DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

原価計算や生産計画など、製造業では手元のデータを使って様々なシミュレーション・計算によって経営が成り立っています。 そして近年、DXやAIといったデジタル技術の発展に伴い、製造業が行ってきたシミュレーションに変化が生じています。 今回は、製造業の経営に欠かすことのできないシミュレーション・計算に大きな影響を与える「デジタルツイン」についてご紹介いたします。 １．デジタルツインとは デジタルツインとは、現実世界に存在する物理的なモノから収集した様々なデータをデジタルの仮想空間上に再現する技術、を指します。文字通り、現実世界をデジタル空間に再現することで、現実世界の「ツイン＝双子」を仮想空間上に作り出します。デジタルツインによって再現された環境を活用することで、リアルタイムで現実性の高い・高精度なシミュレーションを行うことができるようになります。 ２．注目されている背景 デジタルツインの注目度・重要度が高まっている背景には、技術発展が関係しています。 まず挙げられるのは、機械からデータを収集する場面での技術です。具体的には、IoT機器の高性能化が該当します。IoTとは「モノのインターネット化」を指し、現実に存在する物理的なモノがインターネットと接続することです。従来製品や機械の稼働状況といった物理的なモノの情報は、人の手によって収集・入力することでデータ化・デジタル化してきました。そのためデータ化までに時間がかかり、また転記による入力ミスも高確率で生じていました。しかし、機械に装着してデータを収集するIoTセンサーが小型化・軽量化・低価格化、つまり高性能化したことによって、比較的安価に現実世界の情報を正確にかつリアルタイムで収集できるようになりました。 また、人が入力してデータ収集する場面での技術も発展しました。具体的にはウェアラブル端末の技術です。スマートフォンやタブレット、スマートウォッチなど持ち運びやすい端末により、日報や修理記録などの機械から直接取得しない定性的なデータもリアルタイムで更新できるようになりました。 さらに、データ活用の場面の技術も発展しています。VR・ARなどの技術です。VR（Virtual Reality：仮想現実）は専用ゴーグルなどの機器を装着して仮想空間に没入することができます。AR（Augmented Reality：拡張現実）は現実世界の風景にデジタルのバーチャル情報を重ねて表示することで、仮想空間に入ったような感覚を得ることができます。これらの技術によって、デジタルツインがより身近になりました 次に、製造業におけるデジタルツインのメリットを説明します。 デジタルツインと製造業との関係性は、シミュレーション、にあります。デジタルツインの技術によりシミュレーションの質が向上し、それによって製造業は下記のようなメリットを享受できるようになります。 ３．製造業におけるデジタルツインのメリット メリット①：生産性向上 　機械の稼働・負荷状況がリアルタイムで把握できるようになるため、最適な生産計画や人員配置がシミュレーションできるようになる。 メリット②：業務効率化 最適な生産計画がシミュレーションされることにより、製造体制や製造プロセスも改善され、業務が効率化される。 メリット③：コスト削減 仮想空間上で設計・試作ができるようになるため、実際に試作品を生産するより材料費・工数が節約でき、コスト削減につながる。 メリット④：製品改善 自社機械設備・出荷する自社製品にIoT機器を装着してリアルタイムデータを取得することで、エラー・故障時の原因解明・予測が可能になり、その情報を基に製品の改善が可能になる。 デジタルツインの技術が発展することで、シミュレーションの正確性や精度はますます向上していくと考えられます。 様々な外部要因によって不確実な環境にさらされている現在の状況下で、デジタルツインによるシミュレーションは製造業が事業継続していくうえでの拠り所になります。 今回のコラムが、皆様の会社でDX化を考えるきっかけになりましたら幸いです。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 徹底デジタル管理！IoT活用！協働ロボット！現場事例に学ぶ！ 高品質ものづくりを継承するモデル工場の製造DXを徹底解説！ セミナー開催の情報はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/093464 ■このような方にオススメ 現場に過度の負担を掛けず稼働管理、進捗管理を実現したい経営者様 製造DX：デジタルトランスフォーメーションの第１歩を踏み出したい経営者 キメの細かな設備保全を実現したい経営者 徹底した在庫管理を模索している経営者 ロボット導入による工程自動化を検討している経営者 ■第1講座 株式会社ナカヨ様から学ぶこと 工場視察の見どころ・ポイントの紹介 ■第2講座 株式会社ナカヨ様前橋工場の視察 ■第3講座 工場視察の振り返り ■開催日程 オンライン開催となります 2022/11/24 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/093464   ■無料ダウンロード！！ 「IT化計画書の作り方」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▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00856 レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方 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。 原価計算や生産計画など、製造業では手元のデータを使って様々なシミュレーション・計算によって経営が成り立っています。 そして近年、DXやAIといったデジタル技術の発展に伴い、製造業が行ってきたシミュレーションに変化が生じています。 今回は、製造業の経営に欠かすことのできないシミュレーション・計算に大きな影響を与える「デジタルツイン」についてご紹介いたします。 １．デジタルツインとは デジタルツインとは、現実世界に存在する物理的なモノから収集した様々なデータをデジタルの仮想空間上に再現する技術、を指します。文字通り、現実世界をデジタル空間に再現することで、現実世界の「ツイン＝双子」を仮想空間上に作り出します。デジタルツインによって再現された環境を活用することで、リアルタイムで現実性の高い・高精度なシミュレーションを行うことができるようになります。 ２．注目されている背景 デジタルツインの注目度・重要度が高まっている背景には、技術発展が関係しています。 まず挙げられるのは、機械からデータを収集する場面での技術です。具体的には、IoT機器の高性能化が該当します。IoTとは「モノのインターネット化」を指し、現実に存在する物理的なモノがインターネットと接続することです。従来製品や機械の稼働状況といった物理的なモノの情報は、人の手によって収集・入力することでデータ化・デジタル化してきました。そのためデータ化までに時間がかかり、また転記による入力ミスも高確率で生じていました。しかし、機械に装着してデータを収集するIoTセンサーが小型化・軽量化・低価格化、つまり高性能化したことによって、比較的安価に現実世界の情報を正確にかつリアルタイムで収集できるようになりました。 また、人が入力してデータ収集する場面での技術も発展しました。具体的にはウェアラブル端末の技術です。スマートフォンやタブレット、スマートウォッチなど持ち運びやすい端末により、日報や修理記録などの機械から直接取得しない定性的なデータもリアルタイムで更新できるようになりました。 さらに、データ活用の場面の技術も発展しています。VR・ARなどの技術です。VR（Virtual Reality：仮想現実）は専用ゴーグルなどの機器を装着して仮想空間に没入することができます。AR（Augmented Reality：拡張現実）は現実世界の風景にデジタルのバーチャル情報を重ねて表示することで、仮想空間に入ったような感覚を得ることができます。これらの技術によって、デジタルツインがより身近になりました 次に、製造業におけるデジタルツインのメリットを説明します。 デジタルツインと製造業との関係性は、シミュレーション、にあります。デジタルツインの技術によりシミュレーションの質が向上し、それによって製造業は下記のようなメリットを享受できるようになります。 ３．製造業におけるデジタルツインのメリット メリット①：生産性向上 　機械の稼働・負荷状況がリアルタイムで把握できるようになるため、最適な生産計画や人員配置がシミュレーションできるようになる。 メリット②：業務効率化 最適な生産計画がシミュレーションされることにより、製造体制や製造プロセスも改善され、業務が効率化される。 メリット③：コスト削減 仮想空間上で設計・試作ができるようになるため、実際に試作品を生産するより材料費・工数が節約でき、コスト削減につながる。 メリット④：製品改善 自社機械設備・出荷する自社製品にIoT機器を装着してリアルタイムデータを取得することで、エラー・故障時の原因解明・予測が可能になり、その情報を基に製品の改善が可能になる。 デジタルツインの技術が発展することで、シミュレーションの正確性や精度はますます向上していくと考えられます。 様々な外部要因によって不確実な環境にさらされている現在の状況下で、デジタルツインによるシミュレーションは製造業が事業継続していくうえでの拠り所になります。 今回のコラムが、皆様の会社でDX化を考えるきっかけになりましたら幸いです。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 徹底デジタル管理！IoT活用！協働ロボット！現場事例に学ぶ！ 高品質ものづくりを継承するモデル工場の製造DXを徹底解説！ セミナー開催の情報はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/093464 ■このような方にオススメ 現場に過度の負担を掛けず稼働管理、進捗管理を実現したい経営者様 製造DX：デジタルトランスフォーメーションの第１歩を踏み出したい経営者 キメの細かな設備保全を実現したい経営者 徹底した在庫管理を模索している経営者 ロボット導入による工程自動化を検討している経営者 ■第1講座 株式会社ナカヨ様から学ぶこと 工場視察の見どころ・ポイントの紹介 ■第2講座 株式会社ナカヨ様前橋工場の視察 ■第3講座 工場視察の振り返り ■開催日程 オンライン開催となります 2022/11/24 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/093464   ■無料ダウンロード！！ 「IT化計画書の作り方」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▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00856 レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方

近年、プログラミングという言葉が多く出回るようになり、その仕事に関わっていない方からも話を耳にするようになりました。 DXが加速していく中で、プログラミング的思考をもっていること、会社としてノウハウを持っていることは大きな価値となります。 では、なぜプログラミング的思考が必要なのか？そもそもDXとプログラミング的思考はどのような結びつきがあるのか？について、具体例を挙げながら解説していきます。 １．プログラミング的思考とは？ プログラミング的思考とは、端的に言うと「プログラム設計の際の思考方法をプログラミング以外の事柄で使用すること」を意味します。 必要となる力は大きく分けて下記の2点が挙げられます。 目的達成のために必要なマイルストーンを適切に設計する力 マイルストーンを一般化・抽象化して汎用性を持たせる力 「目的達成のために必要なマイルストーンを適切に設計する力」 プログラミングでは、目的達成のために必要なプログラムのフローを設計し、それに基づいてプログラムを設計し、目的達成を目指します。具体例として、テキストエディタに10段の三角形をアスタリスクで作成するプログラムを作ってみましょう。 ①必要となる部品の整理 10段の繰り返し 段数が増えると空白を減らす処理 段数が増えるとアスタリスクが増える処理 ②フローの設計 i. 10文字のうち、段数を引いた数だけ空白を入力し、段数分アスタリスクを入力 1段目 : 「□□□□□□□□□* 」 2段目 : ｢□□□□□□□□* * ｣ 3段目 : ｢□□□□□□□* * * ｣ ： ii. iを10回繰り返す ※上記より綺麗なアルゴリズムはあると思いますが、例として挙げさせていただいております。 実行結果は となります。 今回のプログラムでは、10段すべてを1行ずつ記述するのではなく、段数を経ていくたびに空白とアスタリスクの数を増減させて記述させることで、成果を変えずにマイルストーンを減らして目的を達成することができました。 この考え方を具体的に業務に落とし込むとこのようになります。 例）システム導入提案資料をチームで作成する場合 ①必要となる部品の整理 ・システムの説明 ・クライアントの課題整理 ・他社の事例 ・導入効果・メリット ②フローの設計 i. クライアントの課題を整理し、問題提起をおこなう ii. その課題を解決するためのシステムの説明 iii. システム導入によってどのような効果が得られるのかの説明 iv. 他社の事例 プログラミング的思考があると、上記のようにそれぞれ独立した部品として扱うことが出来るようになり、仕事の割り振りが明確になります。 「マイルストーンを一般化・抽象化して汎用性を持たせる力」 上記の例を一般化・抽象化し、他の用途にも展開できるようにします。 例）三角形のプログラムの場合 10段の要望から20段、30段の要望が出てきた場合、毎度数字を書き換えるのは手間がかかります。 そのため、必要となる部分を変数として設定し、1つ書き換えるだけですべてが変わるように設計します。 プログラムはこのようになります。 countの数字のみを変更するだけで、実行結果が変更できるようになりました。 例）システム導入提案資料をチームで作成する場合 それぞれの部品の資料の会社名や会社情報にわかりやすく目印を付け、どの部分を変更すれば良いのかをあらかじめ設定しておきます。 また、資料をそれぞれ別で保存しておき、誰でも活用できるような共有フォルダに格納することで、1から作成した資料を他の方が再度作ることなく使用できるようになり、チーム全体の効率性が向上します。 このように、必要となる部品の分解、フロー作成が完了した後に汎用性を持たせる一工夫をするだけで大きな効果を生むことがあります。組み合わせの数は部品の数が多ければ多いほど膨大になります。そうなると、効率的な資料作成が可能となります。 ２．DXとプログラミング的思考の結びつき DXを行う上で、プログラミング的思考は必須となっていきます。 プログラミング的思考が無いと、デジタルを活用した業務が複雑化してしまい、アナログ業務の効率化を目的としたデジタル活用であるはずなのに、結果として効率化されていないという状態に陥ってしまう恐れがあります。 プログラミング的思考があると、上記の問題を解決することが可能です。 デジタル活用による複雑化の原因は、アナログ業務をそのままデジタル化してしまうことにあります。業務改善によって今も昔も業務内容は大きく変更しており、これからも大きく変更していきます。その際に、単にトレンドのツールに飛びつくのではなく、ツール入れ替えの際に都度業務の最適化を行う必要があります。 新しいツールを入れる際には、そのツールに合った新しい観点から業務を振り返り、そのツールに合うように業務設計し直さなければならないため、ツールを導入するまではどのように業務を最適化したらよいのかがはっきりしないのですが、業務を最適化“しやすく”することは出来ます。そこでプログラミング的思考が役に立ちます。 一連の業務を部品化して独立化させます。また、何度も修正するようなところは変数に置き換えて汎用性を高くします。これにより、部品の入れ替えだけで業務改善が出来るようになります。 持続的な会社にする為に、これからのトレンドにいち早く乗っていくためにはプログラミング的思考が必要不可欠となるのです。 ３．日常的にプログラミング的思考を鍛える方法 それでは、どのようにしてプログラミング的思考を鍛えるのか、について説明していきます。 一番の方法はプログラミングを勉強し、業務に落とし込むことはできないかと常日頃考えて実行してみることになります。 しかし、これは学習コストが高く、効果が出るまでには時間がかかるため、日常的に鍛えられる方法を説明していきます。 日常的にプログラミング的思考を鍛える方法は、「都度、自身の行動を部品化し、効率化できる部分が無かったかを振り返り、次に活かすこと」です。 簡単な例として、出社するまでのタスクの優先順位付けを挙げます。 起床してから、出社するまで、朝食や着替え等、様々なタスクが存在しています。その際に、どの順序でタスクを行うと、効率化できるのかを毎回1分で良いので考えてみることでプログラミング的思考力を身に付けることができます。 また、効率化できると感じた理由まで考えられると、同じようなタスクが来た際に瞬時に判断できるようになります。 ４．まとめ プログラミング的思考という名前ですが、求められている力は「部品分解力」と「抽象化、一般化の力」となります。ただ、この2つの力を養うことができるスキルがプログラミングであるということです。 プログラミングには上記で述べた機能以外にも豊富な効率化のヒントが隠されています。是非ヒントを活用して日常業務へ落とし込んでみてください。   ■株式会社ナカヨ様オンライン視察セミナー開催のお知らせ 徹底デジタル管理！IoT活用！協働ロボット！現場事例に学ぶ！ 高品質ものづくりを継承するモデル工場の製造DXを徹底解説！ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/093464 ■本セミナーで学べるポイント ・製造IoTモデル工場の超簡単稼働・進捗管理！ 設備ごとの稼働状況や生産進捗、生産終了時刻を表示することで外段取が効率的に！設備立ち上げ時間のバラツキも発見して停止時間75％削減！ ・製造IoTモデル工場の超簡単設備保全！ 洗浄液のPHや導電率をモニタして交換周期を適正化することで産廃処理費用23％削減に成功した事例などをいくつも紹介！ ・手書き日報無しの製造現場！ タブレットとセンサーで稼働状況を把握して設備ごとの稼働や進捗状況を可視化！停止の際は理由を選択するだけ！ ・細かな部品の在庫管理手法！ 電子基板用の小さな部品も棚番整理と実棚卸による徹底した在庫管理！ ・産業用ロボット、協働ロボットの具体的な活用現場！   工場のAI・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知 近年、プログラミングという言葉が多く出回るようになり、その仕事に関わっていない方からも話を耳にするようになりました。 DXが加速していく中で、プログラミング的思考をもっていること、会社としてノウハウを持っていることは大きな価値となります。 では、なぜプログラミング的思考が必要なのか？そもそもDXとプログラミング的思考はどのような結びつきがあるのか？について、具体例を挙げながら解説していきます。 １．プログラミング的思考とは？ プログラミング的思考とは、端的に言うと「プログラム設計の際の思考方法をプログラミング以外の事柄で使用すること」を意味します。 必要となる力は大きく分けて下記の2点が挙げられます。 目的達成のために必要なマイルストーンを適切に設計する力 マイルストーンを一般化・抽象化して汎用性を持たせる力 「目的達成のために必要なマイルストーンを適切に設計する力」 プログラミングでは、目的達成のために必要なプログラムのフローを設計し、それに基づいてプログラムを設計し、目的達成を目指します。具体例として、テキストエディタに10段の三角形をアスタリスクで作成するプログラムを作ってみましょう。 ①必要となる部品の整理 10段の繰り返し 段数が増えると空白を減らす処理 段数が増えるとアスタリスクが増える処理 ②フローの設計 i. 10文字のうち、段数を引いた数だけ空白を入力し、段数分アスタリスクを入力 1段目 : 「□□□□□□□□□* 」 2段目 : ｢□□□□□□□□* * ｣ 3段目 : ｢□□□□□□□* * * ｣ ： ii. iを10回繰り返す ※上記より綺麗なアルゴリズムはあると思いますが、例として挙げさせていただいております。 実行結果は となります。 今回のプログラムでは、10段すべてを1行ずつ記述するのではなく、段数を経ていくたびに空白とアスタリスクの数を増減させて記述させることで、成果を変えずにマイルストーンを減らして目的を達成することができました。 この考え方を具体的に業務に落とし込むとこのようになります。 例）システム導入提案資料をチームで作成する場合 ①必要となる部品の整理 ・システムの説明 ・クライアントの課題整理 ・他社の事例 ・導入効果・メリット ②フローの設計 i. クライアントの課題を整理し、問題提起をおこなう ii. その課題を解決するためのシステムの説明 iii. システム導入によってどのような効果が得られるのかの説明 iv. 他社の事例 プログラミング的思考があると、上記のようにそれぞれ独立した部品として扱うことが出来るようになり、仕事の割り振りが明確になります。 「マイルストーンを一般化・抽象化して汎用性を持たせる力」 上記の例を一般化・抽象化し、他の用途にも展開できるようにします。 例）三角形のプログラムの場合 10段の要望から20段、30段の要望が出てきた場合、毎度数字を書き換えるのは手間がかかります。 そのため、必要となる部分を変数として設定し、1つ書き換えるだけですべてが変わるように設計します。 プログラムはこのようになります。 countの数字のみを変更するだけで、実行結果が変更できるようになりました。 例）システム導入提案資料をチームで作成する場合 それぞれの部品の資料の会社名や会社情報にわかりやすく目印を付け、どの部分を変更すれば良いのかをあらかじめ設定しておきます。 また、資料をそれぞれ別で保存しておき、誰でも活用できるような共有フォルダに格納することで、1から作成した資料を他の方が再度作ることなく使用できるようになり、チーム全体の効率性が向上します。 このように、必要となる部品の分解、フロー作成が完了した後に汎用性を持たせる一工夫をするだけで大きな効果を生むことがあります。組み合わせの数は部品の数が多ければ多いほど膨大になります。そうなると、効率的な資料作成が可能となります。 ２．DXとプログラミング的思考の結びつき DXを行う上で、プログラミング的思考は必須となっていきます。 プログラミング的思考が無いと、デジタルを活用した業務が複雑化してしまい、アナログ業務の効率化を目的としたデジタル活用であるはずなのに、結果として効率化されていないという状態に陥ってしまう恐れがあります。 プログラミング的思考があると、上記の問題を解決することが可能です。 デジタル活用による複雑化の原因は、アナログ業務をそのままデジタル化してしまうことにあります。業務改善によって今も昔も業務内容は大きく変更しており、これからも大きく変更していきます。その際に、単にトレンドのツールに飛びつくのではなく、ツール入れ替えの際に都度業務の最適化を行う必要があります。 新しいツールを入れる際には、そのツールに合った新しい観点から業務を振り返り、そのツールに合うように業務設計し直さなければならないため、ツールを導入するまではどのように業務を最適化したらよいのかがはっきりしないのですが、業務を最適化“しやすく”することは出来ます。そこでプログラミング的思考が役に立ちます。 一連の業務を部品化して独立化させます。また、何度も修正するようなところは変数に置き換えて汎用性を高くします。これにより、部品の入れ替えだけで業務改善が出来るようになります。 持続的な会社にする為に、これからのトレンドにいち早く乗っていくためにはプログラミング的思考が必要不可欠となるのです。 ３．日常的にプログラミング的思考を鍛える方法 それでは、どのようにしてプログラミング的思考を鍛えるのか、について説明していきます。 一番の方法はプログラミングを勉強し、業務に落とし込むことはできないかと常日頃考えて実行してみることになります。 しかし、これは学習コストが高く、効果が出るまでには時間がかかるため、日常的に鍛えられる方法を説明していきます。 日常的にプログラミング的思考を鍛える方法は、「都度、自身の行動を部品化し、効率化できる部分が無かったかを振り返り、次に活かすこと」です。 簡単な例として、出社するまでのタスクの優先順位付けを挙げます。 起床してから、出社するまで、朝食や着替え等、様々なタスクが存在しています。その際に、どの順序でタスクを行うと、効率化できるのかを毎回1分で良いので考えてみることでプログラミング的思考力を身に付けることができます。 また、効率化できると感じた理由まで考えられると、同じようなタスクが来た際に瞬時に判断できるようになります。 ４．まとめ プログラミング的思考という名前ですが、求められている力は「部品分解力」と「抽象化、一般化の力」となります。ただ、この2つの力を養うことができるスキルがプログラミングであるということです。 プログラミングには上記で述べた機能以外にも豊富な効率化のヒントが隠されています。是非ヒントを活用して日常業務へ落とし込んでみてください。   ■株式会社ナカヨ様オンライン視察セミナー開催のお知らせ 徹底デジタル管理！IoT活用！協働ロボット！現場事例に学ぶ！ 高品質ものづくりを継承するモデル工場の製造DXを徹底解説！ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/093464 ■本セミナーで学べるポイント ・製造IoTモデル工場の超簡単稼働・進捗管理！ 設備ごとの稼働状況や生産進捗、生産終了時刻を表示することで外段取が効率的に！設備立ち上げ時間のバラツキも発見して停止時間75％削減！ ・製造IoTモデル工場の超簡単設備保全！ 洗浄液のPHや導電率をモニタして交換周期を適正化することで産廃処理費用23％削減に成功した事例などをいくつも紹介！ ・手書き日報無しの製造現場！ タブレットとセンサーで稼働状況を把握して設備ごとの稼働や進捗状況を可視化！停止の際は理由を選択するだけ！ ・細かな部品の在庫管理手法！ 電子基板用の小さな部品も棚番整理と実棚卸による徹底した在庫管理！ ・産業用ロボット、協働ロボットの具体的な活用現場！   工場のAI・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知

１．ロボット活用の現状 近年、人手不足や技術革新などが要因となって産業用ロボットが注目を集めています。国や地自体からはものづくり補助金や事業再構築補助金など多くの補助金が公表されており、最近ロボットを導入された企業も多いのではないでしょうか？ ただ、ロボットを導入することが目的になってしまい、導入したのはいいもののうまく活用できずロボットが埃をかぶってしまっていることが多いのが実情です。 今回はロボットをより簡単かつ効果的に活用できる最新技術のご紹介をします。 ２．稼働状況を見える化する稼働監視システム 上述のようにロボットを導入したはいいが、思っていたほど稼動が上がらないというような状況をよく耳にします。その要因は様々ですが、その一つが「そもそもロボットが稼動状況を把握できていない」です。 ロボットの稼働を上げようにも、そもそも現状の稼働状況を把握できていなければ、目標や計画を立てることも対策を検討することもできません。そのためロボットの稼働を上げるための第一ステップとして稼動状況を把握することが必要不可欠になります。そこで力を発揮するのが稼働監視システムです。 ロボットなどの生産設備に、稼働監視ツールを取り付けることで、稼働状況をリアルタイムで見える化することができるシステムです。稼働状況が数値化・グラフ化されるため、過去の稼働実績も視覚的にわかりやすく確認ができます。 過去の稼働実績データが蓄積されていくため、過去の稼働状況を見てボトルネックの特定をすることで改善策の検討を行い、生産効率の改善に役立てることが可能です。 次に、より最新の技術であるオフラインティーチングやモーションキャプチャティーチング・VRティーチングについて解説します。 ３．オフラインティーチング 本来ペンダントと呼ばれるリモコンの様なモノで、手動によるロボットの移動とポイント登録を繰り返して加工動作一連のプログラムを作成していきますが、オフラインティーチングソフトは３D-CADデータを基にPC上でロボットプログラムの作成が可能となります。様々なシュミレーションを安全な環境で生産現場のロボットを停止せずに行う事が出来ます。高機能型のソフトウェアでは加工開始点と終了点を指定するだけで、自動で加工パスを生成してくれるソフトもあります。 ４．モーションキャプチャティーチング・VRティーチング "先ほどご紹介したオフラインティーチングについては様々な会社より色々なタイプのソフトが販売されているため、耳にしたことがある方は多いかと思いますが最近ではティーチングの工数削減・簡略化の為のツールとしてオフラインティーチング以外にもモーションキャプチャやVR技術を活用した製品も出ていきています。 各社システムの構成に多少の違いはありますが、基本的には作業者がハンドツールをもって、ワークに対して普段の作業通り（塗装や溶接など）にツールを動かすことで、その作業をロボットに教え込むことができます。ティーチングに関する知識や経験がなくても直感的にロボットの位置や姿勢をティーチングすることが可能です。 一点注意点としては、ティーチング工数の削減にはつながりますが、ポジショナー等と連動した動作には対応できていません。そのため、ポジショナー等の外部軸があるロボットシステムを利用している場合はまだまだオフラインティーチングソフトの方が汎用性もあり有用です。しかし、使用用途によってモーションキャプチャやVRを活用した製品が力を発揮する場面もありますので、ティーチングの簡略化を検討されている企業様はオフラインティーチングソフトと合わせて検討されてはいかがでしょうか。   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例レポート！ ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「多品種少量生産の化粧塗装・下塗り塗装ロボット活用！」　社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091279 ■このような方にオススメ 樹脂塗装を手塗りされている企業の社長様 多品種少量生産している樹脂・金属加工業の社長様 塗装ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 ロボットで塗装が出来るのか不安視されている社長様 塗装職人の不足や品質の安定に課題を持たれている社長様 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/11/08 (火)　13:00~15:00 2022/11/10 (木)　13:00~15:00 2022/11/16 (水)　13:00~15:00 2022/11/24 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091279 １．ロボット活用の現状 近年、人手不足や技術革新などが要因となって産業用ロボットが注目を集めています。国や地自体からはものづくり補助金や事業再構築補助金など多くの補助金が公表されており、最近ロボットを導入された企業も多いのではないでしょうか？ ただ、ロボットを導入することが目的になってしまい、導入したのはいいもののうまく活用できずロボットが埃をかぶってしまっていることが多いのが実情です。 今回はロボットをより簡単かつ効果的に活用できる最新技術のご紹介をします。 ２．稼働状況を見える化する稼働監視システム 上述のようにロボットを導入したはいいが、思っていたほど稼動が上がらないというような状況をよく耳にします。その要因は様々ですが、その一つが「そもそもロボットが稼動状況を把握できていない」です。 ロボットの稼働を上げようにも、そもそも現状の稼働状況を把握できていなければ、目標や計画を立てることも対策を検討することもできません。そのためロボットの稼働を上げるための第一ステップとして稼動状況を把握することが必要不可欠になります。そこで力を発揮するのが稼働監視システムです。 ロボットなどの生産設備に、稼働監視ツールを取り付けることで、稼働状況をリアルタイムで見える化することができるシステムです。稼働状況が数値化・グラフ化されるため、過去の稼働実績も視覚的にわかりやすく確認ができます。 過去の稼働実績データが蓄積されていくため、過去の稼働状況を見てボトルネックの特定をすることで改善策の検討を行い、生産効率の改善に役立てることが可能です。 次に、より最新の技術であるオフラインティーチングやモーションキャプチャティーチング・VRティーチングについて解説します。 ３．オフラインティーチング 本来ペンダントと呼ばれるリモコンの様なモノで、手動によるロボットの移動とポイント登録を繰り返して加工動作一連のプログラムを作成していきますが、オフラインティーチングソフトは３D-CADデータを基にPC上でロボットプログラムの作成が可能となります。様々なシュミレーションを安全な環境で生産現場のロボットを停止せずに行う事が出来ます。高機能型のソフトウェアでは加工開始点と終了点を指定するだけで、自動で加工パスを生成してくれるソフトもあります。 ４．モーションキャプチャティーチング・VRティーチング "先ほどご紹介したオフラインティーチングについては様々な会社より色々なタイプのソフトが販売されているため、耳にしたことがある方は多いかと思いますが最近ではティーチングの工数削減・簡略化の為のツールとしてオフラインティーチング以外にもモーションキャプチャやVR技術を活用した製品も出ていきています。 各社システムの構成に多少の違いはありますが、基本的には作業者がハンドツールをもって、ワークに対して普段の作業通り（塗装や溶接など）にツールを動かすことで、その作業をロボットに教え込むことができます。ティーチングに関する知識や経験がなくても直感的にロボットの位置や姿勢をティーチングすることが可能です。 一点注意点としては、ティーチング工数の削減にはつながりますが、ポジショナー等と連動した動作には対応できていません。そのため、ポジショナー等の外部軸があるロボットシステムを利用している場合はまだまだオフラインティーチングソフトの方が汎用性もあり有用です。しかし、使用用途によってモーションキャプチャやVRを活用した製品が力を発揮する場面もありますので、ティーチングの簡略化を検討されている企業様はオフラインティーチングソフトと合わせて検討されてはいかがでしょうか。   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例レポート！ ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「多品種少量生産の化粧塗装・下塗り塗装ロボット活用！」　社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091279 ■このような方にオススメ 樹脂塗装を手塗りされている企業の社長様 多品種少量生産している樹脂・金属加工業の社長様 塗装ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 ロボットで塗装が出来るのか不安視されている社長様 塗装職人の不足や品質の安定に課題を持たれている社長様 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/11/08 (火)　13:00~15:00 2022/11/10 (木)　13:00~15:00 2022/11/16 (水)　13:00~15:00 2022/11/24 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091279

「製造業のDX化」を具体的な行動・施策に移すと考えた際に、部門横断でプロジェクトを行うこともはや必須であることは皆様周知の事実かと存じます。今回はVUCA（「Volatility（ボラティリティ：変動性）」「Uncertainty（アンサートゥンティ：不確実性）」「Complexity（コムプレクシティ：複雑性）」「Ambiguity（アムビギュイティ：曖昧性）」）の時代におけるすべての製造業への糧となる部門横断プロジェクト成功の秘訣をお伝えします。 さらに、部門横断プロジェクトでイメージが湧きやすい基幹システム導入のプロジェクトを例にとって重要なポイント３選絞ってお伝えします。 １．プロジェクトリーダー どんなプロジェクトにもリーダーが存在します。プロジェクトのスタートはこのリーダーの選出からでしょう。ズバリこのリーダーは製造の現場と良い関係が築ける人が良いでしょう。間違ってもシステム導入のプロジェクトであるからといって情報システム部の○○さんや、システムに詳しい人をプロジェクトリーダーに配置してしまうのはあってはならないことです。全体最適を考えられ、各担当者からも人望がある方を選定していただきたい。 事例としては、ある会社様でプロジェクトリーダーと工場長が口論になりました。“生産実績が確実に取れておらず、現在庫の把握が困難になっている”というプロジェクトリーダー（情報システム部）の主張と“製造現場の工数が多くなってしまう”という工場長の主張がぶつかり合った結果となっています。 原因としてはプロジェクトリーダーがシステム側の目線しか持っていないことが原因であり、プロジェクト全体のことを考えて、進めていくことが重要であるということです ２．社内組織 得てして、製造業のDX化を進める際には社内の組織が強固なものになる必要がある。また中堅・中小企業は社内リソースに限りがある為、効果的な組織になるべきです。 その為には、社内の利害関係者の整理、及び巻き込みが重要となってきます。 まず、社内の反対派にプロジェクトの推進を阻止された話はよくある話です。反対派の方々には、反対するだけの理由が存在します。プロジェクトに関する情報不足、認識のズレ、感情的な要因から起きている場合もあります。しかしながら、蔑ろにせず、プロジェクトチームが彼らに対してフォローをすることが重要です。反対派の多くは自分たちよりも強いパワーを持った上位の中立派に対してアプローチし、全力でプロジェクトの阻止を目論みます。その結果、賛成派のプロジェクトオーナー以外は全体反対派になってしまったという苦い思い出もあります。私と同じ轍を踏まないためにも、ぜひプロジェクトにおける「反対派」の声に耳を傾けてください。 また、巻き込みが足りていないケースとして良く挙がる声としては、「このプロジェクトは生産管理の話でしょ？情報システム部の仕事でしょ？」という話が散見されることになります。これは危険なアラートサインとして扱い、早めに対処を心がけてましょう。 ３．計画 VUCAの時代の部門横断プロジェクトは以前よりも複雑度が増しており、いくら緻密な計画を立てても必ず問題は起こり、予定通りに進めることは難しいでしょう。 その対策は２点あり、小さく細切れなスケジュールを作成することと、計画の最後に監視・新たに出てきた問題解決の時間を設けてください。 システム導入の際にアジャイル開発とウォーターフォール開発という開発スタイルがあります。アジャイル開発とは、計画、設計、実装、テストといった開発工程を機能単位の小さいサイクルで繰り返すの方式です。反対にウォーターフォール開発とは、要件定義から設計、開発、実装、テスト、運用までの開発工程を段階的に完了する方式です。 出来るならシステム導入のプロジェクトはアジャイル開発の方式を採用し、現場にもイメージが湧くように進めていきましょう。その際にギリギリなスケジュールを組まないで、スケジュールの最後にバッファを設けることをお勧めします。 今回の内容が製造業ＤＸの一助になりましたら幸いです。   ■DXを検討する中堅・中小製造業の経営者必見！ IT化計画書の作り方 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00856 目次 1、【最新事例サマリー】 根本原因を把握して業務改革！！ 2、ポイント１：社長からのお題～調査分析 3、ポイント２：調査結果～根本原因理解 4、ポイント３：システム導入を前提とはしない レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「機械加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 材料費高騰対策！原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利改善！ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091179 ■第1講座 材料費高騰対策！　原価管理システム導入成功編 機械加工業における生産管理・原価管理業務の課題 生産管理原価管理システムの導入失敗例 成功する生産管理原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 個別製品原価、得意先別製品原価、工程別原価をデータ化した事例紹介 生産管理原価管理システム＋BIツールで経営・現場が必要なデータを見える化する具体的方法 生産管理原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を安価で成功させる為のベンダー選定 ■第2講座 生産管理・原価管理システム事例紹介編 従業員数120名！鋳造・機械加工会社が属人化した業務を排除し、「個別原価」「製造進捗」見える化の取り組み事例 ■第3講座 材料費高騰対策！原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利改善！ 「勘の経営」では生産性・利益率があがらない 「データ経営」の実践でこそ生産性・利益率は上がる 原価管理システムの見直しで生産性・利益率アップ 「勘の経営」から「データ経営」へ転換する為の具体的手法 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/11/02 (水)　13:00~15:00 2022/11/04 (金)　13:00~15:00 2022/11/07 (月)　13:00~15:00 2022/11/11 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091179 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。 「製造業のDX化」を具体的な行動・施策に移すと考えた際に、部門横断でプロジェクトを行うこともはや必須であることは皆様周知の事実かと存じます。今回はVUCA（「Volatility（ボラティリティ：変動性）」「Uncertainty（アンサートゥンティ：不確実性）」「Complexity（コムプレクシティ：複雑性）」「Ambiguity（アムビギュイティ：曖昧性）」）の時代におけるすべての製造業への糧となる部門横断プロジェクト成功の秘訣をお伝えします。 さらに、部門横断プロジェクトでイメージが湧きやすい基幹システム導入のプロジェクトを例にとって重要なポイント３選絞ってお伝えします。 １．プロジェクトリーダー どんなプロジェクトにもリーダーが存在します。プロジェクトのスタートはこのリーダーの選出からでしょう。ズバリこのリーダーは製造の現場と良い関係が築ける人が良いでしょう。間違ってもシステム導入のプロジェクトであるからといって情報システム部の○○さんや、システムに詳しい人をプロジェクトリーダーに配置してしまうのはあってはならないことです。全体最適を考えられ、各担当者からも人望がある方を選定していただきたい。 事例としては、ある会社様でプロジェクトリーダーと工場長が口論になりました。“生産実績が確実に取れておらず、現在庫の把握が困難になっている”というプロジェクトリーダー（情報システム部）の主張と“製造現場の工数が多くなってしまう”という工場長の主張がぶつかり合った結果となっています。 原因としてはプロジェクトリーダーがシステム側の目線しか持っていないことが原因であり、プロジェクト全体のことを考えて、進めていくことが重要であるということです ２．社内組織 得てして、製造業のDX化を進める際には社内の組織が強固なものになる必要がある。また中堅・中小企業は社内リソースに限りがある為、効果的な組織になるべきです。 その為には、社内の利害関係者の整理、及び巻き込みが重要となってきます。 まず、社内の反対派にプロジェクトの推進を阻止された話はよくある話です。反対派の方々には、反対するだけの理由が存在します。プロジェクトに関する情報不足、認識のズレ、感情的な要因から起きている場合もあります。しかしながら、蔑ろにせず、プロジェクトチームが彼らに対してフォローをすることが重要です。反対派の多くは自分たちよりも強いパワーを持った上位の中立派に対してアプローチし、全力でプロジェクトの阻止を目論みます。その結果、賛成派のプロジェクトオーナー以外は全体反対派になってしまったという苦い思い出もあります。私と同じ轍を踏まないためにも、ぜひプロジェクトにおける「反対派」の声に耳を傾けてください。 また、巻き込みが足りていないケースとして良く挙がる声としては、「このプロジェクトは生産管理の話でしょ？情報システム部の仕事でしょ？」という話が散見されることになります。これは危険なアラートサインとして扱い、早めに対処を心がけてましょう。 ３．計画 VUCAの時代の部門横断プロジェクトは以前よりも複雑度が増しており、いくら緻密な計画を立てても必ず問題は起こり、予定通りに進めることは難しいでしょう。 その対策は２点あり、小さく細切れなスケジュールを作成することと、計画の最後に監視・新たに出てきた問題解決の時間を設けてください。 システム導入の際にアジャイル開発とウォーターフォール開発という開発スタイルがあります。アジャイル開発とは、計画、設計、実装、テストといった開発工程を機能単位の小さいサイクルで繰り返すの方式です。反対にウォーターフォール開発とは、要件定義から設計、開発、実装、テスト、運用までの開発工程を段階的に完了する方式です。 出来るならシステム導入のプロジェクトはアジャイル開発の方式を採用し、現場にもイメージが湧くように進めていきましょう。その際にギリギリなスケジュールを組まないで、スケジュールの最後にバッファを設けることをお勧めします。 今回の内容が製造業ＤＸの一助になりましたら幸いです。   ■DXを検討する中堅・中小製造業の経営者必見！ IT化計画書の作り方 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00856 目次 1、【最新事例サマリー】 根本原因を把握して業務改革！！ 2、ポイント１：社長からのお題～調査分析 3、ポイント２：調査結果～根本原因理解 4、ポイント３：システム導入を前提とはしない レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「機械加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 材料費高騰対策！原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利改善！ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091179 ■第1講座 材料費高騰対策！　原価管理システム導入成功編 機械加工業における生産管理・原価管理業務の課題 生産管理原価管理システムの導入失敗例 成功する生産管理原価管理システムの業務改善手順と具体的導入プロセス 個別製品原価、得意先別製品原価、工程別原価をデータ化した事例紹介 生産管理原価管理システム＋BIツールで経営・現場が必要なデータを見える化する具体的方法 生産管理原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を安価で成功させる為のベンダー選定 ■第2講座 生産管理・原価管理システム事例紹介編 従業員数120名！鋳造・機械加工会社が属人化した業務を排除し、「個別原価」「製造進捗」見える化の取り組み事例 ■第3講座 材料費高騰対策！原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利改善！ 「勘の経営」では生産性・利益率があがらない 「データ経営」の実践でこそ生産性・利益率は上がる 原価管理システムの見直しで生産性・利益率アップ 「勘の経営」から「データ経営」へ転換する為の具体的手法 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/11/02 (水)　13:00~15:00 2022/11/04 (金)　13:00~15:00 2022/11/07 (月)　13:00~15:00 2022/11/11 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091179

今回は、「生産現場の段取り改善&原価改善のポイントとは？」というテーマについてお伝えさせていただきます。 １．段取り改善&原価改善に繋げるためのデータ取得&分析方法とは？ 以前、のコラム記事にて、 「製造業の生産現場における“工数データ把握”の重要性」 について紹介させていただきました。 ※過去コラムは本コラム最後のリンクよりご確認頂けます タイトル：「工場の収益・原価改善に直結！“工数データ把握”の重要性とは？」 今回は上述のコラム記事の続編として、 生産現場で工数データを把握した先の「データ分析&段取り改善」を より精度高く実行できるようになるためのポイントをご紹介いたします。 ２．ポイントは「段取り工程の細分化」 いきなり結論となりますが、 生産現場で工数データを把握した先の「データ分析&段取り改善」を より精度高く実行できるようになるためのポイントとして、 「段取り工程の細分化」というキーワードが挙げられます。 「段取り作業の細分化」とは、 段取り工程をすべて一括りに捉えるのではなく、 ・「外段取り」と「内段取り」に分ける ・内段取りの中でも、「作業担当者によって工数のバラつきが生じやすい工程」と「それ以外の工程」に分ける 等の考え方のことを指します。 例えば、機械加工業の場合、 「段取り工程の細分化」の一例を挙げると、 以下①～③のような分類ができます。 ①準備（外段取り）：切削工具（刃物）の準備、治具の用意等 ②交換（内段取り）：治具類の取り外し、NCプログラムの読み込み等 ③調整：最初の1個目の良品を作るまでの加工等 上記①～③の工程のうち、 ①・②の工程は誰が担当してもさほど時間差がつかない ③の工程では作業担当者による工数のバラつきが生じやすい という仮説がある場合、 ①・②の工程は一括りにして工数データを取得する ③の工程は①・②の工程から独立させて工数データを取得する という方法を取ります。 上述のように、段取り工程を「①・②」と「③」に分けて工数データの取得を進めていくことで、後々のデータ分析の際に、「③の工程を誰が担当した場合に標準時間以上の工数がかかったか」をより精度高く突き止めることができるようになります。 段取り工程を細分化し、「勘や経験」ではなく「実際のデータ」をもとに改善対象となる工程を特定できるようになることで、その後の段取り改善の精度もアップします。 データ活用の話になった際に、放っておくと「データを取得すること」自体が目的化してしまいがちですが、今回ご紹介した例の場合、あくまでも目的は ・取得したデータを分析し、 ・その後の段取り改善&原価改善に活かす こととなります。 是非、参考にしていただければ幸いです。 以上、「生産現場の段取り改善&原価改善のポイントとは？」 というテーマについてお伝えさせていただきました。 前編のコラムはこちら 「工場の収益・原価改善に直結！“工数データ把握”の重要性とは？」 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/220907-2/   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「機械加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 材料費高騰対策！原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利改善！ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091179 ■このような方にオススメ ・従業員200名以下の機械加工業の社長様 ・製品毎の原価、取引先毎の原価、工程毎の原価を把握し切れていない社長様 ・個別原価計算を実施しておらず、個別原価を把握しきれていない社長様 ・人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・原価管理業務が多い機械加工業の社長様 ・生産管理・原価管理業務が職人化・属人化している機械加工業の社長様 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/11/02 (水)　13:00~15:00 2022/11/04 (金)　13:00~15:00 2022/11/07 (月)　13:00~15:00 2022/11/11 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091179 工場のAI・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知 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、「生産現場の段取り改善&原価改善のポイントとは？」というテーマについてお伝えさせていただきます。 １．段取り改善&原価改善に繋げるためのデータ取得&分析方法とは？ 以前、のコラム記事にて、 「製造業の生産現場における“工数データ把握”の重要性」 について紹介させていただきました。 ※過去コラムは本コラム最後のリンクよりご確認頂けます タイトル：「工場の収益・原価改善に直結！“工数データ把握”の重要性とは？」 今回は上述のコラム記事の続編として、 生産現場で工数データを把握した先の「データ分析&段取り改善」を より精度高く実行できるようになるためのポイントをご紹介いたします。 ２．ポイントは「段取り工程の細分化」 いきなり結論となりますが、 生産現場で工数データを把握した先の「データ分析&段取り改善」を より精度高く実行できるようになるためのポイントとして、 「段取り工程の細分化」というキーワードが挙げられます。 「段取り作業の細分化」とは、 段取り工程をすべて一括りに捉えるのではなく、 ・「外段取り」と「内段取り」に分ける ・内段取りの中でも、「作業担当者によって工数のバラつきが生じやすい工程」と「それ以外の工程」に分ける 等の考え方のことを指します。 例えば、機械加工業の場合、 「段取り工程の細分化」の一例を挙げると、 以下①～③のような分類ができます。 ①準備（外段取り）：切削工具（刃物）の準備、治具の用意等 ②交換（内段取り）：治具類の取り外し、NCプログラムの読み込み等 ③調整：最初の1個目の良品を作るまでの加工等 上記①～③の工程のうち、 ①・②の工程は誰が担当してもさほど時間差がつかない ③の工程では作業担当者による工数のバラつきが生じやすい という仮説がある場合、 ①・②の工程は一括りにして工数データを取得する ③の工程は①・②の工程から独立させて工数データを取得する という方法を取ります。 上述のように、段取り工程を「①・②」と「③」に分けて工数データの取得を進めていくことで、後々のデータ分析の際に、「③の工程を誰が担当した場合に標準時間以上の工数がかかったか」をより精度高く突き止めることができるようになります。 段取り工程を細分化し、「勘や経験」ではなく「実際のデータ」をもとに改善対象となる工程を特定できるようになることで、その後の段取り改善の精度もアップします。 データ活用の話になった際に、放っておくと「データを取得すること」自体が目的化してしまいがちですが、今回ご紹介した例の場合、あくまでも目的は ・取得したデータを分析し、 ・その後の段取り改善&原価改善に活かす こととなります。 是非、参考にしていただければ幸いです。 以上、「生産現場の段取り改善&原価改善のポイントとは？」 というテーマについてお伝えさせていただきました。 前編のコラムはこちら 「工場の収益・原価改善に直結！“工数データ把握”の重要性とは？」 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/220907-2/   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 「機械加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 材料費高騰対策！原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利改善！ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091179 ■このような方にオススメ ・従業員200名以下の機械加工業の社長様 ・製品毎の原価、取引先毎の原価、工程毎の原価を把握し切れていない社長様 ・個別原価計算を実施しておらず、個別原価を把握しきれていない社長様 ・人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・原価管理業務が多い機械加工業の社長様 ・生産管理・原価管理業務が職人化・属人化している機械加工業の社長様 ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/11/02 (水)　13:00~15:00 2022/11/04 (金)　13:00~15:00 2022/11/07 (月)　13:00~15:00 2022/11/11 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091179 工場のAI・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知

「製造業のDX化」を具体的な行動・施策に移すと考えた際に、基幹システムの有効活用はその1つだと言えます。 しかし、既に基幹システムを導入している企業、またはこれから基幹システムの導入を検討している企業にとって、「有効活用」はとても難しい施策です。 なぜなら、基幹システムの根幹となるマスタの整備は中小規模の製造業にとってかなりの負担になるためです。 そこで今回のコラムでは、中小製造業が基幹システムを最大限に活用するためのマスタ整備のコツを2つお伝えいたします。 １．マスタとは まずマスタとはマスタデータの略称で、基幹システムで業務を遂行するために必要となる基本的なデータのことを指します。 基幹システムによくあるマスタと製造業において特に重要なマスタは以下の通りです。 （よくある基幹システムのマスタ） ・担当者マスタ 　自社の従業員IDや所属部署など ・得意先マスタ/仕入先マスタ 　取引先コードや住所・社内の担当者・支払/請求の締め日など ・品目マスタ 　商品コード・商品名・販売/仕入価格・品目区分（完成品/仕掛品/材料など）・属性情報（サイズや材質）など （製造業において特に重要なマスタ） ・工程マスタ 　抜き/曲げ/溶接/アセンブリーなどの自社工程・各工程での作業単価（チャージ） ・製造BOMマスタ 　完成品/仕掛品/半製品の部品構成情報 ・工順マスタ 　完成品/仕掛品/半製品の工程の順番、品目単位での標準の段取/作業時間など 上記のようなマスタ情報は基幹システムを運用するために必要不可欠です。 しかし、多くの中小製造業においてこのマスタ情報が整備出来ずにシステムが運用できない状態に陥っています。 では、なぜ多くでマスタ作成・整備がうまくいかないのでしょうか。 ２．マスタ整備がうまくいかない理由・問題点とは 多くの企業でマスタ整備がうまくいかない理由は大きく2点あります。 理由①：人的リソース不足 中小規模の製造業において、人的リソース不足によってマスタ整備がやり切れないケースは非常に多いです。その背景には、マスタデータとして登録する必要のある情報量が多すぎて現在の社員では対応できない、という問題があります。 業種などによって状況は違うと思いますが、会社によっては数千社の取引先・数万の品目を扱っている企業もあります。そのような企業の場合、データの登録・整備には物理的に時間がかかります。 理由②：今あるデータの不整合 自社内に存在しているデータに不整合がある場合、整備にはかなり時間がかかります。例えば、社内に基幹システムがなく複数の業務システムを並行運用している企業の場合、業務システム間でデータの不整合が生じている場合があります。具体的には顧客管理システムと販売・購買管理システムで取引先コードが違う、等です。 また、既に基幹システムを導入している企業に関しては、同じ品目に対して複数のコードが重複してしまっているケースがあります。これは、製品コードを他社品番として登録している場合に陥ることが多いです。 既存システムの有無に関わらずデータの不整合やコード重複が生じている場合、データの修正は業務を把握しているベテラン社員に依存します。しかし、そのようなベテラン社員は現状の業務でも忙しいことがほとんどのためマスタの修正・作成ができず基幹システムの最大活用が実現できません。 次に「マスタ整備をうまく進めるための３つのコツ」をご紹介します。 ３．マスタ整備をうまく進めるための３つのコツ 上記のような理由でマスタ整備はとん挫する傾向がありますが、そう言った状況下でもマスタ整備をうまく進めるコツは3つあります。 コツ1：登録するデータ範囲を決定する 自社として基幹システムでどこまでの管理がしたいかを決めて、その管理ができる程度のマスタ登録をするという方針を決めることでマスタ登録の負担は軽減されうまくいく可能性が高まります。 例えば、自社の基幹システムでは販売・購買・在庫管理までできればよい、ということであれば、会計系の支払/請求締め日などの整備・登録は必要なくなります。 コツ2：単純作業と判断が必要になるものを分類する 「２．マスタ整備がうまくいかない理由・問題点」で触れましたが、マスタ登録はベテランに依存することが多く、そのために登録が遅延します。 業務や社内の運用方法に精通しているベテラン社員にマスタ作成が属人化してしまうのはしょうがないとして、ベテラン社員が行うタスクの内容を分類・ベテラン社員以外にできることがあれば作業を分散することが重要です。 コツ3：意思決定権者が主導する コツ1・2で触れた内容にも関連しますが、策定したルールは社長など社内の意思決定権者がメンバーに伝達し順守させることがポイントです。 基幹システム運用に関連するメンバーだけでなく、直接関連しないメンバーにも全社的なプロジェクトであると理解していただくことで、社内の業務量調整などがスムーズにできるようになります。 DX化を実現するための心強いツールである「基幹システム」は、必要となるマスタをきちんと整備して初めてシステムとして稼働します。 今回の内容が基幹システムの運用改善や導入の検討の一助になりましたら幸いです。   DX化を実現するための心強いツールである「基幹システム」は、必要となるマスタをきちんと整備して初めてシステムとして稼働します。 ■DXを検討する中堅・中小製造業の経営者必見！ IT化計画書の作り方 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00856 目次 1、【最新事例サマリー】 根本原因を把握して業務改革！！ 2、ポイント１：社長からのお題～調査分析 3、ポイント２：調査結果～根本原因理解 4、ポイント３：システム導入を前提とはしない レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 参加申し込み締め切り間近！！ 「板金加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090672 ■本セミナーで学べるポイント ・従業員200名以下の板金加工・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべき原価管理システムが分かる！ ～社長の為の生産管理・原価管理システムで「見える化」する具体的な方法が分かります～ ・原価管理システムで製品別・取引先別・工程別データ化したものを経営や現場が活用できるように分析する方法がわかる！ ～経営や現場が活用できるようにBIを活用してデータ分析をする方法がわかります～ ・職人・属人化している生産管理・個別原価管理業務を改善する為のシステムを導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にシステムを導入・活用する方法が分かります～ ・基礎知識や導入経験がない社長でも個別原価をデータ化してデータ経営する方法がわかります。 ～生産・購買・在庫・原価をシステムで統合的する方法が良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ・個別原価を可視化する事で何が儲かっているのか？儲かっていないのか？が明確になりその具体的な対策が分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/10/12 (水)　13:00~15:00 2022/10/13 (木)　13:00~15:00 2022/10/17 (月)　13:00~15:00 2022/10/26 (水)　13:00～15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090672   「製造業のDX化」を具体的な行動・施策に移すと考えた際に、基幹システムの有効活用はその1つだと言えます。 しかし、既に基幹システムを導入している企業、またはこれから基幹システムの導入を検討している企業にとって、「有効活用」はとても難しい施策です。 なぜなら、基幹システムの根幹となるマスタの整備は中小規模の製造業にとってかなりの負担になるためです。 そこで今回のコラムでは、中小製造業が基幹システムを最大限に活用するためのマスタ整備のコツを2つお伝えいたします。 １．マスタとは まずマスタとはマスタデータの略称で、基幹システムで業務を遂行するために必要となる基本的なデータのことを指します。 基幹システムによくあるマスタと製造業において特に重要なマスタは以下の通りです。 （よくある基幹システムのマスタ） ・担当者マスタ 　自社の従業員IDや所属部署など ・得意先マスタ/仕入先マスタ 　取引先コードや住所・社内の担当者・支払/請求の締め日など ・品目マスタ 　商品コード・商品名・販売/仕入価格・品目区分（完成品/仕掛品/材料など）・属性情報（サイズや材質）など （製造業において特に重要なマスタ） ・工程マスタ 　抜き/曲げ/溶接/アセンブリーなどの自社工程・各工程での作業単価（チャージ） ・製造BOMマスタ 　完成品/仕掛品/半製品の部品構成情報 ・工順マスタ 　完成品/仕掛品/半製品の工程の順番、品目単位での標準の段取/作業時間など 上記のようなマスタ情報は基幹システムを運用するために必要不可欠です。 しかし、多くの中小製造業においてこのマスタ情報が整備出来ずにシステムが運用できない状態に陥っています。 では、なぜ多くでマスタ作成・整備がうまくいかないのでしょうか。 ２．マスタ整備がうまくいかない理由・問題点とは 多くの企業でマスタ整備がうまくいかない理由は大きく2点あります。 理由①：人的リソース不足 中小規模の製造業において、人的リソース不足によってマスタ整備がやり切れないケースは非常に多いです。その背景には、マスタデータとして登録する必要のある情報量が多すぎて現在の社員では対応できない、という問題があります。 業種などによって状況は違うと思いますが、会社によっては数千社の取引先・数万の品目を扱っている企業もあります。そのような企業の場合、データの登録・整備には物理的に時間がかかります。 理由②：今あるデータの不整合 自社内に存在しているデータに不整合がある場合、整備にはかなり時間がかかります。例えば、社内に基幹システムがなく複数の業務システムを並行運用している企業の場合、業務システム間でデータの不整合が生じている場合があります。具体的には顧客管理システムと販売・購買管理システムで取引先コードが違う、等です。 また、既に基幹システムを導入している企業に関しては、同じ品目に対して複数のコードが重複してしまっているケースがあります。これは、製品コードを他社品番として登録している場合に陥ることが多いです。 既存システムの有無に関わらずデータの不整合やコード重複が生じている場合、データの修正は業務を把握しているベテラン社員に依存します。しかし、そのようなベテラン社員は現状の業務でも忙しいことがほとんどのためマスタの修正・作成ができず基幹システムの最大活用が実現できません。 次に「マスタ整備をうまく進めるための３つのコツ」をご紹介します。 ３．マスタ整備をうまく進めるための３つのコツ 上記のような理由でマスタ整備はとん挫する傾向がありますが、そう言った状況下でもマスタ整備をうまく進めるコツは3つあります。 コツ1：登録するデータ範囲を決定する 自社として基幹システムでどこまでの管理がしたいかを決めて、その管理ができる程度のマスタ登録をするという方針を決めることでマスタ登録の負担は軽減されうまくいく可能性が高まります。 例えば、自社の基幹システムでは販売・購買・在庫管理までできればよい、ということであれば、会計系の支払/請求締め日などの整備・登録は必要なくなります。 コツ2：単純作業と判断が必要になるものを分類する 「２．マスタ整備がうまくいかない理由・問題点」で触れましたが、マスタ登録はベテランに依存することが多く、そのために登録が遅延します。 業務や社内の運用方法に精通しているベテラン社員にマスタ作成が属人化してしまうのはしょうがないとして、ベテラン社員が行うタスクの内容を分類・ベテラン社員以外にできることがあれば作業を分散することが重要です。 コツ3：意思決定権者が主導する コツ1・2で触れた内容にも関連しますが、策定したルールは社長など社内の意思決定権者がメンバーに伝達し順守させることがポイントです。 基幹システム運用に関連するメンバーだけでなく、直接関連しないメンバーにも全社的なプロジェクトであると理解していただくことで、社内の業務量調整などがスムーズにできるようになります。 DX化を実現するための心強いツールである「基幹システム」は、必要となるマスタをきちんと整備して初めてシステムとして稼働します。 今回の内容が基幹システムの運用改善や導入の検討の一助になりましたら幸いです。   DX化を実現するための心強いツールである「基幹システム」は、必要となるマスタをきちんと整備して初めてシステムとして稼働します。 ■DXを検討する中堅・中小製造業の経営者必見！ IT化計画書の作り方 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_00856 目次 1、【最新事例サマリー】 根本原因を把握して業務改革！！ 2、ポイント１：社長からのお題～調査分析 3、ポイント２：調査結果～根本原因理解 4、ポイント３：システム導入を前提とはしない レポートの内容 DX化を検討する中堅・中小製造業経営者必見 ！！ DX化を検討する社長！ 本当に基幹システムを導入・刷新すれば会社が良くなりますか？？ 根本原因を把握して業務改革！！ IT化計画書の作り方   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 参加申し込み締め切り間近！！ 「板金加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090672 ■本セミナーで学べるポイント ・従業員200名以下の板金加工・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべき原価管理システムが分かる！ ～社長の為の生産管理・原価管理システムで「見える化」する具体的な方法が分かります～ ・原価管理システムで製品別・取引先別・工程別データ化したものを経営や現場が活用できるように分析する方法がわかる！ ～経営や現場が活用できるようにBIを活用してデータ分析をする方法がわかります～ ・職人・属人化している生産管理・個別原価管理業務を改善する為のシステムを導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にシステムを導入・活用する方法が分かります～ ・基礎知識や導入経験がない社長でも個別原価をデータ化してデータ経営する方法がわかります。 ～生産・購買・在庫・原価をシステムで統合的する方法が良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ・個別原価を可視化する事で何が儲かっているのか？儲かっていないのか？が明確になりその具体的な対策が分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ ■開催日程 全てオンライン開催となります 2022/10/12 (水)　13:00~15:00 2022/10/13 (木)　13:00~15:00 2022/10/17 (月)　13:00~15:00 2022/10/26 (水)　13:00～15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090672  

インターネットの普及や技術革新、また新型コロナウイルスをはじめとする急速な市場環境の変化を背景として、データを活用した企業経営が求められて久しいです。 そこで、企業が持つ様々なデータを企業経営に活かすために必要となるBIツールについて、メリットや今後のトレンドについてお伝えいたします。 １．BIツールとは？ BIツールを活用していただくにあたって、まずはBIとは何なのか・BIが持つ基本機能について、お伝えさせていただきます。 BI（ビジネスインテリジェンス）とは、企業が持つ様々なデータを分析しその分析結果に基づいて経営の意思決定をすること、を指します。ここで様々なデータとは、商品の生産量や売上、在庫や人事など企業経営によって生じる全ての情報が該当します。インターネットの普及やIoTなどの技術革新、急速な市場環境の変化を背景として、BIの注目度は高まっています。 またBIツールとは、BIを実現するために必要となるツール、を指します。BIは前述したような膨大なデータを活用するため、専用のツールを利用してデジタル化したシステムで管理することが求められます。 BIツールの基本的な機能としては、以下3点が挙げられます。 データの集積 データの分析 データの可視化 BIツールの1点目の基本機能は、データの集積です。 前述のとおり、BIでは膨大なデータが必要であり、前提としてそのデータを収集・蓄積することが不可欠になります。例えば、売り上げに関するデータや顧客の購買状況に関するデータなどを集積します。 BIツールの2点目の基本機能は、データの分析です。 集積したデータは膨大で人力での分析は難しいため、デジタルツールによって分析を行います。 例えば、ある商品に関して地域ごとの売り上げを分析することで商品が売れやすい地域の特徴などを抽出することが出来ます。 BIツールの3点目の基本機能は、データの可視化が挙げられまです。 せっかくデータを集積・分析しても、最終的に視覚的に確認することが出来なければ元も子もないためです。 具体的には、データや分析結果を自動でグラフ化したりすることが出来ます。 ２．BIツールの導入メリットとは？ 続いて、BIツールを導入することによるメリットを3点お伝えいたします。 BIツールの導入による1点目のメリットとしては、課題に対して迅速に対応できるという点です。 なぜなら、BIツールを導入することで経営判断のために必要となる情報をリアルタイムで収集できるようになるためです。 現状、売り上げやコストといった経営指標の管理をExcelなどで管理している会社様は多いと思います。 しかし、Excelなどで経営指標を管理すると、リアルタイムで情報を収集することが難しくなります。 人力での数値入力やグラフ作成などの作業が発生するためです。 人力での作業は時間がかかることに加えて、数値間違えなどのミスが生じる可能性もあります。 一方でBIツールはこれらの作業を自動で行うことが出来るため、経営判断のために必要となる情報をリアルタイムで正確に収集することが出来ます。 リアルタイムで情報を収集できることによって現状を把握できるようになるため、課題が生じたとしても迅速に対応できるようになります。 BIツールの導入による2点目のメリットとしては、業務の属人性をなくすことが出来るという点です。 BIツールを導入することで各社員がデータに基づいて意思決定できるようになります。 ほとんどの企業において、社員の勘や経験によって遂行される業務は少なからずあると思います。 例えば、契約につながる可能性が高い営業先の見極め方や現場での営業トークなどです。 こういった業務は属人化しやすいため、優秀な社員がやめてしまうと企業に大きな影響が出ます。 特に中小企業の場合は、人材の流出が激しいためその影響を受けやすいといえます。 BIツールによって過去データを分析すると、これまでの傾向の把握・将来予測が可能になります。 そのため、各社員はデータに基づいて意思決定できるようになるため、業務の属人性がなくなっていくと考えられます。 BIツールの導入による3点目のメリットとしては、業務の効率化ができるという点が挙げられます。 なぜなら、数値入力やグラフの作成といったデータの可視化に関する業務が無くなるためです。 前述しました通り、多くの企業では現状の経営指標を把握するために人力の作業が生じていると思います。 リアルタイムでの情報を確保しようとするほど、作業の頻度が高くなり、業務量が増加します。 例えば、月に1回経営指標を確認する会議を行うとします。経営指標の把握に当たって、数値入力やグラフ作成によって毎回5時間の業務が発生する場合、年間60時間の業務が発生することになります。 仮にこの会議の頻度を月に1回から週に1回に増やした場合、年間での業務量は4倍の240時間となります。 1人の社員がこの業務を担当していたとすると、おおよそ1か月強の業務量といえます。 一方で、BIツールは集積したデータを即座にグラフやレポートとして可視化できます。 従って、上記のような業務が無くなってその分他の業務に回すことが出来る時間が増えるため、業務の効率化につながるといえます。 ３．BIツールの今後のトレンド 最後に、BIツールの今後のトレンドについてお伝えいたします。 BIツールの今後のトレンドとしては、以下の2点が挙げられます。 誰でも使えるようになる 分析のプロセスが明確化される 1点目について、BIツールは誰でも使えるようになっていくと考えられます。 レポーティング機能やモバイル対応機能といったデータの可視化がより高度化されていくためです。 これまでBIツールを始めとする情報活用は、データサイエンティストなどと呼ばれるような専門的な知識を持つ人に限られていました。 BIツールが集積したデータをどのように活用するかということについては、専門性が求められていたためです。 しかし、今後はデータの可視化が高度化することで、専門性のない人でもデータを活用することが出来るようになっていきます。 2点目について、BIツールは今後分析のプロセスが明確化されていくといえます。 データマイニング機能など、現状のBIツールによる分析はそのプロセスが不明瞭になっているためです。 先ほども記述したように、BIツールは今後誰でも情報活用できるように変わっていきます。 そのためには、どのデータを、どのように分析したことで、この分析結果を得ることが出来た、といった分析のプロセスが明確化されていることが必要不可欠です。 従って、今後は分析のプロセスが明確化されていくといえます。 製造業においては基幹システムとこのようなBIツールを組み合わせることで、速やかに経営状態を把握し、次なる戦略・改善を繰り返すという全循環が可能になります。   製造業の基幹システム導入最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00747 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 紙を主体とした管理体制を変えたいと感じている経営者様 属人的な業務を標準化したいと思っている経営者様 システムを活用して新人でも即戦力になれる体制を作りたいと思っている経営者様 デジタルデータを活用して常に最新の情報を把握したいと思っている経営者様 基幹システム導入を成功させたいと思っている経営者様   ■関連セミナー開催のお知らせ 「板金加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 材料費高騰対策！原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利率改善！ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090672   ■本セミナーで学べるポイント ・従業員200名以下の板金加工・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべき原価管理システムが分かる！ ～社長の為の生産管理・原価管理システムで「見える化」する具体的な方法が分かります～ ・原価管理システムで製品別・取引先別・工程別データ化したものを経営や現場が活用できるように分析する方法がわかる！ ～経営や現場が活用できるようにBIを活用してデータ分析をする方法がわかります～ ・職人・属人化している生産管理・個別原価管理業務を改善する為のシステムを導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にシステムを導入・活用する方法が分かります～ ・基礎知識や導入経験がない社長でも個別原価をデータ化してデータ経営する方法がわかります。 ～生産・購買・在庫・原価をシステムで統合的する方法が良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ・個別原価を可視化する事で何が儲かっているのか？儲かっていないのか？が明確になりその具体的な対策が分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090672   インターネットの普及や技術革新、また新型コロナウイルスをはじめとする急速な市場環境の変化を背景として、データを活用した企業経営が求められて久しいです。 そこで、企業が持つ様々なデータを企業経営に活かすために必要となるBIツールについて、メリットや今後のトレンドについてお伝えいたします。 １．BIツールとは？ BIツールを活用していただくにあたって、まずはBIとは何なのか・BIが持つ基本機能について、お伝えさせていただきます。 BI（ビジネスインテリジェンス）とは、企業が持つ様々なデータを分析しその分析結果に基づいて経営の意思決定をすること、を指します。ここで様々なデータとは、商品の生産量や売上、在庫や人事など企業経営によって生じる全ての情報が該当します。インターネットの普及やIoTなどの技術革新、急速な市場環境の変化を背景として、BIの注目度は高まっています。 またBIツールとは、BIを実現するために必要となるツール、を指します。BIは前述したような膨大なデータを活用するため、専用のツールを利用してデジタル化したシステムで管理することが求められます。 BIツールの基本的な機能としては、以下3点が挙げられます。 データの集積 データの分析 データの可視化 BIツールの1点目の基本機能は、データの集積です。 前述のとおり、BIでは膨大なデータが必要であり、前提としてそのデータを収集・蓄積することが不可欠になります。例えば、売り上げに関するデータや顧客の購買状況に関するデータなどを集積します。 BIツールの2点目の基本機能は、データの分析です。 集積したデータは膨大で人力での分析は難しいため、デジタルツールによって分析を行います。 例えば、ある商品に関して地域ごとの売り上げを分析することで商品が売れやすい地域の特徴などを抽出することが出来ます。 BIツールの3点目の基本機能は、データの可視化が挙げられまです。 せっかくデータを集積・分析しても、最終的に視覚的に確認することが出来なければ元も子もないためです。 具体的には、データや分析結果を自動でグラフ化したりすることが出来ます。 ２．BIツールの導入メリットとは？ 続いて、BIツールを導入することによるメリットを3点お伝えいたします。 BIツールの導入による1点目のメリットとしては、課題に対して迅速に対応できるという点です。 なぜなら、BIツールを導入することで経営判断のために必要となる情報をリアルタイムで収集できるようになるためです。 現状、売り上げやコストといった経営指標の管理をExcelなどで管理している会社様は多いと思います。 しかし、Excelなどで経営指標を管理すると、リアルタイムで情報を収集することが難しくなります。 人力での数値入力やグラフ作成などの作業が発生するためです。 人力での作業は時間がかかることに加えて、数値間違えなどのミスが生じる可能性もあります。 一方でBIツールはこれらの作業を自動で行うことが出来るため、経営判断のために必要となる情報をリアルタイムで正確に収集することが出来ます。 リアルタイムで情報を収集できることによって現状を把握できるようになるため、課題が生じたとしても迅速に対応できるようになります。 BIツールの導入による2点目のメリットとしては、業務の属人性をなくすことが出来るという点です。 BIツールを導入することで各社員がデータに基づいて意思決定できるようになります。 ほとんどの企業において、社員の勘や経験によって遂行される業務は少なからずあると思います。 例えば、契約につながる可能性が高い営業先の見極め方や現場での営業トークなどです。 こういった業務は属人化しやすいため、優秀な社員がやめてしまうと企業に大きな影響が出ます。 特に中小企業の場合は、人材の流出が激しいためその影響を受けやすいといえます。 BIツールによって過去データを分析すると、これまでの傾向の把握・将来予測が可能になります。 そのため、各社員はデータに基づいて意思決定できるようになるため、業務の属人性がなくなっていくと考えられます。 BIツールの導入による3点目のメリットとしては、業務の効率化ができるという点が挙げられます。 なぜなら、数値入力やグラフの作成といったデータの可視化に関する業務が無くなるためです。 前述しました通り、多くの企業では現状の経営指標を把握するために人力の作業が生じていると思います。 リアルタイムでの情報を確保しようとするほど、作業の頻度が高くなり、業務量が増加します。 例えば、月に1回経営指標を確認する会議を行うとします。経営指標の把握に当たって、数値入力やグラフ作成によって毎回5時間の業務が発生する場合、年間60時間の業務が発生することになります。 仮にこの会議の頻度を月に1回から週に1回に増やした場合、年間での業務量は4倍の240時間となります。 1人の社員がこの業務を担当していたとすると、おおよそ1か月強の業務量といえます。 一方で、BIツールは集積したデータを即座にグラフやレポートとして可視化できます。 従って、上記のような業務が無くなってその分他の業務に回すことが出来る時間が増えるため、業務の効率化につながるといえます。 ３．BIツールの今後のトレンド 最後に、BIツールの今後のトレンドについてお伝えいたします。 BIツールの今後のトレンドとしては、以下の2点が挙げられます。 誰でも使えるようになる 分析のプロセスが明確化される 1点目について、BIツールは誰でも使えるようになっていくと考えられます。 レポーティング機能やモバイル対応機能といったデータの可視化がより高度化されていくためです。 これまでBIツールを始めとする情報活用は、データサイエンティストなどと呼ばれるような専門的な知識を持つ人に限られていました。 BIツールが集積したデータをどのように活用するかということについては、専門性が求められていたためです。 しかし、今後はデータの可視化が高度化することで、専門性のない人でもデータを活用することが出来るようになっていきます。 2点目について、BIツールは今後分析のプロセスが明確化されていくといえます。 データマイニング機能など、現状のBIツールによる分析はそのプロセスが不明瞭になっているためです。 先ほども記述したように、BIツールは今後誰でも情報活用できるように変わっていきます。 そのためには、どのデータを、どのように分析したことで、この分析結果を得ることが出来た、といった分析のプロセスが明確化されていることが必要不可欠です。 従って、今後は分析のプロセスが明確化されていくといえます。 製造業においては基幹システムとこのようなBIツールを組み合わせることで、速やかに経営状態を把握し、次なる戦略・改善を繰り返すという全循環が可能になります。   製造業の基幹システム導入最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00747 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 紙を主体とした管理体制を変えたいと感じている経営者様 属人的な業務を標準化したいと思っている経営者様 システムを活用して新人でも即戦力になれる体制を作りたいと思っている経営者様 デジタルデータを活用して常に最新の情報を把握したいと思っている経営者様 基幹システム導入を成功させたいと思っている経営者様   ■関連セミナー開催のお知らせ 「板金加工業の為の原価改善！」　社長セミナー 材料費高騰対策！原価管理を徹底見直し！原価率削減！粗利率改善！ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090672   ■本セミナーで学べるポイント ・従業員200名以下の板金加工・プレス・溶接加工業の社長が知っておくべき原価管理システムが分かる！ ～社長の為の生産管理・原価管理システムで「見える化」する具体的な方法が分かります～ ・原価管理システムで製品別・取引先別・工程別データ化したものを経営や現場が活用できるように分析する方法がわかる！ ～経営や現場が活用できるようにBIを活用してデータ分析をする方法がわかります～ ・職人・属人化している生産管理・個別原価管理業務を改善する為のシステムを導入する方法が分かる！ ～一部の熟練者・職人に依存している業務にシステムを導入・活用する方法が分かります～ ・基礎知識や導入経験がない社長でも個別原価をデータ化してデータ経営する方法がわかります。 ～生産・購買・在庫・原価をシステムで統合的する方法が良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ・個別原価を可視化する事で何が儲かっているのか？儲かっていないのか？が明確になりその具体的な対策が分かる！ ～理論・理屈ではなく、自社の現場で実践できるやり方が分かります～ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090672  

補助金は中小企業の経営になくてはならない存在です。 ものづくり補助金を活用して最新加工機やロボット設備を入れることをされる経営者の皆様は多いと思います。 また最近ではデジタル枠もでてきました。今回は、補助金採択のポイントを解説していきます。 １．自身の会社と今一度向き合おう！ 補助金申請の内容は一番自社のことを分かっている経営者が、自身の会社を経営するにあたっての基本的な考え方が凝縮されています。 ものづくり補助金の、よくある書き方を一例にしますと下記になるかと思います。 ①あなたの会社はどんな会社ですか？ ②あなたの会社の強みは何ですか？ ③今回補助金を申請するのは何故ですか？ 　解決したい課題の背景と目的 ④あなたはどんな社内体制で課題に立ち向かいますか？ ⑤解決したい課題はどのような技術的な課題がありますか？ ⑥解決したい課題をどのような“新”技術で解決しますか？ ⑦解決したい課題を解決することでどのような優位性が生まれますか？ ⑧解決したい課題は世の中のどのような課題とマッチしていると思いますか？ ⑨課題が解決することで、どのような市場でどういう結果を残せそうですか？ ⑩課題を解決するためのスケジュールは？ 補助金の要綱に照らし合わせながら書く必要がありますが大まかにこのような内容となります。 補助金で求められる内容は基礎的な項目だと考えます。発展的な内容は技術的な項目だけで非常に基礎的な内容です。 なので、自身の会社をしっかり分析して経営の基礎さえ押さえていれば「補助金の申請は難しく無い」ということです。 今一度、自身の会社の経営と向き合う機会にしてみてはどうでしょうか？ 普段考えていることをこの機会に具体化するのは良い機会だと思います。 ２．補助金採択を獲得するめのポイント 過去事例からお話しします。ロボットを活用して熟練技術の自動化を試みた際に、補助金を申請して落ちたことがあります。驚いたことに落ちた理由は、「内容が難しすぎて到底自動化できるものではない」という評価を得たからでした。 補助金申請では実証実験をしっかりとしたことを記述することが通過のカギとなると考えます。 上記の内容では、しっかりと実験したうえで確証をもってロボットでの自動化の為に補助金を申請しました。 その際の記述は税理士の方だったかと思います。 その方にしっかりと今回の技術要件を説明しておけば避けられた事態でした。 補助金の審査は中小企業診断士を持った審査員が実施しますが、もし技術に明るい人にあたると「私の知っている限り、技術的に厳しい、無理だな」と思われる、このことを知ったのはだいぶ後の話でした。 つまり、技術に明るくないと、そもそも補助金申請の際に内容をしっかりと書ききることはできません。 自社の技術を一番知り、何を解決し、何を実現したいか？そして解決できる技術はどんなものか？それを理解するのは補助金を申請したいと思った、経営者のあなたです。   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例レポート！ ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■関連セミナー開催のお知らせ 多品種少量生産の化粧塗装・下塗り塗装ロボット活用！社長セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091279   このような方にオススメ 樹脂塗装を手塗りされている企業の社長様 多品種少量生産している樹脂・金属加工業の社長様 塗装ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 ロボットで塗装が出来るのか不安視されている社長様 塗装職人の不足や品質の安定に課題を持たれている社長様 ■開催日程 （全てオンライン開催：PCがあればどこでも受講可能！） 下記いずれかの日程よりご都合の良い日をお選び下さい 2022/11/08 (火)　13:00~15:00 2022/11/10 (木)　13:00~15:00 2022/11/16 (水)　13:00~15:00 2022/11/24 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091279   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。 補助金は中小企業の経営になくてはならない存在です。 ものづくり補助金を活用して最新加工機やロボット設備を入れることをされる経営者の皆様は多いと思います。 また最近ではデジタル枠もでてきました。今回は、補助金採択のポイントを解説していきます。 １．自身の会社と今一度向き合おう！ 補助金申請の内容は一番自社のことを分かっている経営者が、自身の会社を経営するにあたっての基本的な考え方が凝縮されています。 ものづくり補助金の、よくある書き方を一例にしますと下記になるかと思います。 ①あなたの会社はどんな会社ですか？ ②あなたの会社の強みは何ですか？ ③今回補助金を申請するのは何故ですか？ 　解決したい課題の背景と目的 ④あなたはどんな社内体制で課題に立ち向かいますか？ ⑤解決したい課題はどのような技術的な課題がありますか？ ⑥解決したい課題をどのような“新”技術で解決しますか？ ⑦解決したい課題を解決することでどのような優位性が生まれますか？ ⑧解決したい課題は世の中のどのような課題とマッチしていると思いますか？ ⑨課題が解決することで、どのような市場でどういう結果を残せそうですか？ ⑩課題を解決するためのスケジュールは？ 補助金の要綱に照らし合わせながら書く必要がありますが大まかにこのような内容となります。 補助金で求められる内容は基礎的な項目だと考えます。発展的な内容は技術的な項目だけで非常に基礎的な内容です。 なので、自身の会社をしっかり分析して経営の基礎さえ押さえていれば「補助金の申請は難しく無い」ということです。 今一度、自身の会社の経営と向き合う機会にしてみてはどうでしょうか？ 普段考えていることをこの機会に具体化するのは良い機会だと思います。 ２．補助金採択を獲得するめのポイント 過去事例からお話しします。ロボットを活用して熟練技術の自動化を試みた際に、補助金を申請して落ちたことがあります。驚いたことに落ちた理由は、「内容が難しすぎて到底自動化できるものではない」という評価を得たからでした。 補助金申請では実証実験をしっかりとしたことを記述することが通過のカギとなると考えます。 上記の内容では、しっかりと実験したうえで確証をもってロボットでの自動化の為に補助金を申請しました。 その際の記述は税理士の方だったかと思います。 その方にしっかりと今回の技術要件を説明しておけば避けられた事態でした。 補助金の審査は中小企業診断士を持った審査員が実施しますが、もし技術に明るい人にあたると「私の知っている限り、技術的に厳しい、無理だな」と思われる、このことを知ったのはだいぶ後の話でした。 つまり、技術に明るくないと、そもそも補助金申請の際に内容をしっかりと書ききることはできません。 自社の技術を一番知り、何を解決し、何を実現したいか？そして解決できる技術はどんなものか？それを理解するのは補助金を申請したいと思った、経営者のあなたです。   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例レポート！ ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ 目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■関連セミナー開催のお知らせ 多品種少量生産の化粧塗装・下塗り塗装ロボット活用！社長セミナー https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091279   このような方にオススメ 樹脂塗装を手塗りされている企業の社長様 多品種少量生産している樹脂・金属加工業の社長様 塗装ロボット活用にこれから取り組みたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 ロボットで塗装が出来るのか不安視されている社長様 塗装職人の不足や品質の安定に課題を持たれている社長様 ■開催日程 （全てオンライン開催：PCがあればどこでも受講可能！） 下記いずれかの日程よりご都合の良い日をお選び下さい 2022/11/08 (火)　13:00~15:00 2022/11/10 (木)　13:00~15:00 2022/11/16 (水)　13:00~15:00 2022/11/24 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/091279  

１．デジタル戦略とは何なのか デジタル戦略とは、デジタルツールやシステムを使って自社の運営を【目的地】へ持っていくためにデータを蓄積・可視化させながら具体的に計画立てることを指します。企業の【目的地】と聞くと、何を思い浮かべるでしょうか。売上や顧客満足度向上させるなどなど様々の視点からの考えがあるかと思います。もちろんデジタル戦略から期待できる効果にはそういった一面もあります。 しかし、それだけがデジタル戦略の狙いではありません。本当の意味でのデジタル戦略とは、IT機器やシステムを活用して、社員やスタッフが働きやすく、本来発揮すべき能力をいかんなく発揮できる環境を整えることも内容に含んでいます。 ユーザーや顧客に関わるような社外からの評価上昇だけでなく、社内から組織への評価上昇をも狙って戦略的にアプローチをしていくのです。 つまりデジタル戦略とは、IT機器やシステムを用いながら、データ分析や考察を加えて内外から事業を発展させていこうとする計画を指すのです。 ２．世界の動き ドイツ連邦政府が2016年3月に策定した「デジタル戦略2025」のように、国家施策として掲げているデジタル戦略もあります。「デジタル戦略2025」はギガビットネットワーク網を2025年までに整備するためのファンド設立や、中小企業のデジタル化を支援するための投資など、経済的支援を中心とした内容になっています。 また、中国では製造業において習近平政権が2015年5月に発表した産業政策「中国製造2025（メイド・イン・チャイナ2025）」があります。「5つの基本方針」と「4つの基本原則」を掲げ、2049年までに3段階の戦略目標を設けています。 第①段階：2025年までに「製造強国への仲間入り」を果たす 第②段階：2035年までに「世界の製造強国の中等レベルへ到達」する 第③段階：2049年（中国建国100周年）までに製造大国の地位を固め「製造強国のトップ」となる 端的に言うと、従来の量で圧倒する「製造大国」　から、テクノロジーに裏打ちされた質で勝負する「製造強国」へ転換していく国家戦略と言えます。もちろん、デジタル戦略を持って中国は製造大国にのし上がろうとしているのです。 では、製造業におけるデジタル戦略とは何なのか？ 次項では製造業が目指すべきデジタル戦略について解説していきます。 ３．製造業におけるデジタル戦略 デジタル戦略とは一部の作業をデジタル化/電子化することでありません。それは現状の作業の置き換えで本質的なことではないのです。紙を電子帳票にすることは「始めの一歩」としては大切ですが、それで終了してしまえば、「働き方が変わる」ようなインパクトはなく、従来のやり方と仕事の仕方はさほど変わりません。デジタル戦略とは、働き方、考え方、企業文化ごと変えることが本質なのです。 製造業におけるデジタル戦略は、大きく以下の２つに分類されると考えています。 ①SFA（営業支援ツール）やMA（マーケティングオートメーション）に代表される製品・サービスの向上 ②デジタルによる製造プロセスの改革 ①は経営層や企画・営業部門の視点です。具体例としては「新製品や新サービス価値の開発」「顧客対応やマーケティングの活用」が挙げられます。この領域についてはSFAやMAを導入している/検討している企業も多いかと思います。 ②は生産現場の視点です。具体例としては生産状況のデータ活用による「生産工程の最適化」「生産計画の最適化」などが挙げられます。 生産状況のデータを取得している企業は多いかと思いますが、では、そのデータを「生産効率を向上させる」という目的で活用している企業はどれほどあるでしょうか。 ほとんどの企業では、行き着くところ「蓄積しているだけ」、もしくは「生産実績を入れているだけ」という状況ではないでしょうか。 かつては「リアルタイムで生産状況を可視化する」「詳細データを持って課題を検討する」ということは手間がかかりすぎて難しいことでしたが、昨今はIoTツールやタブレット、クラウドサービスの活用により、比較的容易に生産状況を詳細に取得できるようになりました。 生産現場においては「人・モノ・設備の状況取得」が可能になれば、例えば １）正確な製造原価の把握、２）ボトルネックの抽出（人がネックか設備がネックか等）３）投資判断 などデータからいくらでも炙り出すことが出来ます。言わば、デジタル戦略における生産側の土台となります。 ブラックボックスになりがちな生産現場において、「あらゆる物事を、データを根拠に判断」していくということが、これからの製造業では目指すべき姿と考えます。 少なくとも欧米中国はそこに向かって走り出しています。 上記内容について、会社として取り組むことが重要で、部門ごとで検討することではありません。仕事の仕方、考え方、企業風土まで変えていく取組となります。企業として大きな取組であり「改革」です。これは時代とともに自然と行き着くものでもありません。その判断が出来なければ、現状のまま5年先10年先と今と同じやり方でモノづくりが行われるでしょう。 現状を打破する/変えていく必要があると感じているのであれば、今後数年で取り組んでいかなければならないことであると考えます。 まずは10年後、自社のモノづくりがどうありたいかを描くことから始めましょう。   工場のAI・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知   ■関連セミナー開催のお知らせ 「製造業の為のAI活用戦略！経営者セミナー」 ”製造業の取組事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！” https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090015   このような方にオススメ AIに関心はあるが、自社の経営・営業にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者” 営業部門がまだまだ属人的で、個々の営業スタッフの経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者” 生産技術・生産計画・生産管理を特定の熟練者に依存していてブラックボックス化していると感じている”製造業経営者” 製造現場では匠の技が駆使されていて、AI化・IoT化・ロボット化・デジタル化が進んでいないと感じてる”製造業経営者” 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で改善が必要と感じている”製造業経営者”の方 ■開催日程 （全てオンライン開催：PCがあればどこでも受講可能！） 下記いずれかの日程よりご都合の良い日をお選び下さい 2022/10/04 (火)　13:00~15:00 2022/10/06 (木)　13:00~15:00 2022/10/11 (火)　13:00~15:00 2022/10/14 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090015   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．デジタル戦略とは何なのか デジタル戦略とは、デジタルツールやシステムを使って自社の運営を【目的地】へ持っていくためにデータを蓄積・可視化させながら具体的に計画立てることを指します。企業の【目的地】と聞くと、何を思い浮かべるでしょうか。売上や顧客満足度向上させるなどなど様々の視点からの考えがあるかと思います。もちろんデジタル戦略から期待できる効果にはそういった一面もあります。 しかし、それだけがデジタル戦略の狙いではありません。本当の意味でのデジタル戦略とは、IT機器やシステムを活用して、社員やスタッフが働きやすく、本来発揮すべき能力をいかんなく発揮できる環境を整えることも内容に含んでいます。 ユーザーや顧客に関わるような社外からの評価上昇だけでなく、社内から組織への評価上昇をも狙って戦略的にアプローチをしていくのです。 つまりデジタル戦略とは、IT機器やシステムを用いながら、データ分析や考察を加えて内外から事業を発展させていこうとする計画を指すのです。 ２．世界の動き ドイツ連邦政府が2016年3月に策定した「デジタル戦略2025」のように、国家施策として掲げているデジタル戦略もあります。「デジタル戦略2025」はギガビットネットワーク網を2025年までに整備するためのファンド設立や、中小企業のデジタル化を支援するための投資など、経済的支援を中心とした内容になっています。 また、中国では製造業において習近平政権が2015年5月に発表した産業政策「中国製造2025（メイド・イン・チャイナ2025）」があります。「5つの基本方針」と「4つの基本原則」を掲げ、2049年までに3段階の戦略目標を設けています。 第①段階：2025年までに「製造強国への仲間入り」を果たす 第②段階：2035年までに「世界の製造強国の中等レベルへ到達」する 第③段階：2049年（中国建国100周年）までに製造大国の地位を固め「製造強国のトップ」となる 端的に言うと、従来の量で圧倒する「製造大国」　から、テクノロジーに裏打ちされた質で勝負する「製造強国」へ転換していく国家戦略と言えます。もちろん、デジタル戦略を持って中国は製造大国にのし上がろうとしているのです。 では、製造業におけるデジタル戦略とは何なのか？ 次項では製造業が目指すべきデジタル戦略について解説していきます。 ３．製造業におけるデジタル戦略 デジタル戦略とは一部の作業をデジタル化/電子化することでありません。それは現状の作業の置き換えで本質的なことではないのです。紙を電子帳票にすることは「始めの一歩」としては大切ですが、それで終了してしまえば、「働き方が変わる」ようなインパクトはなく、従来のやり方と仕事の仕方はさほど変わりません。デジタル戦略とは、働き方、考え方、企業文化ごと変えることが本質なのです。 製造業におけるデジタル戦略は、大きく以下の２つに分類されると考えています。 ①SFA（営業支援ツール）やMA（マーケティングオートメーション）に代表される製品・サービスの向上 ②デジタルによる製造プロセスの改革 ①は経営層や企画・営業部門の視点です。具体例としては「新製品や新サービス価値の開発」「顧客対応やマーケティングの活用」が挙げられます。この領域についてはSFAやMAを導入している/検討している企業も多いかと思います。 ②は生産現場の視点です。具体例としては生産状況のデータ活用による「生産工程の最適化」「生産計画の最適化」などが挙げられます。 生産状況のデータを取得している企業は多いかと思いますが、では、そのデータを「生産効率を向上させる」という目的で活用している企業はどれほどあるでしょうか。 ほとんどの企業では、行き着くところ「蓄積しているだけ」、もしくは「生産実績を入れているだけ」という状況ではないでしょうか。 かつては「リアルタイムで生産状況を可視化する」「詳細データを持って課題を検討する」ということは手間がかかりすぎて難しいことでしたが、昨今はIoTツールやタブレット、クラウドサービスの活用により、比較的容易に生産状況を詳細に取得できるようになりました。 生産現場においては「人・モノ・設備の状況取得」が可能になれば、例えば １）正確な製造原価の把握、２）ボトルネックの抽出（人がネックか設備がネックか等）３）投資判断 などデータからいくらでも炙り出すことが出来ます。言わば、デジタル戦略における生産側の土台となります。 ブラックボックスになりがちな生産現場において、「あらゆる物事を、データを根拠に判断」していくということが、これからの製造業では目指すべき姿と考えます。 少なくとも欧米中国はそこに向かって走り出しています。 上記内容について、会社として取り組むことが重要で、部門ごとで検討することではありません。仕事の仕方、考え方、企業風土まで変えていく取組となります。企業として大きな取組であり「改革」です。これは時代とともに自然と行き着くものでもありません。その判断が出来なければ、現状のまま5年先10年先と今と同じやり方でモノづくりが行われるでしょう。 現状を打破する/変えていく必要があると感じているのであれば、今後数年で取り組んでいかなければならないことであると考えます。 まずは10年後、自社のモノづくりがどうありたいかを描くことから始めましょう。   工場のAI・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知   ■関連セミナー開催のお知らせ 「製造業の為のAI活用戦略！経営者セミナー」 ”製造業の取組事例に学ぶ！製造業経営者が知っておくべきAI活⽤戦略！” https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090015   このような方にオススメ AIに関心はあるが、自社の経営・営業にAIを具体的にどう活用できるかを知りたい”製造業経営者” 営業部門がまだまだ属人的で、個々の営業スタッフの経験や勘に依存していると感じている”製造業経営者” 生産技術・生産計画・生産管理を特定の熟練者に依存していてブラックボックス化していると感じている”製造業経営者” 製造現場では匠の技が駆使されていて、AI化・IoT化・ロボット化・デジタル化が進んでいないと感じてる”製造業経営者” 営業管理・生産管理・原価管理等の基幹システムに課題があり、非効率的で改善が必要と感じている”製造業経営者”の方 ■開催日程 （全てオンライン開催：PCがあればどこでも受講可能！） 下記いずれかの日程よりご都合の良い日をお選び下さい 2022/10/04 (火)　13:00~15:00 2022/10/06 (木)　13:00~15:00 2022/10/11 (火)　13:00~15:00 2022/10/14 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/090015  

今回のコラムでは製造業・工場におけるロボット活用成功事例を４つご紹介致します。 １．職人技術である溶接工程とグラインダー工程へのロボット活用を成功させた事例 ■事例企業の概要 所在地：大阪府 業種：板金加工業 従業員数：１００名 ■ロボット活用事例の概要 溶接工程及びグラインダーによる研磨工程にロボットを導入 ■導入前の課題と導入後の効果 ロボット導入前は溶接職人による溶接とグラインダー研磨を行っており、職人に依存した生産体制となっていた。 さらに、職人それぞれが共通の品質基準を持っていないため職人によって品質にバラつきがあり過剰品質となっている場合もあり、ムダな工数が発生していた。 ロボット導入後は職人に依存した溶接とグラインダー研磨をロボットが行うことで工数が削減された。 品質面でも、ロボットが溶接と研磨を行うことで一定の品質で製品を製造することが可能となった。 ■成功のポイント 今回のロボットシステムでは溶接においては本溶接のみをロボット溶接の対象とすることでロボット導入の難易度を下げることに成功した。 人による仮溶接とロボットによる本溶接を組み合わせることで、ロボット周辺機器のコストを削減した。 上記を実施するための現状の作業分析が成功のポイントである。 作業分析からロボットに行わせる作業を絞り込むことが重要となる。 ２．従業員10名の会社が10台の溶接ロボットを活用している事例 ■事例企業の概要 所在地：北海道 業種：板金加工業 従業員数：１０名 ■ロボット活用事例の概要 溶接ロボットを１０台導入 ■導入前の課題と導入後の効果 土地柄もあり溶接工の確保が大きな課題となっていた。 また、若手を採用しても客先に出荷できるレベルの良品を一人で生産できるようになるには５年～１０年ほどかかるため溶接工の不足は深刻であった。 順次ロボットを導入し、社員に求める能力を溶接技術からロボット制御技術へと展開していった。 治具の共通化やオフラインティーチングの活用により多品種少量生産にも対応できるロボットシステムを導入。 溶接技術の足りない若手でも、ロボット制御技術を覚えることで、従来であれば良品を生産するのに５年以上かかったいた製品も、わずか１，２年で生産できるようになり人手不足が解消された。 品質はいうまでもなく向上した。 ■成功のポイント 治具の共通化やオフラインティーチングソフトの活用による多品種対応。 社員に求める能力を溶接技術からロボット制御技術へシフトし、社員全員がロボットを操作できる会社を作り上げたこと。 ３．従業員10名の企業が協働ロボットを導入、多品種少量金属加工の生産性を向上した事例 ■事例企業の概要 所在地：神奈川県 業種：機械加工業 従業員数：１０名 ■ロボット活用事例の概要 マシニングセンターのワーク脱着に協働ロボットを導入 ■導入前の課題と導入後の効果 ワーク脱着という単純作業に熟練職人の工数が取られてしまい、新規品の加工プログラム作成やその他改善などの職人技術が必要な仕事にかける工数が取れない状態になっていた。 多品種少量生産対応のためのワーク脱着協働ロボットを導入。 ロボットの対象製品以外を加工する際にロボットが邪魔にならないように簡単にどかせるようなロボットシステムとした。 単純作業をロボットに代替えすることで熟練職人の工数が空き、より高付加価値業務へ取り組むことが可能となった。 ■成功のポイント 必要な時にだけ使える、簡単にどかせるロボットを構想したこと。 カラクリ機構や様々なアイディアを活用して導入コストも抑えている。 ４．単調で危険なプレス工程へのワーク投入作業に協働ロボットを活用した成功事例 ■事例企業の概要 所在地：愛知県 業種：プレス加工業 従業員数：５０名 ■ロボット活用事例の概要 プレス機へのワーク供給に協働ロボットを導入 ■導入前の課題と導入後の効果 危険で単調な作業であるプレス機へのワーク供給が従業員への負担となっていた。 カメラ付きの協働ロボットを導入することでプレス機へのワーク供給に成功。 狭いスペースでも協働ロボットを活用することで安全柵が不要となり、ムダなレイアウト変更等は行わずにロボットを導入することができた。 ■成功のポイント 製造工程の中でどの工程がネックになっているか、どの工程が収益を圧迫しているか、をデータ（数字）を取って見える化し、そのネック工程をロボット化したことで単純な工数削減だけではなく、製品の儲けに直結するロボット導入としたことが成功のポイントである。   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例レポート！ ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 ■「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ ■目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 ■レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ ■このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■関連セミナー開催のお知らせ 食品・飲料品メーカーのロボット活用！社長セミナー　自動化・ロボット活用で製造現場の人手不足対策！ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/089309   このような方にオススメ 多品種小ロット生産で労働集約型なので生産性をもっと上げたいと思っている”食品・飲料品メーカー経営者” 生産現場の人手不足が常態化して、採用しようにもなかなか難しいと悩んでいる”食品・飲料品メーカー経営者” 生産現場が属人化していてベテラン社員の依存度が高いと感じている”食品・飲料品メーカー経営者” 生産技術を特定の熟練者に依存していてブラックボックス化していると感じている”食品・飲料品メーカー経営者” 自動化・ロボット化＆IoT化＆現場改善をもっと推進したいと考えている”食品・飲料品メーカー経営者” ■開催日程 （全てオンライン開催：PCがあればどこでも受講可能！） 下記いずれかの日程よりご都合の良い日をお選び下さい 2022/10/18 (火)　13:00~15:00 2022/10/19 (水)　13:00~15:00 2022/10/25 (火)　13:00~15:00 2022/10/27 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/089309   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。 今回のコラムでは製造業・工場におけるロボット活用成功事例を４つご紹介致します。 １．職人技術である溶接工程とグラインダー工程へのロボット活用を成功させた事例 ■事例企業の概要 所在地：大阪府 業種：板金加工業 従業員数：１００名 ■ロボット活用事例の概要 溶接工程及びグラインダーによる研磨工程にロボットを導入 ■導入前の課題と導入後の効果 ロボット導入前は溶接職人による溶接とグラインダー研磨を行っており、職人に依存した生産体制となっていた。 さらに、職人それぞれが共通の品質基準を持っていないため職人によって品質にバラつきがあり過剰品質となっている場合もあり、ムダな工数が発生していた。 ロボット導入後は職人に依存した溶接とグラインダー研磨をロボットが行うことで工数が削減された。 品質面でも、ロボットが溶接と研磨を行うことで一定の品質で製品を製造することが可能となった。 ■成功のポイント 今回のロボットシステムでは溶接においては本溶接のみをロボット溶接の対象とすることでロボット導入の難易度を下げることに成功した。 人による仮溶接とロボットによる本溶接を組み合わせることで、ロボット周辺機器のコストを削減した。 上記を実施するための現状の作業分析が成功のポイントである。 作業分析からロボットに行わせる作業を絞り込むことが重要となる。 ２．従業員10名の会社が10台の溶接ロボットを活用している事例 ■事例企業の概要 所在地：北海道 業種：板金加工業 従業員数：１０名 ■ロボット活用事例の概要 溶接ロボットを１０台導入 ■導入前の課題と導入後の効果 土地柄もあり溶接工の確保が大きな課題となっていた。 また、若手を採用しても客先に出荷できるレベルの良品を一人で生産できるようになるには５年～１０年ほどかかるため溶接工の不足は深刻であった。 順次ロボットを導入し、社員に求める能力を溶接技術からロボット制御技術へと展開していった。 治具の共通化やオフラインティーチングの活用により多品種少量生産にも対応できるロボットシステムを導入。 溶接技術の足りない若手でも、ロボット制御技術を覚えることで、従来であれば良品を生産するのに５年以上かかったいた製品も、わずか１，２年で生産できるようになり人手不足が解消された。 品質はいうまでもなく向上した。 ■成功のポイント 治具の共通化やオフラインティーチングソフトの活用による多品種対応。 社員に求める能力を溶接技術からロボット制御技術へシフトし、社員全員がロボットを操作できる会社を作り上げたこと。 ３．従業員10名の企業が協働ロボットを導入、多品種少量金属加工の生産性を向上した事例 ■事例企業の概要 所在地：神奈川県 業種：機械加工業 従業員数：１０名 ■ロボット活用事例の概要 マシニングセンターのワーク脱着に協働ロボットを導入 ■導入前の課題と導入後の効果 ワーク脱着という単純作業に熟練職人の工数が取られてしまい、新規品の加工プログラム作成やその他改善などの職人技術が必要な仕事にかける工数が取れない状態になっていた。 多品種少量生産対応のためのワーク脱着協働ロボットを導入。 ロボットの対象製品以外を加工する際にロボットが邪魔にならないように簡単にどかせるようなロボットシステムとした。 単純作業をロボットに代替えすることで熟練職人の工数が空き、より高付加価値業務へ取り組むことが可能となった。 ■成功のポイント 必要な時にだけ使える、簡単にどかせるロボットを構想したこと。 カラクリ機構や様々なアイディアを活用して導入コストも抑えている。 ４．単調で危険なプレス工程へのワーク投入作業に協働ロボットを活用した成功事例 ■事例企業の概要 所在地：愛知県 業種：プレス加工業 従業員数：５０名 ■ロボット活用事例の概要 プレス機へのワーク供給に協働ロボットを導入 ■導入前の課題と導入後の効果 危険で単調な作業であるプレス機へのワーク供給が従業員への負担となっていた。 カメラ付きの協働ロボットを導入することでプレス機へのワーク供給に成功。 狭いスペースでも協働ロボットを活用することで安全柵が不要となり、ムダなレイアウト変更等は行わずにロボットを導入することができた。 ■成功のポイント 製造工程の中でどの工程がネックになっているか、どの工程が収益を圧迫しているか、をデータ（数字）を取って見える化し、そのネック工程をロボット化したことで単純な工数削減だけではなく、製品の儲けに直結するロボット導入としたことが成功のポイントである。   製造業経営者限定！工場のロボット活用事例レポート！ ロボット活用の現状とポイント、成功事例をこの1冊に集約！ 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01068 ■「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 中小製造業のロボット活用の現状を知りたい！ 中小製造業のロボット活用のポイントを知りたい！ 中小製造業のロボット活用の成功事例を知りたい！ ■目次 1、中小製造業のロボット活用の現状 2、中小製造業のロボット活用のポイント 3、中小製造業のロボット活用事例 ■レポートの内容 製造業の経営者限定でダウンロード可能な特別版！！ 国内中小製造業のロボット活用における現状、ポイント、成功事例をこの1冊にまとめました！！ ■このレポートを読むメリット 中小製造業のロボット活用の現状、ポイント、成功事例が一度に分かる！   ■関連セミナー開催のお知らせ 食品・飲料品メーカーのロボット活用！社長セミナー　自動化・ロボット活用で製造現場の人手不足対策！ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/089309   このような方にオススメ 多品種小ロット生産で労働集約型なので生産性をもっと上げたいと思っている”食品・飲料品メーカー経営者” 生産現場の人手不足が常態化して、採用しようにもなかなか難しいと悩んでいる”食品・飲料品メーカー経営者” 生産現場が属人化していてベテラン社員の依存度が高いと感じている”食品・飲料品メーカー経営者” 生産技術を特定の熟練者に依存していてブラックボックス化していると感じている”食品・飲料品メーカー経営者” 自動化・ロボット化＆IoT化＆現場改善をもっと推進したいと考えている”食品・飲料品メーカー経営者” ■開催日程 （全てオンライン開催：PCがあればどこでも受講可能！） 下記いずれかの日程よりご都合の良い日をお選び下さい 2022/10/18 (火)　13:00~15:00 2022/10/19 (水)　13:00~15:00 2022/10/25 (火)　13:00~15:00 2022/10/27 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ 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今回は、「工場の収益・原価改善に直結！“工数データ把握“の重要性とは？」 というテーマについてお伝えさせていただきます。 １．中堅・中小製造業様に概ね共通する課題 日々全国各地の中堅・中小製造業の企業様を訪問する中で、 各企業様の生産現場に概ね共通する課題が見えてきました。 それは、「生産現場の“工数実績データ”が正確に把握できていない」という課題です。 事実、とある生産現場の一例をお伝えすると、 そもそも工数実績データを蓄積・管理していない 蓄積した工数実績データの精度・信憑性が低い（データの正確性に欠ける） 工数実績データを取得しているが、取得したデータはその後特に活用されていない 等の課題が見えてきました。 多くの製造業の企業様では作業日報の活用等を通じて、生産現場の“工数実績データ”の把握に努めているかと存じますが、 その根本的な目的や活用方針等を十分に整理・実践できている企業様は意外と少数派のようです。 ２．なぜ、“工数データの正確な把握”が重要なのか？ 製造業の企業様にとって、“工数実績データの正確な把握”が必要かつ重要である理由は大きく2点あります。 【理由①：原価を正確に把握するため】 製造業の企業様にとって、“工数実績データの正確な把握”が必要かつ重要である理由の1つ目は、「工数実績データが正確に把握できないと、原価が正確に把握できないため」ということです。 多くの製造業の企業様において、まずは生産対象となる各製品に紐づく各工程の「工数」×「工賃」の合計を把握することで加工原価の算出を進めるかと思いますが、その算出元となる「工数」の精度・信憑性に欠けると、加工原価の正確な算出が困難となります。 加工原価の正確な算出が困難ということは、すなわち自社工場の製品別原価・利益を正確に把握できない状態を意味します。 敢えて別な表現をするならば、自社で生産している各製品について、「どの製品が儲かっているのか？（儲かっていないのか？）」を厳密には把握することができない状態にあるということが言えます。 自社工場の製品別原価・利益の現状を正確に把握できないとなると、その後の原価改善・利益確保に向けて改善対象となる要因を正確に突き止めることができません。 改善対象となる要因が正確に掴めないため、その後の現場改善が十分に進まず、結果として各製品の儲け具合を改善することが難しくなります。 逆を言えば、 生産現場の工数実績データを正確に把握することで、 既存設備のスペックに問題があるのか？ 工程の存在自体に問題があるのか？ 現場担当者の段取りのやり方に問題があるのか？ 等のように、 その後の原価改善・利益確保に直結する“ボトルネック”を 正確に把握することが可能となります。 製造業の企業様にとって、 “工数実績データの正確な把握”が 必要かつ重要である理由の2つ目は、「標準時間（リードタイム）を正確に把握するため」ということです。 【理由②：標準時間（リードタイム）を正確に把握するため】 多くの製造業の企業様では各製品の「標準時間」を設定しているかと存じます。 「標準時間」とは、その製品（もしくは部品）を生産するために必要な時間のことを言いますが、その「標準時間」をもとに見積もりが作られ、その製品（もしくは部品）の売価が決定されます。 また、「標準時間」は工場の生産計画にも活用されます。 「標準時間」の設定を見誤ると、自社製品（もしくは部品）の売価の設定や生産計画の立案精度に支障をきたすことになり、結果として会社の収益にも影響を与えることになります。 したがって、「標準時間」の設定に際しては、 そもそも製品（もしくは部品）別の標準時間がわからない 標準時間を最後に設定したのは数年前で、ここ数年間は特に見直し・更新を行っていない 設定する標準時間が短すぎる（⇒標準時間より多くの工数がかかってしまい、納期遅れや赤字の原因に・・・） 設定する標準時間が長すぎる（⇒本来よりも高い価格提示・長い納期提示となってしまい、失注の原因に・・・） 等の状態を避ける必要があります。 ３．おわりに 以上、「工場の収益・原価改善に直結！“工数データ把握“の重要性とは？」というテーマについてお伝えさせていただきました。 本コラムの内容についてご興味のある方は、是非以下のURLからお気軽にお問い合わせください。 ▼本コラムの内容に関するお問い合わせはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045   【無料ダウンロード！！】個別製品別原価改善最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00950 ■「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ ・原価管理体制を改善して収益UPしたい！ ・製品個別の原価が見えるようにしたい！ ・現場を巻き込んだ原価改善を進めたい！ ■目次 1、従業員30名金属加工業の原価改善事例 2、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 3、生産管理、原価管理システムを導入 4、手書き日報からリアルタイム日報に運用を改善   ■関連セミナー開催のお知らせ 「機械加工業の為の儲けの管理！」　社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088870   このような方にオススメ 従業員200名以下の機械加工業の社長様 製品毎の原価、取引先毎の原価、工程毎の原価を把握し切れていない社長様 個別原価計算を実施しておらず、個別原価を把握しきれていない社長様 人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・原価管理業務が多い機械加工業の社長様 生産管理・原価管理業務が職人化・属人化している機械加工業の社長様 ■開催日程 （全てオンライン開催：PCがあればどこでも受講可能！） 下記いずれかの日程よりご都合の良い日をお選び下さい 2022/09/20 (火)　13:00~15:00 2022/09/27 (火)　13:00~15:00 2022/09/28 (水)　13:00~15:00 2022/09/29 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088870   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、「工場の収益・原価改善に直結！“工数データ把握“の重要性とは？」 というテーマについてお伝えさせていただきます。 １．中堅・中小製造業様に概ね共通する課題 日々全国各地の中堅・中小製造業の企業様を訪問する中で、 各企業様の生産現場に概ね共通する課題が見えてきました。 それは、「生産現場の“工数実績データ”が正確に把握できていない」という課題です。 事実、とある生産現場の一例をお伝えすると、 そもそも工数実績データを蓄積・管理していない 蓄積した工数実績データの精度・信憑性が低い（データの正確性に欠ける） 工数実績データを取得しているが、取得したデータはその後特に活用されていない 等の課題が見えてきました。 多くの製造業の企業様では作業日報の活用等を通じて、生産現場の“工数実績データ”の把握に努めているかと存じますが、 その根本的な目的や活用方針等を十分に整理・実践できている企業様は意外と少数派のようです。 ２．なぜ、“工数データの正確な把握”が重要なのか？ 製造業の企業様にとって、“工数実績データの正確な把握”が必要かつ重要である理由は大きく2点あります。 【理由①：原価を正確に把握するため】 製造業の企業様にとって、“工数実績データの正確な把握”が必要かつ重要である理由の1つ目は、「工数実績データが正確に把握できないと、原価が正確に把握できないため」ということです。 多くの製造業の企業様において、まずは生産対象となる各製品に紐づく各工程の「工数」×「工賃」の合計を把握することで加工原価の算出を進めるかと思いますが、その算出元となる「工数」の精度・信憑性に欠けると、加工原価の正確な算出が困難となります。 加工原価の正確な算出が困難ということは、すなわち自社工場の製品別原価・利益を正確に把握できない状態を意味します。 敢えて別な表現をするならば、自社で生産している各製品について、「どの製品が儲かっているのか？（儲かっていないのか？）」を厳密には把握することができない状態にあるということが言えます。 自社工場の製品別原価・利益の現状を正確に把握できないとなると、その後の原価改善・利益確保に向けて改善対象となる要因を正確に突き止めることができません。 改善対象となる要因が正確に掴めないため、その後の現場改善が十分に進まず、結果として各製品の儲け具合を改善することが難しくなります。 逆を言えば、 生産現場の工数実績データを正確に把握することで、 既存設備のスペックに問題があるのか？ 工程の存在自体に問題があるのか？ 現場担当者の段取りのやり方に問題があるのか？ 等のように、 その後の原価改善・利益確保に直結する“ボトルネック”を 正確に把握することが可能となります。 製造業の企業様にとって、 “工数実績データの正確な把握”が 必要かつ重要である理由の2つ目は、「標準時間（リードタイム）を正確に把握するため」ということです。 【理由②：標準時間（リードタイム）を正確に把握するため】 多くの製造業の企業様では各製品の「標準時間」を設定しているかと存じます。 「標準時間」とは、その製品（もしくは部品）を生産するために必要な時間のことを言いますが、その「標準時間」をもとに見積もりが作られ、その製品（もしくは部品）の売価が決定されます。 また、「標準時間」は工場の生産計画にも活用されます。 「標準時間」の設定を見誤ると、自社製品（もしくは部品）の売価の設定や生産計画の立案精度に支障をきたすことになり、結果として会社の収益にも影響を与えることになります。 したがって、「標準時間」の設定に際しては、 そもそも製品（もしくは部品）別の標準時間がわからない 標準時間を最後に設定したのは数年前で、ここ数年間は特に見直し・更新を行っていない 設定する標準時間が短すぎる（⇒標準時間より多くの工数がかかってしまい、納期遅れや赤字の原因に・・・） 設定する標準時間が長すぎる（⇒本来よりも高い価格提示・長い納期提示となってしまい、失注の原因に・・・） 等の状態を避ける必要があります。 ３．おわりに 以上、「工場の収益・原価改善に直結！“工数データ把握“の重要性とは？」というテーマについてお伝えさせていただきました。 本コラムの内容についてご興味のある方は、是非以下のURLからお気軽にお問い合わせください。 ▼本コラムの内容に関するお問い合わせはこちら https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html?siteno=S045   【無料ダウンロード！！】個別製品別原価改善最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00950 ■「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ ・原価管理体制を改善して収益UPしたい！ ・製品個別の原価が見えるようにしたい！ ・現場を巻き込んだ原価改善を進めたい！ ■目次 1、従業員30名金属加工業の原価改善事例 2、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 3、生産管理、原価管理システムを導入 4、手書き日報からリアルタイム日報に運用を改善   ■関連セミナー開催のお知らせ 「機械加工業の為の儲けの管理！」　社長セミナー 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088870   このような方にオススメ 従業員200名以下の機械加工業の社長様 製品毎の原価、取引先毎の原価、工程毎の原価を把握し切れていない社長様 個別原価計算を実施しておらず、個別原価を把握しきれていない社長様 人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・原価管理業務が多い機械加工業の社長様 生産管理・原価管理業務が職人化・属人化している機械加工業の社長様 ■開催日程 （全てオンライン開催：PCがあればどこでも受講可能！） 下記いずれかの日程よりご都合の良い日をお選び下さい 2022/09/20 (火)　13:00~15:00 2022/09/27 (火)　13:00~15:00 2022/09/28 (水)　13:00~15:00 2022/09/29 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088870  

１．増加傾向にある飲食業の倒産数 近年、飲食業の倒産件数は増加傾向にあります。それを後押ししていると考えられているのが「人手不足」「賃金の増加」「原材料の高騰」です。 2021年度は減少傾向にあるように見えますが、コロナ対策の一環で助成金が支給されたことによる一時的な効果であると考えられており、依然過去最多の前年に次ぐ件数がやむを得ず倒産しています。 2022年8月1日段階では東京都の最低賃金が1,041円からは31円UPの1,072円とすることが検討されています。 人手不足の状況が加速する中で、確保した人材を離さないためにも企業側はさらに賃金を上げるなどの工夫が強いられています。 さらにロシア-ウクライナ間情勢もあり、様々な原材料価格が急激なスピードで高騰しています。つまり、飲食業では「原価」が上限なく急激なスピードで高騰しているのです。 これは、飲食業に限った話ではなく、製造業にも置き換えることができる内容です。 ２．３Kから脱却＆原価を抑えるための“AIロボット活用” 製造業の労働環境について、よく「３K（きつい、汚い、危険）」という表現が用いられます。これは、飲食業界にとっても同じです。 そこで現在、食品製造業にとどまらず外食産業業でもAIロボット技術への関心が高まっています。 例えば、Flippyというシステムは高温の油で揚げるような厨房での危険な仕事を人間のスタッフの代わりに行うことができます。 このとき、FlippyはAIを用いて食品を区別してフライヤーに入れることができ、油で揚げてから別の容器に移す最終工程までを完了させることができます。 ここでポイントなのは「AI」を活用しているという点です。机上で設定したものを量産するのが従来のロボットの概念でしたが、AIを用いることでその場の温度や湿度、分類されていない原材料の分別なども加味することができます。 さらに最近では、ファミリーマート経済産業省店にAIシステムを導入したロボット『TX SCARA』が導入されました。 これは、独自のAIシステム『Gordon』の自動制御により、バックヤードなどの狭いスペースで稼働可能となる水平多関節型のロボットです。 このAIロボットの導入で一日約1,000本行われている飲料陳列業務を、ロボットが人に代わって24時間担うことができます。 重いペットボトルなどの陳列は３Kの一つとしてカウントできると考えられますが、この「きつい」業務をロボットに置き換えることができるため従業員の負担が減り、従業員は売り場を離れることなく接客業務などのより付加価値の高い業務に取り組むことができます。 今回は飲食業で普及が進むAIロボットについてご紹介しました。特に製造業の皆様においては、飲食業界は他人事ではないかと思います。 加速する原価高騰への対策として、導入を検討してみてはいかがでしょうか。   ■【無料ダウンロード】工場のAI化・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html?txt=%E3%80%90%E4%B8%AD%E5%A0%85%E3%83%BB%E4%B8%AD%E5%B0%8F%E8%A3%BD%E9%80%A0%E6%A5%AD%20%E7%B5%8C%E5%96%B6%E8%80%85%E6%A7%98%E5%90%91%E3%81%91%E3%80%91%22%E5%B7%A5%E5%A0%B4%E3%81%AEAI%E3%83%BB%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB%E5%8C%96%22%20%E6%9C%80%E6%96%B0%E4%BA%8B%E4%BE%8B%E8%A7%A3%E8%AA%AC%E3%83%AC%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 【メーカー経営者のためのAI活用戦略セミナー】～取り組み事例に学ぶ!メーカー経営にAIを活⽤する具体的⽅法とは!!～ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304   このような方にオススメ 自社の経営にAIがどう適用できるかを知りたいメーカー経営者の方 営業がまだまだ属人的で、営業スタッフ個人のスキルに依存していると感じているメーカー経営者の方 商品企画や設計開発部門でノウハウが標準化されずに人材育成が遅れていると感じているメーカー経営者の方 生産技術・生産管理部門も特定の熟練者に知見とノウハウが集中していると感じているメーカー経営者の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じているメーカー経営者の方 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304   １．増加傾向にある飲食業の倒産数 近年、飲食業の倒産件数は増加傾向にあります。それを後押ししていると考えられているのが「人手不足」「賃金の増加」「原材料の高騰」です。 2021年度は減少傾向にあるように見えますが、コロナ対策の一環で助成金が支給されたことによる一時的な効果であると考えられており、依然過去最多の前年に次ぐ件数がやむを得ず倒産しています。 2022年8月1日段階では東京都の最低賃金が1,041円からは31円UPの1,072円とすることが検討されています。 人手不足の状況が加速する中で、確保した人材を離さないためにも企業側はさらに賃金を上げるなどの工夫が強いられています。 さらにロシア-ウクライナ間情勢もあり、様々な原材料価格が急激なスピードで高騰しています。つまり、飲食業では「原価」が上限なく急激なスピードで高騰しているのです。 これは、飲食業に限った話ではなく、製造業にも置き換えることができる内容です。 ２．３Kから脱却＆原価を抑えるための“AIロボット活用” 製造業の労働環境について、よく「３K（きつい、汚い、危険）」という表現が用いられます。これは、飲食業界にとっても同じです。 そこで現在、食品製造業にとどまらず外食産業業でもAIロボット技術への関心が高まっています。 例えば、Flippyというシステムは高温の油で揚げるような厨房での危険な仕事を人間のスタッフの代わりに行うことができます。 このとき、FlippyはAIを用いて食品を区別してフライヤーに入れることができ、油で揚げてから別の容器に移す最終工程までを完了させることができます。 ここでポイントなのは「AI」を活用しているという点です。机上で設定したものを量産するのが従来のロボットの概念でしたが、AIを用いることでその場の温度や湿度、分類されていない原材料の分別なども加味することができます。 さらに最近では、ファミリーマート経済産業省店にAIシステムを導入したロボット『TX SCARA』が導入されました。 これは、独自のAIシステム『Gordon』の自動制御により、バックヤードなどの狭いスペースで稼働可能となる水平多関節型のロボットです。 このAIロボットの導入で一日約1,000本行われている飲料陳列業務を、ロボットが人に代わって24時間担うことができます。 重いペットボトルなどの陳列は３Kの一つとしてカウントできると考えられますが、この「きつい」業務をロボットに置き換えることができるため従業員の負担が減り、従業員は売り場を離れることなく接客業務などのより付加価値の高い業務に取り組むことができます。 今回は飲食業で普及が進むAIロボットについてご紹介しました。特に製造業の皆様においては、飲食業界は他人事ではないかと思います。 加速する原価高騰への対策として、導入を検討してみてはいかがでしょうか。   ■【無料ダウンロード】工場のAI化・デジタル化最新事例解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://lp.funaisoken.co.jp/mt/smart-factory/dltext04-01-dl.html?txt=%E3%80%90%E4%B8%AD%E5%A0%85%E3%83%BB%E4%B8%AD%E5%B0%8F%E8%A3%BD%E9%80%A0%E6%A5%AD%20%E7%B5%8C%E5%96%B6%E8%80%85%E6%A7%98%E5%90%91%E3%81%91%E3%80%91%22%E5%B7%A5%E5%A0%B4%E3%81%AEAI%E3%83%BB%E3%83%87%E3%82%B8%E3%82%BF%E3%83%AB%E5%8C%96%22%20%E6%9C%80%E6%96%B0%E4%BA%8B%E4%BE%8B%E8%A7%A3%E8%AA%AC%E3%83%AC%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88 「AIやデジタルツールなどを使うことで、工場内のどのような課題を解決できるのか？」 「工場のDX（デジタルトランスフォーメーション）に関して、具体的な事例を知りたい」 本レポートでは、「工場のAI・デジタル化」にテーマを絞った上で、各種事例をご紹介いたします。 【事例①】AI活用を通じて「見積もり業務の標準化・脱属人化」を推進 【事例②】AIを活用した「類似案件検索システム」の確立 【事例③】AIを活用した外観検査体制の構築 【事例④】現場に散乱していた生産日報・日常点検表等のペーパーレス化を実現 【事例⑤】メンテナンス事業の案件情報一元管理 【事例⑥】営業担当者のワンストップ簡易設計システムの構築 【事例⑦】クラウドIoTによる設備の故障予知   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 【メーカー経営者のためのAI活用戦略セミナー】～取り組み事例に学ぶ!メーカー経営にAIを活⽤する具体的⽅法とは!!～ 無料ダウンロードはこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304   このような方にオススメ 自社の経営にAIがどう適用できるかを知りたいメーカー経営者の方 営業がまだまだ属人的で、営業スタッフ個人のスキルに依存していると感じているメーカー経営者の方 商品企画や設計開発部門でノウハウが標準化されずに人材育成が遅れていると感じているメーカー経営者の方 生産技術・生産管理部門も特定の熟練者に知見とノウハウが集中していると感じているメーカー経営者の方 製造部門では熟練技術・職人的な業務があり、属人化・ブラックBOX化していると感じているメーカー経営者の方 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/088304