 ③通信の安定性と範囲 通信範囲やデータ伝送の安定性を考慮し、適切なアンテナ設計や通信モジュールの配置を行います。 組み込みの状態や使用環境による影響を最小限に抑えるための工夫が必要です。 ④セキュリティ 無線通信はセキュリティリスクを伴います。 適切な暗号化技術や認証メカニズムを使用して、データの安全性を確保します。 一般的には各通信プロトコルが実装しているセキュリティを使用しますが、よりセキュリティを高めるため アプリケーションレベルでのセキュリティを実装する場合もあります。 ⑤規制要件の遵守 使用する無線技術や周波数帯域に関する規制要件を遵守し、適切な認証や認定を取得します。 法規制や業界規格に準拠することが重要です。 日本で使用する場合、日本国の電波法に従う義務があります。 そのため、技術適合証明や工事認証の取得が必要になります。 また、輸出等を行う場合、輸出先の国の電波法に準拠する必要があります。 ⑦実証試験とフィードバック 実際の使用環境でのテストを通じて、無線通信のパフォーマンスを評価し、改善点を特定します。 フィールドテストの結果、顧客からのフィードバックを収集し、製品の改善に活用します。 以上、説明したこれらのポイントを考慮して、自社製品のIoT化を行いし、必要に応じて無線通信を実装することにより、自社製品の高付加価値化、他社製品との差別化を実現します。 3.まとめ 今回のコラムでは、“IoT化で自社製品を高付加価値化・差別化するための開発のポイント”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開発支援が必要といった場合は、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 中堅・中小設計開発メーカーのAI・IoTを活用した開発戦略 AI・IoT対応製品を新規開発して高付加価値&差別化した製品開発を目指そう! セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/111543 このような方にオススメ 自社製品を設計開発・製造している従業員30~500名の設計開発・製品製造メーカー 自社製品の付加価値をもっと高めたいと感じている設計開発・製品製造メーカー 同業他社と比べて自社製品をもっと差別化したいと感じている設計開発・製品製造メーカー AI・IoTを活用した新製品開発とはどのように進めるのか関心のある設計開発・製品製造メーカー AI・IoTを活用した新製品開発の他社事例を学びたい設計開発・製品製造メーカー ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/04/11 (木) 13:00~15:00 2024/04/12 (金) 13:00~15:00 2024/04/17 (水) 13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/111543 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化で自社製品を高付加価値化・差別化するための開発のポイントについて、わかりやすく説明させていただきます。 自社製品を高付加価値化・差別化するための開発ポイントと、無線化する際のポイントを以下に示します。 1.自社製品をIoT化する目的 自社製品をIoT化する目的は、IoT技術の活用により、製品の価値を高め、事業の成長と競争力の強化を実現し製品の高付加価値化、差別化を実現することです。 具体的には下記6つのポイントを考慮しながらそれをどのように実現するのか?を検討します。 ①市場競争力の強化 IoT化により、製品の機能や性能を向上させ、市場での競争力を強化します。 顧客ニーズに合った新しい機能やサービスを提供することで、競合他社との差別化を図ります。 ②顧客満足度の向上 IoT化された製品は、顧客の利便性や体験を向上させることができます。 製品のリモートモニタリングや制御、サービスの提供などにより、顧客満足度を高めます。 ③新たなビジネスモデルの構築 IoT化により、製品とサービスを組み合わせた新たなビジネスモデルを構築することが可能です。 例えば、製品の購入ではなくサブスクリプションモデルやサービス提供モデルを導入することで、持続的な収益を生み出します。 ④生産性と効率性の向上を提供 IoT化された製品は、リアルタイムデータの収集や分析を通じて生産性と効率性を向上させることができます。 この製品のユーザーは生産プロセスの最適化やトラブルの早期検出により、製造工程全体の効率を向上させることが可能になります。 ⑤製品ライフサイクル管理の改善を提供 IoT化により、製品の使用状況や性能をリアルタイムでモニタリングし、製品ライフサイクル全体を管理することが可能です。 この製品のユーザーは製品のメンテナンスやサポートを効率化し、製品の寿命を延ばし巣ことが可能になります。 ⑥持続可能性と環境への配慮を提供 IoT化された製品は、エネルギー消費や資源利用の最適化に貢献します。 この製品のユーザーはリアルタイムデータを活用して、生産プロセスや製品の設計を持続可能な方向に改善し、環境への配慮を促進します。 2.IoT化による製品開発のポイント 自社製品をIoT化する際の開発のポイントは主に5項目です。 自社製品のみで実現、他社製品やシステムと組み合わせて実現など、ユーザーに選択肢をもたせながら ユーザーに対して提案していきます。 また、IoT化を行う際、無線技術を用いるケースが増えています。 本コラムでは無線化(ワイヤレス化)のポイントも併せて説明します。 ①顧客ニーズの理解 顧客のニーズや要求を的確に把握し、そのニーズに応えるような製品を設計します。顧客の課題や痛点を解決する製品を提供することが重要です。 ②センサー技術の活用 センサー技術を使用して製品の状態や環境をモニタリングし、リアルタイムのデータを収集します。 このデータを分析して製品の改善や新しい機能の開発に活用します。 ③リモートモニタリングと制御 IoT化された製品はリモートからモニタリングや制御が可能です。 顧客が製品の状態を遠隔地から確認し、必要に応じて操作できるようにします。 ④データドリブンなアプローチ IoT化された製品は大量のデータを生成します。 このデータを分析して製品の使用状況やパフォーマンスを理解し、製品の改善に役立てます。 ⑤サービスの提供 IoT化された製品には、付加価値の高いサービスを提供します。 定期的なメンテナンスや予防保守、リアルタイムのトラブルシューティングサポートなどを提供します。 次に、“無線化する際のポイント“に関しても説明します。 製品の運用方法、使用環境(屋内、屋外)、通信距離、伝送するデータ量や通信頻度、電源の有無、電池駆動の場合電池寿命等を考慮しながら最適な無線技術を選択する必要があります。 主なポイントは下記6点です。 ①通信プロトコルの選定 使用環境や要件に応じて適切な無線通信プロトコルを選定します。 例えば、Wi-Fi、Bluetooth、Zigbee、LoRaWANなどが選択肢となります。 ②電力消費の最適化 バッテリー駆動の場合、電力消費を最小限に抑える設計が重要です。 前述①にも関係しますが、省電力の通信プトロコル選択や通信頻度、運用方法を検討し効率的な電力管理を行う必要があります。 ③通信の安定性と範囲 通信範囲やデータ伝送の安定性を考慮し、適切なアンテナ設計や通信モジュールの配置を行います。 組み込みの状態や使用環境による影響を最小限に抑えるための工夫が必要です。 ④セキュリティ 無線通信はセキュリティリスクを伴います。 適切な暗号化技術や認証メカニズムを使用して、データの安全性を確保します。 一般的には各通信プロトコルが実装しているセキュリティを使用しますが、よりセキュリティを高めるため アプリケーションレベルでのセキュリティを実装する場合もあります。 ⑤規制要件の遵守 使用する無線技術や周波数帯域に関する規制要件を遵守し、適切な認証や認定を取得します。 法規制や業界規格に準拠することが重要です。 日本で使用する場合、日本国の電波法に従う義務があります。 そのため、技術適合証明や工事認証の取得が必要になります。 また、輸出等を行う場合、輸出先の国の電波法に準拠する必要があります。 ⑦実証試験とフィードバック 実際の使用環境でのテストを通じて、無線通信のパフォーマンスを評価し、改善点を特定します。 フィールドテストの結果、顧客からのフィードバックを収集し、製品の改善に活用します。 以上、説明したこれらのポイントを考慮して、自社製品のIoT化を行いし、必要に応じて無線通信を実装することにより、自社製品の高付加価値化、他社製品との差別化を実現します。 3.まとめ 今回のコラムでは、“IoT化で自社製品を高付加価値化・差別化するための開発のポイント”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開発支援が必要といった場合は、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 中堅・中小設計開発メーカーのAI・IoTを活用した開発戦略 AI・IoT対応製品を新規開発して高付加価値&差別化した製品開発を目指そう! 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外観検査の自動化とは?導入の流れや、成功させるポイントを解説!

2024.02.05

外観検査は、製品や原材料の品質確保を重視する製造業において不可欠な工程です。近年では、人件費削減の観点から、検査の自動化に取り組む企業様が増加しており、船井総研でもご相談いただくことの多い自動化テーマの一つとなっています。 本コラムでは、外観検査自動化のメリットは導入までの流れを解説した後、失敗例と成功のポイントを解説いたします。貴社の情報収集の一助となれば幸いです。 また、船井総研では、AIを活用した外観検査のコンサルティングをおこなっております。ご興味のある方は以下のサイトをご覧ください。 ⇒関連記事:製造業 | AI外観検査 自動化コンサルティング 1.外観検査の自動化とは 外観検査は、製品や原材料の品質確保を重視する製造業において不可欠な工程です。 具体的には、製品や部品の表面に付着した汚れ、異物、キズ、変形といった欠陥を検出し、品質の向上を図る工程です。 従来、外観検査は主に人の目による目視検査が行われてきました。 しかし、目視検査では、人によって異なる検査精度のばらつきや、検査員の見落としによってどうしても不良を流出してしまう、という課題がありました。 昨今の工場では、その解決策として、検査装置を活用した検査工程の自動化が進められています。 外観検査の自動化は製造業全般に適用されており、自動車、半導体、食品・飲料、製薬など多岐にわたる産業で導入されています。 近年では、機械学習や画像処理技術を駆使した高精度な外観検査も可能となっており、従来では困難だった検査についても、自動化を行うことが可能になっています。 また、設備環境に合わせて、最適な照明やレンズを選択することで、安定した画像抽出が可能になります。 ⇒関連記事:AI外観検査とは?従来の画像検査との違い、導入のメリットや注意点とは? 2.外観検査自動化を行う4つのメリット 2―1.高精度な検査が実現可能 外観検査自動化において検査機は、事前に設定された基準やアルゴリズムに基づいて作業を遂行します。このプログラムによる検査は、人間の目で見逃す可能性がある微細な欠陥や変形を確実に検知します。例えば、キズ、異物、色、形状の変化など、さまざまな欠陥を高い精度で検出することができます。また、計測機能を搭載することで、寸法測定なども自動化できます。 また、深層学習などの技術を用いることで、新たな異常パターンも検出できるようになります。深層学習では、大量の学習資料を基に、AIが良品と不良品を自動で認識し、判断します。これにより、従来のルールベース型では難しかった、複雑な形状の製品や、微妙な色ムラ、キズなどの検出も可能になります。異常検知の精度向上により、これまで以上に高品質な製品を製造することが可能になります。 2-2.検査工程の人手不足を解消 外観検査の自動化によって、検査工程における作業員の不足を解消することができ、人手不足による製造ラインの遅延や作業者のストレスを軽減することができます。 また、自動化によって不要となった人員には、他の重要な業務を行ってもらうことで、工場全体の生産性を向上させることができます。 2-3.検査員の育成コスト削減 外観検査の自動化により、検査員の育成にかかる時間とコストを大幅に削減できます。 検査員のスキル向上には経験が必要であり、これを得るためには時間と手間がかかります。 検査機を使用する際は、(装置を適切に構築することさえできれば、)即座に検査を開始することができます。 また、ヒューマンエラーが減少することで、不良品の再検査や製品リコール、保守にかかるコストも低減します。 2-4.検査時間の短縮 外観検査の自動化を行うことで、作業時間を短縮、ひいては生産ラインの効率を向上させることができます。 人の稼働時間には限界がありますが、検査機は24時間365日の稼働が可能です。 検査速度も人間よりも速いため、検査時間を大幅に短縮することができます。 これにより、従来の目視検査に比べて生産サイクルタイムが短縮され、製品の早期出荷が可能となります。 また、処理速度の向上により、リアルタイムでの検査も可能になります。 ⇒関連記事:製造業DXとは?DXのメリットや、成功事例をわかりやすく解説! 次に外観検査自動化導入の流れを解説します。 3.外観検査自動化 導入の流れ 外観検査自動化の導入の流れは以下の図のようになっています。 3-1.要件定義 要件定義とは、自動化をする際の目的を明確化することです。 自社にどのような課題があって、何のために外観検査の自動化を行っていくのかを明確にする必要があります。 たとえば、代表的な目的感でいえば、「外観検査を自動化して省人化しコストを下げたい」「外観検査を自動化して不良率を下げたい」「外観検査を自動化してより速いタクトタイムで検査を行いたい」などが挙げられます。 “自社がどの課題の改善に重きをおいているのか“は導入前に明確にしておかないと、ゴールが不明瞭となってしまうため、導入に失敗する可能性が高くなってしまいます。 3-2.検査システムの構築/テスト 次に、要件定義に沿う様な検査システムを構築していきます。 まず、要件定義の際に決定した検査項目について、目論見通り検査が行えるか検証を行い、その後検証結果に沿う機器や方法の選定を行います。 次に、選定した機器や方法で、期待通りの検査を行うことができるかテストを行います。 機器や方法の選定とテストを繰り返し、目的を果たすことができる検査機構を構築していきます。 検討項目としては、カメラ、照明、検査ラインなどの機器の選定や撮像した画像処理方法の選定などが存在します。 検査システムの構築においては検討すべきことが非常に多岐に渡っています。 例えば、下記の様な項目が挙げられます。 これらの事項は、選定する際に考えるべきことの内、ほんの一部です。 実際に検査の自動化を行う際は、様々な項目について検討を行う必要があります。 3-3.本導入 テスト結果に問題がなければ、本導入に映ります。 テスト時に検査できていたとしても、本導入でも同様に検査できるとは限らず、また運用後に検査システムで検知できない様な不良品が出ることもあります。 本導入がうまくいくかどうかは、要件定義の巧拙によるところが大きいですが、万一うまく検査の自動化を行うことができない場合でも、どうすれば目的を達成できるか、PDCAを回していきましょう。 ⇒関連記事:工場の自動化 (ファクトリーオートメーション) とは?成功事例5選やメリット、実現までの流れを一挙解説! 4.外観検査自動化の失敗例 続いて、外観検査の自動化における失敗例を2つ紹介します。 4-1.費用対効果が出ない 1つ目は、「費用対効果が出ない」です。 こちらは、要件定義が適切に行えていないときに起こる可能性が高いです。 当たり前ですが、全ての検査製品・検査作業を一気に自動化していくことは不可能です。 自動化を行う際は、必ず特定の品種・作業に絞ることが重要です。 費用対効果を出していくためには、儲かっている製品や工数のかかっている作業を重点的に自動化していく必要があります。 4-2.検査したい製品を適切に撮像できない 2つ目は、「検査したい製品を適切に撮像できない」です。 こちらも非常に多い失敗例です。 検査の自動化を成功させるために重要ことは、”どれだけその検査方法に対してノウハウを持っているか”です。 先述の通り、外観検査を自動化させるためには、多くの事柄について検討する必要があり、非常に幅広い知識と経験が必要となります。 同じカメラを使っていても、異なる照明を使っていれば見え方は全く異なりますし、また画像処理の方法によっても精度・タクトタイムが大きく異なります。 自動化したい検査方法に対して、様々な手法で検討を行うことで、より精度が高く、より速く、より安い外観検査システムを構築することが可能です。 5.外観検査の自動化を成功させるために重要な2つのこと 外観検査を自動化する際に押さえるべきポイントは下記の2つです。 5-1.明確な要件定義 自動化を行うことで何を実現したいのか?この一点がブレてしまうと、全てがうまくいきません。 何を目的とするのかを決定することで、適切な検査の方法も、機器も、自社に最適なものを選定・導入することができます。 要件定義は、しっかり時間をかけて行いましょう。 例えば、検査対象の形状や色、検査項目、検査速度、求められる精度、設置場所の環境、搬送方法、初期量、保守の有無、運用開始時期、運用方法、予算などを明確に定義します。 5-2.適切な費用感 自動化を行う際、どれだけの費用をかけるべきなのか。 難しいと思われる方も多いかもしれません。 自動化を行う際の適切な費用感は、簡易的に以下の公式で求めることが可能です。 投資効果は、例えば自動化によって削減される人工数によって削減される人件費などで測ることができます。 また、投資回収の年数は、一般的に3~5年で考えることが多いです。 自動化をすればどれだけの投資効果が期待できるのか?どのくらいの年数での償却を目標としているのか?を鑑み、投資額を決定しましょう。 6.まとめ 今回は、外観検査自動化のメリットや導入までの流れについて解説いたしました。貴社の情報収集の一助となれば幸いです。 この度、船井総研では「AI外観検査 社長セミナー」を開催いたします。当日は、AIを活用して外観検査の自動化に成功した、ササノ合成株式会社 代表取締役 笹野英一氏をお招きし、成功事例をお話ししていただきます。 ご興味のある方は、“以下の関連するセミナーのご案内“をご確認ください。 ■関連するセミナーのご案内 樹脂成型・ゴム製品製造業向け AI外観検査 社長セミナー 人件費年間1,400万円削減!年間198万個の全品検査実現! セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701 本セミナーで学べるポイント 外観検査を自動化してパート従業員や職人に依存している目視検査から脱却する手法を学べる! 外観検査を自動化して属人化している検査工程を標準化するためのポイントを学べる! 外観検査を自動化して不良流出を削減する方法を学べる! 外観検査にAIを活用して検査工程を自動化するための具体的な手法が学べる! 過去に外観検査の自動化に失敗していても成功させるための具体的な手法が学べる! ■開催日程 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 大阪会場 2025/02/06 (木) 10:00~12:30 東京会場 2024/02/12 (水) 10:00~12:30 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701 中堅・中小製造業 経営者向け AI外観検査の導入ポイント 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▼ 製造業では必ずと言っていいほど人手のかかる作業となっている外観検査。 本レポートではその外観検査の自動化について、自動化のメリットとAIを活用した外観検査の概要、導入におけるポイント、成功事例を解説しています。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02131_S045 外観検査は、製品や原材料の品質確保を重視する製造業において不可欠な工程です。近年では、人件費削減の観点から、検査の自動化に取り組む企業様が増加しており、船井総研でもご相談いただくことの多い自動化テーマの一つとなっています。 本コラムでは、外観検査自動化のメリットは導入までの流れを解説した後、失敗例と成功のポイントを解説いたします。貴社の情報収集の一助となれば幸いです。 また、船井総研では、AIを活用した外観検査のコンサルティングをおこなっております。ご興味のある方は以下のサイトをご覧ください。 ⇒関連記事:製造業 | AI外観検査 自動化コンサルティング 1.外観検査の自動化とは 外観検査は、製品や原材料の品質確保を重視する製造業において不可欠な工程です。 具体的には、製品や部品の表面に付着した汚れ、異物、キズ、変形といった欠陥を検出し、品質の向上を図る工程です。 従来、外観検査は主に人の目による目視検査が行われてきました。 しかし、目視検査では、人によって異なる検査精度のばらつきや、検査員の見落としによってどうしても不良を流出してしまう、という課題がありました。 昨今の工場では、その解決策として、検査装置を活用した検査工程の自動化が進められています。 外観検査の自動化は製造業全般に適用されており、自動車、半導体、食品・飲料、製薬など多岐にわたる産業で導入されています。 近年では、機械学習や画像処理技術を駆使した高精度な外観検査も可能となっており、従来では困難だった検査についても、自動化を行うことが可能になっています。 また、設備環境に合わせて、最適な照明やレンズを選択することで、安定した画像抽出が可能になります。 ⇒関連記事:AI外観検査とは?従来の画像検査との違い、導入のメリットや注意点とは? 2.外観検査自動化を行う4つのメリット 2―1.高精度な検査が実現可能 外観検査自動化において検査機は、事前に設定された基準やアルゴリズムに基づいて作業を遂行します。このプログラムによる検査は、人間の目で見逃す可能性がある微細な欠陥や変形を確実に検知します。例えば、キズ、異物、色、形状の変化など、さまざまな欠陥を高い精度で検出することができます。また、計測機能を搭載することで、寸法測定なども自動化できます。 また、深層学習などの技術を用いることで、新たな異常パターンも検出できるようになります。深層学習では、大量の学習資料を基に、AIが良品と不良品を自動で認識し、判断します。これにより、従来のルールベース型では難しかった、複雑な形状の製品や、微妙な色ムラ、キズなどの検出も可能になります。異常検知の精度向上により、これまで以上に高品質な製品を製造することが可能になります。 2-2.検査工程の人手不足を解消 外観検査の自動化によって、検査工程における作業員の不足を解消することができ、人手不足による製造ラインの遅延や作業者のストレスを軽減することができます。 また、自動化によって不要となった人員には、他の重要な業務を行ってもらうことで、工場全体の生産性を向上させることができます。 2-3.検査員の育成コスト削減 外観検査の自動化により、検査員の育成にかかる時間とコストを大幅に削減できます。 検査員のスキル向上には経験が必要であり、これを得るためには時間と手間がかかります。 検査機を使用する際は、(装置を適切に構築することさえできれば、)即座に検査を開始することができます。 また、ヒューマンエラーが減少することで、不良品の再検査や製品リコール、保守にかかるコストも低減します。 2-4.検査時間の短縮 外観検査の自動化を行うことで、作業時間を短縮、ひいては生産ラインの効率を向上させることができます。 人の稼働時間には限界がありますが、検査機は24時間365日の稼働が可能です。 検査速度も人間よりも速いため、検査時間を大幅に短縮することができます。 これにより、従来の目視検査に比べて生産サイクルタイムが短縮され、製品の早期出荷が可能となります。 また、処理速度の向上により、リアルタイムでの検査も可能になります。 ⇒関連記事:製造業DXとは?DXのメリットや、成功事例をわかりやすく解説! 次に外観検査自動化導入の流れを解説します。 3.外観検査自動化 導入の流れ 外観検査自動化の導入の流れは以下の図のようになっています。 3-1.要件定義 要件定義とは、自動化をする際の目的を明確化することです。 自社にどのような課題があって、何のために外観検査の自動化を行っていくのかを明確にする必要があります。 たとえば、代表的な目的感でいえば、「外観検査を自動化して省人化しコストを下げたい」「外観検査を自動化して不良率を下げたい」「外観検査を自動化してより速いタクトタイムで検査を行いたい」などが挙げられます。 “自社がどの課題の改善に重きをおいているのか“は導入前に明確にしておかないと、ゴールが不明瞭となってしまうため、導入に失敗する可能性が高くなってしまいます。 3-2.検査システムの構築/テスト 次に、要件定義に沿う様な検査システムを構築していきます。 まず、要件定義の際に決定した検査項目について、目論見通り検査が行えるか検証を行い、その後検証結果に沿う機器や方法の選定を行います。 次に、選定した機器や方法で、期待通りの検査を行うことができるかテストを行います。 機器や方法の選定とテストを繰り返し、目的を果たすことができる検査機構を構築していきます。 検討項目としては、カメラ、照明、検査ラインなどの機器の選定や撮像した画像処理方法の選定などが存在します。 検査システムの構築においては検討すべきことが非常に多岐に渡っています。 例えば、下記の様な項目が挙げられます。 これらの事項は、選定する際に考えるべきことの内、ほんの一部です。 実際に検査の自動化を行う際は、様々な項目について検討を行う必要があります。 3-3.本導入 テスト結果に問題がなければ、本導入に映ります。 テスト時に検査できていたとしても、本導入でも同様に検査できるとは限らず、また運用後に検査システムで検知できない様な不良品が出ることもあります。 本導入がうまくいくかどうかは、要件定義の巧拙によるところが大きいですが、万一うまく検査の自動化を行うことができない場合でも、どうすれば目的を達成できるか、PDCAを回していきましょう。 ⇒関連記事:工場の自動化 (ファクトリーオートメーション) とは?成功事例5選やメリット、実現までの流れを一挙解説! 4.外観検査自動化の失敗例 続いて、外観検査の自動化における失敗例を2つ紹介します。 4-1.費用対効果が出ない 1つ目は、「費用対効果が出ない」です。 こちらは、要件定義が適切に行えていないときに起こる可能性が高いです。 当たり前ですが、全ての検査製品・検査作業を一気に自動化していくことは不可能です。 自動化を行う際は、必ず特定の品種・作業に絞ることが重要です。 費用対効果を出していくためには、儲かっている製品や工数のかかっている作業を重点的に自動化していく必要があります。 4-2.検査したい製品を適切に撮像できない 2つ目は、「検査したい製品を適切に撮像できない」です。 こちらも非常に多い失敗例です。 検査の自動化を成功させるために重要ことは、”どれだけその検査方法に対してノウハウを持っているか”です。 先述の通り、外観検査を自動化させるためには、多くの事柄について検討する必要があり、非常に幅広い知識と経験が必要となります。 同じカメラを使っていても、異なる照明を使っていれば見え方は全く異なりますし、また画像処理の方法によっても精度・タクトタイムが大きく異なります。 自動化したい検査方法に対して、様々な手法で検討を行うことで、より精度が高く、より速く、より安い外観検査システムを構築することが可能です。 5.外観検査の自動化を成功させるために重要な2つのこと 外観検査を自動化する際に押さえるべきポイントは下記の2つです。 5-1.明確な要件定義 自動化を行うことで何を実現したいのか?この一点がブレてしまうと、全てがうまくいきません。 何を目的とするのかを決定することで、適切な検査の方法も、機器も、自社に最適なものを選定・導入することができます。 要件定義は、しっかり時間をかけて行いましょう。 例えば、検査対象の形状や色、検査項目、検査速度、求められる精度、設置場所の環境、搬送方法、初期量、保守の有無、運用開始時期、運用方法、予算などを明確に定義します。 5-2.適切な費用感 自動化を行う際、どれだけの費用をかけるべきなのか。 難しいと思われる方も多いかもしれません。 自動化を行う際の適切な費用感は、簡易的に以下の公式で求めることが可能です。 投資効果は、例えば自動化によって削減される人工数によって削減される人件費などで測ることができます。 また、投資回収の年数は、一般的に3~5年で考えることが多いです。 自動化をすればどれだけの投資効果が期待できるのか?どのくらいの年数での償却を目標としているのか?を鑑み、投資額を決定しましょう。 6.まとめ 今回は、外観検査自動化のメリットや導入までの流れについて解説いたしました。貴社の情報収集の一助となれば幸いです。 この度、船井総研では「AI外観検査 社長セミナー」を開催いたします。当日は、AIを活用して外観検査の自動化に成功した、ササノ合成株式会社 代表取締役 笹野英一氏をお招きし、成功事例をお話ししていただきます。 ご興味のある方は、“以下の関連するセミナーのご案内“をご確認ください。 ■関連するセミナーのご案内 樹脂成型・ゴム製品製造業向け AI外観検査 社長セミナー 人件費年間1,400万円削減!年間198万個の全品検査実現! セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701 本セミナーで学べるポイント 外観検査を自動化してパート従業員や職人に依存している目視検査から脱却する手法を学べる! 外観検査を自動化して属人化している検査工程を標準化するためのポイントを学べる! 外観検査を自動化して不良流出を削減する方法を学べる! 外観検査にAIを活用して検査工程を自動化するための具体的な手法が学べる! 過去に外観検査の自動化に失敗していても成功させるための具体的な手法が学べる! ■開催日程 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 大阪会場 2025/02/06 (木) 10:00~12:30 東京会場 2024/02/12 (水) 10:00~12:30 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701 中堅・中小製造業 経営者向け AI外観検査の導入ポイント 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▼ 製造業では必ずと言っていいほど人手のかかる作業となっている外観検査。 本レポートではその外観検査の自動化について、自動化のメリットとAIを活用した外観検査の概要、導入におけるポイント、成功事例を解説しています。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02131_S045

日本&海外の協働ロボットメーカー16社の特徴を紹介!

2024.02.01

▼『【製造業】経営者向け!!工場の協働ロボット活用成功事例集』 無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料! 近年、協働ロボットは、企業規模・業種・作業を問わず、導入が進んでいます。 現在では、様々な協働ロボットメーカーが乱立しているため、 各協働ロボットメーカーの特徴・違いがわからない! 結局自社に最適な協働ロボットメーカーがわからない! と感じる方も多いのではないでしょうか。 本記事では、協働ロボットについて比較・検討されている方に向けて、計16つ(日本企業:8社/海外企業8社)の協働ロボットメーカーの特徴を紹介します。情報収集のお役に立てば幸いです。 1.日本の協働ロボットメーカー8選! 1-1.ファナック「CRX シリーズ」 (引用:https://www.fanuc.co.jp/ja/product/robot/f_r_collabo.html) ファナックは、基本技術であるNCとサーボ、レーザからなるFA事業と、その基本技術を応用したロボット事業および ロボマシン事業を展開しています。 協働ロボット以外にもアーク溶接ロボット、塗装ロボット、パレタイジングロボットのような産業用ロボットも取り扱っています。 FANUCは国内大手メーカーであり、様々な国内メーカーとのプラグイン周辺機器が揃っているため、現場のニーズに合わせた自動化の構築が可能となっています。 また、国内ロボットメーカーであるためアフターサポートも充実しており、協働ロボット導入後も安心して使用することが可能です。 最近ではアーク溶接と協働ロボットをパッケージ化したシステムを開発し協働ロボット溶接も可能になっています。 専用のアプリケーションとなっており協働ロボットの特徴であるダイレクトティーチングにプラスして溶接条件を簡単に設定できるようになっています。 機械加工におけるワーク供給においてもファナックのロボドリル等との相性が良くLANケーブル一つでインターフェースが取れるため複雑な信号のやり取りなどが不要となっています。 ⇒関連記事:工場の自動化 (ファクトリーオートメーション) とは?成功事例5選やメリット、実現までの流れを一挙解説! 1-2.テックマン「TM シリーズ」 (引用:https://ssi-robot.co.jp/tm-robot/) Techman Robotは2016年に設立され、台湾を拠点とする協働ロボットメーカーです。 テックマンの一番の特徴はロボットビジョン(カメラ)を標準搭載していることです。 従来、ロボットとビジョンの連携には複雑なキャリブレーションのような作業が必要で、素人には到底使いこなせないシステムとなっていました。 テックマンは標準でロボットビジョンを搭載しており、上記のような複雑な連携が不要となっています。 ロボットビジョンを搭載しているため、ランダムに置かれたワークのピッキングのような作業が得意です。 また、ロボットビジョンを活用したランドマーク機能を活用することで3次元での位置補正が可能となっているため、ロボットを移動・再度設置、した際の複雑な補正や修正が不要となっており、よりフレキシブルな協働ロボット活用が可能となっています。 操作性については、協働ロボットの特徴であるダイレクトティーチングは勿論のこと、フローチャートプログラムを採用することで、より直感的にロボットティーチングをすることが可能となっています。 1-2.安川電機「MOTOMAN HCシリーズ」 株式会社安川電機は1915年に設立された、日本のロボットメーカーです。 その特徴は、幅広いラインナップを揃えていることです。まず、可搬重量が10kg以下用のロボットから、可搬重量21kg~30kg用のロボットを取り揃えており、様々な重量のワークに対応しています。さらに、防塵・防滴仕様のロボットから食品仕様のものまで、様々な用途に合わせた協働ロボットを製造しています。 また、近年では、自律ロボットと呼ばれる「MOTOMAN NEXTシリーズ」を発売しています。このロボットは、“自律ロボット“の名の通り、ロボットが周囲の状況に合わせて自律的に判断し、駆動することができます。 (引用:https://www.e-mechatronics.com/product/robot/special/motoman-next/) 「MOTOMAN NEXT」は、ロボットにとって障害物となる様な環境情報を入力すれば、ティーチングレスで動作の指示を行うことができます。 さらに、ビジョンカメラや力覚センサなどを用いることで、周辺環境との衝突回避や、動作位置の微調整など、状況に合わせた判断を行うことが可能になります。究極的には、使用するツールや、具体的な作業の指示を行うことで、ティーチレスでロボットへ動作の指示を行うことができます。 1-4.川崎重工業「duAro シリーズ」 (引用:https://kawasakirobotics.com/jp/products-robots/duaro1/) duAroシリーズは、双腕型の協働ロボットです。 その特徴は、「人が両手を使って行う作業をそのまま自動化できること」です。他社の単腕ロボットと違い、アームが2つあるため、より自由度の高い作業を行うことができます。 例えば、位置決めが必要な作業を単腕ロボットで自動化しようとすると、治具か、もう1台単腕ロボットを用意する必要があります。duAroであれば、片方のロボットアームでワークの位置決めを行い、もう片方のロボットアームで作業をすることが可能です。このように、難易度が比較的高い、作業の自動化に向いています。ただし、可搬重量が最大4~6kgとなっており、他社の協働ロボットと比較しても軽いものしか扱うことができません。重量物が扱えない、という点については注意が必要です。 1-5.カワダロボティクス「NEXTAGEシリーズ」 (引用:https://nextage.kawadarobot.co.jp/product) 「NEXTAGEシリーズ」の特徴は、他のどの協働ロボットよりも人に近い動きができることです。2本のロボットアームと、2つのカメラ、回る腰部。一般的な双腕ロボットの様な、人の腕を模したロボットとは異なり、人の上半身を模したロボットです。軸数はなんと15軸。(両腕にそれぞれ6軸、頭部カメラに2軸、腰部に1軸。)この圧倒的な軸数からも、非常に自由度の高い動きが可能なことがわかるかと思います。他社の協働ロボットを用いて自動化する場合、複数台ロボットが必要な場合でも、「NEXTAGEシリーズ」なら1台で自動化をすることが可能になるでしょう。 1-6.デンソーウェーブ「COBOTTA シリーズ」 (引用:https://www.denso-wave.com/ja/robot/product/collabo/cobotta.html) COBOTTAの特徴は、「徹底的に追及された安全性」です。鋭利な部分が存在しないアーム構造、指が挟みこまない様に配慮された可動範囲。さらに、速度やトルクを監視するセンサを6つも内蔵しています。このことから、ロボットの外見も、中身も安全性が追及されていることがわかると思います。もちろん、他社の協働ロボットも安全性に問題はありません。が、デンソーウェーブのHPを見れば、安全性に対するこだわりを感じることができます。 ⇒関連記事:デンソーウェーブ流・組立作業の自動化手法! 1-7.不二越「CMZ シリーズ」 (引用:https://www.nachi-fujikoshi.co.jp/rob/hand/cz10a.htm) CMZシリーズの特徴は、「トップクラスの高速・高精度を有していること」です。最高速度は協働時毎秒1000 mm、非協働時毎秒2500 mm、位置繰り返し精度は±0.02 mmとなっています。この数字は業界の中でも非常に高い数字で、技術力の高さが伺えます。もちろん、安全停止機能はついていますので、ご安心ください。 1-8.三菱電機「MELFA ASSISTA シリーズ」 (引用:https://www.mitsubishielectric.co.jp/fa/products/rbt/assista/items/assista/index.html) MELFA ASSISTAの特徴は、「圧倒的な使いやすさ」です。まず、MELFA ASSISTAは、ダイレクトティーチングで教示を行うことができます。ここまでは他社の協働ロボットと何ら変わりません。次に、MELFA ASSISTAは、専用のティーチングツール「RT VisualBox」 を使うことで、仮想の3次元空間内において直感的にティーチング作業を行うこともできます。こちらは、今後デジタルネイティブ世代が増えることを見越して開発を行ったそうです。(引用:https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2006/11/news069.html) さらに、MELFA ASSISTAには、協働ロボットには珍しくLEDが搭載されています。このLEDはロボットの稼働状態を示しており、周辺の作業者にロボットの稼働状態を伝えることができます。 (引用:https://www.mitsubishielectric.co.jp/fa/topics/2020/04_robot/factory/index.html?ref=pr_assista_1) 以上の特徴から、MELFA ASSISTAには、他社にはない”使いやすさ”を実現しています。また、三菱電機はPLCをはじめとした、様々な機器も製造しています。これらの三菱電機製の機器との接続も、この協働ロボットなら容易に行うことができます。 2.海外の協働ロボットメーカー8選! 2-1.Universal Robots「UR シリーズ」 (引用:https://www.universal-robots.com/ja/) 協働ロボットの生みの親である、デンマークの協働ロボットメーカー。URシリーズの特徴は「圧倒的な実績」です。2024年1月現在、市場シェアは50%を占め、75,000を超える企業で導入されています。HPには、“120以上の事例”が掲載されており、マテハンや組み立て、検査、加工などで使われた様々な導入事例を知ることができます。最近では、2023年に可搬重量30kgに対応した協働ロボット「UR30」が登場。有名どころで言えば、ファナックや安川電機に続いて、3番目となる可搬重量30kgに対応した協働ロボットの発売です。 このUR30の特筆すべき点はその本体重量の軽さです。 同じ30 kg可搬のFANACの協働ロボット(CRX-25iA)と安川電機の協働ロボット(MOTOMAN-HC30PL)の本体質量がそれぞれ135kg,140kgであるのに対し、UR30は本体質量が65kgと大幅に軽量仕様となっています。 これにより、扱いやすさが向上し、さらには壁や天井などにも設置して利用することも可能です。 (引用:https://www.mapion.co.jp/news/column/cobs2693821-1-all/) 2-2.AUBO robotics「i シリーズ」 (引用:https://www.aubo-cobot.com/public/) 中国発の協働ロボットメーカー。 iシリーズの特徴は、「価格が比較的安価であること」です。 一般的な他社の協働ロボットの協働ロボットと比較して、2~3割ほど安くできるそうです。 一般的な協働ロボットの本体価格は、300~500万円であると言われています。 単純計算でいえば、240~400万円程度で購入することが可能です。 “中国製”で“安い”と聞くと、品質が悪いのではないか、と感じる方もいるのではないでしょうか。 その点、AUBO roboticsは安心できます。 ロボットの動きの核と言えるモーターやブレーキ、エンコーダなどのコア部品は全て自社で内製していることから、品質の担保、改善を行っていることが伺えるでしょう。 (引用:https://www.robot-digest.com/contents/?id=1558505650-884330) (引用:https://robotstart.info/2023/11/13/moriyama_mikata-no186.html) 2-3.JAKA「Zu シリーズ/All-In-One シリーズ/Pro シリーズ」 (引用:https://www.jakarobotics.com/ja/) ドイツの協働ロボットメーカー。 この協働ロボットの強みは、「プログラミングがしやすいこと」と「低コストで導入できること」です。 協働ロボットの動作プログラムの作成の際は「Scratch」と呼ばれるプログラム言語をベースとしたソフトウェアを使うことができます。 ローコードでプログラミングをすることができるので、コードに馴染みのない人でも、プログラムを作成することができます。 また、最大可搬重量10kg&6軸タイプの一般的な協働ロボットに比べると、市場価格は2/3程度に抑えられるという。 一般的な協働ロボットの本体価格を300~500万円であるとすると、JAKAの協働ロボットは200~333万円で購入できるという計算になります。 ロボットへの教示のしやすさや、低コストで導入できることから、中小企業での導入が向いていると考えられます。 (引用:https://www.robot-digest.com/contents/?id=1583369070-577142&dp=1) 2-4.igus「ReBeLシリーズ」 (引用:https://www.igus.co.jp/robolink/cobots) ドイツの協働ロボットメーカー。 その特徴は「安さと軽さ」です。 内臓コントローラと、ロボット制御のソフトウェアがついて、メーカー希望小売価格は1,197,273円(税込)。 可搬重量は最大2kgとなっており、同可搬重量の一般的な協働ロボットと比較すると、非常に安価であることがわかります。 低い導入ハードルと、短期で投資回収を行うことができることが強みです。 また、もう一点特筆すべきはその軽さです。 一般的な金属製の協働ロボットとは異なり、ReBeLシリーズは高機能ポリマー製のボディでできています。 これによって重さはわずか8.2 kgと非常に扱いやすい仕様になっています。 壁付け、天吊りも可能です。 2-5.FAIRinovation「FRシリーズ」 (引用元:https://www.frtech.fr/) 中国の新興協働ロボットメーカー。 その特徴は「圧倒的な価格の安さ」です。 一般的な協働ロボットの価格帯が300万円~500万円であるのに対し、FAIRINOロボットは1台50万円で購入することができます。 圧倒的低コストの理由を担当者の方に確認したところ、「減速機を含め部品を全て自社製造しているから」とのことでした。 中国メーカーで且つ破格に安価な価格であることから一抹の不安感がありますが、他社の協働ロボット同様、一般的な溶接、パレタイズ、ピッキングなど用途で活用することができます。 過去の展示会で実際に溶接作業のティーチングのデモを拝見しましたが、見た目は他社製の協働ロボットとそん色ない動きをしていました。(しかも、オプションのカメラで撮像した画像からティーチング箇所を判断し、ティーチングを自動生成していました。) 手軽に協働ロボットを導入をしたい方にオススメです。 ⇒関連記事:たった50万円のロボットも登場!?2024年ロボット最新技術7選! ⇒関連記事:溶接業必見!100万円で導入できる溶接ロボットのご紹介 2-6.Kassow Robots 「KR シリーズ」 (引用元:https://ksw-robots.co.jp/) デンマークの協働ロボットメーカー。 「KRシリーズ」の特徴は、「7軸の協働ロボットであること」です。(FANACや安川電機など、現行の協働ロボットは6軸であることがほとんどです。) 軸が7つあることのメリットは、ロボットの可動域が広くなることです。 軸数が一つ増えることでそんなに可動域が変わるのか?とお思いの方は、添付の動画を是非ご覧になってください。 アーム本体に近いところや、入り組んだ場所にもアームが届いていることが理解できるはずです。 (引用:https://www.robot-digest.com/contents/?id=1539936027-885058&dp=2) 2-7.KUKA「LBR iiwa シリーズ」 (引用:https://www.kuka.com/ja-jp) ドイツの協働ロボットメーカー。 LBR iiwa シリーズの特徴は、「比較的器用な作業ができること」です。 その秘密は、”軸数”にあります。 一般的な協働ロボットの軸数が6つであるのに対し、この協働ロボットは7つの軸で構成されています。 これによって、より広い可動範囲を実現し、また狭いポイントに潜ったり、入りこんだりする動きを可能にしています。 さらに、7軸全てにトルクセンサが埋め込んであるので、繊細な力制御を実現しています。 今でこそ、7軸の協働ロボットは増えてきましたが、KUKAは2013年にLBR iiwaを発売しています。 7軸協働ロボットの先駆けと言えるでしょう。 (引用:https://www.kyodo-robot.com/frontline/kuka_1) 2-8.BECKHOFF「ATRO シリーズ」 (引用元:https://www.beckhoff.com/ja-jp/products/motion/atro-automation-technology-for-robotics/) ドイツの協働ロボットメーカー。BECKOFFの協働ロボット「ATRO」の特徴は、「ロボットアームが軸毎に独立した部品で構成されていること」です。 つまり、ロボットアームを軸毎に分解&組立することができます。 この特徴を擁する「ATRO」の強みは2つです。 1つ目はハード面での汎用性が高いことです。 軸毎に独立した部品で構成されているため、生産方法に合わせてロボットアームを構築することができます。 例えば、4軸で組み立ててピッキングに使用することができる一方で、1軸のみ使用しターンテーブルの様に使用することもできます。 (引用記事に記載の動画をみていただくと非常にわかりやすいかと思います。) https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2304/19/news076.html つまり、ユーザーの発想次第で使い方を無限大に広げることができます。 2つ目はメンテナンスが容易であることです。 協働ロボットが故障した場合、従来であれば故障したロボットを修理する必要がありました。 修理するためには、メーカーからエンジニアを呼ぶ必要があるため、長い期間生産が止まってしまう可能性があります。 その点、「ATRO」は故障した部品を交換するだけで、正常状態に戻すことができます。 現場の作業者が簡単に分解&組立できるので、メーカーからエンジニアを呼ぶ必要もありません。 下記のページを見ていただければ、組付けが簡単に行えることがわかるでしょう。 https://www.beckhoff.com/ja-jp/products/motion/atro-automation-technology-for-robotics/ いかがでしたでしょうか?ここまで、計16社が提供する協働ロボットの特徴を紹介致しました。貴社の情報収集のお役に立てば幸いです。 最後に、船井総研がお客様にロボット導入をする際、必ず行っていることを紹介致します。 3.中堅・中小企業がメーカー選定の前に必ずやるべきたった一つのこと メーカー選定の前に必ずやるべきたった一つのこと。 それは、「製品・作業分析」です。 この分析なくして、特に多品種少量生産の製造業における費用対効果の最大化は難しいです。 製品・作業分析を行う必要がある理由は、自動化効果の大きい作業・製品を絞るためです。品種の多い工場でロボットによる自動化をしようとしても、一度にたくさんの製品群を自動化することは不可能です。 より短期的に自動化の効果を出すには、自動化効果の大きい作業、製品を絞り、順々にロボットによる自動化を進めていく必要があります。 そのため、船井総研ではお客様にロボット導入を行う際は必ず「製品・作業分析」を行っています。 では、「製品・作業分析」は具体的にどのように進めていけば良いのでしょうか。 分析のフローを下記に示します。 製品・作業分析を行う上で、なぜ年間工数を算出するのか、なぜわざわざ作業をしている動画を撮影するのでしょうか。 その理由は...... 続きは下記の資料ダウンロードで解説します! 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料! [sc name="cobot"][/sc] ▼『【製造業】経営者向け!!工場の協働ロボット活用成功事例集』 無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料! 近年、協働ロボットは、企業規模・業種・作業を問わず、導入が進んでいます。 現在では、様々な協働ロボットメーカーが乱立しているため、 各協働ロボットメーカーの特徴・違いがわからない! 結局自社に最適な協働ロボットメーカーがわからない! と感じる方も多いのではないでしょうか。 本記事では、協働ロボットについて比較・検討されている方に向けて、計16つ(日本企業:8社/海外企業8社)の協働ロボットメーカーの特徴を紹介します。情報収集のお役に立てば幸いです。 1.日本の協働ロボットメーカー8選! 1-1.ファナック「CRX シリーズ」 (引用:https://www.fanuc.co.jp/ja/product/robot/f_r_collabo.html) ファナックは、基本技術であるNCとサーボ、レーザからなるFA事業と、その基本技術を応用したロボット事業および ロボマシン事業を展開しています。 協働ロボット以外にもアーク溶接ロボット、塗装ロボット、パレタイジングロボットのような産業用ロボットも取り扱っています。 FANUCは国内大手メーカーであり、様々な国内メーカーとのプラグイン周辺機器が揃っているため、現場のニーズに合わせた自動化の構築が可能となっています。 また、国内ロボットメーカーであるためアフターサポートも充実しており、協働ロボット導入後も安心して使用することが可能です。 最近ではアーク溶接と協働ロボットをパッケージ化したシステムを開発し協働ロボット溶接も可能になっています。 専用のアプリケーションとなっており協働ロボットの特徴であるダイレクトティーチングにプラスして溶接条件を簡単に設定できるようになっています。 機械加工におけるワーク供給においてもファナックのロボドリル等との相性が良くLANケーブル一つでインターフェースが取れるため複雑な信号のやり取りなどが不要となっています。 ⇒関連記事:工場の自動化 (ファクトリーオートメーション) とは?成功事例5選やメリット、実現までの流れを一挙解説! 1-2.テックマン「TM シリーズ」 (引用:https://ssi-robot.co.jp/tm-robot/) Techman Robotは2016年に設立され、台湾を拠点とする協働ロボットメーカーです。 テックマンの一番の特徴はロボットビジョン(カメラ)を標準搭載していることです。 従来、ロボットとビジョンの連携には複雑なキャリブレーションのような作業が必要で、素人には到底使いこなせないシステムとなっていました。 テックマンは標準でロボットビジョンを搭載しており、上記のような複雑な連携が不要となっています。 ロボットビジョンを搭載しているため、ランダムに置かれたワークのピッキングのような作業が得意です。 また、ロボットビジョンを活用したランドマーク機能を活用することで3次元での位置補正が可能となっているため、ロボットを移動・再度設置、した際の複雑な補正や修正が不要となっており、よりフレキシブルな協働ロボット活用が可能となっています。 操作性については、協働ロボットの特徴であるダイレクトティーチングは勿論のこと、フローチャートプログラムを採用することで、より直感的にロボットティーチングをすることが可能となっています。 1-2.安川電機「MOTOMAN HCシリーズ」 株式会社安川電機は1915年に設立された、日本のロボットメーカーです。 その特徴は、幅広いラインナップを揃えていることです。まず、可搬重量が10kg以下用のロボットから、可搬重量21kg~30kg用のロボットを取り揃えており、様々な重量のワークに対応しています。さらに、防塵・防滴仕様のロボットから食品仕様のものまで、様々な用途に合わせた協働ロボットを製造しています。 また、近年では、自律ロボットと呼ばれる「MOTOMAN NEXTシリーズ」を発売しています。このロボットは、“自律ロボット“の名の通り、ロボットが周囲の状況に合わせて自律的に判断し、駆動することができます。 (引用:https://www.e-mechatronics.com/product/robot/special/motoman-next/) 「MOTOMAN NEXT」は、ロボットにとって障害物となる様な環境情報を入力すれば、ティーチングレスで動作の指示を行うことができます。 さらに、ビジョンカメラや力覚センサなどを用いることで、周辺環境との衝突回避や、動作位置の微調整など、状況に合わせた判断を行うことが可能になります。究極的には、使用するツールや、具体的な作業の指示を行うことで、ティーチレスでロボットへ動作の指示を行うことができます。 1-4.川崎重工業「duAro シリーズ」 (引用:https://kawasakirobotics.com/jp/products-robots/duaro1/) duAroシリーズは、双腕型の協働ロボットです。 その特徴は、「人が両手を使って行う作業をそのまま自動化できること」です。他社の単腕ロボットと違い、アームが2つあるため、より自由度の高い作業を行うことができます。 例えば、位置決めが必要な作業を単腕ロボットで自動化しようとすると、治具か、もう1台単腕ロボットを用意する必要があります。duAroであれば、片方のロボットアームでワークの位置決めを行い、もう片方のロボットアームで作業をすることが可能です。このように、難易度が比較的高い、作業の自動化に向いています。ただし、可搬重量が最大4~6kgとなっており、他社の協働ロボットと比較しても軽いものしか扱うことができません。重量物が扱えない、という点については注意が必要です。 1-5.カワダロボティクス「NEXTAGEシリーズ」 (引用:https://nextage.kawadarobot.co.jp/product) 「NEXTAGEシリーズ」の特徴は、他のどの協働ロボットよりも人に近い動きができることです。2本のロボットアームと、2つのカメラ、回る腰部。一般的な双腕ロボットの様な、人の腕を模したロボットとは異なり、人の上半身を模したロボットです。軸数はなんと15軸。(両腕にそれぞれ6軸、頭部カメラに2軸、腰部に1軸。)この圧倒的な軸数からも、非常に自由度の高い動きが可能なことがわかるかと思います。他社の協働ロボットを用いて自動化する場合、複数台ロボットが必要な場合でも、「NEXTAGEシリーズ」なら1台で自動化をすることが可能になるでしょう。 1-6.デンソーウェーブ「COBOTTA シリーズ」 (引用:https://www.denso-wave.com/ja/robot/product/collabo/cobotta.html) COBOTTAの特徴は、「徹底的に追及された安全性」です。鋭利な部分が存在しないアーム構造、指が挟みこまない様に配慮された可動範囲。さらに、速度やトルクを監視するセンサを6つも内蔵しています。このことから、ロボットの外見も、中身も安全性が追及されていることがわかると思います。もちろん、他社の協働ロボットも安全性に問題はありません。が、デンソーウェーブのHPを見れば、安全性に対するこだわりを感じることができます。 ⇒関連記事:デンソーウェーブ流・組立作業の自動化手法! 1-7.不二越「CMZ シリーズ」 (引用:https://www.nachi-fujikoshi.co.jp/rob/hand/cz10a.htm) CMZシリーズの特徴は、「トップクラスの高速・高精度を有していること」です。最高速度は協働時毎秒1000 mm、非協働時毎秒2500 mm、位置繰り返し精度は±0.02 mmとなっています。この数字は業界の中でも非常に高い数字で、技術力の高さが伺えます。もちろん、安全停止機能はついていますので、ご安心ください。 1-8.三菱電機「MELFA ASSISTA シリーズ」 (引用:https://www.mitsubishielectric.co.jp/fa/products/rbt/assista/items/assista/index.html) MELFA ASSISTAの特徴は、「圧倒的な使いやすさ」です。まず、MELFA ASSISTAは、ダイレクトティーチングで教示を行うことができます。ここまでは他社の協働ロボットと何ら変わりません。次に、MELFA ASSISTAは、専用のティーチングツール「RT VisualBox」 を使うことで、仮想の3次元空間内において直感的にティーチング作業を行うこともできます。こちらは、今後デジタルネイティブ世代が増えることを見越して開発を行ったそうです。(引用:https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2006/11/news069.html) さらに、MELFA ASSISTAには、協働ロボットには珍しくLEDが搭載されています。このLEDはロボットの稼働状態を示しており、周辺の作業者にロボットの稼働状態を伝えることができます。 (引用:https://www.mitsubishielectric.co.jp/fa/topics/2020/04_robot/factory/index.html?ref=pr_assista_1) 以上の特徴から、MELFA ASSISTAには、他社にはない”使いやすさ”を実現しています。また、三菱電機はPLCをはじめとした、様々な機器も製造しています。これらの三菱電機製の機器との接続も、この協働ロボットなら容易に行うことができます。 2.海外の協働ロボットメーカー8選! 2-1.Universal Robots「UR シリーズ」 (引用:https://www.universal-robots.com/ja/) 協働ロボットの生みの親である、デンマークの協働ロボットメーカー。URシリーズの特徴は「圧倒的な実績」です。2024年1月現在、市場シェアは50%を占め、75,000を超える企業で導入されています。HPには、“120以上の事例”が掲載されており、マテハンや組み立て、検査、加工などで使われた様々な導入事例を知ることができます。最近では、2023年に可搬重量30kgに対応した協働ロボット「UR30」が登場。有名どころで言えば、ファナックや安川電機に続いて、3番目となる可搬重量30kgに対応した協働ロボットの発売です。 このUR30の特筆すべき点はその本体重量の軽さです。 同じ30 kg可搬のFANACの協働ロボット(CRX-25iA)と安川電機の協働ロボット(MOTOMAN-HC30PL)の本体質量がそれぞれ135kg,140kgであるのに対し、UR30は本体質量が65kgと大幅に軽量仕様となっています。 これにより、扱いやすさが向上し、さらには壁や天井などにも設置して利用することも可能です。 (引用:https://www.mapion.co.jp/news/column/cobs2693821-1-all/) 2-2.AUBO robotics「i シリーズ」 (引用:https://www.aubo-cobot.com/public/) 中国発の協働ロボットメーカー。 iシリーズの特徴は、「価格が比較的安価であること」です。 一般的な他社の協働ロボットの協働ロボットと比較して、2~3割ほど安くできるそうです。 一般的な協働ロボットの本体価格は、300~500万円であると言われています。 単純計算でいえば、240~400万円程度で購入することが可能です。 “中国製”で“安い”と聞くと、品質が悪いのではないか、と感じる方もいるのではないでしょうか。 その点、AUBO roboticsは安心できます。 ロボットの動きの核と言えるモーターやブレーキ、エンコーダなどのコア部品は全て自社で内製していることから、品質の担保、改善を行っていることが伺えるでしょう。 (引用:https://www.robot-digest.com/contents/?id=1558505650-884330) (引用:https://robotstart.info/2023/11/13/moriyama_mikata-no186.html) 2-3.JAKA「Zu シリーズ/All-In-One シリーズ/Pro シリーズ」 (引用:https://www.jakarobotics.com/ja/) ドイツの協働ロボットメーカー。 この協働ロボットの強みは、「プログラミングがしやすいこと」と「低コストで導入できること」です。 協働ロボットの動作プログラムの作成の際は「Scratch」と呼ばれるプログラム言語をベースとしたソフトウェアを使うことができます。 ローコードでプログラミングをすることができるので、コードに馴染みのない人でも、プログラムを作成することができます。 また、最大可搬重量10kg&6軸タイプの一般的な協働ロボットに比べると、市場価格は2/3程度に抑えられるという。 一般的な協働ロボットの本体価格を300~500万円であるとすると、JAKAの協働ロボットは200~333万円で購入できるという計算になります。 ロボットへの教示のしやすさや、低コストで導入できることから、中小企業での導入が向いていると考えられます。 (引用:https://www.robot-digest.com/contents/?id=1583369070-577142&dp=1) 2-4.igus「ReBeLシリーズ」 (引用:https://www.igus.co.jp/robolink/cobots) ドイツの協働ロボットメーカー。 その特徴は「安さと軽さ」です。 内臓コントローラと、ロボット制御のソフトウェアがついて、メーカー希望小売価格は1,197,273円(税込)。 可搬重量は最大2kgとなっており、同可搬重量の一般的な協働ロボットと比較すると、非常に安価であることがわかります。 低い導入ハードルと、短期で投資回収を行うことができることが強みです。 また、もう一点特筆すべきはその軽さです。 一般的な金属製の協働ロボットとは異なり、ReBeLシリーズは高機能ポリマー製のボディでできています。 これによって重さはわずか8.2 kgと非常に扱いやすい仕様になっています。 壁付け、天吊りも可能です。 2-5.FAIRinovation「FRシリーズ」 (引用元:https://www.frtech.fr/) 中国の新興協働ロボットメーカー。 その特徴は「圧倒的な価格の安さ」です。 一般的な協働ロボットの価格帯が300万円~500万円であるのに対し、FAIRINOロボットは1台50万円で購入することができます。 圧倒的低コストの理由を担当者の方に確認したところ、「減速機を含め部品を全て自社製造しているから」とのことでした。 中国メーカーで且つ破格に安価な価格であることから一抹の不安感がありますが、他社の協働ロボット同様、一般的な溶接、パレタイズ、ピッキングなど用途で活用することができます。 過去の展示会で実際に溶接作業のティーチングのデモを拝見しましたが、見た目は他社製の協働ロボットとそん色ない動きをしていました。(しかも、オプションのカメラで撮像した画像からティーチング箇所を判断し、ティーチングを自動生成していました。) 手軽に協働ロボットを導入をしたい方にオススメです。 ⇒関連記事:たった50万円のロボットも登場!?2024年ロボット最新技術7選! ⇒関連記事:溶接業必見!100万円で導入できる溶接ロボットのご紹介 2-6.Kassow Robots 「KR シリーズ」 (引用元:https://ksw-robots.co.jp/) デンマークの協働ロボットメーカー。 「KRシリーズ」の特徴は、「7軸の協働ロボットであること」です。(FANACや安川電機など、現行の協働ロボットは6軸であることがほとんどです。) 軸が7つあることのメリットは、ロボットの可動域が広くなることです。 軸数が一つ増えることでそんなに可動域が変わるのか?とお思いの方は、添付の動画を是非ご覧になってください。 アーム本体に近いところや、入り組んだ場所にもアームが届いていることが理解できるはずです。 (引用:https://www.robot-digest.com/contents/?id=1539936027-885058&dp=2) 2-7.KUKA「LBR iiwa シリーズ」 (引用:https://www.kuka.com/ja-jp) ドイツの協働ロボットメーカー。 LBR iiwa シリーズの特徴は、「比較的器用な作業ができること」です。 その秘密は、”軸数”にあります。 一般的な協働ロボットの軸数が6つであるのに対し、この協働ロボットは7つの軸で構成されています。 これによって、より広い可動範囲を実現し、また狭いポイントに潜ったり、入りこんだりする動きを可能にしています。 さらに、7軸全てにトルクセンサが埋め込んであるので、繊細な力制御を実現しています。 今でこそ、7軸の協働ロボットは増えてきましたが、KUKAは2013年にLBR iiwaを発売しています。 7軸協働ロボットの先駆けと言えるでしょう。 (引用:https://www.kyodo-robot.com/frontline/kuka_1) 2-8.BECKHOFF「ATRO シリーズ」 (引用元:https://www.beckhoff.com/ja-jp/products/motion/atro-automation-technology-for-robotics/) ドイツの協働ロボットメーカー。BECKOFFの協働ロボット「ATRO」の特徴は、「ロボットアームが軸毎に独立した部品で構成されていること」です。 つまり、ロボットアームを軸毎に分解&組立することができます。 この特徴を擁する「ATRO」の強みは2つです。 1つ目はハード面での汎用性が高いことです。 軸毎に独立した部品で構成されているため、生産方法に合わせてロボットアームを構築することができます。 例えば、4軸で組み立ててピッキングに使用することができる一方で、1軸のみ使用しターンテーブルの様に使用することもできます。 (引用記事に記載の動画をみていただくと非常にわかりやすいかと思います。) https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2304/19/news076.html つまり、ユーザーの発想次第で使い方を無限大に広げることができます。 2つ目はメンテナンスが容易であることです。 協働ロボットが故障した場合、従来であれば故障したロボットを修理する必要がありました。 修理するためには、メーカーからエンジニアを呼ぶ必要があるため、長い期間生産が止まってしまう可能性があります。 その点、「ATRO」は故障した部品を交換するだけで、正常状態に戻すことができます。 現場の作業者が簡単に分解&組立できるので、メーカーからエンジニアを呼ぶ必要もありません。 下記のページを見ていただければ、組付けが簡単に行えることがわかるでしょう。 https://www.beckhoff.com/ja-jp/products/motion/atro-automation-technology-for-robotics/ いかがでしたでしょうか?ここまで、計16社が提供する協働ロボットの特徴を紹介致しました。貴社の情報収集のお役に立てば幸いです。 最後に、船井総研がお客様にロボット導入をする際、必ず行っていることを紹介致します。 3.中堅・中小企業がメーカー選定の前に必ずやるべきたった一つのこと メーカー選定の前に必ずやるべきたった一つのこと。 それは、「製品・作業分析」です。 この分析なくして、特に多品種少量生産の製造業における費用対効果の最大化は難しいです。 製品・作業分析を行う必要がある理由は、自動化効果の大きい作業・製品を絞るためです。品種の多い工場でロボットによる自動化をしようとしても、一度にたくさんの製品群を自動化することは不可能です。 より短期的に自動化の効果を出すには、自動化効果の大きい作業、製品を絞り、順々にロボットによる自動化を進めていく必要があります。 そのため、船井総研ではお客様にロボット導入を行う際は必ず「製品・作業分析」を行っています。 では、「製品・作業分析」は具体的にどのように進めていけば良いのでしょうか。 分析のフローを下記に示します。 製品・作業分析を行う上で、なぜ年間工数を算出するのか、なぜわざわざ作業をしている動画を撮影するのでしょうか。 その理由は...... 続きは下記の資料ダウンロードで解説します! 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生産計画の難しさを解消する!スケジューラ導入事例と成功の秘訣

2024.02.05

製造現場では必須の生産計画ですが、最近では生産計画を自動立案する『スケジューラ』というものを様々なベンダーがシステム提供しています。 スケジューラの導入効果は非常に大きなものがありますが、導入に成功したという事例をなかなか耳にしません。 実は導入までには多くのハードルが存在し、乗り越えるためには非常にたくさんの労力が必要となるからです。 1.生産計画とは "生産計画とは、企業が製品やサービスを効率的に生産するために立てる計画です。 生産計画では、需要予測や在庫状況、生産能力などを考慮して、どの製品をいつ、どれくらいの量で生産するのかを決定します。 その生産計画は次のような目的を持っています。 需要の予測と調整、製品の生産効率化、リードタイムの管理、在庫管理などです。 生産計画は会社の経営戦略や目標と密接に関連しており、効率的な生産と顧客満足を両立するために重要な役割を果たしています。 また、生産計画は日々の生産活動を効果的に管理し、企業の生産性を向上させるための基礎となるものです。 2.そもそも生産計画の立案は難しい "多くの製造現場で生産計画の立案は属人化されている場合が多いです。 なぜなら、生産計画の立案は非常に複雑なのです。 まず外部の需要面では客先要望やニーズの変化に対応が必須です。 また内部の供給面では段取りや設備、人員、在庫など幅広い知識が必要です。 この両面を持ち合わせている人材は少ないので、どうしても生産計画の立案業務が限られた人材に依存しやすくなるという問題が生じます。 この問題を解決するためのシステムが『スケジューラ』です。 3.スケジューラのメリット スケジューラのシステムを使って計画の自動作成には次のようなメリットがあります。 計画作成の効率化・標準化や計画の精度向上とサイクル短縮。 そのほか計画の見える化や情報共有などがあり、さらに原材料手配の適正化やリードタイム短縮、在庫削減などにも良い影響を与えます。 4.導入へのハードル これだけメリットがあるスケジューラですが、生産計画は様々な企業の工程や生産ラインを個別に考慮する必要があるので非常に複雑なシステムになります。 一般的なスケジューラを導入する企業からすると、自社には必要のない機能も多く存在することとなり、現場から「運用しにくい」と声が上がります。 また、導入には非常に長い期間を要します。 製造リードタイム、人員、設備などの制約条件を入力します。 しかし、工程担当者の熟練の暗黙知などの制約条件の抜け漏れがあり試運用を繰り返します。 このあたりがスケジューラ導入の最も難しいところとなります。 さらに、一般的なスケジューラは汎用的であるため、全てを現状に合わせようとするとどうしてもカスタマイズが必要となり費用がかさみます。 導入検討時にはシステムの把握が必要です。 仮に、ようやく導入にこぎつけてもそれで終わりではありません。 新製品や製造方法の変更、いわゆる4M変更などにより制約条件は変更しスケジューラのマスタ変更も必要になります。 5.まとめ いかがでしょう? スケジューラ導入に関する理解が少しでも深まりましたか? スケジューラは非常に便利で良い効果をもたらしますが導入にはいくつものハードルがあり乗り越えるにはかなりの労力を要します。 ハードルの乗り越え方や上記内容の詳細について、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生産管理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 補助金活用!板金・プレス・溶接加工業の為の生産計画DX 1,000万円超の補助金を活用して、生産計画”脱属人化”&生産管理”アナログ管理からの脱却”! セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 生産計画DXセミナーは、貴社の成長を支える重要な情報を提供いたします。 限られた時間とリソースの中で、効率的かつ効果的な生産計画を実現しませんか?1,000万円超の補助金を活用しながら、生産計画の脱属人化とアナログ管理からの脱却を学べます。 多くの経営者の皆様が直面している課題、それは特定の熟練者に依存した生産計画やアナログ化、感覚化した管理体制です。 しかし、これらの課題は適切なアプローチと専門的なサポートを受ければ解決できるのです。 私たちのセミナーでは、AIや最新のテクノロジーを駆使し、多品種少量生産における生産計画DXを具体的にお伝えいたします。 さらに、補助金の活用方法や成功事例も紹介し、経営者の皆様のビジネスに革新をもたらすヒントを提供します。 貴社が従業員200名以下の板金・プレス・溶接加工業で、生産計画に課題を抱えている場合、このセミナーへの参加は必須です。 時間と手間をかけずに確実な成果を上げ、競争力を向上させることができます。 ご興味をお持ちの方は、お問い合わせフォームからお気軽にご連絡ください。 私たちのコンサルタントが、貴社に最適な解決策をご提案いたします。 経営者の皆様と共に、より効率的なものづくりを実現しましょう。 ■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 2024/02/22 (木) 13:00~15:00 2024/02/26 (月) 13:00~15:00 2024/02/28 (水) 13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109109 無料ダウンロード!! 2024年AI活用時流予測レポート ~今後の業界動向・トレンドを予測~ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 目次 1、製造業AI業界の現状 2、2023年製造業AI業界はこうなる! 3、2023年実践していただきたいこと 4、どの業務・工程でもAIは活用できる「業務別・工程別のAI活用」 5、国内中小製造業におけるAI導入事例 中小製造業のAI活用の最新事例と導入事例この1冊にまとめました。 AI活用術について「考え方」と「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに導入事例を掲載することでAI活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 製造現場では必須の生産計画ですが、最近では生産計画を自動立案する『スケジューラ』というものを様々なベンダーがシステム提供しています。 スケジューラの導入効果は非常に大きなものがありますが、導入に成功したという事例をなかなか耳にしません。 実は導入までには多くのハードルが存在し、乗り越えるためには非常にたくさんの労力が必要となるからです。 1.生産計画とは "生産計画とは、企業が製品やサービスを効率的に生産するために立てる計画です。 生産計画では、需要予測や在庫状況、生産能力などを考慮して、どの製品をいつ、どれくらいの量で生産するのかを決定します。 その生産計画は次のような目的を持っています。 需要の予測と調整、製品の生産効率化、リードタイムの管理、在庫管理などです。 生産計画は会社の経営戦略や目標と密接に関連しており、効率的な生産と顧客満足を両立するために重要な役割を果たしています。 また、生産計画は日々の生産活動を効果的に管理し、企業の生産性を向上させるための基礎となるものです。 2.そもそも生産計画の立案は難しい "多くの製造現場で生産計画の立案は属人化されている場合が多いです。 なぜなら、生産計画の立案は非常に複雑なのです。 まず外部の需要面では客先要望やニーズの変化に対応が必須です。 また内部の供給面では段取りや設備、人員、在庫など幅広い知識が必要です。 この両面を持ち合わせている人材は少ないので、どうしても生産計画の立案業務が限られた人材に依存しやすくなるという問題が生じます。 この問題を解決するためのシステムが『スケジューラ』です。 3.スケジューラのメリット スケジューラのシステムを使って計画の自動作成には次のようなメリットがあります。 計画作成の効率化・標準化や計画の精度向上とサイクル短縮。 そのほか計画の見える化や情報共有などがあり、さらに原材料手配の適正化やリードタイム短縮、在庫削減などにも良い影響を与えます。 4.導入へのハードル これだけメリットがあるスケジューラですが、生産計画は様々な企業の工程や生産ラインを個別に考慮する必要があるので非常に複雑なシステムになります。 一般的なスケジューラを導入する企業からすると、自社には必要のない機能も多く存在することとなり、現場から「運用しにくい」と声が上がります。 また、導入には非常に長い期間を要します。 製造リードタイム、人員、設備などの制約条件を入力します。 しかし、工程担当者の熟練の暗黙知などの制約条件の抜け漏れがあり試運用を繰り返します。 このあたりがスケジューラ導入の最も難しいところとなります。 さらに、一般的なスケジューラは汎用的であるため、全てを現状に合わせようとするとどうしてもカスタマイズが必要となり費用がかさみます。 導入検討時にはシステムの把握が必要です。 仮に、ようやく導入にこぎつけてもそれで終わりではありません。 新製品や製造方法の変更、いわゆる4M変更などにより制約条件は変更しスケジューラのマスタ変更も必要になります。 5.まとめ いかがでしょう? スケジューラ導入に関する理解が少しでも深まりましたか? スケジューラは非常に便利で良い効果をもたらしますが導入にはいくつものハードルがあり乗り越えるにはかなりの労力を要します。 ハードルの乗り越え方や上記内容の詳細について、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生産管理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 補助金活用!板金・プレス・溶接加工業の為の生産計画DX 1,000万円超の補助金を活用して、生産計画”脱属人化”&生産管理”アナログ管理からの脱却”! セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 生産計画DXセミナーは、貴社の成長を支える重要な情報を提供いたします。 限られた時間とリソースの中で、効率的かつ効果的な生産計画を実現しませんか?1,000万円超の補助金を活用しながら、生産計画の脱属人化とアナログ管理からの脱却を学べます。 多くの経営者の皆様が直面している課題、それは特定の熟練者に依存した生産計画やアナログ化、感覚化した管理体制です。 しかし、これらの課題は適切なアプローチと専門的なサポートを受ければ解決できるのです。 私たちのセミナーでは、AIや最新のテクノロジーを駆使し、多品種少量生産における生産計画DXを具体的にお伝えいたします。 さらに、補助金の活用方法や成功事例も紹介し、経営者の皆様のビジネスに革新をもたらすヒントを提供します。 貴社が従業員200名以下の板金・プレス・溶接加工業で、生産計画に課題を抱えている場合、このセミナーへの参加は必須です。 時間と手間をかけずに確実な成果を上げ、競争力を向上させることができます。 ご興味をお持ちの方は、お問い合わせフォームからお気軽にご連絡ください。 私たちのコンサルタントが、貴社に最適な解決策をご提案いたします。 経営者の皆様と共に、より効率的なものづくりを実現しましょう。 ■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 2024/02/22 (木) 13:00~15:00 2024/02/26 (月) 13:00~15:00 2024/02/28 (水) 13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/109109 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

DX化・システム導入プロジェクトの推進における最も重要な要素

2024.01.31

DX(デジタルトランスフォーメーション)化・システム導入の多くはプロジェクト化され、プロジェクトメンバーによって推進されていくことになるかと思います。 これまで数多くのDX化・システム導入プロジェクトを経験してきましたが、 このDX化・システム導入が成功するかどうかは、「あること」に左右されると言っても過言ではありません。 そこで今回は、DX化・システム導入プロジェクト推進に必要な「最も重要な要素」について、触れていきたいと思います。 1.DX化・システム導入で良く聞かれる声 DX化・システム導入プロジェクトを経験、失敗してきた方から、下記のような声を聞きます。 過去にDX化・システム化のチャレンジをしたが頓挫してしまった。 (製品マスター、部品構成マスター等を作り切れなかった) 過去のDX化・システム導入で効果がイマイチ感じられない。 情報システムに関するコストが掛かっている。 ITやパソコンに詳しいメンバーに導入を任せたら上手く進まなかった。 経営判断に必要な商品別や工程別データが出せない、もしくは時間がかかる。 上記が良く聞かれるのは、必ずと言っていいほど、次のパターンのどれかに当てはまってしまっているからです 2.DX化・システム導入で失敗する9つのパターン 目的・目標を定めていなく、ゴールが変更されてしまう。 DX化・システム導入が目標になり、導入効果(投資効果、業務改善等)を定めていない。 システムベンダー(委託先)に丸投げし、システムと業務のミスマッチをしてしまう。 プロジェクトキーマンの選出を間違い、現場メンバーに振り回されてしまう。 DX化・システム導入を自分事として捉えられず、他人任せにしてしまう。 計画性がない。 システムと業務に関する課題の整理をせず、既存システムとの親和性を検討していない。 コミュニケーション基盤ができていなく、部門間での連携がとれない。 製品、部品構成等のマスター登録をやり切れず、また登録ルールを決めていない。 いかがでしょうか。 失敗経験がある方は、どれか思い当たる節があるのではないでしょうか。 何がいけなかったのか、逆にどうすれば良かったのか、、、 3.DX化・システム導化を成功させるポイント 経営者がDX化を理解し、変革の意識を持つ。 DX化のキーマンを選出する。 (標準化推進) 全体を俯瞰し、自社にフィットする計画をつくる。 パイロット運用ですぐに新業務のイメージを浸透させる。 新しい仕組みに合ったルールを明確にし、これを遵守する。 統合型クラウドのDXツールを短期・安価で導入する。 システムベンダーに頼らず、極力自社で運用できる仕組みを構築する。 段階的なKPI/KGI設定と生産性向上の目的をもつ。 DX化・システム導入プロジェクトを成功させるには上記要素が必要になるのですが、この中で最も重要な要素は、「キーマンを選出する!」です。 DX化・システム導入を進めていく中では、目的・目標に鑑みて残すべきもの、失くすべきものの取捨選択や、過去の慣習・固定概念を壊し、新たなルールを設ける必要に迫られることがあります。 このプロジェクトキーマンは、その判断において、時には経営寄り、時には現場寄りと、バランス感覚に優れており、全方位に提言できる方が望ましいです。ITやパソコンに強いからだけでは務まりません。 何度も申しますが、DX化・システム導入プロジェクトはキーマン選出が肝です! 【製造業 2024年基幹システム活用時流予測レポート ~今後の見通し・業界動向・トレンド~】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045 ■関連するセミナーのご案内 製造業の基幹システムリニューアル&再構築戦略! 従業員150~1,500名の製造業の基幹システムのリニューアル&再構築を成功させる為のセミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/110546 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/03/18 (月) 13:00~15:00 2024/03/26 (火) 13:00~15:00 2024/03/28 (木) 13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/110546 DX(デジタルトランスフォーメーション)化・システム導入の多くはプロジェクト化され、プロジェクトメンバーによって推進されていくことになるかと思います。 これまで数多くのDX化・システム導入プロジェクトを経験してきましたが、 このDX化・システム導入が成功するかどうかは、「あること」に左右されると言っても過言ではありません。 そこで今回は、DX化・システム導入プロジェクト推進に必要な「最も重要な要素」について、触れていきたいと思います。 1.DX化・システム導入で良く聞かれる声 DX化・システム導入プロジェクトを経験、失敗してきた方から、下記のような声を聞きます。 過去にDX化・システム化のチャレンジをしたが頓挫してしまった。 (製品マスター、部品構成マスター等を作り切れなかった) 過去のDX化・システム導入で効果がイマイチ感じられない。 情報システムに関するコストが掛かっている。 ITやパソコンに詳しいメンバーに導入を任せたら上手く進まなかった。 経営判断に必要な商品別や工程別データが出せない、もしくは時間がかかる。 上記が良く聞かれるのは、必ずと言っていいほど、次のパターンのどれかに当てはまってしまっているからです 2.DX化・システム導入で失敗する9つのパターン 目的・目標を定めていなく、ゴールが変更されてしまう。 DX化・システム導入が目標になり、導入効果(投資効果、業務改善等)を定めていない。 システムベンダー(委託先)に丸投げし、システムと業務のミスマッチをしてしまう。 プロジェクトキーマンの選出を間違い、現場メンバーに振り回されてしまう。 DX化・システム導入を自分事として捉えられず、他人任せにしてしまう。 計画性がない。 システムと業務に関する課題の整理をせず、既存システムとの親和性を検討していない。 コミュニケーション基盤ができていなく、部門間での連携がとれない。 製品、部品構成等のマスター登録をやり切れず、また登録ルールを決めていない。 いかがでしょうか。 失敗経験がある方は、どれか思い当たる節があるのではないでしょうか。 何がいけなかったのか、逆にどうすれば良かったのか、、、 3.DX化・システム導化を成功させるポイント 経営者がDX化を理解し、変革の意識を持つ。 DX化のキーマンを選出する。 (標準化推進) 全体を俯瞰し、自社にフィットする計画をつくる。 パイロット運用ですぐに新業務のイメージを浸透させる。 新しい仕組みに合ったルールを明確にし、これを遵守する。 統合型クラウドのDXツールを短期・安価で導入する。 システムベンダーに頼らず、極力自社で運用できる仕組みを構築する。 段階的なKPI/KGI設定と生産性向上の目的をもつ。 DX化・システム導入プロジェクトを成功させるには上記要素が必要になるのですが、この中で最も重要な要素は、「キーマンを選出する!」です。 DX化・システム導入を進めていく中では、目的・目標に鑑みて残すべきもの、失くすべきものの取捨選択や、過去の慣習・固定概念を壊し、新たなルールを設ける必要に迫られることがあります。 このプロジェクトキーマンは、その判断において、時には経営寄り、時には現場寄りと、バランス感覚に優れており、全方位に提言できる方が望ましいです。ITやパソコンに強いからだけでは務まりません。 何度も申しますが、DX化・システム導入プロジェクトはキーマン選出が肝です! 【製造業 2024年基幹システム活用時流予測レポート ~今後の見通し・業界動向・トレンド~】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における基幹システム導入及びDX化におけるポイントと進め方及び事例についてわかりやすく書かれているレポートになります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045 ■関連するセミナーのご案内 製造業の基幹システムリニューアル&再構築戦略! 従業員150~1,500名の製造業の基幹システムのリニューアル&再構築を成功させる為のセミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/110546 ■開催日程 全てオンライン開催となります 以下の日程よりご都合の良い日程をお選び下さい ※内容は全て一緒です 2024/03/18 (月) 13:00~15:00 2024/03/26 (火) 13:00~15:00 2024/03/28 (木) 13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/110546

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

2024.01.29

この度は本コラムをお読みいただきありがとうございます。本コラムではExcelを活用した原価管理の基本や効率化テクニック、さらに専用ソフトの導入による業務改善のポイントを解説します。無料テンプレートの活用から関数やマクロの活用法・ソフト導入など自社に合った効率的で正確な原価管理方法を見つけましょう! 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料! 本コラムが皆様のさらなる発展の一助になりますと幸いです。 1. 原価管理とは? なぜ重要なのか? 原価管理とは、商品やサービスを生み出す過程でかかる費用を把握し、分析・管理することです。 原材料費、加工費、労務費など、商品を製造するために必要な費用を合計して「原価」を算出します。 原価管理は、製造業にとって非常に重要です。 なぜなら、原価を正確に把握することで、 適切な販売価格を設定できる コスト削減のポイントを見つけられる 利益を最大化できる 企業の競争力を強化できる といった効果が期待できるからです。 2. Excelで原価管理表を作成する手順 Excelで原価管理表を作成する手順は、以下の通りです。 原価計算に必要なマスタデータを用意します。・材料費: 材料A、材料B、材料C… などの内訳と単価・加工費: 機械加工費、人件費、外注加工費… などの内訳と単価・労務費: 直接労務費、間接労務費… などの内訳と単価・売上金額: 製品A、製品B、製品C… などの売上金額 原価管理テンプレート(シート)を用意し、必要な項目を入力します。・インターネット上には、無料で使える原価管理表のテンプレートが多数公開されています。・これらのテンプレートを利用すれば、1から表を作成する手間を省くことができます。・例えば、「原価管理表 テンプレート 無料」で検索すると、様々なテンプレートが見つかります。 必要な項目を入力し、計算式を設定します。・テンプレートを参考に、材料費、加工費、労務費などの内訳を入力していきます。・計算式は、テンプレートにあらかじめ設定されている場合もありますが、必要に応じて修正・追加します。・例えば、材料費の合計を計算する場合は、=SUM(B2:B5) のように SUM 関数を使用します。・加工費や労務費についても同様に、SUM 関数などを用いて合計を計算します。・原価 = 材料費 + 加工費 + 労務費 + その他経費・粗利 = 売上金額 - 原価・原価率 = 原価 / 売上金額・粗利率 = 粗利 / 売上金額 3. Excelでの原価管理を効率化するためのテクニック【関数・ピボットテーブル・マクロ】 Excelでの原価管理を効率化するためには、以下のテクニックを活用しましょう。 ・関数を活用する SUM関数やIF関数など、Excelの関数を活用することで、計算ミスを減らし、作業効率を向上させることができます。 例えば、=SUM(A1:A10) で A1 から A10 までのセルの合計値を求めることができます。 また、 =IF(A1>100,"達成","未達成") のように、条件によって異なる値を返す IF 関数も便利です。 その他にも、AVERAGE 関数、VLOOKUP 関数など、様々な関数を活用することで、効率的に原価計算を行うことができます。   ・ピボットテーブルを活用する ピボットテーブルを使うことで、大量のデータから必要な情報を簡単に抽出・集計することができます。 例えば、製品別、月別、担当者別の原価を集計することができます。 ピボットテーブルを使えば、データの分析や可視化が容易になり、原価管理の精度向上に役立ちます。   グラフを活用する グラフを作成することで、データの傾向を視覚的に把握することができます。 例えば、月別の原価の推移を折れ線グラフで表示することで、原価の増減をわかりやすく把握することができます。 グラフを活用することで、データ分析が容易になり、問題点や改善点を見つけやすくなります。   マクロを活用する マクロを使うことで、定型的な作業を自動化することができます。 例えば、毎月の原価計算を自動化するマクロを作成することができます。 マクロを活用することで、作業時間を大幅に短縮し、ヒューマンエラーを減らすことができます。 さらに、VBA (Visual Basic for Applications) や Power Query を活用すれば、より複雑な処理を自動化したり、外部データを取り込んだりすることができます。 4. Excelを使った原価管理のメリット・デメリット Excelを使った原価管理のメリット 導入費用が削減できる。 テンプレートをインターネット上で入手でき、すぐに使い始められる。 社内で原価管理Excelを作ることができる人がいれば、その方を管理担当者にすることで社内特化の原価管理が可能となります。 基本操作を覚えることで、誰でも簡単に原価管理を行える。 1つのファイルで様々なデータ管理が行え、業務効率化に繋がる。   Excelを使った原価管理のデメリット ・関数やマクロの知識が必要で、管理が属人化する 複雑な関数やマクロを使っていると、特定の担当者しか理解できず、その担当者が不在になった際に業務が滞ってしまう可能性があります。 特に、高度なマクロを組んでいる場合は、作成者しか内容を理解できないケースもあります。 また、担当者が退職した場合、引継ぎがスムーズに行かない可能性があります。 さらに、特定の担当者に業務が集中し、負担が大きくなってしまう可能性があります。   ・管理に手間がかかる 複数のシートやファイルを管理する必要があるため、管理の手間が大きいです。 特に、データ量が増えてくると、ファイルが重くなり、処理速度が遅くなる可能性があります。 また、複数の担当者で共有する場合、更新作業に手間がかかり、ミスが発生しやすくなります。 さらに、ファイルのバージョン管理が煩雑になり、どれが最新版かわからなくなるリスクもあります。   ・同時編集が難しい 基本的に同時編集ができないため、複数人で作業する場合に不便です。 共有する場合には、ファイルをメールで送付するなど、手間がかかります。 最新情報が共有されず、誤った判断をしてしまうリスクもあります。   ・入力ミスのリスク 手作業でデータを入力するため、入力ミスのリスクがあります。 特に、データ量が多い場合は、ミスが発生しやすくなります。 入力ミスに気づかないまま、誤ったデータに基づいて経営判断をしてしまう可能性もあります。   ・セキュリティ対策が不十分 パスワード設定やアクセス権限の設定などを適切に行わないと、データ漏洩のリスクがあります。 また、ファイルの持ち出しが容易なため、情報漏洩のリスクが高まります。 5. 【脱Excel】もっと効率的な原価管理 既存システムのフル活用上記のようにExcelでデータを管理すると属人化しやすく、二重・三重の転記作業が発生しやすいなどなにより非効率的です。そこで、脱Excelの第一歩として既存の基幹システムや生産管理システムをフル活用し、原価データの蓄積・原価算出を行いましょう。Excelは他システムより比較的扱いやすいため、複雑になりがちです。システム活用の最初は慣れない部分もありますが、重複作業がなくなる・データの一元管理といった大きな作業効率化メリットがあります。 タブレット・IoTツールを活用した工数取得原価管理において課題となるのが、正確な作業工数のデータ取得です。紙日報を運用している企業が多いですが、これは不正確なデータになることが多く、システムへの転記作業も発生し非効率です。そこで、タブレットやRFIDといったIoTツールを活用することで作業者の負担を少なくし、システムへの転記作業もなくすことができます。 BIツールの活用上記で基幹システムのフル活用と述べましたが、原価管理においてシステムだけでは賄えない部分も存在します。そんな時には、BIツールを活用してデータの可視化を行いましょう。昨今のBIツールはノーコード・ローコードのものが多く、開発コストも抑えられます。既存システムと連携することで自動でレポートが更新される機能を搭載しているツールもあり、データ集計の工数が0になります。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02507_S045?media=smart-factory_S045 6. まとめ 原価管理は、企業の利益に直結する重要な業務です。 Excelを使えば、手軽に原価管理を始めることができます。 しかし、Excelには、属人化やデータ管理の煩雑さ、入力ミスのリスク、セキュリティリスクなど、いくつかのデメリットもあります。 より効率的に原価管理を行いたい場合は、専用のソフトの導入を検討しましょう。 より詳しい情報や具体的な導入事例については、本コラムで参照したレポートをダウンロードしてご確認ください。 船井総研では、工場診断・データ取得方法の検討・データ可視化・AI活用まで一気通貫したお手伝いが可能です。ご興味を持っていただいた方はぜひ、無料の経営相談をご活用ください。 今後とも船井総研として情報発信を進めてまいりますので、よろしくお願い申し上げます。   URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045 この度は本コラムをお読みいただきありがとうございます。本コラムではExcelを活用した原価管理の基本や効率化テクニック、さらに専用ソフトの導入による業務改善のポイントを解説します。無料テンプレートの活用から関数やマクロの活用法・ソフト導入など自社に合った効率的で正確な原価管理方法を見つけましょう! 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料! 本コラムが皆様のさらなる発展の一助になりますと幸いです。 1. 原価管理とは? なぜ重要なのか? 原価管理とは、商品やサービスを生み出す過程でかかる費用を把握し、分析・管理することです。 原材料費、加工費、労務費など、商品を製造するために必要な費用を合計して「原価」を算出します。 原価管理は、製造業にとって非常に重要です。 なぜなら、原価を正確に把握することで、 適切な販売価格を設定できる コスト削減のポイントを見つけられる 利益を最大化できる 企業の競争力を強化できる といった効果が期待できるからです。 2. Excelで原価管理表を作成する手順 Excelで原価管理表を作成する手順は、以下の通りです。 原価計算に必要なマスタデータを用意します。・材料費: 材料A、材料B、材料C… などの内訳と単価・加工費: 機械加工費、人件費、外注加工費… などの内訳と単価・労務費: 直接労務費、間接労務費… などの内訳と単価・売上金額: 製品A、製品B、製品C… などの売上金額 原価管理テンプレート(シート)を用意し、必要な項目を入力します。・インターネット上には、無料で使える原価管理表のテンプレートが多数公開されています。・これらのテンプレートを利用すれば、1から表を作成する手間を省くことができます。・例えば、「原価管理表 テンプレート 無料」で検索すると、様々なテンプレートが見つかります。 必要な項目を入力し、計算式を設定します。・テンプレートを参考に、材料費、加工費、労務費などの内訳を入力していきます。・計算式は、テンプレートにあらかじめ設定されている場合もありますが、必要に応じて修正・追加します。・例えば、材料費の合計を計算する場合は、=SUM(B2:B5) のように SUM 関数を使用します。・加工費や労務費についても同様に、SUM 関数などを用いて合計を計算します。・原価 = 材料費 + 加工費 + 労務費 + その他経費・粗利 = 売上金額 - 原価・原価率 = 原価 / 売上金額・粗利率 = 粗利 / 売上金額 3. Excelでの原価管理を効率化するためのテクニック【関数・ピボットテーブル・マクロ】 Excelでの原価管理を効率化するためには、以下のテクニックを活用しましょう。 ・関数を活用する SUM関数やIF関数など、Excelの関数を活用することで、計算ミスを減らし、作業効率を向上させることができます。 例えば、=SUM(A1:A10) で A1 から A10 までのセルの合計値を求めることができます。 また、 =IF(A1>100,"達成","未達成") のように、条件によって異なる値を返す IF 関数も便利です。 その他にも、AVERAGE 関数、VLOOKUP 関数など、様々な関数を活用することで、効率的に原価計算を行うことができます。   ・ピボットテーブルを活用する ピボットテーブルを使うことで、大量のデータから必要な情報を簡単に抽出・集計することができます。 例えば、製品別、月別、担当者別の原価を集計することができます。 ピボットテーブルを使えば、データの分析や可視化が容易になり、原価管理の精度向上に役立ちます。   グラフを活用する グラフを作成することで、データの傾向を視覚的に把握することができます。 例えば、月別の原価の推移を折れ線グラフで表示することで、原価の増減をわかりやすく把握することができます。 グラフを活用することで、データ分析が容易になり、問題点や改善点を見つけやすくなります。   マクロを活用する マクロを使うことで、定型的な作業を自動化することができます。 例えば、毎月の原価計算を自動化するマクロを作成することができます。 マクロを活用することで、作業時間を大幅に短縮し、ヒューマンエラーを減らすことができます。 さらに、VBA (Visual Basic for Applications) や Power Query を活用すれば、より複雑な処理を自動化したり、外部データを取り込んだりすることができます。 4. Excelを使った原価管理のメリット・デメリット Excelを使った原価管理のメリット 導入費用が削減できる。 テンプレートをインターネット上で入手でき、すぐに使い始められる。 社内で原価管理Excelを作ることができる人がいれば、その方を管理担当者にすることで社内特化の原価管理が可能となります。 基本操作を覚えることで、誰でも簡単に原価管理を行える。 1つのファイルで様々なデータ管理が行え、業務効率化に繋がる。   Excelを使った原価管理のデメリット ・関数やマクロの知識が必要で、管理が属人化する 複雑な関数やマクロを使っていると、特定の担当者しか理解できず、その担当者が不在になった際に業務が滞ってしまう可能性があります。 特に、高度なマクロを組んでいる場合は、作成者しか内容を理解できないケースもあります。 また、担当者が退職した場合、引継ぎがスムーズに行かない可能性があります。 さらに、特定の担当者に業務が集中し、負担が大きくなってしまう可能性があります。   ・管理に手間がかかる 複数のシートやファイルを管理する必要があるため、管理の手間が大きいです。 特に、データ量が増えてくると、ファイルが重くなり、処理速度が遅くなる可能性があります。 また、複数の担当者で共有する場合、更新作業に手間がかかり、ミスが発生しやすくなります。 さらに、ファイルのバージョン管理が煩雑になり、どれが最新版かわからなくなるリスクもあります。   ・同時編集が難しい 基本的に同時編集ができないため、複数人で作業する場合に不便です。 共有する場合には、ファイルをメールで送付するなど、手間がかかります。 最新情報が共有されず、誤った判断をしてしまうリスクもあります。   ・入力ミスのリスク 手作業でデータを入力するため、入力ミスのリスクがあります。 特に、データ量が多い場合は、ミスが発生しやすくなります。 入力ミスに気づかないまま、誤ったデータに基づいて経営判断をしてしまう可能性もあります。   ・セキュリティ対策が不十分 パスワード設定やアクセス権限の設定などを適切に行わないと、データ漏洩のリスクがあります。 また、ファイルの持ち出しが容易なため、情報漏洩のリスクが高まります。 5. 【脱Excel】もっと効率的な原価管理 既存システムのフル活用上記のようにExcelでデータを管理すると属人化しやすく、二重・三重の転記作業が発生しやすいなどなにより非効率的です。そこで、脱Excelの第一歩として既存の基幹システムや生産管理システムをフル活用し、原価データの蓄積・原価算出を行いましょう。Excelは他システムより比較的扱いやすいため、複雑になりがちです。システム活用の最初は慣れない部分もありますが、重複作業がなくなる・データの一元管理といった大きな作業効率化メリットがあります。 タブレット・IoTツールを活用した工数取得原価管理において課題となるのが、正確な作業工数のデータ取得です。紙日報を運用している企業が多いですが、これは不正確なデータになることが多く、システムへの転記作業も発生し非効率です。そこで、タブレットやRFIDといったIoTツールを活用することで作業者の負担を少なくし、システムへの転記作業もなくすことができます。 BIツールの活用上記で基幹システムのフル活用と述べましたが、原価管理においてシステムだけでは賄えない部分も存在します。そんな時には、BIツールを活用してデータの可視化を行いましょう。昨今のBIツールはノーコード・ローコードのものが多く、開発コストも抑えられます。既存システムと連携することで自動でレポートが更新される機能を搭載しているツールもあり、データ集計の工数が0になります。 URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02507_S045?media=smart-factory_S045 6. まとめ 原価管理は、企業の利益に直結する重要な業務です。 Excelを使えば、手軽に原価管理を始めることができます。 しかし、Excelには、属人化やデータ管理の煩雑さ、入力ミスのリスク、セキュリティリスクなど、いくつかのデメリットもあります。 より効率的に原価管理を行いたい場合は、専用のソフトの導入を検討しましょう。 より詳しい情報や具体的な導入事例については、本コラムで参照したレポートをダウンロードしてご確認ください。 船井総研では、工場診断・データ取得方法の検討・データ可視化・AI活用まで一気通貫したお手伝いが可能です。ご興味を持っていただいた方はぜひ、無料の経営相談をご活用ください。 今後とも船井総研として情報発信を進めてまいりますので、よろしくお願い申し上げます。   URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045