DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

今回は、製造業におけるパッケージ選定の中で、生産管理システムとＥＲＰパッケージの違いや導入ポイントというテーマについてお伝えさせていただきます。 １．ＥＲＰパッケージとは ERPパッケージ（Enterprise Resource Planning Package）は、企業のさまざまな業務を統合的に管理するためのソフトウェアシステムです。 ERPパッケージは、財務会計、資材調達、在庫管理、生産管理、販売・顧客管理、人事・給与管理など、企業の多岐にわたる業務領域を一元化し、効率化や情報の正確性を向上させることを目的としています。 ERPパッケージは、複数のモジュールから構成され、各モジュールは特定の業務領域に特化しています。 企業は自社の業務ニーズに合わせて必要なモジュールを選択し、導入することができます。ERPパッケージは、リアルタイムで情報を共有し、データの一貫性を保ちながら業務プロセスを統合し、効率的な意思決定や効果的なリソース管理を実現します。 また、ERPパッケージは、企業内での情報共有やコミュニケーションの改善、ビジネスプロセスの自動化、業務効率の向上、リソースの最適化、コスト削減など、さまざまな利点をもたらすとされています。 一般的なERPパッケージとしては、Dynamics365、SAP、Oracle ERP、NetSuiteなどがありますが、市場にはさまざまなERPパッケージが存在しています。企業は自社のニーズに合わせて最適なERPパッケージを選択し、導入することが重要です。 ２．生産管理システムとは 生産管理システムは、製造業で生産活動を計画・管理するためのソフトウェアシステムです。 生産管理システムは、生産計画の立案、生産ラインの運用管理、在庫管理、品質管理、生産実績の記録・分析などの機能があります。 生産管理システムの目的は、生産の効率化やスムーズな生産プロセスの確保、品質向上、納期遵守などです。 具体的な機能としては、以下のようなものがあります。 ①生産計画 需要予測や受注をもとにして生産計画を作成し、資源（人、材料、設備）の適切な配置や生産ラインのスケジュールを確立します。 ②生産ライン管理 生産ラインの稼働状況を監視し、生産サイクル、作業フロー、労働時間、生産能力などを管理・最適化します。 生産ラインのバランスや稼働率の向上をはかることで効率的な生産を実現します。 ③在庫管理 材料や部品の受け入れ、在庫数量の監視・調整、資材の発注・受入れなどを行います。適切な在庫管理によって、生産スケジュールの遵守や費用効率の向上を図ります。 ④品質管理 生産実績を入力することにより不良数の集計を行い品質データの収集・分析、不良品の管理、品質改善活動などに役立てることもできます。 ⑤生産実績管理 生産の進捗状況や出荷実績、生産コスト、労働生産性などを記録・分析し、生産実績の可視化と改善に役立ちます。 ⑥リアルタイムデータの追跡と分析 生産ラインや在庫、品質、生産実績などのデータをリアルタイムで追跡し、分析・可視化することで意思決定をサポートします。 生産管理システムは、生産プロセス全体を統合的に管理し、生産性向上、品質向上、リードタイム短縮などの効果 を期待できます。 ３．パッケージのデメリット ①高コスト: パッケージの導入には高額な初期投資が必要な場合があります。導入費用にはライセンス費用、カスタマイズや設定費用、ハードウェアやインフラストラクチャのアップグレード費用などが含まれます。 ②複雑な導入プロセス パッケージの導入は、企業全体の業務プロセスやデータのマイグレーションなど、多くの作業と時間を要する複雑なプロセスです。導入作業の遅延や予算超過のリスクがあることに留意する必要があります。 ③ビジネスプロセスの変更 パッケージの導入には現行のビジネスプロセスの再評価や変更が必要な場合があります。既存のプロセスへの変更への適応には時間と労力がかかる可能性があります。 ④カスタマイズの制約 一般的なパッケージは標準の機能を提供していますが、企業の特定のニーズや要件に完全に適合するためにはカスタマイズが必要な場合があります。しかし、カスタマイズには追加の開発コストや保守の複雑さが伴うことがあります。 ⑤リソースとスキルの要求 パッケージの導入と運用には、経験豊富なITスタッフやトレーニングが必要です。 また、導入後のシステムの運用・保守にもリソースが必要となります。 ⑥規模による適合性の差 一部のERPパッケージは、大規模な企業向けに設計されており、中小規模の企業には過剰な機能や複雑さを持つ場合があります。適切なパッケージの選択と導入計画の評価が重要です。 パッケージの導入前に綿密な調査と計画を行い、リスク管理策や最適なパートナーとの連携を検討することが重要です。 ４．パッケージ導入のポイント 製造業においてERPパッケージと生産管理システムはどちらを導入するべきでしょうか。 ERPと生産管理システムの比較をする際に、そもそも管理項目、業務範囲や導入の目的が異なるため、優先課題と目的によりどうシステム化を行いたいのか整理することが重要です。 一般的にERPは大規模な企業に適しており、企業内にさまざまな業務や情報が点在しており一元管理とシステム連携を実現させたい場合にはERPが適していると言えます。プライチェーンの観点においても全体最適が可能となりえます。 一方、生産管理システムは中小企業向けのシステムが多く販売されています。「ERPでは過剰な機能が多い」「製造工程の多層化や煩雑のためERPでは対応不可」といった場合は、生産管理システムの導入を検討することが適しています。 特に中小企業ではアイテム数、生産方式、外注や内職等複雑なケースなどもあるため生産管理システムが適しているケースが多いです。 以下にポイントを列記します。 ①ビジネス要件と適合性 システムを導入する前に、企業のビジネス要件とシステムの機能・機能要件が適合しているかを確認します。各部門の要件やプロセスを詳細に洗い出し、どの機能が必要かを明確にすることが重要です。 ②カスタマイズと柔軟性 システムがカスタマイズ可能かどうか、独自の要件に対応できるかを確認します。変更やカスタマイズが必要な場合、それがどれほどの費用や労力を要するかを把握しましょう。 ③ベンダの信頼性 システムを提供するベンダや導入パートナーの信頼性や実績を評価することも重要です。 ベンダや導入パートナーの実績、カスタマーサポートやメンテナンスサービスに関してリサーチを行い、信頼性の高いパートナーを選択します。 ④インフラストラクチャとIT環境 システムの導入に必要なインフラストラクチャやIT環境が整っているかを確認します。 システムのハードウェア要件、ネットワークの準備、データの移行などを検討しましょう。 ⑤トレーニングとチェンジマネジメント 導入後のトレーニングやチェンジマネジメントの計画を立てます。システムの正しい運用方法や利用者のトレーニング、ユーザーの変更管理へのサポートなどを検討し、システムの導入と運用の成功のために必要なプランを策定しましょう。 ⑥セキュリティとデータの保護 システムのセキュリティ対策やデータの保護策を確認します。アクセス制御、データバックアップ、災害復旧プランなどが適切に備わっていることを確認しましょう。 ５．まとめ 最後にまとめとして、これらのポイントは、ERPや生産管理システムの導入時に考慮するべき重要な要素です。詳細な要件定義、ベンダとのコミュニケーション、十分な準備とトレーニング、セキュリティ対策に慎重に取り組むことが成功への鍵となります。 また、パッケージ導入における業務課題まとめ、最適なパッケージ選定、補助金申請支援、システム導入サポート、運用支援等さまざまな支援が可能となっておりますので、ぜひ船井総研へお問い合わせください。 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。   中堅・中小製造業の経営者向け　工場物流の自動化事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 工場内の物流を自動化して生産性を向上したいと思っている経営者様 工場内の物流を自動化して省人化したいと思っている経営者様 工場内物流の自動化成功事例を知りたいと思っている経営者様 工場内物流の自動化を進めるための具体的な方法を知りたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02125_S045   【原価管理改善で収益UP】原価管理の方法と成功事例紹介レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 個別原価を「見える化」で現場からの原価改善！！ 最新事例解説レポート！ 従業員30名金属加工業の原価改善事例！！ 工程毎の作業時間を可視化する事で現場からの原価改善が促進 生産管理、原価管理システムを導入 手書き日報からリアルタイム日報に運用を改善 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00950 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、製造業におけるパッケージ選定の中で、生産管理システムとＥＲＰパッケージの違いや導入ポイントというテーマについてお伝えさせていただきます。 １．ＥＲＰパッケージとは ERPパッケージ（Enterprise Resource Planning Package）は、企業のさまざまな業務を統合的に管理するためのソフトウェアシステムです。 ERPパッケージは、財務会計、資材調達、在庫管理、生産管理、販売・顧客管理、人事・給与管理など、企業の多岐にわたる業務領域を一元化し、効率化や情報の正確性を向上させることを目的としています。 ERPパッケージは、複数のモジュールから構成され、各モジュールは特定の業務領域に特化しています。 企業は自社の業務ニーズに合わせて必要なモジュールを選択し、導入することができます。ERPパッケージは、リアルタイムで情報を共有し、データの一貫性を保ちながら業務プロセスを統合し、効率的な意思決定や効果的なリソース管理を実現します。 また、ERPパッケージは、企業内での情報共有やコミュニケーションの改善、ビジネスプロセスの自動化、業務効率の向上、リソースの最適化、コスト削減など、さまざまな利点をもたらすとされています。 一般的なERPパッケージとしては、Dynamics365、SAP、Oracle ERP、NetSuiteなどがありますが、市場にはさまざまなERPパッケージが存在しています。企業は自社のニーズに合わせて最適なERPパッケージを選択し、導入することが重要です。 ２．生産管理システムとは 生産管理システムは、製造業で生産活動を計画・管理するためのソフトウェアシステムです。 生産管理システムは、生産計画の立案、生産ラインの運用管理、在庫管理、品質管理、生産実績の記録・分析などの機能があります。 生産管理システムの目的は、生産の効率化やスムーズな生産プロセスの確保、品質向上、納期遵守などです。 具体的な機能としては、以下のようなものがあります。 ①生産計画 需要予測や受注をもとにして生産計画を作成し、資源（人、材料、設備）の適切な配置や生産ラインのスケジュールを確立します。 ②生産ライン管理 生産ラインの稼働状況を監視し、生産サイクル、作業フロー、労働時間、生産能力などを管理・最適化します。 生産ラインのバランスや稼働率の向上をはかることで効率的な生産を実現します。 ③在庫管理 材料や部品の受け入れ、在庫数量の監視・調整、資材の発注・受入れなどを行います。適切な在庫管理によって、生産スケジュールの遵守や費用効率の向上を図ります。 ④品質管理 生産実績を入力することにより不良数の集計を行い品質データの収集・分析、不良品の管理、品質改善活動などに役立てることもできます。 ⑤生産実績管理 生産の進捗状況や出荷実績、生産コスト、労働生産性などを記録・分析し、生産実績の可視化と改善に役立ちます。 ⑥リアルタイムデータの追跡と分析 生産ラインや在庫、品質、生産実績などのデータをリアルタイムで追跡し、分析・可視化することで意思決定をサポートします。 生産管理システムは、生産プロセス全体を統合的に管理し、生産性向上、品質向上、リードタイム短縮などの効果 を期待できます。 ３．パッケージのデメリット ①高コスト: パッケージの導入には高額な初期投資が必要な場合があります。導入費用にはライセンス費用、カスタマイズや設定費用、ハードウェアやインフラストラクチャのアップグレード費用などが含まれます。 ②複雑な導入プロセス パッケージの導入は、企業全体の業務プロセスやデータのマイグレーションなど、多くの作業と時間を要する複雑なプロセスです。導入作業の遅延や予算超過のリスクがあることに留意する必要があります。 ③ビジネスプロセスの変更 パッケージの導入には現行のビジネスプロセスの再評価や変更が必要な場合があります。既存のプロセスへの変更への適応には時間と労力がかかる可能性があります。 ④カスタマイズの制約 一般的なパッケージは標準の機能を提供していますが、企業の特定のニーズや要件に完全に適合するためにはカスタマイズが必要な場合があります。しかし、カスタマイズには追加の開発コストや保守の複雑さが伴うことがあります。 ⑤リソースとスキルの要求 パッケージの導入と運用には、経験豊富なITスタッフやトレーニングが必要です。 また、導入後のシステムの運用・保守にもリソースが必要となります。 ⑥規模による適合性の差 一部のERPパッケージは、大規模な企業向けに設計されており、中小規模の企業には過剰な機能や複雑さを持つ場合があります。適切なパッケージの選択と導入計画の評価が重要です。 パッケージの導入前に綿密な調査と計画を行い、リスク管理策や最適なパートナーとの連携を検討することが重要です。 ４．パッケージ導入のポイント 製造業においてERPパッケージと生産管理システムはどちらを導入するべきでしょうか。 ERPと生産管理システムの比較をする際に、そもそも管理項目、業務範囲や導入の目的が異なるため、優先課題と目的によりどうシステム化を行いたいのか整理することが重要です。 一般的にERPは大規模な企業に適しており、企業内にさまざまな業務や情報が点在しており一元管理とシステム連携を実現させたい場合にはERPが適していると言えます。プライチェーンの観点においても全体最適が可能となりえます。 一方、生産管理システムは中小企業向けのシステムが多く販売されています。「ERPでは過剰な機能が多い」「製造工程の多層化や煩雑のためERPでは対応不可」といった場合は、生産管理システムの導入を検討することが適しています。 特に中小企業ではアイテム数、生産方式、外注や内職等複雑なケースなどもあるため生産管理システムが適しているケースが多いです。 以下にポイントを列記します。 ①ビジネス要件と適合性 システムを導入する前に、企業のビジネス要件とシステムの機能・機能要件が適合しているかを確認します。各部門の要件やプロセスを詳細に洗い出し、どの機能が必要かを明確にすることが重要です。 ②カスタマイズと柔軟性 システムがカスタマイズ可能かどうか、独自の要件に対応できるかを確認します。変更やカスタマイズが必要な場合、それがどれほどの費用や労力を要するかを把握しましょう。 ③ベンダの信頼性 システムを提供するベンダや導入パートナーの信頼性や実績を評価することも重要です。 ベンダや導入パートナーの実績、カスタマーサポートやメンテナンスサービスに関してリサーチを行い、信頼性の高いパートナーを選択します。 ④インフラストラクチャとIT環境 システムの導入に必要なインフラストラクチャやIT環境が整っているかを確認します。 システムのハードウェア要件、ネットワークの準備、データの移行などを検討しましょう。 ⑤トレーニングとチェンジマネジメント 導入後のトレーニングやチェンジマネジメントの計画を立てます。システムの正しい運用方法や利用者のトレーニング、ユーザーの変更管理へのサポートなどを検討し、システムの導入と運用の成功のために必要なプランを策定しましょう。 ⑥セキュリティとデータの保護 システムのセキュリティ対策やデータの保護策を確認します。アクセス制御、データバックアップ、災害復旧プランなどが適切に備わっていることを確認しましょう。 ５．まとめ 最後にまとめとして、これらのポイントは、ERPや生産管理システムの導入時に考慮するべき重要な要素です。詳細な要件定義、ベンダとのコミュニケーション、十分な準備とトレーニング、セキュリティ対策に慎重に取り組むことが成功への鍵となります。 また、パッケージ導入における業務課題まとめ、最適なパッケージ選定、補助金申請支援、システム導入サポート、運用支援等さまざまな支援が可能となっておりますので、ぜひ船井総研へお問い合わせください。 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。   中堅・中小製造業の経営者向け　工場物流の自動化事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 工場内の物流を自動化して生産性を向上したいと思っている経営者様 工場内の物流を自動化して省人化したいと思っている経営者様 工場内物流の自動化成功事例を知りたいと思っている経営者様 工場内物流の自動化を進めるための具体的な方法を知りたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02125_S045   【原価管理改善で収益UP】原価管理の方法と成功事例紹介レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 個別原価を「見える化」で現場からの原価改善！！ 最新事例解説レポート！ 従業員30名金属加工業の原価改善事例！！ 工程毎の作業時間を可視化する事で現場からの原価改善が促進 生産管理、原価管理システムを導入 手書き日報からリアルタイム日報に運用を改善 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00950

▼『製造業　2024年ロボット活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～』　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、世界には多くのロボットメーカーが存在し、多様な選択肢の中から、自社に最適なロボットを選ぶことが可能となっています。 その反面、選択肢が多いことから、自社に最適なロボットメーカーの選定は非常に難しいという現状があります。 当然、導入には費用がかかるため、失敗は避けたいところです。 「メーカーを選定する際、最も売上を上げているメーカーを選ぶことは一つの安心材料になるはず」との思いから、今回は各種産業用ロボットメーカーの売上ランキングや各メーカー特徴、ロボットメーカー選定時のポイントについて紹介します。 １．産業用ロボットメーカー売上ランキング 産業用ロボットの市場動向 産業用ロボット市場は急速に成長しており、自動化と効率化の需要が高まっています。 産業用ロボットは製造業の生産プロセスに革命をもたらし、競争力を向上させる要因となっています。 2022年、売上トップはTOP3は以下のロボットメーカーでした。 なお、このランキングは、2021年~2022年における各社の有価証券報告書を基に作成しています。 第1位：ファナック (FANUC)　売上：2684億円 世界4大ロボットメーカーの一つに数えられるロボットメーカー。 高精度制御技術と信頼性に優れたロボットを提供しています。 その特徴は、とにかく幅広い用途に対応していることです。 可搬重量7kg程度の小回りの利く小型ロボットから可搬重量MAX2300kgの大型ロボットまで幅広い製品ラインナップがあり、様々なワークに対応できます。 また生涯保守を行っているため、定期的なメンテナンスによってロボットを長く使うことができます。 2023年9月には、ロボットの累計出荷台数が100万台を突破。 今後もさらに売れていくことが予想されます。 第2位：安川電機　売上　1786億円 日本に存在するもう一つの世界4大ロボットメーカー。 創業100年の老舗のロボットメーカーでもあります。 元々はロボットの最重要部であるモータを作成する企業で、その高い技術力を用い、現在では産業用ロボットの製造も行っています。 多くの産業分野で使用され、溶接、組立、検査、溶接、材料ハンドリング、研磨、メディカル用ロボットなど多岐に渡る分野で自動化を行っています。 第3位：FUJI 売上　1368億円 “電子部品実装“の領域において、世界有数のロボットメーカー。 先ほど紹介したロボットメーカーとは異なり、電子部品の実装に特化したロボットメーカーです。 他の産業用ロボットメーカーと比較して、より高精度なロボットであることが伺えます。 基板実装作業を行うスカラロボットや、ネジ締めやパッキング等を行う小型多関節ロボットを販売しています。 ２．各産業用ロボットメーカーの特徴 冒頭でも述べた通り、今日では多様なロボットメーカーが乱立しています。 以下に主要な産業用ロボットメーカーとその特徴を簡単に紹介します。 ・ABB 世界4大ロボットメーカーの内の一つで、スイスに本社をおいています。ロボット(ハードウェア)だけでなく、ロボットを動かすためのソフトウェア開発にも力を入れています。世界の様々な箇所で、自動化ソリューションを提供しています。 ・KUKA 世界4大ロボットメーカーの内の一つで、ドイツに本社をおいています。 KUKAのロボットは柔軟性と高性能を兼ね備えており、複数のタスクに適しています。 特に自動車組立工程において広く利用され、塗装、溶接、組み立てなどに強みを持っています。 ・川崎重工業 日本で初めて産業用ロボットを製造した、老舗のロボットメーカー。 川崎重工業のロボットは力強く、高性能を誇り、重い材料のハンドリングに適しています。 特に自動車産業や製鉄業などで使用が多く、高い信頼性を提供しています。 ・不二越 不二越のロボットは精密な制御技術を持ち、特に精密な加工作業に適しています。 特に自動車部品の製造や精密な組立作業に使用され、高品質な成果を提供しています。 ・ダイヘン 溶接分野において高いシェアを誇るのがダイヘンです。 ダイヘンはアーク溶接機でも国内シェア50％以上を占め、その溶接技術とメカトロニクスを融合して、1979年にティーチングプレイバック方式のアーク溶接ロボットを開発し、産業用ロボット市場に参入しました。 近年では、ワークを撮影するだけで、自動で溶接ロボットのティーチングを行うソフトウェアや、溶接ロボットのダイレクトティーチングツールなどの開発も行っています。 ・デンソーウェーブ デンソーウェーブは自動車産業向けの高品質ロボットを提供し、日本国内で開発が行われています。 高品質で信頼性が高く、自動車組立ラインなどで広く使用されています。 ・エプソン エプソンはコンパクトで低コストな製品を提供し、多くの利用分野に適しています。 中でも垂直多関節(6軸)ロボットは非常にコンパクトで、スペースを取らないロボットとして注目されています。 ・パナソニック (Panasonic) パナソニックは幅広い製品ラインナップを提供し、品質と信頼性に優れています。 多様なアプリケーションに対応し、多くの産業で使用されており、世界的なプレゼンスを有しています。 6軸ロボット、水平多関節ロボット、取り出しロボットと呼ばれる直交ロボットをラインナップしています。 ３．メーカー選定のポイント 産業用ロボットメーカーを選定する際、以下のポイントを考慮することが重要です 性能で選ぶ ロボットの性能がタスクに適しているかどうかを確認しましょう。 適切な性能は生産性向上に繋がります。 作業場面で選ぶ 自社の作業場やプロセスに合致するかを評価しましょう。 ロボットがスムーズに運用できるかどうかが重要です。 価格で選ぶ 予算内で適切なロボットを見つけましょう。 コスト対効果を検討し、長期的な投資を考えましょう。 対応地域で選ぶ メーカーが提供するサポートやサービスが必要かどうかを検討しましょう。 ロボットの運用中にサポートが必要な場合も考慮しましょう。 ４．ロボット活用のために最初に取り組むこと ここまでロボットメーカーの売り上げランキングや特徴を見てきましたがいかがでしょうか？ おそらくロボット活用を始めるために結局何をしたら良いのか答えが出なかったはずです。 では、ロボット活用のために最初に取り組むべきことは何でしょうか？ それは、 ①どの製品を対象にするか ②どの工程を対象にするか ③上記２つの要素からどのようなことを実現したいのか を決めることです。 この３つの要素をユーザー側で定義し、ユーザー自身のニーズが何かを明確にする必要があります。 上記を明確にした上でシステムインテグレーションを行っている企業に相談するのが良いでしょう。 ５．まとめ この記事では、産業用ロボットメーカーの売上ランキングTOP3と、各メーカーの特徴、そしてロボットメーカー選定のポイントを紹介しました。ファナック、安川電機、FUJIと、それぞれ異なる強みを持つメーカーが上位を占めています。 ロボット導入を検討する際には、自社のニーズ、作業環境、予算などを考慮し、最適なメーカーを選ぶことが重要です。しかし、実際にロボットを効果的に活用するためには、導入前に「どの製品・工程を対象にするか」「どのようなことを実現したいのか」を明確化し、システムインテグレーションを含めた全体像を把握することが不可欠です。 船井総研では、製造業におけるロボット導入支援をおこなっております。 「ロボット導入を検討しているが、何から始めたら良いかわからない…」 「自社に最適なロボットシステムを知りたい！」 「ロボットを導入したいが、目の前の仕事が多くなかなか考える時間がない…」 上記のようにお考えの方は、無料相談をご活用ください。ロボット導入専門のコンサルタントが対応させていただきます。 【製造業】経営者向け！！工場の協働ロボット活用成功事例集 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用のポイントと具体的な方法を解説！ さらに、実際の中小製造業における協働ロボット活用成功事例をこの1冊にまとめました！ 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　2024年ロボット活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～』　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　2024年ロボット活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～』　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、世界には多くのロボットメーカーが存在し、多様な選択肢の中から、自社に最適なロボットを選ぶことが可能となっています。 その反面、選択肢が多いことから、自社に最適なロボットメーカーの選定は非常に難しいという現状があります。 当然、導入には費用がかかるため、失敗は避けたいところです。 「メーカーを選定する際、最も売上を上げているメーカーを選ぶことは一つの安心材料になるはず」との思いから、今回は各種産業用ロボットメーカーの売上ランキングや各メーカー特徴、ロボットメーカー選定時のポイントについて紹介します。 １．産業用ロボットメーカー売上ランキング 産業用ロボットの市場動向 産業用ロボット市場は急速に成長しており、自動化と効率化の需要が高まっています。 産業用ロボットは製造業の生産プロセスに革命をもたらし、競争力を向上させる要因となっています。 2022年、売上トップはTOP3は以下のロボットメーカーでした。 なお、このランキングは、2021年~2022年における各社の有価証券報告書を基に作成しています。 第1位：ファナック (FANUC)　売上：2684億円 世界4大ロボットメーカーの一つに数えられるロボットメーカー。 高精度制御技術と信頼性に優れたロボットを提供しています。 その特徴は、とにかく幅広い用途に対応していることです。 可搬重量7kg程度の小回りの利く小型ロボットから可搬重量MAX2300kgの大型ロボットまで幅広い製品ラインナップがあり、様々なワークに対応できます。 また生涯保守を行っているため、定期的なメンテナンスによってロボットを長く使うことができます。 2023年9月には、ロボットの累計出荷台数が100万台を突破。 今後もさらに売れていくことが予想されます。 第2位：安川電機　売上　1786億円 日本に存在するもう一つの世界4大ロボットメーカー。 創業100年の老舗のロボットメーカーでもあります。 元々はロボットの最重要部であるモータを作成する企業で、その高い技術力を用い、現在では産業用ロボットの製造も行っています。 多くの産業分野で使用され、溶接、組立、検査、溶接、材料ハンドリング、研磨、メディカル用ロボットなど多岐に渡る分野で自動化を行っています。 第3位：FUJI 売上　1368億円 “電子部品実装“の領域において、世界有数のロボットメーカー。 先ほど紹介したロボットメーカーとは異なり、電子部品の実装に特化したロボットメーカーです。 他の産業用ロボットメーカーと比較して、より高精度なロボットであることが伺えます。 基板実装作業を行うスカラロボットや、ネジ締めやパッキング等を行う小型多関節ロボットを販売しています。 ２．各産業用ロボットメーカーの特徴 冒頭でも述べた通り、今日では多様なロボットメーカーが乱立しています。 以下に主要な産業用ロボットメーカーとその特徴を簡単に紹介します。 ・ABB 世界4大ロボットメーカーの内の一つで、スイスに本社をおいています。ロボット(ハードウェア)だけでなく、ロボットを動かすためのソフトウェア開発にも力を入れています。世界の様々な箇所で、自動化ソリューションを提供しています。 ・KUKA 世界4大ロボットメーカーの内の一つで、ドイツに本社をおいています。 KUKAのロボットは柔軟性と高性能を兼ね備えており、複数のタスクに適しています。 特に自動車組立工程において広く利用され、塗装、溶接、組み立てなどに強みを持っています。 ・川崎重工業 日本で初めて産業用ロボットを製造した、老舗のロボットメーカー。 川崎重工業のロボットは力強く、高性能を誇り、重い材料のハンドリングに適しています。 特に自動車産業や製鉄業などで使用が多く、高い信頼性を提供しています。 ・不二越 不二越のロボットは精密な制御技術を持ち、特に精密な加工作業に適しています。 特に自動車部品の製造や精密な組立作業に使用され、高品質な成果を提供しています。 ・ダイヘン 溶接分野において高いシェアを誇るのがダイヘンです。 ダイヘンはアーク溶接機でも国内シェア50％以上を占め、その溶接技術とメカトロニクスを融合して、1979年にティーチングプレイバック方式のアーク溶接ロボットを開発し、産業用ロボット市場に参入しました。 近年では、ワークを撮影するだけで、自動で溶接ロボットのティーチングを行うソフトウェアや、溶接ロボットのダイレクトティーチングツールなどの開発も行っています。 ・デンソーウェーブ デンソーウェーブは自動車産業向けの高品質ロボットを提供し、日本国内で開発が行われています。 高品質で信頼性が高く、自動車組立ラインなどで広く使用されています。 ・エプソン エプソンはコンパクトで低コストな製品を提供し、多くの利用分野に適しています。 中でも垂直多関節(6軸)ロボットは非常にコンパクトで、スペースを取らないロボットとして注目されています。 ・パナソニック (Panasonic) パナソニックは幅広い製品ラインナップを提供し、品質と信頼性に優れています。 多様なアプリケーションに対応し、多くの産業で使用されており、世界的なプレゼンスを有しています。 6軸ロボット、水平多関節ロボット、取り出しロボットと呼ばれる直交ロボットをラインナップしています。 ３．メーカー選定のポイント 産業用ロボットメーカーを選定する際、以下のポイントを考慮することが重要です 性能で選ぶ ロボットの性能がタスクに適しているかどうかを確認しましょう。 適切な性能は生産性向上に繋がります。 作業場面で選ぶ 自社の作業場やプロセスに合致するかを評価しましょう。 ロボットがスムーズに運用できるかどうかが重要です。 価格で選ぶ 予算内で適切なロボットを見つけましょう。 コスト対効果を検討し、長期的な投資を考えましょう。 対応地域で選ぶ メーカーが提供するサポートやサービスが必要かどうかを検討しましょう。 ロボットの運用中にサポートが必要な場合も考慮しましょう。 ４．ロボット活用のために最初に取り組むこと ここまでロボットメーカーの売り上げランキングや特徴を見てきましたがいかがでしょうか？ おそらくロボット活用を始めるために結局何をしたら良いのか答えが出なかったはずです。 では、ロボット活用のために最初に取り組むべきことは何でしょうか？ それは、 ①どの製品を対象にするか ②どの工程を対象にするか ③上記２つの要素からどのようなことを実現したいのか を決めることです。 この３つの要素をユーザー側で定義し、ユーザー自身のニーズが何かを明確にする必要があります。 上記を明確にした上でシステムインテグレーションを行っている企業に相談するのが良いでしょう。 ５．まとめ この記事では、産業用ロボットメーカーの売上ランキングTOP3と、各メーカーの特徴、そしてロボットメーカー選定のポイントを紹介しました。ファナック、安川電機、FUJIと、それぞれ異なる強みを持つメーカーが上位を占めています。 ロボット導入を検討する際には、自社のニーズ、作業環境、予算などを考慮し、最適なメーカーを選ぶことが重要です。しかし、実際にロボットを効果的に活用するためには、導入前に「どの製品・工程を対象にするか」「どのようなことを実現したいのか」を明確化し、システムインテグレーションを含めた全体像を把握することが不可欠です。 船井総研では、製造業におけるロボット導入支援をおこなっております。 「ロボット導入を検討しているが、何から始めたら良いかわからない…」 「自社に最適なロボットシステムを知りたい！」 「ロボットを導入したいが、目の前の仕事が多くなかなか考える時間がない…」 上記のようにお考えの方は、無料相談をご活用ください。ロボット導入専門のコンサルタントが対応させていただきます。 【製造業】経営者向け！！工場の協働ロボット活用成功事例集 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 中小製造業のロボット活用は協働ロボットが主流になる！ 中小製造業が実践すべき協働ロボット活用のポイントと具体的な方法を解説！ さらに、実際の中小製造業における協働ロボット活用成功事例をこの1冊にまとめました！ 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　2024年ロボット活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～』　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！

１．製造業DX戦略化ロードマップ作成の重要性とは？ 「多拠点＆多部門を持つ製造業」の経営者にとって、DX戦略化のロードマップ作成は極めて重要です。 DX化には、さまざまな課題や障壁が存在し、それらを解決していくための具体的な方針と計画が必要です。 では、なぜロードマップが重要なのでしょうか？ まず、ロードマップには明確な方向性と目標が設定されています。 製造業のDX化は大きなプロジェクトであり、目指すべきゴールを明確化することが不可欠です。 ロードマップを策定することで、企業のビジョンやDX化の方向性を明確に定めることができます。 これにより、経営チームや関係者全体が一体となって目標に向かって進むことができます。 また、ロードマップは中長期的な視野を持ってDX化を進めるための計画です。 DX化は一過性の取り組みではなく、持続的な成果を生み出すために取り組むべきです。 時代の変化や市場動向に応じて柔軟に対応しながら、戦略的な計画を立てることが求められます。 ロードマップを策定することで、中長期的なビジョンや戦略を明確にして、変化に対応しながら持続的な成長を遂げることが可能となります。 さらに、ロードマップはステークホルダーとのコミュニケーションを円滑化する上でも重要です。 経営者や関係者が共通のビジョンと計画を共有することで、DX化の推進に対する理解と支持を得ることができます。 ロードマップは企業内外のステークホルダーとのコミュニケーションツールとして機能し、全体の協力と取り組みを促進します。 以上のように、製造業のDX戦略化においては、ロードマップ作成が重要な役割を果たします。 明確な方向性や目標を示し、中長期的なビジョンを持ちながら変化に対応し、関係者とのコミュニケーションを円滑化させることで、持続的な成果を生み出すことができます。 ２．「多拠点＆多部門を持つ製造業」のDX化ロードマップ策定方法とは？ 「多拠点＆多部門を持つ製造業」のDX化ロードマップを策定するためには、以下の手順やポイントに注意する必要があります。 まずは、現状の課題の整理から始めましょう。 DX化に関わる問題や課題を明確に把握し、それぞれの課題に対する具体的な解決策を検討します。 さまざまな部門や拠点の意見を集約し、組織全体の課題を把握することが重要です。 次に、ロードマップの目標と方向性を設定します。 現状の課題を踏まえて、企業のビジョンや戦略に基づいたDX化の目標を明確にしましょう。 また、DX化の方向性を定めるために、市場動向や競合他社の動き、技術の進化などを考慮します。 ロードマップの策定には、短期的なステップや中長期的な展望を考慮した段階設定が重要です。 目標達成のための具体的なプロジェクトやタスクを、時間軸や優先度に則って段階的に計画します。 この段階設定により、組織全体でのDX化の推進を効果的に行うことができます。 また、ロードマップの策定には組織内外のステークホルダーとのコミュニケーションが欠かせません。 関係者との定期的な意見交換やヒアリングを行い、他部門や拠点との連携や情報共有を図ります。 その上で、戦略の修正や追加の要件を反映することで、より実践的で現実的なロードマップを策定することができます。 さらに、ロードマップの策定は中長期的な視点での持続的な改善と評価も含めることが重要です。 DX化は一過性の取り組みではなく、ビジネスの持続的な変革を目指すものです。 そのため、ロードマップには継続的な改善や評価のためのフィードバックループを組み込むことが必要です。 以上の手順やポイントを踏まえながら、製造業のDX化ロードマップを策定しましょう。 企業の現状や課題に応じてカスタマイズされたロードマップを作成し、ビジネスの成長と競争力強化に向けた一歩を踏み出しましょう。 セミナーでは、成功事例やベストプラクティスを交えて、ロードマップの策定方法について詳しく学ぶことができます。 ３．DX化推進における組織の意識統一とマネジメント方法 「多拠点＆多部門を持つ製造業」においては、組織全体の意識統一と効果的なマネジメントがDX化の推進に不可欠です。 以下に、組織の意識統一とマネジメント方法のポイントをご紹介します。 まずは、本社と各拠点・現場の意識統一の重要性です。 組織全体が一丸となってDX化を推進するためには、経営者やトップと各拠点・現場の意識が統一されていることが必要です。 共通のビジョンや目標を明確にし、DX化への方向性を示すことで、組織内の関係者が共通の目標に向かって取り組むことができます。 次に、マネジメント方法の重要性です。 DX化の推進においては、適切なマネジメント手法が求められます。 経営者やマネージャーは、DX化のビジョンや計画を従業員に明確に伝え、目標の達成に向けた行動計画を策定・実行する役割を担います。 さらに、成果を評価しフィードバックすることで、DX化の持続的な改善を図ることができます。 組織内の意識統一とマネジメントを促進するためには、コミュニケーションが欠かせません。 関係者間の円滑なコミュニケーションを促進する仕組みを作り、意見交換や情報共有を定期的に行うことが重要です。 また、透明性のある経営体制を確立し、情報共有をすることで全体の理解を深め、組織全体でのDX化への参画意識を高めることができます。 さらに、成功事例やベストプラクティスを学ぶことも大切です。 他の企業や業界の成功事例を参考にし、具体的な手法やアプローチを学ぶことで、自社のDX化の取り組みをより効果的かつ効率的に進めることができます。 ４．「多拠点＆多部門を持つ製造業」のDX化における人材戦略とシステムリニューアル 「多拠点＆多部門を持つ製造業」において、DX化に向けた適切な人材戦略とシステムリニューアルが重要です。 以下に、それぞれのポイントを詳しく考えてみましょう。 まず、人材戦略についてです。 DX化の成功には、経験豊富な人材や専門知識が必要です。 しかし、多くの企業がDX化における人材不足に悩んでいます。 セミナーでは、DX化計画や実務を担う人材不足への対策について学びます。 具体的な解決策としては、現有の従業員のスキルアップや教育プログラムの導入、新たな人材の採用、外部の専門家の活用などがあります。 企業に最適な人材戦略を策定し、DX化に必要な人材を確保することが重要です。 次に、システムリニューアルについてです。 製造業のDX化では、営業・受発注・仕入販売在庫・生産管理・原価管理など、さまざまな部門におけるシステムの展開とリニューアルも不可欠です。 具体的な手法としては、システムの統合やクラウド化、AIやIoTの導入などがあります。 組織のDX化をサポートする最適なシステム戦略を構築しましょう。 人材戦略とシステムリニューアルは、製造業のDX化において相互に補完しあう要素です。 適切な人材を確保し、最適なシステムを導入することで、組織全体でのDX化を実現することができます。 ５．DX化ロードマップにおける最も重要な要素 DX化ロードマップにおける最も重要な要素は業務改善の重要性とシステム化の検討にあります。 製造業のDX化において、業務改善とシステム化の関係は重要なポイントとなります。 具体的な課題整理後、対応策を検討する段階で、業務改善とシステム化のどちらが適切か、あるいは両方を組み合わせるべきかを判断する必要があります。 まず、業務改善による効果を確認することが重要です。 業務プロセスの見直しや改善によって、現状の課題や障壁を解決し、効率性や品質向上、コスト削減などの成果を生み出すことが可能です。 業務改善による効果を最大限に引き出すことで、システム化の必要性や優先度を見極めることができます。 次に、システム化の検討を行います。 業務改善だけでは解決できない課題や効果を持つ場合、システム化が必要な場合もあります。 例えば、膨大なデータや複雑な計算を伴う業務、大量の取引や顧客情報の管理、自動化された生産ラインなど、効果的にシステムを導入することで効率性や生産性を向上させることができます。 また、業務改善とシステム化を組み合わせるアプローチもあります。 業務改善によって効果を最大化し、さらにシステム化を検討することで、迅速かつ正確な情報の共有や業務の自動化などを実現することができます。 最終的に、適切な実現方法を決めるためには、業務の特性や目標、予算、組織のリソースなどを総合的に考慮する必要があります。 業務改善とシステム化のメリットとデメリットを比較・評価し、最適な取り組み方を選択することが重要です。 製造業のDX化では、業務改善とシステム化の両方が重要な要素となります。 業務改善によって既存の業務プロセスを改良し、さらにシステム化を検討することで効果的なDX化を実現することが可能です。 適切な判断と実現方法の選択を行い、業務の効率化と成果の最大化を目指しましょう。 最後に、船井総合研究所のDXセミナーでは、成功事例やベストプラクティスを通じて、DX戦略とシステムリニューアルのポイントについて学べます。 セミナーでは、これらの領域での具体的な取り組みやヒントを得ることができます。 自社のDX化における人材戦略とシステムリニューアルについて、戦略的なアプローチを追求しましょう。   中堅・中小製造業の経営者向け　工場物流の自動化事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 工場内の物流を自動化して生産性を向上したいと思っている経営者様 工場内の物流を自動化して省人化したいと思っている経営者様 工場内物流の自動化成功事例を知りたいと思っている経営者様 工場内物流の自動化を進めるための具体的な方法を知りたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02125_S045   ■関連するセミナーのご案内 製造業DX戦略セミナー「ロードマップの構築！」 ～多拠点＆多部門を持つ製造業の為のセミナー～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/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 2023/11/29 (水)　13:00~15:00 2023/12/01 (金)　13:00~15:00 2023/12/07 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 １．製造業DX戦略化ロードマップ作成の重要性とは？ 「多拠点＆多部門を持つ製造業」の経営者にとって、DX戦略化のロードマップ作成は極めて重要です。 DX化には、さまざまな課題や障壁が存在し、それらを解決していくための具体的な方針と計画が必要です。 では、なぜロードマップが重要なのでしょうか？ まず、ロードマップには明確な方向性と目標が設定されています。 製造業のDX化は大きなプロジェクトであり、目指すべきゴールを明確化することが不可欠です。 ロードマップを策定することで、企業のビジョンやDX化の方向性を明確に定めることができます。 これにより、経営チームや関係者全体が一体となって目標に向かって進むことができます。 また、ロードマップは中長期的な視野を持ってDX化を進めるための計画です。 DX化は一過性の取り組みではなく、持続的な成果を生み出すために取り組むべきです。 時代の変化や市場動向に応じて柔軟に対応しながら、戦略的な計画を立てることが求められます。 ロードマップを策定することで、中長期的なビジョンや戦略を明確にして、変化に対応しながら持続的な成長を遂げることが可能となります。 さらに、ロードマップはステークホルダーとのコミュニケーションを円滑化する上でも重要です。 経営者や関係者が共通のビジョンと計画を共有することで、DX化の推進に対する理解と支持を得ることができます。 ロードマップは企業内外のステークホルダーとのコミュニケーションツールとして機能し、全体の協力と取り組みを促進します。 以上のように、製造業のDX戦略化においては、ロードマップ作成が重要な役割を果たします。 明確な方向性や目標を示し、中長期的なビジョンを持ちながら変化に対応し、関係者とのコミュニケーションを円滑化させることで、持続的な成果を生み出すことができます。 ２．「多拠点＆多部門を持つ製造業」のDX化ロードマップ策定方法とは？ 「多拠点＆多部門を持つ製造業」のDX化ロードマップを策定するためには、以下の手順やポイントに注意する必要があります。 まずは、現状の課題の整理から始めましょう。 DX化に関わる問題や課題を明確に把握し、それぞれの課題に対する具体的な解決策を検討します。 さまざまな部門や拠点の意見を集約し、組織全体の課題を把握することが重要です。 次に、ロードマップの目標と方向性を設定します。 現状の課題を踏まえて、企業のビジョンや戦略に基づいたDX化の目標を明確にしましょう。 また、DX化の方向性を定めるために、市場動向や競合他社の動き、技術の進化などを考慮します。 ロードマップの策定には、短期的なステップや中長期的な展望を考慮した段階設定が重要です。 目標達成のための具体的なプロジェクトやタスクを、時間軸や優先度に則って段階的に計画します。 この段階設定により、組織全体でのDX化の推進を効果的に行うことができます。 また、ロードマップの策定には組織内外のステークホルダーとのコミュニケーションが欠かせません。 関係者との定期的な意見交換やヒアリングを行い、他部門や拠点との連携や情報共有を図ります。 その上で、戦略の修正や追加の要件を反映することで、より実践的で現実的なロードマップを策定することができます。 さらに、ロードマップの策定は中長期的な視点での持続的な改善と評価も含めることが重要です。 DX化は一過性の取り組みではなく、ビジネスの持続的な変革を目指すものです。 そのため、ロードマップには継続的な改善や評価のためのフィードバックループを組み込むことが必要です。 以上の手順やポイントを踏まえながら、製造業のDX化ロードマップを策定しましょう。 企業の現状や課題に応じてカスタマイズされたロードマップを作成し、ビジネスの成長と競争力強化に向けた一歩を踏み出しましょう。 セミナーでは、成功事例やベストプラクティスを交えて、ロードマップの策定方法について詳しく学ぶことができます。 ３．DX化推進における組織の意識統一とマネジメント方法 「多拠点＆多部門を持つ製造業」においては、組織全体の意識統一と効果的なマネジメントがDX化の推進に不可欠です。 以下に、組織の意識統一とマネジメント方法のポイントをご紹介します。 まずは、本社と各拠点・現場の意識統一の重要性です。 組織全体が一丸となってDX化を推進するためには、経営者やトップと各拠点・現場の意識が統一されていることが必要です。 共通のビジョンや目標を明確にし、DX化への方向性を示すことで、組織内の関係者が共通の目標に向かって取り組むことができます。 次に、マネジメント方法の重要性です。 DX化の推進においては、適切なマネジメント手法が求められます。 経営者やマネージャーは、DX化のビジョンや計画を従業員に明確に伝え、目標の達成に向けた行動計画を策定・実行する役割を担います。 さらに、成果を評価しフィードバックすることで、DX化の持続的な改善を図ることができます。 組織内の意識統一とマネジメントを促進するためには、コミュニケーションが欠かせません。 関係者間の円滑なコミュニケーションを促進する仕組みを作り、意見交換や情報共有を定期的に行うことが重要です。 また、透明性のある経営体制を確立し、情報共有をすることで全体の理解を深め、組織全体でのDX化への参画意識を高めることができます。 さらに、成功事例やベストプラクティスを学ぶことも大切です。 他の企業や業界の成功事例を参考にし、具体的な手法やアプローチを学ぶことで、自社のDX化の取り組みをより効果的かつ効率的に進めることができます。 ４．「多拠点＆多部門を持つ製造業」のDX化における人材戦略とシステムリニューアル 「多拠点＆多部門を持つ製造業」において、DX化に向けた適切な人材戦略とシステムリニューアルが重要です。 以下に、それぞれのポイントを詳しく考えてみましょう。 まず、人材戦略についてです。 DX化の成功には、経験豊富な人材や専門知識が必要です。 しかし、多くの企業がDX化における人材不足に悩んでいます。 セミナーでは、DX化計画や実務を担う人材不足への対策について学びます。 具体的な解決策としては、現有の従業員のスキルアップや教育プログラムの導入、新たな人材の採用、外部の専門家の活用などがあります。 企業に最適な人材戦略を策定し、DX化に必要な人材を確保することが重要です。 次に、システムリニューアルについてです。 製造業のDX化では、営業・受発注・仕入販売在庫・生産管理・原価管理など、さまざまな部門におけるシステムの展開とリニューアルも不可欠です。 具体的な手法としては、システムの統合やクラウド化、AIやIoTの導入などがあります。 組織のDX化をサポートする最適なシステム戦略を構築しましょう。 人材戦略とシステムリニューアルは、製造業のDX化において相互に補完しあう要素です。 適切な人材を確保し、最適なシステムを導入することで、組織全体でのDX化を実現することができます。 ５．DX化ロードマップにおける最も重要な要素 DX化ロードマップにおける最も重要な要素は業務改善の重要性とシステム化の検討にあります。 製造業のDX化において、業務改善とシステム化の関係は重要なポイントとなります。 具体的な課題整理後、対応策を検討する段階で、業務改善とシステム化のどちらが適切か、あるいは両方を組み合わせるべきかを判断する必要があります。 まず、業務改善による効果を確認することが重要です。 業務プロセスの見直しや改善によって、現状の課題や障壁を解決し、効率性や品質向上、コスト削減などの成果を生み出すことが可能です。 業務改善による効果を最大限に引き出すことで、システム化の必要性や優先度を見極めることができます。 次に、システム化の検討を行います。 業務改善だけでは解決できない課題や効果を持つ場合、システム化が必要な場合もあります。 例えば、膨大なデータや複雑な計算を伴う業務、大量の取引や顧客情報の管理、自動化された生産ラインなど、効果的にシステムを導入することで効率性や生産性を向上させることができます。 また、業務改善とシステム化を組み合わせるアプローチもあります。 業務改善によって効果を最大化し、さらにシステム化を検討することで、迅速かつ正確な情報の共有や業務の自動化などを実現することができます。 最終的に、適切な実現方法を決めるためには、業務の特性や目標、予算、組織のリソースなどを総合的に考慮する必要があります。 業務改善とシステム化のメリットとデメリットを比較・評価し、最適な取り組み方を選択することが重要です。 製造業のDX化では、業務改善とシステム化の両方が重要な要素となります。 業務改善によって既存の業務プロセスを改良し、さらにシステム化を検討することで効果的なDX化を実現することが可能です。 適切な判断と実現方法の選択を行い、業務の効率化と成果の最大化を目指しましょう。 最後に、船井総合研究所のDXセミナーでは、成功事例やベストプラクティスを通じて、DX戦略とシステムリニューアルのポイントについて学べます。 セミナーでは、これらの領域での具体的な取り組みやヒントを得ることができます。 自社のDX化における人材戦略とシステムリニューアルについて、戦略的なアプローチを追求しましょう。   中堅・中小製造業の経営者向け　工場物流の自動化事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 工場内の物流を自動化して生産性を向上したいと思っている経営者様 工場内の物流を自動化して省人化したいと思っている経営者様 工場内物流の自動化成功事例を知りたいと思っている経営者様 工場内物流の自動化を進めるための具体的な方法を知りたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02125_S045   ■関連するセミナーのご案内 製造業DX戦略セミナー「ロードマップの構築！」 ～多拠点＆多部門を持つ製造業の為のセミナー～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/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 2023/11/29 (水)　13:00~15:00 2023/12/01 (金)　13:00~15:00 2023/12/07 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866

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 「業務効率化」、「脱属人化」、「デジタル化」の実現について、システム導入は有効的な方法の1つと言えます。 しかし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生み出してしまうという逆方向の可能性もあります。 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。 ご存知のとおり、製造原価には直間分類がございます。厳密な個別原価計算をするには、間接費を個々の製品に配賦する必要がございますが、一足飛びには難しく、またそこまで厳密に計算されている会社様は多くはありません。第一ステップは直接費の把握です。 そこで今回は、改めて製造原価について触れていきたいと思います。 １．システム導入で実現させるポイントを明確にする システム導入の際に、まずは現状業務のヒアリングを行い、その作業をシステムで行うといった導入ケースはよく見られます。 しかしここの入り口をきっちり整理しないと、失敗の原因を生み出してしまいます。 それは現状業務をヒアリングしてもらえるということは、「現状業務は新システムでも採用される」という誤解が各個人の頭の中にインプットされる可能性があるからです。 もちろん組織の一部の主要メンバーは、システムに合わせて効率化、脱属人化を達成するという目的を認識した上でプロジェクトを進める意識がありますが、現場全てのメンバーには浸透しづらいものです。 解決策としては、例えばシステム導入設計時に、そのシステムの標準的機能に現状業務を合わせていくことを挙げたとすると、まずはその前提を全体で宣言することが重要です。 実際の導入シーンでよくあるケースとして、関係事務局内だけで、目的の共有を行ってしまい、現場の前提と認識の擦り合わせがされていなく、システム導入の後半になって、認識相違で振り戻しが発生したり、追加要件定義やカスタマイズ開発など、どんどん初期の構想と離れていってしまい、費用や期間が増大するといったことがあります。 このサイクルに入ってしまうと、進めれば進めるほど、深みにはまってしまう恐れがあり、軌道修正が難しくなります。 そうならないように常に前提目的を念頭に置いたうえで、全ての議論を始め、現場含めた関係者全員の意識を統一させることが重要と考えられます。 既存にとらわれずに業務を進める方法を現場一丸となって検討できるような議論を進めていけばシステム導入は必ず成功します。 ２．システムのマニュアルは、操作用ではなく、運用マニュアルとする 前項で、既存に振り回されずにシステム導入を進めていくことをお伝えしましたが、次に重要なのはそのマニュアル化です。 導入時におけるマニュアルとしては、システム操作マニュアルが何百ページもあり、どこを読んでいいのか分からないので、独自で進めていたり、先輩に習った方法で進めている、といったケースがあります。 また現場ではシステムの使い方に関して、ベテランAさんは「他部署間の伝達に有効なので、入力項目の１、２、３を入力している」が新人Bさんは「入力項目の１，２だけ入力している」という具体例です。 これでは業務が正しく回らなく、人のスキルや独自性に左右されてしまいます。 解決策として、入力する項目は、１，２なのか、１，２，３なのかきちんとマニュアルで決めて、誰でも同じアウトプットにすることが重要です。 入力者による個人差を無くして誰でも同じ結果を出せるよう業務マニュアルを作成し、徹底的に順守していくことが重要です。 せっかく業務標準化の為の新システムを導入しても、使い方で個人差を発生させてしまうと、システム内部の属人化が進んでしまいます。 常に基本の運用マニュアル通りのオペレーションを徹底させることが業務標準化の正しい実践と言えます。 ３．分析資料においても、導入設計時に明確にする 前項までで、システム仕様を整理し、運用マニュアルに沿って行くという話をしましたが、最後に重要なのは分析資料からの戦略についてです。 例えば基幹システムを導入すると、売上集計等様々なデータ分析を行っていきます。 これについても導入時にしっかりと設計を行うことがとても重要です。 よく分析関係は導入後に検討というフェーズがありますが、システム実装後に、やはりあの項目も追加しないと集計できない、入力フローとしても何か所も変更しなくてはいけない等と手戻りが発生してしまい、せっかくここまで決めた内容が崩されてしまい、導入期間が余計にかかることや工数追加の要因にもなりかねません。 本来のシステム導入のゴールは導入ではなく、正しい活用にあると考えます。 次年度以降の戦略をたてるうえで重要な指標を得ることが必要で、そこを見据えながらシステム導入を進めていくととてもスムーズに進行します。 それは目的に沿った内容で、設計構築を行っていくので、全体の整合性が繋がっていくからです。 現場もそのような意識で議論を進めていくと自然と必要な項目を洗い出してくれます。 そこへの導き出しを担っていくことがシステム導入成功に繋げる重要な役割と考えます。 ４．まとめ 今回のまとめでございますが、システム導入実現に向けて重要なポイントは、「システム導入の目的を明確にする」、「マニュアルは運用マニュアルとする」、「分析資料もシステム設計時に検討する」の3点となります。 第一印象としてはどうしても現場の同意を得るのが難しい内容ではと捉えられがちですが、本来のシステム導入の目的を達成するのに不可欠であると言えます。 当初は不安を抱くメンバーも結果的に導入後にスムーズにストレスなく回り始めるシステムフローを振り返ると、導入してよかったと思えるはずです。 なぜならば個人個人の今までの余分な業務が結果的に取り除かれているからです。 常にベテランスタッフにダブルチェックで行っていた業務が新人でも1人でこなせるのですから。 このように人員リソースの不安を出来るだけ取り去り、日々の業務を回し続けることが迅速で安定した「標準化」の実現に向けて不可欠な要素となってきます。   ■関連するセミナーのご案内 「多品種少量生産板金加工業の為の原価改善！」　社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/104283 ■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 2023/11/06 (月)　13:00~15:00 2023/11/08 (水)　13:00~15:00 2023/11/16 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/104283   製造業経営者向け“基幹システム再構築戦略”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▼ 多くの製造業は、全体としての原価・利益は見えているが、個別の実際原価は、属人化している業務で運用されている事で見えにくくなっています。製品別個別、取引先個別、工程別個別の実際原価を把握することで実際の利益が見えてきます。 見える化、DX化により、適切なアクションを取ることが重要です。 本レポートでは見える化とDX化のポイントを解説します！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02003_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 「業務効率化」、「脱属人化」、「デジタル化」の実現について、システム導入は有効的な方法の1つと言えます。 しかし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生み出してしまうという逆方向の可能性もあります。 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。 ご存知のとおり、製造原価には直間分類がございます。厳密な個別原価計算をするには、間接費を個々の製品に配賦する必要がございますが、一足飛びには難しく、またそこまで厳密に計算されている会社様は多くはありません。第一ステップは直接費の把握です。 そこで今回は、改めて製造原価について触れていきたいと思います。 １．システム導入で実現させるポイントを明確にする システム導入の際に、まずは現状業務のヒアリングを行い、その作業をシステムで行うといった導入ケースはよく見られます。 しかしここの入り口をきっちり整理しないと、失敗の原因を生み出してしまいます。 それは現状業務をヒアリングしてもらえるということは、「現状業務は新システムでも採用される」という誤解が各個人の頭の中にインプットされる可能性があるからです。 もちろん組織の一部の主要メンバーは、システムに合わせて効率化、脱属人化を達成するという目的を認識した上でプロジェクトを進める意識がありますが、現場全てのメンバーには浸透しづらいものです。 解決策としては、例えばシステム導入設計時に、そのシステムの標準的機能に現状業務を合わせていくことを挙げたとすると、まずはその前提を全体で宣言することが重要です。 実際の導入シーンでよくあるケースとして、関係事務局内だけで、目的の共有を行ってしまい、現場の前提と認識の擦り合わせがされていなく、システム導入の後半になって、認識相違で振り戻しが発生したり、追加要件定義やカスタマイズ開発など、どんどん初期の構想と離れていってしまい、費用や期間が増大するといったことがあります。 このサイクルに入ってしまうと、進めれば進めるほど、深みにはまってしまう恐れがあり、軌道修正が難しくなります。 そうならないように常に前提目的を念頭に置いたうえで、全ての議論を始め、現場含めた関係者全員の意識を統一させることが重要と考えられます。 既存にとらわれずに業務を進める方法を現場一丸となって検討できるような議論を進めていけばシステム導入は必ず成功します。 ２．システムのマニュアルは、操作用ではなく、運用マニュアルとする 前項で、既存に振り回されずにシステム導入を進めていくことをお伝えしましたが、次に重要なのはそのマニュアル化です。 導入時におけるマニュアルとしては、システム操作マニュアルが何百ページもあり、どこを読んでいいのか分からないので、独自で進めていたり、先輩に習った方法で進めている、といったケースがあります。 また現場ではシステムの使い方に関して、ベテランAさんは「他部署間の伝達に有効なので、入力項目の１、２、３を入力している」が新人Bさんは「入力項目の１，２だけ入力している」という具体例です。 これでは業務が正しく回らなく、人のスキルや独自性に左右されてしまいます。 解決策として、入力する項目は、１，２なのか、１，２，３なのかきちんとマニュアルで決めて、誰でも同じアウトプットにすることが重要です。 入力者による個人差を無くして誰でも同じ結果を出せるよう業務マニュアルを作成し、徹底的に順守していくことが重要です。 せっかく業務標準化の為の新システムを導入しても、使い方で個人差を発生させてしまうと、システム内部の属人化が進んでしまいます。 常に基本の運用マニュアル通りのオペレーションを徹底させることが業務標準化の正しい実践と言えます。 ３．分析資料においても、導入設計時に明確にする 前項までで、システム仕様を整理し、運用マニュアルに沿って行くという話をしましたが、最後に重要なのは分析資料からの戦略についてです。 例えば基幹システムを導入すると、売上集計等様々なデータ分析を行っていきます。 これについても導入時にしっかりと設計を行うことがとても重要です。 よく分析関係は導入後に検討というフェーズがありますが、システム実装後に、やはりあの項目も追加しないと集計できない、入力フローとしても何か所も変更しなくてはいけない等と手戻りが発生してしまい、せっかくここまで決めた内容が崩されてしまい、導入期間が余計にかかることや工数追加の要因にもなりかねません。 本来のシステム導入のゴールは導入ではなく、正しい活用にあると考えます。 次年度以降の戦略をたてるうえで重要な指標を得ることが必要で、そこを見据えながらシステム導入を進めていくととてもスムーズに進行します。 それは目的に沿った内容で、設計構築を行っていくので、全体の整合性が繋がっていくからです。 現場もそのような意識で議論を進めていくと自然と必要な項目を洗い出してくれます。 そこへの導き出しを担っていくことがシステム導入成功に繋げる重要な役割と考えます。 ４．まとめ 今回のまとめでございますが、システム導入実現に向けて重要なポイントは、「システム導入の目的を明確にする」、「マニュアルは運用マニュアルとする」、「分析資料もシステム設計時に検討する」の3点となります。 第一印象としてはどうしても現場の同意を得るのが難しい内容ではと捉えられがちですが、本来のシステム導入の目的を達成するのに不可欠であると言えます。 当初は不安を抱くメンバーも結果的に導入後にスムーズにストレスなく回り始めるシステムフローを振り返ると、導入してよかったと思えるはずです。 なぜならば個人個人の今までの余分な業務が結果的に取り除かれているからです。 常にベテランスタッフにダブルチェックで行っていた業務が新人でも1人でこなせるのですから。 このように人員リソースの不安を出来るだけ取り去り、日々の業務を回し続けることが迅速で安定した「標準化」の実現に向けて不可欠な要素となってきます。   ■関連するセミナーのご案内 「多品種少量生産板金加工業の為の原価改善！」　社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/104283 ■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 2023/11/06 (月)　13:00~15:00 2023/11/08 (水)　13:00~15:00 2023/11/16 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/104283   製造業経営者向け“基幹システム再構築戦略”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▼ 多くの製造業は、全体としての原価・利益は見えているが、個別の実際原価は、属人化している業務で運用されている事で見えにくくなっています。製品別個別、取引先個別、工程別個別の実際原価を把握することで実際の利益が見えてきます。 見える化、DX化により、適切なアクションを取ることが重要です。 本レポートでは見える化とDX化のポイントを解説します！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02003_S045

製造原価をどれだけ減らすことができるか、どこを効率化すべきか、 どうやったら材料を安く調達できるか、日々頭を悩まされているのではないかと思います。 製造原価については、こんな声をよく耳にします。 ・全体としては儲かっているが、個別ではわからない。。。 ・これまでの感覚で儲かっていると思っている。。。 ご存知のとおり、製造原価には直間分類がございます。厳密な個別原価計算をするには、間接費を個々の製品に配賦する必要がございますが、一足飛びには難しく、またそこまで厳密に計算されている会社様は多くはありません。第一ステップは直接費の把握です。 そこで今回は、改めて製造原価について触れていきたいと思います。 １．材料費について 材料費については、購入された分は当然把握されていると思いますが、どの製品にどれだけ使っているかまで明確に把握できておりますでしょうか。昨今の材料高騰を含め、個々の製品で見たときにどこまで可視化できているでしょうか。 また、原価計算方法（棚卸評価方法）に従って、正しく運用されておりますでしょうか。 例えば先入先出法を採用しているが、直近で購入した材料が先に消費されているといったことが現場で起こっていないでしょうか。 「月初棚卸 + 当月仕入 - 月末棚卸」にて『当月消費』を把握されている場合、下記2つの問題がでてきます。 毎月棚卸を行わないと消費がわからない。 ＝ 棚卸期間中の生産が止まってしまう。 いつ購入したものがどれだけ残っているかまでわからない。 ＝ トレースができない。 ２．労務費について 労務費については、どの工程でどのくらい時間がかかっているか把握できておりますでしょうか。 標準時間（ST）と実際かかった時間を比べて、どの工程がボトルネックになっているか可視化できているでしょうか。 ３．経費について 経費については、外注分は当然把握されていると思いますが、外注単価も値上げされているではないでしょうか。 値上げ分も考慮できておりますでしょうか。外注比率等の分析と内製化の検討も必要かもしれません。 ４．原価計算の仕組化 冒頭にお話しさせていただいた、「全体としては儲かっているが個別ではわからない」状態の原因は、個々で把握できる仕組みがない、もしくはエクセル等で管理されているため難しい、などが挙げられるかと思います。 上記材料費、労務費、経費をきちんと把握するには何等かの仕組が必要かと思います。 DX化が叫ばれている中、基幹システムや生産管理システム、原価管理システム等の仕組の導入も検討されてはいかがでしょうか。   ■関連するセミナーのご案内 「多品種少量生産板金加工業の為の原価改善！」　社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/104283 ■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 2023/11/06 (月)　13:00~15:00 2023/11/08 (水)　13:00~15:00 2023/11/16 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/104283   製造業経営者向け“基幹システム再構築戦略”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▼ 多くの製造業は、全体としての原価・利益は見えているが、個別の実際原価は、属人化している業務で運用されている事で見えにくくなっています。製品別個別、取引先個別、工程別個別の実際原価を把握することで実際の利益が見えてきます。 見える化、DX化により、適切なアクションを取ることが重要です。 本レポートでは見える化とDX化のポイントを解説します！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02003_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。 製造原価をどれだけ減らすことができるか、どこを効率化すべきか、 どうやったら材料を安く調達できるか、日々頭を悩まされているのではないかと思います。 製造原価については、こんな声をよく耳にします。 ・全体としては儲かっているが、個別ではわからない。。。 ・これまでの感覚で儲かっていると思っている。。。 ご存知のとおり、製造原価には直間分類がございます。厳密な個別原価計算をするには、間接費を個々の製品に配賦する必要がございますが、一足飛びには難しく、またそこまで厳密に計算されている会社様は多くはありません。第一ステップは直接費の把握です。 そこで今回は、改めて製造原価について触れていきたいと思います。 １．材料費について 材料費については、購入された分は当然把握されていると思いますが、どの製品にどれだけ使っているかまで明確に把握できておりますでしょうか。昨今の材料高騰を含め、個々の製品で見たときにどこまで可視化できているでしょうか。 また、原価計算方法（棚卸評価方法）に従って、正しく運用されておりますでしょうか。 例えば先入先出法を採用しているが、直近で購入した材料が先に消費されているといったことが現場で起こっていないでしょうか。 「月初棚卸 + 当月仕入 - 月末棚卸」にて『当月消費』を把握されている場合、下記2つの問題がでてきます。 毎月棚卸を行わないと消費がわからない。 ＝ 棚卸期間中の生産が止まってしまう。 いつ購入したものがどれだけ残っているかまでわからない。 ＝ トレースができない。 ２．労務費について 労務費については、どの工程でどのくらい時間がかかっているか把握できておりますでしょうか。 標準時間（ST）と実際かかった時間を比べて、どの工程がボトルネックになっているか可視化できているでしょうか。 ３．経費について 経費については、外注分は当然把握されていると思いますが、外注単価も値上げされているではないでしょうか。 値上げ分も考慮できておりますでしょうか。外注比率等の分析と内製化の検討も必要かもしれません。 ４．原価計算の仕組化 冒頭にお話しさせていただいた、「全体としては儲かっているが個別ではわからない」状態の原因は、個々で把握できる仕組みがない、もしくはエクセル等で管理されているため難しい、などが挙げられるかと思います。 上記材料費、労務費、経費をきちんと把握するには何等かの仕組が必要かと思います。 DX化が叫ばれている中、基幹システムや生産管理システム、原価管理システム等の仕組の導入も検討されてはいかがでしょうか。   ■関連するセミナーのご案内 「多品種少量生産板金加工業の為の原価改善！」　社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/104283 ■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 2023/11/06 (月)　13:00~15:00 2023/11/08 (水)　13:00~15:00 2023/11/16 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/104283   製造業経営者向け“基幹システム再構築戦略”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▼ 多くの製造業は、全体としての原価・利益は見えているが、個別の実際原価は、属人化している業務で運用されている事で見えにくくなっています。製品別個別、取引先個別、工程別個別の実際原価を把握することで実際の利益が見えてきます。 見える化、DX化により、適切なアクションを取ることが重要です。 本レポートでは見える化とDX化のポイントを解説します！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02003_S045

１．失敗例その1 【企業概要】 ・業種：自動車・電機関連プレス加工 ・従業員数：80名 【失敗理由】 マスター設定の段階で人手が不足し、やり切れず頓挫してしまった。 【失敗の背景】 ・当初は、ExcelとAccessで販売業務、生産業務、購買業務、原価業務を管理していた。 ・業務負担が大きかったため、社内でITに詳しい担当者Aさんが中心となり、地元のベンダーに相談した上で、製造業に特化したパッケージシステムを導入することとなった。 ・マスター設定（登録）に６か月以上掛かってしまい、社長の判断で導入がストップしてしまった。 【失敗の根本原因】 ・当初から社長を巻き込んでいない（社長をプロジェクトオーナーにしていない）。 ・Aさんがキーマンの役割を成していない（計画、体制、範囲を明確化していない）。 ・業務の範囲を決めないでスタートしてしまった。 ２．失敗例その2 【企業概要】 ・業種：精密機械溶接加工 ・従業員数：35名 【失敗理由】 カスタマイズ費用が積み重なり、予算を大幅にオーバーして導入を断念してしまった。 【失敗の背景】 ・何十年も勤務しているベテランが生産業務と購買業務を担当しており、属人化しているため、情報が見えない。 ・それぞれのベテラン担当者が「各個人のやりたい運用のしかた」で実施しているため、非効率であった。 ・得意先から紹介されたシステムベンダーに相談して製造業向けパッケージシステムを導入することになったが、打ち合わせの度にカスタマイズ費用が膨れ上がり、結果として予算を超過し断念してしまった。 【失敗の根本原因】 ・パッケージに業務を合わせる方針としていない。 ・現状の業務をすべてそのままシステム化しようとしていた。 ・こちら（発注者側）の言いなりになるベンダーを選定してしまった。 ３．失敗例その3 【企業概要】 ・業種：精密機械加工・設計・組立 ・従業員数：78名 【失敗理由】 生産管理システムを導入したが、製造現場の協力が無く、機能していない。 【失敗の背景】 ・生産管理部門の課長が積極的にシステム化の先頭に立ちベンダーを選定して導入を進めており、生産計画を作成する機能は問題無く使えるようになった。 ・しかし、製造現場の事前の巻き込みをしていなかったことで、生産出来高を入力しない従業員が出始め、理論在庫が合わなくなってしまった。 ・在庫の棚卸回数を減らしたかったが、改善できなかった。 【失敗の根本原因】 ・プロジェクト化（社長や製造現場の巻き込み）ができていない。 ・目的を明確にしておらず、ベクトル合わせもしていない。 ・システム化の対象範囲となる業務を事前に明確にしていない。 ４．【基幹システム導入】失敗パターンと成功のポイント 上記3つの失敗例をもとに、基幹システム（生産管理システム）導入の失敗パターンと成功のポイントを整理しました。 【失敗パターン】 ①プロジェクト開始当初に目的・目標を定めておらず、ゴールが都度変更されてしまう ②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 ③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 ④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 ⑤計画性がなく、タイトな計画で進めてしまう ⑥業務とシステム課題の整理をせず、既存システムとの親和性を検討していない ⑦投資予算の設定と身の丈にあった発注ができていない ⑧社内外におけるコミュニケーション基盤ができておらず、部門間での連携が取れていない ⑨品目マスター、工程（工順）マスター登録をやり切れずに断念してしまう 【成功のポイント】 ①システムベンダーや社内担当者に丸投げせず、経営者自身がシステム導入を理解することに努める ②自社全体を俯瞰し、自社の身の丈にあった計画を作る ③目的・目標・コンセプト・範囲を明確にし、PJメンバーとベクトルを合わせる ④既存業務をそのまますべてシステム化するのではなく、導入するシステムに合わせて既存業務のあり方を根本的に見直す（導入するシステムに合わせて既存業務のあり方を調整・変更する） ⑤パイロット運用（試験的な運用）ですぐに新業務のイメージを浸透させる ⑥現場担当者をプロジェクトの早い段階で巻き込み、現場担当者も納得するシステム導入の進め方をする 以上、「【基幹システム導入】失敗例から学ぶ成功のポイントとは？」というテーマでお伝えさせていただきました。 「本コラムの内容について、個別に詳しく話を聞きたい」「システム導入に関して、自社の現状を相談したい」という方は、以下のURLからお気軽にお問い合わせください。 ▼無料オンライン相談（お問い合わせはこちら） https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html   ■関連するセミナーのご案内 製造業DX戦略セミナー「ロードマップの構築！」 ～多拠点＆多部門を持つ製造業の為のセミナー～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/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 2023/11/29 (水)　13:00~15:00 2023/12/01 (金)　13:00~15:00 2023/12/07 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866   製造業経営者向け“基幹システム再構築戦略”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▼ 多くの製造業は、全体としての原価・利益は見えているが、個別の実際原価は、属人化している業務で運用されている事で見えにくくなっています。製品別個別、取引先個別、工程別個別の実際原価を把握することで実際の利益が見えてきます。 見える化、DX化により、適切なアクションを取ることが重要です。 本レポートでは見える化とDX化のポイントを解説します！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02003_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。 １．失敗例その1 【企業概要】 ・業種：自動車・電機関連プレス加工 ・従業員数：80名 【失敗理由】 マスター設定の段階で人手が不足し、やり切れず頓挫してしまった。 【失敗の背景】 ・当初は、ExcelとAccessで販売業務、生産業務、購買業務、原価業務を管理していた。 ・業務負担が大きかったため、社内でITに詳しい担当者Aさんが中心となり、地元のベンダーに相談した上で、製造業に特化したパッケージシステムを導入することとなった。 ・マスター設定（登録）に６か月以上掛かってしまい、社長の判断で導入がストップしてしまった。 【失敗の根本原因】 ・当初から社長を巻き込んでいない（社長をプロジェクトオーナーにしていない）。 ・Aさんがキーマンの役割を成していない（計画、体制、範囲を明確化していない）。 ・業務の範囲を決めないでスタートしてしまった。 ２．失敗例その2 【企業概要】 ・業種：精密機械溶接加工 ・従業員数：35名 【失敗理由】 カスタマイズ費用が積み重なり、予算を大幅にオーバーして導入を断念してしまった。 【失敗の背景】 ・何十年も勤務しているベテランが生産業務と購買業務を担当しており、属人化しているため、情報が見えない。 ・それぞれのベテラン担当者が「各個人のやりたい運用のしかた」で実施しているため、非効率であった。 ・得意先から紹介されたシステムベンダーに相談して製造業向けパッケージシステムを導入することになったが、打ち合わせの度にカスタマイズ費用が膨れ上がり、結果として予算を超過し断念してしまった。 【失敗の根本原因】 ・パッケージに業務を合わせる方針としていない。 ・現状の業務をすべてそのままシステム化しようとしていた。 ・こちら（発注者側）の言いなりになるベンダーを選定してしまった。 ３．失敗例その3 【企業概要】 ・業種：精密機械加工・設計・組立 ・従業員数：78名 【失敗理由】 生産管理システムを導入したが、製造現場の協力が無く、機能していない。 【失敗の背景】 ・生産管理部門の課長が積極的にシステム化の先頭に立ちベンダーを選定して導入を進めており、生産計画を作成する機能は問題無く使えるようになった。 ・しかし、製造現場の事前の巻き込みをしていなかったことで、生産出来高を入力しない従業員が出始め、理論在庫が合わなくなってしまった。 ・在庫の棚卸回数を減らしたかったが、改善できなかった。 【失敗の根本原因】 ・プロジェクト化（社長や製造現場の巻き込み）ができていない。 ・目的を明確にしておらず、ベクトル合わせもしていない。 ・システム化の対象範囲となる業務を事前に明確にしていない。 ４．【基幹システム導入】失敗パターンと成功のポイント 上記3つの失敗例をもとに、基幹システム（生産管理システム）導入の失敗パターンと成功のポイントを整理しました。 【失敗パターン】 ①プロジェクト開始当初に目的・目標を定めておらず、ゴールが都度変更されてしまう ②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 ③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 ④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 ⑤計画性がなく、タイトな計画で進めてしまう ⑥業務とシステム課題の整理をせず、既存システムとの親和性を検討していない ⑦投資予算の設定と身の丈にあった発注ができていない ⑧社内外におけるコミュニケーション基盤ができておらず、部門間での連携が取れていない ⑨品目マスター、工程（工順）マスター登録をやり切れずに断念してしまう 【成功のポイント】 ①システムベンダーや社内担当者に丸投げせず、経営者自身がシステム導入を理解することに努める ②自社全体を俯瞰し、自社の身の丈にあった計画を作る ③目的・目標・コンセプト・範囲を明確にし、PJメンバーとベクトルを合わせる ④既存業務をそのまますべてシステム化するのではなく、導入するシステムに合わせて既存業務のあり方を根本的に見直す（導入するシステムに合わせて既存業務のあり方を調整・変更する） ⑤パイロット運用（試験的な運用）ですぐに新業務のイメージを浸透させる ⑥現場担当者をプロジェクトの早い段階で巻き込み、現場担当者も納得するシステム導入の進め方をする 以上、「【基幹システム導入】失敗例から学ぶ成功のポイントとは？」というテーマでお伝えさせていただきました。 「本コラムの内容について、個別に詳しく話を聞きたい」「システム導入に関して、自社の現状を相談したい」という方は、以下のURLからお気軽にお問い合わせください。 ▼無料オンライン相談（お問い合わせはこちら） https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html   ■関連するセミナーのご案内 製造業DX戦略セミナー「ロードマップの構築！」 ～多拠点＆多部門を持つ製造業の為のセミナー～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/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 2023/11/29 (水)　13:00~15:00 2023/12/01 (金)　13:00~15:00 2023/12/07 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866   製造業経営者向け“基幹システム再構築戦略”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▼ 多くの製造業は、全体としての原価・利益は見えているが、個別の実際原価は、属人化している業務で運用されている事で見えにくくなっています。製品別個別、取引先個別、工程別個別の実際原価を把握することで実際の利益が見えてきます。 見える化、DX化により、適切なアクションを取ることが重要です。 本レポートでは見える化とDX化のポイントを解説します！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02003_S045

１．はじめに 2023年11月7日17時まで、「16次ものづくり補助金」の申請受付中です。 本コラムでは、御社の製造業をさらなる成功に導くために、ものづくり補助金を活用すべき理由について説明させていただきます。 「ものづくり補助金」は、正式名称を「ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金」といいます。その名称からわかるように、製造業だけでなく、商業やサービス業も対象に含まれています。 実際に補助金の公募要領に記載されている補助対象者として、中小企業者様は以下のように定められています。多くの業種の中小企業様に活用の機会があることがわかります。次項で補助金をどういったことに活用することが出来るのかご紹介します。 （出典）ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金公募要領2.0版 令和5年9月 以下で具体的に補助金を活用することで実現来る可能性があることについて説明します。是非、ご一読いただき、補助金を活用して発展した自社を想像し、具体的に検討するきっかけにしていただきたいです。 ２．補助金の活用ポイント （1）最新デジタル技術導入の生産性改善 AI活用、IoT、ロボット化・自動化といった、いわゆるDXの最先端の技術は、競争力を高めるための必須項目です。 しかしこれらの導入は高額なコストを必要とします。 ここで補助金が役立ちます。これらを活用することで、新たなサービス開発、技術研究、またはプロセスの開発を促進することができ、サービス・製品の品質を改善し、効率を向上させ、競争力を強化することが可能です。 （2）地域雇用の創出 補助金を利用するには、新規事業参入や生産・営業規模の拡大が要件となります。 そのため、新たな雇用機会を創出し、地域経済を強化することも成果として期待できます。 これにより、新たな人財を確保し、会社の成長を後押しすることができます。 （3）ビジネスリスクの軽減 新サービス・製品の開発や新市場への進出は、必ずしも成功するとは限らず、リスクが伴います。補助金はそのリスクを軽減し、企業が新しい機会を追求するのを助けます。 補助金により、大胆な試みを支援し、失敗した場合の影響を緩和することができます。 以上のように、ものづくり補助金を活用することで、アイディアのみだった計画や投資の見積だけをとってあきらめていた事業を進めることが可能になります。 これからは、現状維持で生き残るのは難しくなっており、積極的に事業成長に投資をしていく必要があります。 しかし、補助金の申請プロセスや要件は複雑であり、しっかりと内容を理解し、適切な計画を立て、事業計画書を作成する必要があります。 補助金を活用するためには、まず補助金の存在を知り、その要件を理解し、申請手続きを進めることが必要です。 そして、適用可能な補助金を見つけるためには、自治体や業界団体、専門家とのコミュニケーションが重要となります。 補助金は、新たな事業展開や成長の機会を追求するための強力な道具となります。しかし、その活用は計画と準備を必要とします。補助金をうまく活用し、ビジネスを次のレベルへと進めるために、今すぐその準備を始めましょう。 ３．まとめ 今回のコラムでは、製造業が補助金を活用する理由について、具体的に説明をさせていただきました。 今回の紹介した内容を参考に、自社の成長戦略・事業計画のなかで、補助金を活用することも視野に入れていただければ幸いです。 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、補助金紹介や補助金申請に必要な事業計画の立案、補助事業の計画立案・実行支援・アドバイスが必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。   ■関連するセミナーのご案内 【共催】都内補助金最大1億円で工場をDX！製造業社長セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105151 ■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 2023/10/31 (火)　13:00~15:00 2023/11/08 (水)　13:00~15:00 2023/11/09 (木)　13:00~15:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105151 いつも当コラムをご愛読いただきありがとうございます。 １．はじめに 2023年11月7日17時まで、「16次ものづくり補助金」の申請受付中です。 本コラムでは、御社の製造業をさらなる成功に導くために、ものづくり補助金を活用すべき理由について説明させていただきます。 「ものづくり補助金」は、正式名称を「ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金」といいます。その名称からわかるように、製造業だけでなく、商業やサービス業も対象に含まれています。 実際に補助金の公募要領に記載されている補助対象者として、中小企業者様は以下のように定められています。多くの業種の中小企業様に活用の機会があることがわかります。次項で補助金をどういったことに活用することが出来るのかご紹介します。 （出典）ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金公募要領2.0版 令和5年9月 以下で具体的に補助金を活用することで実現来る可能性があることについて説明します。是非、ご一読いただき、補助金を活用して発展した自社を想像し、具体的に検討するきっかけにしていただきたいです。 ２．補助金の活用ポイント （1）最新デジタル技術導入の生産性改善 AI活用、IoT、ロボット化・自動化といった、いわゆるDXの最先端の技術は、競争力を高めるための必須項目です。 しかしこれらの導入は高額なコストを必要とします。 ここで補助金が役立ちます。これらを活用することで、新たなサービス開発、技術研究、またはプロセスの開発を促進することができ、サービス・製品の品質を改善し、効率を向上させ、競争力を強化することが可能です。 （2）地域雇用の創出 補助金を利用するには、新規事業参入や生産・営業規模の拡大が要件となります。 そのため、新たな雇用機会を創出し、地域経済を強化することも成果として期待できます。 これにより、新たな人財を確保し、会社の成長を後押しすることができます。 （3）ビジネスリスクの軽減 新サービス・製品の開発や新市場への進出は、必ずしも成功するとは限らず、リスクが伴います。補助金はそのリスクを軽減し、企業が新しい機会を追求するのを助けます。 補助金により、大胆な試みを支援し、失敗した場合の影響を緩和することができます。 以上のように、ものづくり補助金を活用することで、アイディアのみだった計画や投資の見積だけをとってあきらめていた事業を進めることが可能になります。 これからは、現状維持で生き残るのは難しくなっており、積極的に事業成長に投資をしていく必要があります。 しかし、補助金の申請プロセスや要件は複雑であり、しっかりと内容を理解し、適切な計画を立て、事業計画書を作成する必要があります。 補助金を活用するためには、まず補助金の存在を知り、その要件を理解し、申請手続きを進めることが必要です。 そして、適用可能な補助金を見つけるためには、自治体や業界団体、専門家とのコミュニケーションが重要となります。 補助金は、新たな事業展開や成長の機会を追求するための強力な道具となります。しかし、その活用は計画と準備を必要とします。補助金をうまく活用し、ビジネスを次のレベルへと進めるために、今すぐその準備を始めましょう。 ３．まとめ 今回のコラムでは、製造業が補助金を活用する理由について、具体的に説明をさせていただきました。 今回の紹介した内容を参考に、自社の成長戦略・事業計画のなかで、補助金を活用することも視野に入れていただければ幸いです。 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、補助金紹介や補助金申請に必要な事業計画の立案、補助事業の計画立案・実行支援・アドバイスが必要といった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。   ■関連するセミナーのご案内 【共催】都内補助金最大1億円で工場をDX！製造業社長セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105151 ■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 2023/10/31 (火)　13:00~15:00 2023/11/08 (水)　13:00~15:00 2023/11/09 (木)　13:00~15:00 セミナー詳細・申込はこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105151

製造業におけるAGVとAMRの活用事例についてお届けします。自動化技術の進化により、AGVやAMRが製造現場でどのように活躍しているか、その魅力やメリットについて詳しく解説しています。 ぜひ、このコラムを通じて、製造業における自動化の一翼を担っているAGVとAMRの可能性を探ってみてください。 それでは、本文に移ります。お楽しみください。 １．AGVとは AGV（Automated Guided Vehicle）は、無人搬送車のことであり、製造業において物流倉庫や生産ラインで広く利用されています。AGVは予め設定されたルートを自動的に走行し、物品の運搬や搬送を行います。センサーやナビゲーションシステムによって移動を制御し、作業者の負担軽減や生産効率の向上を実現します。 AGVは無人で操作されるため、自動化された作業環境で利用されることが一般的です。事前に設定されたマップやルートに基づいて移動するため、高い精度での運搬や物品の正確な配置が可能です。AGVは様々な形状やサイズのものが存在し、荷物や製品の大きさや重量に応じて選択できます。 ２．AMRとは AMR（Autonomous Mobile Robot）は、自律型搬送ロボットのことであり、製造業でも活用されています。AMRはセンサーやカメラ、自己位置推定技術などを駆使し、環境を認識して自律的に移動します。大きな自由度を持つため、変則的な作業空間でも柔軟に活動することができます。 AMRはAGVと比べてさらに高い柔軟性を持つことが特徴です。例えば、狭い通路や複雑な作業スペースにおいても自律的に移動し、正確な位置決めや運搬を行うことができます。センサーによって周囲の状況をリアルタイムに把握し、障害物の回避や危険な状況からの避難も行えます。 続いて動作原理の違いや適用範囲の違い、それぞれのメリットや製造業における事例を解説していきます。 ３．動作原理の違い AGVとAMRの動作原理には以下のような違いが存在します。 AGVは予め設定されたルートを走行するため、センサーやナビゲーションシステムは比較的シンプルです。AGVは走行する道順を正確に把握し、事前にマップデータやルート情報を設定します。このため、環境や障害物の変化に対応することは難しいですが、安定した運搬が可能です。 一方、AMRは自己位置推定技術を活用して周囲の環境を認識し、自律的に移動します。 カメラやセンサーを使って障害物を検知し、リアルタイムで回避動作を行うことができます。 また、自己位置推定にはSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術なども活用されており、高い精度での自己位置特定が可能です。 ４．適用範囲の違い AGVとAMRの適用範囲には以下のような違いがあります。 AGVは決められたルートでの荷物に搬送に用いられます。一般的には作業フローが予め決まっている場合に効果的です。製造業の物流倉庫や生産ラインで利用され、様々な種類の商品や部品の運搬に活躍しています。 一方、AMRは小型の荷物や狭いスペースでの作業に適しています。その柔軟性から、変則的な作業環境や狭い通路でも活動できます。倉庫や工場内でのピッキング作業や、組み立て作業のための部品の搬送などに利用されています。近年、レストランやホテルなどで活躍する配膳ロボットもAMRに分類され、製造現場で使用されることもあります。 ５．導入メリットと課題 AGVとAMRの導入には以下のようなメリットと課題が存在します。 導入メリットとしては、作業者の負担の軽減、生産性の向上、作業の正確性の向上などがあります。AGVやAMRを導入することで、人手不足による作業の煩雑さを解消し、作業の効率化を図ることができます。 また、AGVやAMRは24時間体制での運用が可能であり、生産ラインのスムーズな動作を支えることができます。センサーやナビゲーションシステムの進化により、より高度な運搬や作業を行うことができるようになっています。 一方、導入課題としては、初期投資費用や運用コストがかかることが挙げられます。AGVやAMRの導入には機材やセンサー、システムの整備が必要であり、予算や資源の確保が求められます。 また、既存の作業環境に合わせてシステムのカスタマイズや適切なセキュリティ対策を講じる必要もあります。機器やシステムの故障やトラブルへの備えも重要です。 ６．製造業での事例紹介 製造業におけるAGVとAMRの事例を以下に紹介します。 AGVの事例では、自動化された物流倉庫や生産ラインでの運搬や組立工程での効率化が挙げられます。物流倉庫では、AGVによる効率的な物品の仕分けや保管が行われており、作業の効率化と品質の向上が実現されています。 また、生産ラインでは、AGVを用いた輸送によって作業の流れがスムーズになり、生産性が向上しています。AGVの連携によって、複数の作業工程やライン間の物流が円滑に行われ、全体の生産効率が向上しています。 AMRの事例では、ピッキング作業やアセンブリ工程などに活用されています。例えば、荷物のピッキングでは、AMRが自動的に商品の置かれている棚に移動し、作業者に商品のピッキングを指示することや、ロボットと組み合わせることで作業者を必要とせずに自動的にピッキングしたのちに、指定された場所に運搬することが可能です。これにより、作業時間の短縮やミスの削減が実現されています。 また、アセンブリ工程では、部品の搬送にAMRを活用することで、作業者の移動時間や負荷を軽減し、作業の効率化を図っています。AMRは自己位置推定技術によって高い精度の移動を実現し、生産ライン全体のスムーズな動作をサポートします。走行ルート上に障害物がある場合でも、回避して対処が可能な点が強みとなります。 これらの事例は、AGVとAMRが製造業においてどのように活用されているかを示しています。自動化技術の導入によって作業の効率化や生産性向上を実現することができるため、今後ますますその活用が広まると予想されます。 ７．まとめ AGVとAMRは、製造業において自動化技術の一環として幅広く活用されています。それぞれの特徴や適用範囲、導入のメリットや課題を理解することで、製造業における自動化の選択肢の一つとして検討することができます。 AGVは予め設定されたルートを走行し、物品の運搬を行うことが主な特徴です。一方、AMRは自己位置推定技術によって柔軟に移動し、さまざまな作業空間で活躍します。 導入メリットとしては、作業の負担軽減や生産性の向上、作業の正確性や品質の向上を実現することができます。また、製造業での実際の事例を通じて、AGVとAMRがどのような場面で活用されているかを理解することが重要です。 今後、更なる技術の進化により、AGVとAMRの利用範囲や機能がより広がると予測されます。製造業において自動化の重要性が高まる中、AGVやAMRを活用することで、生産性の向上や作業者の負担軽減を実現することができます。 以下の無料ダウンロードレポートでは、さらに詳しく導入までのステップや製造業での活用事例をご紹介しています。 工場内物流の自動化における専門コンサルタントによる無料相談も受付中です。 この機会に是非ご活用下さい。   中堅・中小製造業の経営者向け　工場物流の自動化事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 工場内の物流を自動化して生産性を向上したいと思っている経営者様 工場内の物流を自動化して省人化したいと思っている経営者様 工場内物流の自動化成功事例を知りたいと思っている経営者様 工場内物流の自動化を進めるための具体的な方法を知りたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02125_S045   ■関連するセミナーのご案内 製造業DX戦略セミナー「ロードマップの構築！」 ～多拠点＆多部門を持つ製造業の為のセミナー～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/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 2023/11/29 (水)　13:00~15:00 2023/12/01 (金)　13:00~15:00 2023/12/07 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 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。 製造業におけるAGVとAMRの活用事例についてお届けします。自動化技術の進化により、AGVやAMRが製造現場でどのように活躍しているか、その魅力やメリットについて詳しく解説しています。 ぜひ、このコラムを通じて、製造業における自動化の一翼を担っているAGVとAMRの可能性を探ってみてください。 それでは、本文に移ります。お楽しみください。 １．AGVとは AGV（Automated Guided Vehicle）は、無人搬送車のことであり、製造業において物流倉庫や生産ラインで広く利用されています。AGVは予め設定されたルートを自動的に走行し、物品の運搬や搬送を行います。センサーやナビゲーションシステムによって移動を制御し、作業者の負担軽減や生産効率の向上を実現します。 AGVは無人で操作されるため、自動化された作業環境で利用されることが一般的です。事前に設定されたマップやルートに基づいて移動するため、高い精度での運搬や物品の正確な配置が可能です。AGVは様々な形状やサイズのものが存在し、荷物や製品の大きさや重量に応じて選択できます。 ２．AMRとは AMR（Autonomous Mobile Robot）は、自律型搬送ロボットのことであり、製造業でも活用されています。AMRはセンサーやカメラ、自己位置推定技術などを駆使し、環境を認識して自律的に移動します。大きな自由度を持つため、変則的な作業空間でも柔軟に活動することができます。 AMRはAGVと比べてさらに高い柔軟性を持つことが特徴です。例えば、狭い通路や複雑な作業スペースにおいても自律的に移動し、正確な位置決めや運搬を行うことができます。センサーによって周囲の状況をリアルタイムに把握し、障害物の回避や危険な状況からの避難も行えます。 続いて動作原理の違いや適用範囲の違い、それぞれのメリットや製造業における事例を解説していきます。 ３．動作原理の違い AGVとAMRの動作原理には以下のような違いが存在します。 AGVは予め設定されたルートを走行するため、センサーやナビゲーションシステムは比較的シンプルです。AGVは走行する道順を正確に把握し、事前にマップデータやルート情報を設定します。このため、環境や障害物の変化に対応することは難しいですが、安定した運搬が可能です。 一方、AMRは自己位置推定技術を活用して周囲の環境を認識し、自律的に移動します。 カメラやセンサーを使って障害物を検知し、リアルタイムで回避動作を行うことができます。 また、自己位置推定にはSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術なども活用されており、高い精度での自己位置特定が可能です。 ４．適用範囲の違い AGVとAMRの適用範囲には以下のような違いがあります。 AGVは決められたルートでの荷物に搬送に用いられます。一般的には作業フローが予め決まっている場合に効果的です。製造業の物流倉庫や生産ラインで利用され、様々な種類の商品や部品の運搬に活躍しています。 一方、AMRは小型の荷物や狭いスペースでの作業に適しています。その柔軟性から、変則的な作業環境や狭い通路でも活動できます。倉庫や工場内でのピッキング作業や、組み立て作業のための部品の搬送などに利用されています。近年、レストランやホテルなどで活躍する配膳ロボットもAMRに分類され、製造現場で使用されることもあります。 ５．導入メリットと課題 AGVとAMRの導入には以下のようなメリットと課題が存在します。 導入メリットとしては、作業者の負担の軽減、生産性の向上、作業の正確性の向上などがあります。AGVやAMRを導入することで、人手不足による作業の煩雑さを解消し、作業の効率化を図ることができます。 また、AGVやAMRは24時間体制での運用が可能であり、生産ラインのスムーズな動作を支えることができます。センサーやナビゲーションシステムの進化により、より高度な運搬や作業を行うことができるようになっています。 一方、導入課題としては、初期投資費用や運用コストがかかることが挙げられます。AGVやAMRの導入には機材やセンサー、システムの整備が必要であり、予算や資源の確保が求められます。 また、既存の作業環境に合わせてシステムのカスタマイズや適切なセキュリティ対策を講じる必要もあります。機器やシステムの故障やトラブルへの備えも重要です。 ６．製造業での事例紹介 製造業におけるAGVとAMRの事例を以下に紹介します。 AGVの事例では、自動化された物流倉庫や生産ラインでの運搬や組立工程での効率化が挙げられます。物流倉庫では、AGVによる効率的な物品の仕分けや保管が行われており、作業の効率化と品質の向上が実現されています。 また、生産ラインでは、AGVを用いた輸送によって作業の流れがスムーズになり、生産性が向上しています。AGVの連携によって、複数の作業工程やライン間の物流が円滑に行われ、全体の生産効率が向上しています。 AMRの事例では、ピッキング作業やアセンブリ工程などに活用されています。例えば、荷物のピッキングでは、AMRが自動的に商品の置かれている棚に移動し、作業者に商品のピッキングを指示することや、ロボットと組み合わせることで作業者を必要とせずに自動的にピッキングしたのちに、指定された場所に運搬することが可能です。これにより、作業時間の短縮やミスの削減が実現されています。 また、アセンブリ工程では、部品の搬送にAMRを活用することで、作業者の移動時間や負荷を軽減し、作業の効率化を図っています。AMRは自己位置推定技術によって高い精度の移動を実現し、生産ライン全体のスムーズな動作をサポートします。走行ルート上に障害物がある場合でも、回避して対処が可能な点が強みとなります。 これらの事例は、AGVとAMRが製造業においてどのように活用されているかを示しています。自動化技術の導入によって作業の効率化や生産性向上を実現することができるため、今後ますますその活用が広まると予想されます。 ７．まとめ AGVとAMRは、製造業において自動化技術の一環として幅広く活用されています。それぞれの特徴や適用範囲、導入のメリットや課題を理解することで、製造業における自動化の選択肢の一つとして検討することができます。 AGVは予め設定されたルートを走行し、物品の運搬を行うことが主な特徴です。一方、AMRは自己位置推定技術によって柔軟に移動し、さまざまな作業空間で活躍します。 導入メリットとしては、作業の負担軽減や生産性の向上、作業の正確性や品質の向上を実現することができます。また、製造業での実際の事例を通じて、AGVとAMRがどのような場面で活用されているかを理解することが重要です。 今後、更なる技術の進化により、AGVとAMRの利用範囲や機能がより広がると予測されます。製造業において自動化の重要性が高まる中、AGVやAMRを活用することで、生産性の向上や作業者の負担軽減を実現することができます。 以下の無料ダウンロードレポートでは、さらに詳しく導入までのステップや製造業での活用事例をご紹介しています。 工場内物流の自動化における専門コンサルタントによる無料相談も受付中です。 この機会に是非ご活用下さい。   中堅・中小製造業の経営者向け　工場物流の自動化事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 工場内の物流を自動化して生産性を向上したいと思っている経営者様 工場内の物流を自動化して省人化したいと思っている経営者様 工場内物流の自動化成功事例を知りたいと思っている経営者様 工場内物流の自動化を進めるための具体的な方法を知りたいと思っている経営者様 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02125_S045   ■関連するセミナーのご案内 製造業DX戦略セミナー「ロードマップの構築！」 ～多拠点＆多部門を持つ製造業の為のセミナー～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/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 2023/11/29 (水)　13:00~15:00 2023/12/01 (金)　13:00~15:00 2023/12/07 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866

DX・IoT活用について、まずはどこからどの様にDX・IoTを導入していくべきか、わかりやすく説明させていただきます。 １．はじめに 前回までのコラムでも、具体的にDXやIoT、AIを活用した業務の革新や改善を実施したいと考えたとき、まず『製造現場』へ導入すべきと提案して来ました。 なぜなら、『製造現場』の革新や改善が会社の売上や利益の向上に最も直結する業務だからです。 製造業は『モノを作る企業』です。 IoTを活用して製造現場を管理するには、まずは製造現場をIoT化する必要があります。 IoTを構成する主な要素は3つです。 デバイス：各種データを取得 ネットワーク：インターネットや社内システムへ接続 プラットフォーム・アプリケーション：データを蓄積・分析 そこで3回目の今回は、“プラットフォーム・アプリケーション：データを蓄積・分析”に関して具体的な手順を説明させていただきます。 ※過去記事は本文からご覧ください ２．IoTプラットフォーム(クラウドシステム)基本機能 IoTシステムのプラットフォームの基本機能について説明します。 IoTシステムのプラットフォームは、データの収集、処理、管理、分析、可視化、制御などを行うための重要なコンポーネントです。 ①クラウドプラットフォーム IoTデバイスからのデータを受信し、処理するためのクラウドプラットフォームが必要です。 一般的なクラウドプロバイダー（例：Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platform）は、このためのインフラストラクチャとサービスを提供します。クラウドプラットフォームは、データのスケーリング、可用性、セキュリティを確保する役割を果たします。 ②データ収集 IoTデバイスからのデータを収集するために、クラウドプラットフォームはデータ収集ポイントやデータ収集エージェントを提供します。 これらはデータを受け取り、クラウド内のデータベースやデータストレージに保存します。 ③データストレージ 収集されたデータは、クラウド内のデータベースやデータストレージに保存されます。 これにより、データの永続性とアクセスが確保され、後での分析や履歴データの取得が可能となります。 ④データ処理と分析 クラウド側システムは、収集されたデータを処理し、必要な分析を実行するための計算リソースを提供します。データの前処理、リアルタイム分析、バッチ処理、機械学習モデルの適用などが含まれます。 ⑤データ可視化 IoTデータをリアルタイムまたは過去のデータとして可視化するためのダッシュボードやレポートを提供するデータ可視化ツールが重要です。 これにより、ユーザーはデータを理解し、意思決定を行うための情報を得ることができます。 ⑥アプリケーション IoTシステムには、データを活用するための専用のアプリケーションが含まれることがあります。 これらのアプリケーションは、IoTデバイスの遠隔制御、通知、ダッシュボード、予測分析など、特定のビジネス目標をサポートします。 ⑦セキュリティとアクセス制御 クラウド側システムはセキュリティ対策を重視し、データの暗号化、認証、アクセス制御、脆弱性管理などを提供します。 IoTデバイスからのデータは安全に受信、保存、処理されます。 ⑧APIと統合 クラウドプラットフォームは、外部システムやサードパーティサービスとの連携を容易にするAPI（アプリケーションプログラミングインターフェース）を提供します。 これにより、データの共有や他のシステムとの統合が可能となります。 IoTシステムプラットフォームは、特定のプロジェクトや要件に合わせて構成および拡張されます。 これらの要素は、IoTデバイスからのデータを有効に活用し、ビジネス価値を最大化するためのサービスを提供します。 ３．IoTプラットフォーム(クラウド)システム基本構成 IoTデバイスからのデータをクラウドに送信し、基本的なデータ処理を行う為の必要最低限のIoTプラットフォーム(クラウド)システム構成をMicrosoft社提供しているAzureのPaaSを利用した例で説明します。 ①Azure IoT Hub Azure IoT Hubは、IoTデバイスとの通信を管理するための中心的なサービスです。 IoTデバイスを登録し、データの送受信を可能にします。 ②Azure Stream Analytics Azure Stream Analyticsは、リアルタイムデータ処理と分析を行うためのサービスです。 データストリームを収集し、基本的な変換や集約を行います。 ③Azure Blob Storage Azure Blob Storageは、データの永続的なストレージを提供します。 Stream Analyticsからのデータを保存し、後で分析や履歴データの取得に使用します。 ④Azure SQL Database Azure SQL Databaseは、リレーショナルデータベースを提供し、デバイスからのデータを格納します。 このデータベースは、デバイスからのデータを永続的に保存し、必要な場合にクエリや分析を行うために使用されます。 ただし、これはIoTプラットフォームの必要最低限の構成です。 データの可視化、高度な分析、セキュリティ等プロジェクトの要件に応じて他のAzureのPaaSやカスタムコンポーネントを追加していく事になります。 必要に応じて追加すれば良いので予算、スケジュールに応じてスモールスタートが可能です。 Amazon社が提供するAWSでも同様のPaaSが提供されています。 ４．クラウドへの接続数 IoT GWがSQL Databaseに直接する場合、契約プランによりますが、許容される同時接続数は 6～150程度です。 導入後のIoTシステムの拡張性を考えた場合、この数は十分な値ではありません。 IoT GWは工場や工程に設置された機器やセンサーデータを集約している為、実際にSQL Databaseにデータが格納される機器やセンサーはそれ以上の数になります。 それでも同時接続数が制約されるため、IoT GWの設置台数が増えた場合、データ送信間隔を長くする、送信するデータ量を制限するなどして、同時接続数が上記範囲内に収まる様に運用しなければなりません。 その場合、データのリアルタイム性や粒度の低下、あるいは伝送するデータの種類が削減され、結果として必要な情報の取得が出来なくなってしまいます、 これを防ぐ為に、IoT GWは直接ではなく、IoT Hub(PaaS)を経由してデータベースに接続する様にします。 Azureの場合、IoT Hubは、ユニットという単位で接続数をカウントします。 ユニット当たりの接続数 : 500台 1インスタンス辺りのユニット数 : 200 1IoT Hubあたり200ユニット x 500で最大10万台のデバイスが接続できます。 ５．まとめ 今回のコラムでは、“中堅・中小製造業のDX・IoT活用のコツ～製造工程のIoT化手順(クラウド・プラットフォーム)～”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。 次回からは、製造業の各業種(板金加工、金属加工、樹脂成型等)ことにIoT化で取得したデータの具体的な活用に関して説明して行きます。 今回の紹介した内容をご検討頂き、自社での製造工程のIoT化導入検討や、過去に断念されたIoT化を再度進め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いった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。 過去の関連記事はこちら 中堅・中小製造業のDX・IoT活用のコツ 製造業のIoT化の手順   製造業経営者向け“基幹システム再構築戦略”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▼ 多くの製造業は、全体としての原価・利益は見えているが、個別の実際原価は、属人化している業務で運用されている事で見えにくくなっています。製品別個別、取引先個別、工程別個別の実際原価を把握することで実際の利益が見えてきます。 見える化、DX化により、適切なアクションを取ることが重要です。 本レポートでは見える化とDX化のポイントを解説します！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02003_S045   ■関連するセミナーのご案内 製造業DX戦略セミナー「ロードマップの構築！」 ～多拠点＆多部門を持つ製造業の為のセミナー～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/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 2023/11/29 (水)　13:00~15:00 2023/12/01 (金)　13:00~15:00 2023/12/07 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 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。 DX・IoT活用について、まずはどこからどの様にDX・IoTを導入していくべきか、わかりやすく説明させていただきます。 １．はじめに 前回までのコラムでも、具体的にDXやIoT、AIを活用した業務の革新や改善を実施したいと考えたとき、まず『製造現場』へ導入すべきと提案して来ました。 なぜなら、『製造現場』の革新や改善が会社の売上や利益の向上に最も直結する業務だからです。 製造業は『モノを作る企業』です。 IoTを活用して製造現場を管理するには、まずは製造現場をIoT化する必要があります。 IoTを構成する主な要素は3つです。 デバイス：各種データを取得 ネットワーク：インターネットや社内システムへ接続 プラットフォーム・アプリケーション：データを蓄積・分析 そこで3回目の今回は、“プラットフォーム・アプリケーション：データを蓄積・分析”に関して具体的な手順を説明させていただきます。 ※過去記事は本文からご覧ください ２．IoTプラットフォーム(クラウドシステム)基本機能 IoTシステムのプラットフォームの基本機能について説明します。 IoTシステムのプラットフォームは、データの収集、処理、管理、分析、可視化、制御などを行うための重要なコンポーネントです。 ①クラウドプラットフォーム IoTデバイスからのデータを受信し、処理するためのクラウドプラットフォームが必要です。 一般的なクラウドプロバイダー（例：Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platform）は、このためのインフラストラクチャとサービスを提供します。クラウドプラットフォームは、データのスケーリング、可用性、セキュリティを確保する役割を果たします。 ②データ収集 IoTデバイスからのデータを収集するために、クラウドプラットフォームはデータ収集ポイントやデータ収集エージェントを提供します。 これらはデータを受け取り、クラウド内のデータベースやデータストレージに保存します。 ③データストレージ 収集されたデータは、クラウド内のデータベースやデータストレージに保存されます。 これにより、データの永続性とアクセスが確保され、後での分析や履歴データの取得が可能となります。 ④データ処理と分析 クラウド側システムは、収集されたデータを処理し、必要な分析を実行するための計算リソースを提供します。データの前処理、リアルタイム分析、バッチ処理、機械学習モデルの適用などが含まれます。 ⑤データ可視化 IoTデータをリアルタイムまたは過去のデータとして可視化するためのダッシュボードやレポートを提供するデータ可視化ツールが重要です。 これにより、ユーザーはデータを理解し、意思決定を行うための情報を得ることができます。 ⑥アプリケーション IoTシステムには、データを活用するための専用のアプリケーションが含まれることがあります。 これらのアプリケーションは、IoTデバイスの遠隔制御、通知、ダッシュボード、予測分析など、特定のビジネス目標をサポートします。 ⑦セキュリティとアクセス制御 クラウド側システムはセキュリティ対策を重視し、データの暗号化、認証、アクセス制御、脆弱性管理などを提供します。 IoTデバイスからのデータは安全に受信、保存、処理されます。 ⑧APIと統合 クラウドプラットフォームは、外部システムやサードパーティサービスとの連携を容易にするAPI（アプリケーションプログラミングインターフェース）を提供します。 これにより、データの共有や他のシステムとの統合が可能となります。 IoTシステムプラットフォームは、特定のプロジェクトや要件に合わせて構成および拡張されます。 これらの要素は、IoTデバイスからのデータを有効に活用し、ビジネス価値を最大化するためのサービスを提供します。 ３．IoTプラットフォーム(クラウド)システム基本構成 IoTデバイスからのデータをクラウドに送信し、基本的なデータ処理を行う為の必要最低限のIoTプラットフォーム(クラウド)システム構成をMicrosoft社提供しているAzureのPaaSを利用した例で説明します。 ①Azure IoT Hub Azure IoT Hubは、IoTデバイスとの通信を管理するための中心的なサービスです。 IoTデバイスを登録し、データの送受信を可能にします。 ②Azure Stream Analytics Azure Stream Analyticsは、リアルタイムデータ処理と分析を行うためのサービスです。 データストリームを収集し、基本的な変換や集約を行います。 ③Azure Blob Storage Azure Blob Storageは、データの永続的なストレージを提供します。 Stream Analyticsからのデータを保存し、後で分析や履歴データの取得に使用します。 ④Azure SQL Database Azure SQL Databaseは、リレーショナルデータベースを提供し、デバイスからのデータを格納します。 このデータベースは、デバイスからのデータを永続的に保存し、必要な場合にクエリや分析を行うために使用されます。 ただし、これはIoTプラットフォームの必要最低限の構成です。 データの可視化、高度な分析、セキュリティ等プロジェクトの要件に応じて他のAzureのPaaSやカスタムコンポーネントを追加していく事になります。 必要に応じて追加すれば良いので予算、スケジュールに応じてスモールスタートが可能です。 Amazon社が提供するAWSでも同様のPaaSが提供されています。 ４．クラウドへの接続数 IoT GWがSQL Databaseに直接する場合、契約プランによりますが、許容される同時接続数は 6～150程度です。 導入後のIoTシステムの拡張性を考えた場合、この数は十分な値ではありません。 IoT GWは工場や工程に設置された機器やセンサーデータを集約している為、実際にSQL Databaseにデータが格納される機器やセンサーはそれ以上の数になります。 それでも同時接続数が制約されるため、IoT GWの設置台数が増えた場合、データ送信間隔を長くする、送信するデータ量を制限するなどして、同時接続数が上記範囲内に収まる様に運用しなければなりません。 その場合、データのリアルタイム性や粒度の低下、あるいは伝送するデータの種類が削減され、結果として必要な情報の取得が出来なくなってしまいます、 これを防ぐ為に、IoT GWは直接ではなく、IoT Hub(PaaS)を経由してデータベースに接続する様にします。 Azureの場合、IoT Hubは、ユニットという単位で接続数をカウントします。 ユニット当たりの接続数 : 500台 1インスタンス辺りのユニット数 : 200 1IoT Hubあたり200ユニット x 500で最大10万台のデバイスが接続できます。 ５．まとめ 今回のコラムでは、“中堅・中小製造業のDX・IoT活用のコツ～製造工程のIoT化手順(クラウド・プラットフォーム)～”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。 次回からは、製造業の各業種(板金加工、金属加工、樹脂成型等)ことにIoT化で取得したデータの具体的な活用に関して説明して行きます。 今回の紹介した内容をご検討頂き、自社での製造工程のIoT化導入検討や、過去に断念されたIoT化を再度進め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いった場合は、お気軽に弊社にご相談いただければ幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。 過去の関連記事はこちら 中堅・中小製造業のDX・IoT活用のコツ 製造業のIoT化の手順   製造業経営者向け“基幹システム再構築戦略”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▼ 多くの製造業は、全体としての原価・利益は見えているが、個別の実際原価は、属人化している業務で運用されている事で見えにくくなっています。製品別個別、取引先個別、工程別個別の実際原価を把握することで実際の利益が見えてきます。 見える化、DX化により、適切なアクションを取ることが重要です。 本レポートでは見える化とDX化のポイントを解説します！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02003_S045   ■関連するセミナーのご案内 製造業DX戦略セミナー「ロードマップの構築！」 ～多拠点＆多部門を持つ製造業の為のセミナー～ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/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 2023/11/29 (水)　13:00~15:00 2023/12/01 (金)　13:00~15:00 2023/12/07 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866

製造業において、在庫管理は重要な課題です。 在庫を正確に管理することは、効率的な生産とスムーズなサプライチェーンを確保するために必要です。 その中でも、理論在庫は在庫管理の重要な概念です。 本記事では、理論在庫を管理する第一歩として、効果的な管理方法について探っていきます。 １．理論在庫管理の必要性 理論在庫管理の必要性は大きく３つございます まず、理論在庫は在庫の見える化を可能にします。 例えば、毎月棚卸を行っている会社様が四半期に１回の棚卸で良い状態になった事例もございます。 その結果元々の棚卸日には、社内での1on1MTGの時間に充てたり、製造の時間にし、生産数を増やすことに成功している会社様もございます。 ２つ目に、理論在庫は生産計画の基盤となります。 製造業では、原料や部品の在庫を適切に管理することが重要です。 理論在庫の設定によって、生産タイミングや補充計画を最適化し、生産効率を向上させることができます。 また、生産管理と現場で“明日在庫あるのか確認”の為に所謂追いかけマンがいて、２時間ぐらい仕事をしていることは悲しいことに良くあります。 当人としてもすぐに何とか現状の仕事を打破したいと思っているはずです。 宜しければその追いかけマンを発見してみると良いでしょう。 ３つ目に、在庫管理の最適化になります。 何となく在庫が多い・回転率が悪い等の課題に対して効果があります。 在庫管理を数値で行うことで勘と経験による属人化から脱却し、誰でも在庫管理が出来る状態にすることができます。 数値が見えるようになると自然に各々の現場が実績をしっかり計上する（不良も含め）・生産性も上がるようになります。 嘘だと思うなら進めてみてください。 ２．理論在庫管理の重要項目 理論在庫管理に向けて重要な項目は２点ございます。 １つ目はマニュアル作成です。 マニュアル作成は、理論在庫の実践と効果的な在庫管理のために欠かせません。 マニュアルは組織内の共通理解を促進します。 在庫管理に関わる各部門や関係者が一貫した理解を持つことは非常に重要です。 マニュアルを作成することにより、在庫管理に関するルールや手順が明確化され、理解が深まります。 棚卸のルールや、実績入力の手順が統一された考え方の元進めなければ、管理の工数が多くなるばかりです。 作成されたマニュアルはトレーニングや教育のツールとして機能します。 新入社員や在庫管理の担当者への指導が容易になります。 マニュアルを参照することで、在庫管理に関する重要なポイントや手法を習得することができます。 生産管理部長の日々の仕事の一部が新卒でも出来るようになれば、会社の賃金効率や、属人化の面からしても良い結果になるでしょう。 さらに、マニュアルは業務の効率化と品質向上をサポートします。 在庫管理における正しい手順やベストプラクティスが明確に示されるため、作業の一貫性や品質の向上に繋がります。 間違った手法や手順によるミスや在庫の誤差を減らすこともできます。 ２つ目はBOM管理です。 よくある在庫管理の課題としてBOMが管理しきれていないケースがあります。 新製品の情報が登録されていない・２つの単位管理項目がある等で断念してしまうケースがあるかと存じます。 その場合は強制的にBOMを管理する時間を設けることをオススメします。 システム導入前や、システム導入後もその時間の長さは変化するかとは存じますが、例えばシステム導入後には製販会議等で新製品を作成することを決めた後すぐ等で決めてしまうのが良いのではないでしょうか。 また材料の値上げ等常に変化するものについては、常にアップデートしなければ、古い使えないBOMとなってしまう為、その点についても時間を設ける必要があります。 ３．まとめ 理論在庫の概念を理解し、適切なマニュアルを作成すること・BOMを管理することは、組織の効果的な在庫管理を実現するために不可欠です。 理論在庫の設定と効果的な管理によって、在庫の見える化や生産計画の向上、在庫管理の最適化が実現されます。 マニュアルの作成・BOM管理によって、組織内の共通理解を促進し、トレーニングや効率化、品質向上をサポートすることができます。   製造業経営者向け“基幹システム再構築戦略”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▼ 多くの製造業は、全体としての原価・利益は見えているが、個別の実際原価は、属人化している業務で運用されている事で見えにくくなっています。製品別個別、取引先個別、工程別個別の実際原価を把握することで実際の利益が見えてきます。 見える化、DX化により、適切なアクションを取ることが重要です。 本レポートでは見える化とDX化のポイントを解説します！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02003_S045   ■関連するセミナーのご案内 「多品種少量生産板金加工業の為の原価改善！」　社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/104283 ■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 2023/11/06 (月)　13:00~15:00 2023/11/08 (水)　13:00~15:00 2023/11/16 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/104283 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。 製造業において、在庫管理は重要な課題です。 在庫を正確に管理することは、効率的な生産とスムーズなサプライチェーンを確保するために必要です。 その中でも、理論在庫は在庫管理の重要な概念です。 本記事では、理論在庫を管理する第一歩として、効果的な管理方法について探っていきます。 １．理論在庫管理の必要性 理論在庫管理の必要性は大きく３つございます まず、理論在庫は在庫の見える化を可能にします。 例えば、毎月棚卸を行っている会社様が四半期に１回の棚卸で良い状態になった事例もございます。 その結果元々の棚卸日には、社内での1on1MTGの時間に充てたり、製造の時間にし、生産数を増やすことに成功している会社様もございます。 ２つ目に、理論在庫は生産計画の基盤となります。 製造業では、原料や部品の在庫を適切に管理することが重要です。 理論在庫の設定によって、生産タイミングや補充計画を最適化し、生産効率を向上させることができます。 また、生産管理と現場で“明日在庫あるのか確認”の為に所謂追いかけマンがいて、２時間ぐらい仕事をしていることは悲しいことに良くあります。 当人としてもすぐに何とか現状の仕事を打破したいと思っているはずです。 宜しければその追いかけマンを発見してみると良いでしょう。 ３つ目に、在庫管理の最適化になります。 何となく在庫が多い・回転率が悪い等の課題に対して効果があります。 在庫管理を数値で行うことで勘と経験による属人化から脱却し、誰でも在庫管理が出来る状態にすることができます。 数値が見えるようになると自然に各々の現場が実績をしっかり計上する（不良も含め）・生産性も上がるようになります。 嘘だと思うなら進めてみてください。 ２．理論在庫管理の重要項目 理論在庫管理に向けて重要な項目は２点ございます。 １つ目はマニュアル作成です。 マニュアル作成は、理論在庫の実践と効果的な在庫管理のために欠かせません。 マニュアルは組織内の共通理解を促進します。 在庫管理に関わる各部門や関係者が一貫した理解を持つことは非常に重要です。 マニュアルを作成することにより、在庫管理に関するルールや手順が明確化され、理解が深まります。 棚卸のルールや、実績入力の手順が統一された考え方の元進めなければ、管理の工数が多くなるばかりです。 作成されたマニュアルはトレーニングや教育のツールとして機能します。 新入社員や在庫管理の担当者への指導が容易になります。 マニュアルを参照することで、在庫管理に関する重要なポイントや手法を習得することができます。 生産管理部長の日々の仕事の一部が新卒でも出来るようになれば、会社の賃金効率や、属人化の面からしても良い結果になるでしょう。 さらに、マニュアルは業務の効率化と品質向上をサポートします。 在庫管理における正しい手順やベストプラクティスが明確に示されるため、作業の一貫性や品質の向上に繋がります。 間違った手法や手順によるミスや在庫の誤差を減らすこともできます。 ２つ目はBOM管理です。 よくある在庫管理の課題としてBOMが管理しきれていないケースがあります。 新製品の情報が登録されていない・２つの単位管理項目がある等で断念してしまうケースがあるかと存じます。 その場合は強制的にBOMを管理する時間を設けることをオススメします。 システム導入前や、システム導入後もその時間の長さは変化するかとは存じますが、例えばシステム導入後には製販会議等で新製品を作成することを決めた後すぐ等で決めてしまうのが良いのではないでしょうか。 また材料の値上げ等常に変化するものについては、常にアップデートしなければ、古い使えないBOMとなってしまう為、その点についても時間を設ける必要があります。 ３．まとめ 理論在庫の概念を理解し、適切なマニュアルを作成すること・BOMを管理することは、組織の効果的な在庫管理を実現するために不可欠です。 理論在庫の設定と効果的な管理によって、在庫の見える化や生産計画の向上、在庫管理の最適化が実現されます。 マニュアルの作成・BOM管理によって、組織内の共通理解を促進し、トレーニングや効率化、品質向上をサポートすることができます。   製造業経営者向け“基幹システム再構築戦略”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▼ 多くの製造業は、全体としての原価・利益は見えているが、個別の実際原価は、属人化している業務で運用されている事で見えにくくなっています。製品別個別、取引先個別、工程別個別の実際原価を把握することで実際の利益が見えてきます。 見える化、DX化により、適切なアクションを取ることが重要です。 本レポートでは見える化とDX化のポイントを解説します！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02003_S045   ■関連するセミナーのご案内 「多品種少量生産板金加工業の為の原価改善！」　社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/104283 ■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 2023/11/06 (月)　13:00~15:00 2023/11/08 (水)　13:00~15:00 2023/11/16 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/104283

ペーパーレス化とはあらゆる情報をデータ化して管理することで紙の媒体を無くすということです。 しかし、製造業でもペーパーレス化が叫ばれていますが、「紙文化」が浸透している工場の生産現場では難易度が高く、なかなか導入にこぎつけられないのが現状でしょう。 今回は、工場をペーパーレス化するメリットと導入前の確認ポイント、導入ステップについてお話しします。 １．工場をペーパーレスにすべき理由 ①時間・資源・場所の節約 工場の情報を電子デバイスで管理するようになると、紙に使われる資源と印刷にかかる用紙代・インク代が大きなメリットです。 また、書類を保管していた棚を撤去することで、工場の作業エリアを拡充できます。さらに、データであれば手元の電子デバイスで確認できるため保管場所に行く必要がないので移動や探す時間が省けます。 取引先も同様のシステムを使っていれば、情報の共有ができ輸送コストや送付の手間も省けます。 ②人手不足の解消 今後、モノづくりの世界では日本企業の中で特に技能人材の確保が課題になっていると言われています。属人化した業務をデータ化し自動化することで必要な場所に適切な労働力の差配が可能になるかもしれません。 ③必要な情報がタイムリーに入手できる 情報をデータ化して管理すれば、外出先や取引先との商談中でも欲しいデータをすぐに取り出せるようになります。キーワードでの検索もできるため、どこにあるか分からない書類を探して必要な情報を取り出す必要もありません。 管理職であれば、稟議書や経費申請の承認作業を外出先や在宅勤務でできるのも嬉しいポイントです。申請業務が迅速に行われれば、社内全体の意思決定のスピードも早くなるでしょう。 ④セキュリティが安心 データ化すると情報漏えいの危険性を心配する方がいますが、書類の盗難・紛失リスクを考えるとデータにした方がセキュリティは強固だと言われています。実際、クラウドサービスはセキュリティ対策を強化しており、近年その安全性は向上しています。 ２．ペーパーレス化の前に確認しておきたいこと ①導入コストの見積もり 導入には少なからずコストがかかります。パソコンやセキュリティソフトにかかる費用だけでなく、新しく導入するシステムの習熟時間も考えなくてはなりません。 何より今まで紙媒体で蓄積していた情報をデータ化する時間も重要です。その労力と人的コストも踏まえ、データ化により削減できるコストと比較して費用対効果を考える必要があります。 ②スタッフのITリテラシー 実際、作業するのは現場です。ペーパーレス化がむしろ作業効率の低下に繋がらないようペーパーレス化の前に意見交換をし、現場の意見をできるだけ反映させて使いやすいシステムにすることが重要です。導入したのはよいが結局、紙で運用することになったり、情報漏洩が起きてしまわないよう教育も必要です ③システム障害や機器の故障に対応できるか 電子機器の故障や障害はバックアップを常に取っていれば問題ありませんが、ネット環境の動作不良でシステムにアクセスできず作業が止まってしまうケースも考えられます。担当者を置くにしろ外部委託するにしろ予期せぬトラブルにどう対応するかをマニュアル化しておく必要があります。 次に導入までのステップを解説します。 ３．工場にペーパーレスを導入するステップ ①業務フローの可視化 まずは、工場での作業工程を書き出し、紙で管理している仕事で電子化できる業務がないかをひとつひとつ洗出します。このように業務の棚卸を行い、ペーパーレスにできる部分がないか確認し、できそうな業務はどう変えていくかを検討していきます。 ②段階的にペーパーレスに移行する 電子化できる業務を見つけたら、一気に電子機器に移行しようとするとハードルが高くなり、操作不良やトラブルも起きやすくなるため段階的にペーパーレスを導入していきます。まずは優先度の高い工程から順番にペーパーレス化を実現していきます。その間にペーパーレス化の必要性を理解してもらうための関係者と協議の場を開くようにしましょう。 ③作業員への操作教育 今まで手書きで対応していた部分を電子化すると、作業者によっては使い方が分からず作業スピードが落ちてしまう可能性があります。 そのため、作業員の勉強会をひらき、全員が使えるように教育を行いましょう。 ４．まとめ ペーパーレス化を工場に取り入れるとは、コスト削減や人手不足解消といったさまざまなメリットがあります。 しかし、導入にもコストがかかるため、費用対効果を事前に検証する必要があります。 また、故障した時の対応や、従業員がシステムを使いこなせるのかといった点もしっかりと確認する必要があります。 実際に導入するときには作業工程を可視化し、ペーパーレスにできる業務を段階的に踏んで移行していきましょう。 また、電子化した情報を従業員全員が使えるように研修をひらくこともおすすめします。 いかがでしょう？ 生産管理システムは活用できていてもペーパーレスにはなかなか踏み出せないといったお悩みはございませんか？ 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はお気軽に弊社にご相談ください。 このコラムが皆様の製造現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。   製造業経営者向け“基幹システム再構築戦略”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▼ 多くの製造業は、全体としての原価・利益は見えているが、個別の実際原価は、属人化している業務で運用されている事で見えにくくなっています。製品別個別、取引先個別、工程別個別の実際原価を把握することで実際の利益が見えてきます。 見える化、DX化により、適切なアクションを取ることが重要です。 本レポートでは見える化とDX化のポイントを解説します！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02003_S045   ■関連するセミナーのご案内 「多品種少量生産板金加工業の為の原価改善！」　社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/104283 ■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 2023/11/06 (月)　13:00~15:00 2023/11/08 (水)　13:00~15:00 2023/11/16 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/104283 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。 ペーパーレス化とはあらゆる情報をデータ化して管理することで紙の媒体を無くすということです。 しかし、製造業でもペーパーレス化が叫ばれていますが、「紙文化」が浸透している工場の生産現場では難易度が高く、なかなか導入にこぎつけられないのが現状でしょう。 今回は、工場をペーパーレス化するメリットと導入前の確認ポイント、導入ステップについてお話しします。 １．工場をペーパーレスにすべき理由 ①時間・資源・場所の節約 工場の情報を電子デバイスで管理するようになると、紙に使われる資源と印刷にかかる用紙代・インク代が大きなメリットです。 また、書類を保管していた棚を撤去することで、工場の作業エリアを拡充できます。さらに、データであれば手元の電子デバイスで確認できるため保管場所に行く必要がないので移動や探す時間が省けます。 取引先も同様のシステムを使っていれば、情報の共有ができ輸送コストや送付の手間も省けます。 ②人手不足の解消 今後、モノづくりの世界では日本企業の中で特に技能人材の確保が課題になっていると言われています。属人化した業務をデータ化し自動化することで必要な場所に適切な労働力の差配が可能になるかもしれません。 ③必要な情報がタイムリーに入手できる 情報をデータ化して管理すれば、外出先や取引先との商談中でも欲しいデータをすぐに取り出せるようになります。キーワードでの検索もできるため、どこにあるか分からない書類を探して必要な情報を取り出す必要もありません。 管理職であれば、稟議書や経費申請の承認作業を外出先や在宅勤務でできるのも嬉しいポイントです。申請業務が迅速に行われれば、社内全体の意思決定のスピードも早くなるでしょう。 ④セキュリティが安心 データ化すると情報漏えいの危険性を心配する方がいますが、書類の盗難・紛失リスクを考えるとデータにした方がセキュリティは強固だと言われています。実際、クラウドサービスはセキュリティ対策を強化しており、近年その安全性は向上しています。 ２．ペーパーレス化の前に確認しておきたいこと ①導入コストの見積もり 導入には少なからずコストがかかります。パソコンやセキュリティソフトにかかる費用だけでなく、新しく導入するシステムの習熟時間も考えなくてはなりません。 何より今まで紙媒体で蓄積していた情報をデータ化する時間も重要です。その労力と人的コストも踏まえ、データ化により削減できるコストと比較して費用対効果を考える必要があります。 ②スタッフのITリテラシー 実際、作業するのは現場です。ペーパーレス化がむしろ作業効率の低下に繋がらないようペーパーレス化の前に意見交換をし、現場の意見をできるだけ反映させて使いやすいシステムにすることが重要です。導入したのはよいが結局、紙で運用することになったり、情報漏洩が起きてしまわないよう教育も必要です ③システム障害や機器の故障に対応できるか 電子機器の故障や障害はバックアップを常に取っていれば問題ありませんが、ネット環境の動作不良でシステムにアクセスできず作業が止まってしまうケースも考えられます。担当者を置くにしろ外部委託するにしろ予期せぬトラブルにどう対応するかをマニュアル化しておく必要があります。 次に導入までのステップを解説します。 ３．工場にペーパーレスを導入するステップ ①業務フローの可視化 まずは、工場での作業工程を書き出し、紙で管理している仕事で電子化できる業務がないかをひとつひとつ洗出します。このように業務の棚卸を行い、ペーパーレスにできる部分がないか確認し、できそうな業務はどう変えていくかを検討していきます。 ②段階的にペーパーレスに移行する 電子化できる業務を見つけたら、一気に電子機器に移行しようとするとハードルが高くなり、操作不良やトラブルも起きやすくなるため段階的にペーパーレスを導入していきます。まずは優先度の高い工程から順番にペーパーレス化を実現していきます。その間にペーパーレス化の必要性を理解してもらうための関係者と協議の場を開くようにしましょう。 ③作業員への操作教育 今まで手書きで対応していた部分を電子化すると、作業者によっては使い方が分からず作業スピードが落ちてしまう可能性があります。 そのため、作業員の勉強会をひらき、全員が使えるように教育を行いましょう。 ４．まとめ ペーパーレス化を工場に取り入れるとは、コスト削減や人手不足解消といったさまざまなメリットがあります。 しかし、導入にもコストがかかるため、費用対効果を事前に検証する必要があります。 また、故障した時の対応や、従業員がシステムを使いこなせるのかといった点もしっかりと確認する必要があります。 実際に導入するときには作業工程を可視化し、ペーパーレスにできる業務を段階的に踏んで移行していきましょう。 また、電子化した情報を従業員全員が使えるように研修をひらくこともおすすめします。 いかがでしょう？ 生産管理システムは活用できていてもペーパーレスにはなかなか踏み出せないといったお悩みはございませんか？ 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はお気軽に弊社にご相談ください。 このコラムが皆様の製造現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。   製造業経営者向け“基幹システム再構築戦略”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▼ 多くの製造業は、全体としての原価・利益は見えているが、個別の実際原価は、属人化している業務で運用されている事で見えにくくなっています。製品別個別、取引先個別、工程別個別の実際原価を把握することで実際の利益が見えてきます。 見える化、DX化により、適切なアクションを取ることが重要です。 本レポートでは見える化とDX化のポイントを解説します！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02003_S045   ■関連するセミナーのご案内 「多品種少量生産板金加工業の為の原価改善！」　社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/104283 ■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 2023/11/06 (月)　13:00~15:00 2023/11/08 (水)　13:00~15:00 2023/11/16 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/104283

AI外観検査とは、文字通り外観の不良をAI(人工知能)によって検査する手法です。検査対象製品データを学習させれば、AI自身で画像認識のアルゴリズムを生成することができます。現在は、様々な企業が AI 検査サービスを提供しています。 では、AI外観検査を導入することで何ができるのでしょうか？また、従来の外観検査と比較して、AI外観検査は何がメリット/デメリットなのでしょうか？ この記事では、AI外観検査でできることとそのメリット、反対にAI外観検査でできないこととそのデメリット、 中小・中堅企業におけるAI外観検査事例、AI外観検査の導入・運用方法についてご紹介します。 １．AI外観検査でできることとそのメリット AI外観検査を導入するメリットは、主に4つあります。 生産性の向上 検査基準の標準化 人間以上の検査精度の実現 データ学習作業の短縮化 です。一つ一つ解説していきます。 1-1.生産性の向上 1つ目のメリットは生産性の向上です。AI外観検査は、生産性を飛躍的に向上させることができます。AI外観検査を導入すれば、初期学習後に検査を自動で行うことができるため、24時間体制で検査を行う行う環境を実現することが可能になります。終業前に検査してほしい製品をセットしておけば、次の始業日に検査が終わっている状態で仕事を進めることができます。 総じて生産効率が向上するため、生産量の拡大や納期の短縮を実現することができます。 1-2.検査基準の標準化 2つ目のメリットは検査基準の標準化です。従来であれば、品質の標準化は非常に困難でした。 目視で検査を行っている場合、作業者によって検査基準にばらつきが出てしまうためです。 加えて、作業者の疲労度合い等によっても検査基準にばらつきが出てしまいます。 その点、AI外観検査は先述の機械学習アルゴリズムを利用しているため、一度学習したモデルについては一貫して高い精度で検査を行うことができます。 これにより、検査の品質が人の検査員に比べて均一化されます。 特に、時間のかかる検査作業がある場合は、AI外観検査による検査基準標準化の恩恵が大きいと考えられています。 1-3.人間以上の検査精度の実現 3つ目のメリットは人間以上の検査精度の実現です。 先ほどの説明とも被りますが、人間が行う外観検査には、慢性的な疲労や注意力の低下・不足によるヒューマンエラーがつきものです。 また微細なキズや、微妙な色の違い、微妙な形状の違いなどの検査は、肉眼では判定が難しいものがほとんどです。 外観検査AIは機械学習を通じて学習し、一度学習したパターンを確実に認識・分類します。 そのため外観検査AIを導入すれば、検査過程でのヒューマンエラーをなくしたり、肉眼での判断が微妙な不良も精度高く発見することができます。 1-4.設定作業の短縮化 従来は、ルールベース(データを元に、検査基準を人間が設定する手法)による検査でも自動化が可能でしたが、検査項目ごとに人間が検査基準を考える必要がありました。つまり、品種の追加を行う際に、都度検査基準を分析・数値化し、プログラムを組む必要がありました。 AI外観検査は比較的容易な初期設定で、自動的に検査を行うことができます。つまり、検査基準を考える手間と、プログラムを組む手間を失くすことができます。設定の際には、検査対象物のデータを学習用に提供する必要があり、またAIの精度を上げるために、定期的な学習が必要ですが、設定コストが大きく削減されています。 外観検査の自動化成功のポイントを解説！ ２．AI外観検査ではできないこととデメリット 万能かと思われるAI外観検査ですが、もちろんできないこともあります。次に、AI外観検査ではできないことと付随するデメリットについて説明します。 2-1.短時間での大量検査 AI外観検査は、短い時間における大量検査を苦手としています。AIを使う際は、同時に大量のデータを処理しているため、一度に処理できる検査の量には限界があります。ケースによっては、従来の画像センサを用いた方が、効果的な場合があります。 2-2.寸法検査 AI外観検査では、寸法検査を行うことができません。AI画像検査で行うことができるのは、過去の画像データと比較して、検査対象が良品なのか？不良品なのか？を判定することのみです。元々の画像データを見て、正確に寸法を計測することは不可能です。その延長で考えれば、AIで寸法検査を行うことは不可能であるとわかるかと思います。 2-3.少量のデータのみを利用したAI外観検査 少量のデータのみでAI外観検査を行おうとすると、検査精度を出すことができず、実用的な自動検査システムにはなり得ません。外観検査においてAIを利用し、且つ高い精度を出したい場合は、100~1000サンプル以上は検査データを集める必要があります。外観検査AIを導入する際のネックは、この適切な画像データを集めることにあると言えます。 ３．AI外観検査事例9選：中小・中堅企業編 一口にAI外見検査、と言っても検査方法、検査対象は企業様によって多種多様です。この記事では、品質管理検査、組立時の検査、パッケージング検査、欠陥検出検査の4つの検査における、AI外観検査事例を計9事例紹介します。 3-1.品質管理検査 AI画像処理検査は製品の外観や仕上がりに対して高速かつ正確な検査を行うことができます。例えば、製品の表面の傷や欠陥、色の一貫性などを検出することができます。 AI外観検査事例①：成形品不良品の再検査 従来の検査システムでは、従来の画像検査装置では不良品のOK/NG判定ができないという課題がありました。AI外観検査システムを導入し、画像検査装置で撮影した不良品画像をAI画像処理で再検査することで、不良品と判定された成形品から良品を検出することができます。 AI外観検査事例②：漢方薬の材料不良品検査 漢方薬の材料不良品検査は、今まで目視でのみ検査することが可能でした。漢方薬の材料は様々な乾燥物が使われている事が多く、同じ材料でも形やサイズ、色も若干異なっていたりするためです。AI外観検査を導入し、AIに材料の形やサイズ、色を学習させることで、不良判定が曖昧な不良品や異物を検出することに成功しました。 3-2.組立時の検査 製品の組み立て工程においては、AI画像処理検査を行うことで部品の位置、方向、正確さなどを検査することができます。これにより、組み立ての正確性と一貫性を確保することが可能となります。 AI外観検査事例③：ボルト締結検査 自動車の各部品やボディパネルの組み立てにおいては、AI画像処理検査を用いることで、ボルトの位置、締結の正確さ、欠陥などを検査することができます。 AI外観検査事例④：部品の位置検査 自動車の部品の位置や方向が正しいかどうかを検査するために、AI画像処理検査が使用されます。例えば、ドアやパネルの位置や隙間の一貫性を確認することができます。 AI外観検査事例⑤：ワイヤーハーネス検査 自動車の配線やワイヤーハーネスの組み立てにおいて、AI画像処理検査は配線の接続や絶縁状態を検査します。異常や接触不良を早期に検出し、トラブルや故障を未然に防ぐことができます。 3-3.パッケージング検査 製品の包装やラベルの正確性、完全性、位置などを検査するためにAI画像処理を活用することができます。 AI外観検査事例⑥：ゼリー容器　胴部の製品フィルム検査 製品フィルにあるゼリー内容物の柄などが邪魔になり、フィルムの皺や汚れ、ズレなどが今までの検査装置では困難でした。AIに柄を学習させる事で、柄と皺や傷、汚れなどの区別が出来る様になり、ズレなども今まで以上に精度よく判定する事が出来るようになりました。 AI外観検査事例⑦：お惣菜の具材配置検査 食品工場（お惣菜）において、盛り付けられた具材を今までは目視検査で量や盛り付け位置、盛り付け方、異物などを検査していました。そこでAIに盛り付け方の正解画像を複数パターン覚えさせる事で、今までの検査装置では困難だった目視検査に近い検査が可能となりました。 3-4.欠陥検出検査 製品や部品の表面における欠陥や異常なパターンを検出するために、AI画像処理検査を使用することができます。例えば、溶接部や金型表面のクラック、ひずみ、欠けなどを検出することができます。 AI外観検査事例⑧：溶接不良検査 AIに溶接不良画像と正常な溶接画像を学習させる事により、目視検査でも非常に難しい「スパッタ付着」、「溶接忘れ」、「溶接の長さ不良」、「溶接位置不良」、「焼け跡一部処理忘れ」、「溶接サイズはみ出し」、「溶接かじり」、「溶接穴有」などカメラを使った画像検査で自動検出する事が出来るようになりました。 AI外観検査事例⑨：メッキ不良検査 「メッキ色」、「傷」「打痕」、「異物付着」、「肌荒れ」、「ゆず肌」、「メッキ無し」などの不良画像と良品画像をAIに学習する事で、これらの不良が自動検出する事が可能になりました。 ４．AI外観検査の導入方法 外観検査AIを用いた検査の導入方法を大まかに説明致します。 AI外観検査が使われる前のルールベースの画像検査と比較したときの違いは、画像準備、AI学習のフェイズにおいて顕著に出ています。 ルールベースの画像検査では、検査基準を判断するアルゴリズムを担当者が決定する必要があります。撮像した画像に対して、長さや面積、濃淡位置などの特徴を数値的に定義する必要があり、またそれらを考慮し複雑なアルゴリズムを設定する必要があります。 AI外観検査では、検査用の画像を用意し、AIに学習させます。安定した検査精度を出すために、試行錯誤を行っていく必要があります。 ５．まとめ AI外観検査は、製造業において新しい品質管理のカタチとして注目されており、今後は、企業がAI外観検査を戦略的かつ有益なツールとして活用することが不可欠です。 この記事を読み、外観検査について、また外観検査AI導入方法についてさらに詳しく知りたい方は、是非下記のレポートをご活用ください。   ■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 AI外観検査とは、文字通り外観の不良をAI(人工知能)によって検査する手法です。検査対象製品データを学習させれば、AI自身で画像認識のアルゴリズムを生成することができます。現在は、様々な企業が AI 検査サービスを提供しています。 では、AI外観検査を導入することで何ができるのでしょうか？また、従来の外観検査と比較して、AI外観検査は何がメリット/デメリットなのでしょうか？ この記事では、AI外観検査でできることとそのメリット、反対にAI外観検査でできないこととそのデメリット、 中小・中堅企業におけるAI外観検査事例、AI外観検査の導入・運用方法についてご紹介します。 １．AI外観検査でできることとそのメリット AI外観検査を導入するメリットは、主に4つあります。 生産性の向上 検査基準の標準化 人間以上の検査精度の実現 データ学習作業の短縮化 です。一つ一つ解説していきます。 1-1.生産性の向上 1つ目のメリットは生産性の向上です。AI外観検査は、生産性を飛躍的に向上させることができます。AI外観検査を導入すれば、初期学習後に検査を自動で行うことができるため、24時間体制で検査を行う行う環境を実現することが可能になります。終業前に検査してほしい製品をセットしておけば、次の始業日に検査が終わっている状態で仕事を進めることができます。 総じて生産効率が向上するため、生産量の拡大や納期の短縮を実現することができます。 1-2.検査基準の標準化 2つ目のメリットは検査基準の標準化です。従来であれば、品質の標準化は非常に困難でした。 目視で検査を行っている場合、作業者によって検査基準にばらつきが出てしまうためです。 加えて、作業者の疲労度合い等によっても検査基準にばらつきが出てしまいます。 その点、AI外観検査は先述の機械学習アルゴリズムを利用しているため、一度学習したモデルについては一貫して高い精度で検査を行うことができます。 これにより、検査の品質が人の検査員に比べて均一化されます。 特に、時間のかかる検査作業がある場合は、AI外観検査による検査基準標準化の恩恵が大きいと考えられています。 1-3.人間以上の検査精度の実現 3つ目のメリットは人間以上の検査精度の実現です。 先ほどの説明とも被りますが、人間が行う外観検査には、慢性的な疲労や注意力の低下・不足によるヒューマンエラーがつきものです。 また微細なキズや、微妙な色の違い、微妙な形状の違いなどの検査は、肉眼では判定が難しいものがほとんどです。 外観検査AIは機械学習を通じて学習し、一度学習したパターンを確実に認識・分類します。 そのため外観検査AIを導入すれば、検査過程でのヒューマンエラーをなくしたり、肉眼での判断が微妙な不良も精度高く発見することができます。 1-4.設定作業の短縮化 従来は、ルールベース(データを元に、検査基準を人間が設定する手法)による検査でも自動化が可能でしたが、検査項目ごとに人間が検査基準を考える必要がありました。つまり、品種の追加を行う際に、都度検査基準を分析・数値化し、プログラムを組む必要がありました。 AI外観検査は比較的容易な初期設定で、自動的に検査を行うことができます。つまり、検査基準を考える手間と、プログラムを組む手間を失くすことができます。設定の際には、検査対象物のデータを学習用に提供する必要があり、またAIの精度を上げるために、定期的な学習が必要ですが、設定コストが大きく削減されています。 外観検査の自動化成功のポイントを解説！ ２．AI外観検査ではできないこととデメリット 万能かと思われるAI外観検査ですが、もちろんできないこともあります。次に、AI外観検査ではできないことと付随するデメリットについて説明します。 2-1.短時間での大量検査 AI外観検査は、短い時間における大量検査を苦手としています。AIを使う際は、同時に大量のデータを処理しているため、一度に処理できる検査の量には限界があります。ケースによっては、従来の画像センサを用いた方が、効果的な場合があります。 2-2.寸法検査 AI外観検査では、寸法検査を行うことができません。AI画像検査で行うことができるのは、過去の画像データと比較して、検査対象が良品なのか？不良品なのか？を判定することのみです。元々の画像データを見て、正確に寸法を計測することは不可能です。その延長で考えれば、AIで寸法検査を行うことは不可能であるとわかるかと思います。 2-3.少量のデータのみを利用したAI外観検査 少量のデータのみでAI外観検査を行おうとすると、検査精度を出すことができず、実用的な自動検査システムにはなり得ません。外観検査においてAIを利用し、且つ高い精度を出したい場合は、100~1000サンプル以上は検査データを集める必要があります。外観検査AIを導入する際のネックは、この適切な画像データを集めることにあると言えます。 ３．AI外観検査事例9選：中小・中堅企業編 一口にAI外見検査、と言っても検査方法、検査対象は企業様によって多種多様です。この記事では、品質管理検査、組立時の検査、パッケージング検査、欠陥検出検査の4つの検査における、AI外観検査事例を計9事例紹介します。 3-1.品質管理検査 AI画像処理検査は製品の外観や仕上がりに対して高速かつ正確な検査を行うことができます。例えば、製品の表面の傷や欠陥、色の一貫性などを検出することができます。 AI外観検査事例①：成形品不良品の再検査 従来の検査システムでは、従来の画像検査装置では不良品のOK/NG判定ができないという課題がありました。AI外観検査システムを導入し、画像検査装置で撮影した不良品画像をAI画像処理で再検査することで、不良品と判定された成形品から良品を検出することができます。 AI外観検査事例②：漢方薬の材料不良品検査 漢方薬の材料不良品検査は、今まで目視でのみ検査することが可能でした。漢方薬の材料は様々な乾燥物が使われている事が多く、同じ材料でも形やサイズ、色も若干異なっていたりするためです。AI外観検査を導入し、AIに材料の形やサイズ、色を学習させることで、不良判定が曖昧な不良品や異物を検出することに成功しました。 3-2.組立時の検査 製品の組み立て工程においては、AI画像処理検査を行うことで部品の位置、方向、正確さなどを検査することができます。これにより、組み立ての正確性と一貫性を確保することが可能となります。 AI外観検査事例③：ボルト締結検査 自動車の各部品やボディパネルの組み立てにおいては、AI画像処理検査を用いることで、ボルトの位置、締結の正確さ、欠陥などを検査することができます。 AI外観検査事例④：部品の位置検査 自動車の部品の位置や方向が正しいかどうかを検査するために、AI画像処理検査が使用されます。例えば、ドアやパネルの位置や隙間の一貫性を確認することができます。 AI外観検査事例⑤：ワイヤーハーネス検査 自動車の配線やワイヤーハーネスの組み立てにおいて、AI画像処理検査は配線の接続や絶縁状態を検査します。異常や接触不良を早期に検出し、トラブルや故障を未然に防ぐことができます。 3-3.パッケージング検査 製品の包装やラベルの正確性、完全性、位置などを検査するためにAI画像処理を活用することができます。 AI外観検査事例⑥：ゼリー容器　胴部の製品フィルム検査 製品フィルにあるゼリー内容物の柄などが邪魔になり、フィルムの皺や汚れ、ズレなどが今までの検査装置では困難でした。AIに柄を学習させる事で、柄と皺や傷、汚れなどの区別が出来る様になり、ズレなども今まで以上に精度よく判定する事が出来るようになりました。 AI外観検査事例⑦：お惣菜の具材配置検査 食品工場（お惣菜）において、盛り付けられた具材を今までは目視検査で量や盛り付け位置、盛り付け方、異物などを検査していました。そこでAIに盛り付け方の正解画像を複数パターン覚えさせる事で、今までの検査装置では困難だった目視検査に近い検査が可能となりました。 3-4.欠陥検出検査 製品や部品の表面における欠陥や異常なパターンを検出するために、AI画像処理検査を使用することができます。例えば、溶接部や金型表面のクラック、ひずみ、欠けなどを検出することができます。 AI外観検査事例⑧：溶接不良検査 AIに溶接不良画像と正常な溶接画像を学習させる事により、目視検査でも非常に難しい「スパッタ付着」、「溶接忘れ」、「溶接の長さ不良」、「溶接位置不良」、「焼け跡一部処理忘れ」、「溶接サイズはみ出し」、「溶接かじり」、「溶接穴有」などカメラを使った画像検査で自動検出する事が出来るようになりました。 AI外観検査事例⑨：メッキ不良検査 「メッキ色」、「傷」「打痕」、「異物付着」、「肌荒れ」、「ゆず肌」、「メッキ無し」などの不良画像と良品画像をAIに学習する事で、これらの不良が自動検出する事が可能になりました。 ４．AI外観検査の導入方法 外観検査AIを用いた検査の導入方法を大まかに説明致します。 AI外観検査が使われる前のルールベースの画像検査と比較したときの違いは、画像準備、AI学習のフェイズにおいて顕著に出ています。 ルールベースの画像検査では、検査基準を判断するアルゴリズムを担当者が決定する必要があります。撮像した画像に対して、長さや面積、濃淡位置などの特徴を数値的に定義する必要があり、またそれらを考慮し複雑なアルゴリズムを設定する必要があります。 AI外観検査では、検査用の画像を用意し、AIに学習させます。安定した検査精度を出すために、試行錯誤を行っていく必要があります。 ５．まとめ AI外観検査は、製造業において新しい品質管理のカタチとして注目されており、今後は、企業がAI外観検査を戦略的かつ有益なツールとして活用することが不可欠です。 この記事を読み、外観検査について、また外観検査AI導入方法についてさらに詳しく知りたい方は、是非下記のレポートをご活用ください。   ■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