DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

１．はじめに 本コラムでは、中堅・中小製造業において、DX（デジタル トランスフォーメーション）を推進する中で、取組対象のひとつである「文章作成・表計算・Eメール・スケジュールといった社員共通で使用する基本ツール類」を業務基盤の一部と定義し、AIやロボットといった最先端技術を導入するにあわせて、全社で業務基盤とAI・ロボットを連携し活用する際の考え方について説明いたします。 本コラムのポイントは、以下の3つです。 （１）最新基本ツール類がもつ業務効率化に有用な機能 （２）AIやロボットの導入効果を全社で活用検討する際の考え方 （３）業務基盤のDXで目指すゴール設定について ２．業務基盤DXについて 上記で３つのポイントを上げさせていただきました。以降で、それらについて説明をさせていただきます。 （１）最新基本ツール類がもつ業務効率化に有用な機能 表的な基本ツール類としては、マイクロソフト社の「Microsoft365」があります。近年では、マイクロソフト社を含めた各メーカーが提供するツール類は、販売形態が物理的な記憶媒体を利用しないWebからのダウンロードに切り替わり、売り切りからSaaSが主流に変わっています。これらによって今後は、常に最新バージョンが使えるようになり、システム管理面でも管理の効率化が見込めます。 有用な機能の一つに、文章作成・表計算の同時編集機能があります。これは一つのファイルを複数人が同時にアクセスし作成・編集することが可能です。そのため、ファイルを順番に開いて、データを入力してもらうために発生する待ち時間が省略できます。それによって資料の完成までにかかる時間の短縮が可能です。 複数人が同時に一か所に集まって作業するには、一つのデータファイルを共有する必要があります。その手段としては、OnedriveやSharepoint、GoogleDrive、Box等のファイル共有クラウドサービスまた、オンプレミスのファイルサーバーが必要になります。外部データの取り込み機能もあるため、共有ファイル機能と併用することでBI（ビジネスインテリジェンス）を構築することが可能です。 このファイルを共有して同時に作業する機能を活用する方法を検討することが業務基盤DXの肝の一つです。 （２）AIやロボットの導入効果を全社で活用検討する際の考え方 蓄積したデータ分析にAIを活用し、現場の業務改善にロボットを導入して効率化を図ることは、皆様が日頃から思案していることだと思います。AIやロボットに共通していることは、プログラミングや電子回路に手を加えることでデータを取り出すことが基本可能なところです。（抽出できるデータの種類・難易度はシステムにより異なります。） これらの技術は、単体や限定された環境で稼働させることが多いですが、抽出したデータを活用できる箇所はないか、全社的に考えることが重要です。例えば、稼働状況を把握するために取っているデータを現場でなく、事務所のPCから見られるようにする、品質検査記録を分析して傾向・トレンドを設備メンテナンス計画に反映するといったことです。 考え方のポイントは、現状の業務で、採取したデータが、次にどこにつながって、どのように加工されて使われるかを考え、つながりと加工を業務基盤のツールを使って自動化・簡略化できないかを検討することです。その作業を自動化・簡略化することで、仕事の品質向上と業務効率化を実現することができます。 （３）業務基盤のDXで目指すゴール設定について ここで目指したい業務基盤DXのゴールは、「すべての社内情報、ツールへのアクセス起点を一か所にまとめること」です。具体的には、社内の情報ポータル（Portal：扉、入口）を作り、すべての業務の起点をそのポータルサイトに集約します。メリットは、社内の情報を一か所に集約するので、社内通知などの社内情報の共有効率化、利用者は必要な情報へのアクセス方法がわかりやすくなり利便性が向上します。 また、上記（１）（２）をあわせて活用することで、一般的なポータルサイトよりも情報・機能が充実した環境を作ることが可能です。自社で使用している業務基盤と親和性がたかいポータルを導入する、または、ゼロから業務基盤を刷新して、全社的な視点でツールを検討・選択することも選択肢です。 重要なのは、自社の業務の仕組みを理解して、どのようなアウトプット・インプットが存在するか把握し、無駄な工程を省いて効率的な業務設計になるように見直しをすることです。そのために、基盤業務ツールの最新機能を活用していただきたいです。 ３．まとめ 今回のコラムでは、業務基盤DXと題して、社内の情報をすべてつなげて集約する・業務効率を改善する際の考え方について、概要を説明させていただきました。本内容を自社の業務改善、成長発展のお役に立てていただきたいです。また、上記内容は抽象的・概念的な要素が多いので、実際に実行する際は、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。   ■D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   ■関連する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！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ 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   １．はじめに 本コラムでは、中堅・中小製造業において、DX（デジタル トランスフォーメーション）を推進する中で、取組対象のひとつである「文章作成・表計算・Eメール・スケジュールといった社員共通で使用する基本ツール類」を業務基盤の一部と定義し、AIやロボットといった最先端技術を導入するにあわせて、全社で業務基盤とAI・ロボットを連携し活用する際の考え方について説明いたします。 本コラムのポイントは、以下の3つです。 （１）最新基本ツール類がもつ業務効率化に有用な機能 （２）AIやロボットの導入効果を全社で活用検討する際の考え方 （３）業務基盤のDXで目指すゴール設定について ２．業務基盤DXについて 上記で３つのポイントを上げさせていただきました。以降で、それらについて説明をさせていただきます。 （１）最新基本ツール類がもつ業務効率化に有用な機能 表的な基本ツール類としては、マイクロソフト社の「Microsoft365」があります。近年では、マイクロソフト社を含めた各メーカーが提供するツール類は、販売形態が物理的な記憶媒体を利用しないWebからのダウンロードに切り替わり、売り切りからSaaSが主流に変わっています。これらによって今後は、常に最新バージョンが使えるようになり、システム管理面でも管理の効率化が見込めます。 有用な機能の一つに、文章作成・表計算の同時編集機能があります。これは一つのファイルを複数人が同時にアクセスし作成・編集することが可能です。そのため、ファイルを順番に開いて、データを入力してもらうために発生する待ち時間が省略できます。それによって資料の完成までにかかる時間の短縮が可能です。 複数人が同時に一か所に集まって作業するには、一つのデータファイルを共有する必要があります。その手段としては、OnedriveやSharepoint、GoogleDrive、Box等のファイル共有クラウドサービスまた、オンプレミスのファイルサーバーが必要になります。外部データの取り込み機能もあるため、共有ファイル機能と併用することでBI（ビジネスインテリジェンス）を構築することが可能です。 このファイルを共有して同時に作業する機能を活用する方法を検討することが業務基盤DXの肝の一つです。 （２）AIやロボットの導入効果を全社で活用検討する際の考え方 蓄積したデータ分析にAIを活用し、現場の業務改善にロボットを導入して効率化を図ることは、皆様が日頃から思案していることだと思います。AIやロボットに共通していることは、プログラミングや電子回路に手を加えることでデータを取り出すことが基本可能なところです。（抽出できるデータの種類・難易度はシステムにより異なります。） これらの技術は、単体や限定された環境で稼働させることが多いですが、抽出したデータを活用できる箇所はないか、全社的に考えることが重要です。例えば、稼働状況を把握するために取っているデータを現場でなく、事務所のPCから見られるようにする、品質検査記録を分析して傾向・トレンドを設備メンテナンス計画に反映するといったことです。 考え方のポイントは、現状の業務で、採取したデータが、次にどこにつながって、どのように加工されて使われるかを考え、つながりと加工を業務基盤のツールを使って自動化・簡略化できないかを検討することです。その作業を自動化・簡略化することで、仕事の品質向上と業務効率化を実現することができます。 （３）業務基盤のDXで目指すゴール設定について ここで目指したい業務基盤DXのゴールは、「すべての社内情報、ツールへのアクセス起点を一か所にまとめること」です。具体的には、社内の情報ポータル（Portal：扉、入口）を作り、すべての業務の起点をそのポータルサイトに集約します。メリットは、社内の情報を一か所に集約するので、社内通知などの社内情報の共有効率化、利用者は必要な情報へのアクセス方法がわかりやすくなり利便性が向上します。 また、上記（１）（２）をあわせて活用することで、一般的なポータルサイトよりも情報・機能が充実した環境を作ることが可能です。自社で使用している業務基盤と親和性がたかいポータルを導入する、または、ゼロから業務基盤を刷新して、全社的な視点でツールを検討・選択することも選択肢です。 重要なのは、自社の業務の仕組みを理解して、どのようなアウトプット・インプットが存在するか把握し、無駄な工程を省いて効率的な業務設計になるように見直しをすることです。そのために、基盤業務ツールの最新機能を活用していただきたいです。 ３．まとめ 今回のコラムでは、業務基盤DXと題して、社内の情報をすべてつなげて集約する・業務効率を改善する際の考え方について、概要を説明させていただきました。本内容を自社の業務改善、成長発展のお役に立てていただきたいです。また、上記内容は抽象的・概念的な要素が多いので、実際に実行する際は、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。   ■D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   ■関連する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！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ 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  

１．製造業にDXが必要な理由 ここ数年、DX（デジタルトランスフォーメーション）という言葉を見聞きする機会が増えました。 また、これまでのコロナ禍の影響もあり、多くの企業がDX化の検討や取り組みを開始しています。 製造業においても、DXに取り組む企業が増えていますが、その検討段階や、推進フェーズにおいて、以下のような悩みや問題についての相談が増えています。 職人化・属人化を解消したい 若手が育たない 自社の業務は経験が必要なため、システム化やDX化は難しいと考えている DXを推進できる人材がいない IT・システムを導入しても、効果が出ない システムベンダーに相談しても、話が通じ難い そもそもどこから取り組めばいいのかわからない etc.. 特に、製造業においては、設計や製造等、技術力を要する業務が多く、技術力を高めるには長年の経験が必要であるため、スタッフの高齢化や若手への技術の伝承が上手く出来ない等、多くの企業が技術承継の問題を抱えています。 DX化は、技術承継の問題解決にも有効な取り組みであり、DX化についての悩みや問題を抱えられている製造業経営者の方は、この技術承継をテーマにDX化に取り組まれても良いのではないでしょうか。 ２．製造業におけるDX取り組み手順 DX（デジタルトランスフォーメーション）は、"デジタル"という言葉が入っていることもあり、"デジタル"＝"IT・システム"の導入・活用がゴールであると捉えられている事が多く、"DX化"＝"IT・システム導入"になっているケースを良く見かけます。 もちろん、"IT・システム導入"を行うことは問題ないのですが、それが目的になってしまうと、"DX化"本来の目的（業務効率化や変革、生産性の向上）を達成できないケースが多いようです。 では、どのような手順でDXに取り組めば良いのでしょうか。 ▼製造業におけるDX取り組み手順 1.現状業務の見える化 　現状の業務の流れや、業務における問題、課題を見える化する 2.DX化の目的・目標を明確にする 　現状の問題・課題の解決はもちろん、経営計画・事業計画を加味した目的・目標を設定する 3.DX化への取り組み範囲を決める 　一気に全てをやろうとするのではなく、無理なく実行出来る範囲を決め、段階的に取り組む 4.DX化の構想・計画策定 　問題・課題の解消に繋がる新しい業務の流れを策定し、その新しい業務の流れを実現するIT・システムの企画等、DX化の構想・計画を作る 5.データの収集・蓄積 　これまで取得・蓄積していなかったものも含め、業務に関わるデータを収集・蓄積します。 6.DX化シミュレーション 　前の手順で策定した構想・計画に基づき、新しい業務の流れのシミュレーションを行い、期待する効果が得られそうか、検証を行う 7.DX化の推進 　シミュレーションにより、問題が無いものについては、新しい業務の流れへの切り替えを行う 8.効果検証 　目的・目標を達成できているか、定期的に検証を行い、問題があれば、対策を講じる。 まずは、現状業務の見える化を行い、どこに問題、課題があるのか、また、その問題の大きさや影響度等を把握する必要があります。 現状業務における問題・課題の洗い出しを行わないままDX化に取り組むと、無理な改善やIT・システム導入になるケースが多く、上記"6.DX化シミュレーション"の手順からなかなか抜け出せず、DX化が進み難くなります。 また、DX化後も、定期的にその効果を検証し、課題があれば改善を行う必要があります。 ３．製造業がDXに取り組む上でのポイント 製造業において、DX化を行う上で特に注意いただきたいポイントは以下の通りです。 現状業務の見える化（業務における問題・課題の抽出） DX化の目的・目標の明確化（定量目標を設定する） データの収集・蓄積（製造工程含む、あらゆる業務データを収集・蓄積する） 効果検証（DX化の効果について、検証、改善を繰り返す） 製造業においては、AI、ロボット、IoT等、製造現場のDX化から取り組まれる企業が多いかと思いますが、進捗が上手く出来ていなかったり、思うような成果が出ていない場合、今回ご紹介した手順に沿って進められているか、今一度、確認してみてください。 DX化計画作りの参考になる「IT化計画書の作り方」を配布しておりますので、以下よりダウンロードしてください。   ■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 「機械加工業の為の儲けの管理！」　社長セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   ◆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原価管理業務、生産管理業務が多い機械加工業の社長様 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   ◆講座内容 第1講座　原価管理システム導入成功編 機械加工製造業における原価管理業務の課題 原価管理システムの導入失敗例 成功する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 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 原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を成功させる為のベンダー選定 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   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90名！機械加工会社が属人化した業務を排除し、生産管理・個別原価システムの取り組み事例 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 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第3講座　儲けの見える化戦略編 「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 株式会社船井総合研究所　執行役員 DX支援本部 本部長　菊池 功   ◆開催日程 全てオンライン開催となります 2022/06/22 (水)　13:00~15:00 2022/06/24 (金)　13:00~15:00 2022/06/29 (水)　13:00~15:00 2022/07/01 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   １．製造業にDXが必要な理由 ここ数年、DX（デジタルトランスフォーメーション）という言葉を見聞きする機会が増えました。 また、これまでのコロナ禍の影響もあり、多くの企業がDX化の検討や取り組みを開始しています。 製造業においても、DXに取り組む企業が増えていますが、その検討段階や、推進フェーズにおいて、以下のような悩みや問題についての相談が増えています。 職人化・属人化を解消したい 若手が育たない 自社の業務は経験が必要なため、システム化やDX化は難しいと考えている DXを推進できる人材がいない IT・システムを導入しても、効果が出ない システムベンダーに相談しても、話が通じ難い そもそもどこから取り組めばいいのかわからない etc.. 特に、製造業においては、設計や製造等、技術力を要する業務が多く、技術力を高めるには長年の経験が必要であるため、スタッフの高齢化や若手への技術の伝承が上手く出来ない等、多くの企業が技術承継の問題を抱えています。 DX化は、技術承継の問題解決にも有効な取り組みであり、DX化についての悩みや問題を抱えられている製造業経営者の方は、この技術承継をテーマにDX化に取り組まれても良いのではないでしょうか。 ２．製造業におけるDX取り組み手順 DX（デジタルトランスフォーメーション）は、"デジタル"という言葉が入っていることもあり、"デジタル"＝"IT・システム"の導入・活用がゴールであると捉えられている事が多く、"DX化"＝"IT・システム導入"になっているケースを良く見かけます。 もちろん、"IT・システム導入"を行うことは問題ないのですが、それが目的になってしまうと、"DX化"本来の目的（業務効率化や変革、生産性の向上）を達成できないケースが多いようです。 では、どのような手順でDXに取り組めば良いのでしょうか。 ▼製造業におけるDX取り組み手順 1.現状業務の見える化 　現状の業務の流れや、業務における問題、課題を見える化する 2.DX化の目的・目標を明確にする 　現状の問題・課題の解決はもちろん、経営計画・事業計画を加味した目的・目標を設定する 3.DX化への取り組み範囲を決める 　一気に全てをやろうとするのではなく、無理なく実行出来る範囲を決め、段階的に取り組む 4.DX化の構想・計画策定 　問題・課題の解消に繋がる新しい業務の流れを策定し、その新しい業務の流れを実現するIT・システムの企画等、DX化の構想・計画を作る 5.データの収集・蓄積 　これまで取得・蓄積していなかったものも含め、業務に関わるデータを収集・蓄積します。 6.DX化シミュレーション 　前の手順で策定した構想・計画に基づき、新しい業務の流れのシミュレーションを行い、期待する効果が得られそうか、検証を行う 7.DX化の推進 　シミュレーションにより、問題が無いものについては、新しい業務の流れへの切り替えを行う 8.効果検証 　目的・目標を達成できているか、定期的に検証を行い、問題があれば、対策を講じる。 まずは、現状業務の見える化を行い、どこに問題、課題があるのか、また、その問題の大きさや影響度等を把握する必要があります。 現状業務における問題・課題の洗い出しを行わないままDX化に取り組むと、無理な改善やIT・システム導入になるケースが多く、上記"6.DX化シミュレーション"の手順からなかなか抜け出せず、DX化が進み難くなります。 また、DX化後も、定期的にその効果を検証し、課題があれば改善を行う必要があります。 ３．製造業がDXに取り組む上でのポイント 製造業において、DX化を行う上で特に注意いただきたいポイントは以下の通りです。 現状業務の見える化（業務における問題・課題の抽出） DX化の目的・目標の明確化（定量目標を設定する） データの収集・蓄積（製造工程含む、あらゆる業務データを収集・蓄積する） 効果検証（DX化の効果について、検証、改善を繰り返す） 製造業においては、AI、ロボット、IoT等、製造現場のDX化から取り組まれる企業が多いかと思いますが、進捗が上手く出来ていなかったり、思うような成果が出ていない場合、今回ご紹介した手順に沿って進められているか、今一度、確認してみてください。 DX化計画作りの参考になる「IT化計画書の作り方」を配布しておりますので、以下よりダウンロードしてください。   ■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 「機械加工業の為の儲けの管理！」　社長セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   ◆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原価管理業務、生産管理業務が多い機械加工業の社長様 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   ◆講座内容 第1講座　原価管理システム導入成功編 機械加工製造業における原価管理業務の課題 原価管理システムの導入失敗例 成功する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 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 原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を成功させる為のベンダー選定 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   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90名！機械加工会社が属人化した業務を排除し、生産管理・個別原価システムの取り組み事例 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 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第3講座　儲けの見える化戦略編 「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 株式会社船井総合研究所　執行役員 DX支援本部 本部長　菊池 功   ◆開催日程 全てオンライン開催となります 2022/06/22 (水)　13:00~15:00 2022/06/24 (金)　13:00~15:00 2022/06/29 (水)　13:00~15:00 2022/07/01 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/  

１．原価管理最適化の必要性 今回は、「原材料費高騰対策！“工場の原価改善”実践方法とは？」というテーマについてお伝えさせていただきます。 ここ2年間での新型コロナウイルス感染症の影響、そして、ロシア・ウクライナ問題の影響もあり、あらゆる業界で原材料コストや原油コストが高騰しています。 この流れは当分続きそうで、今後も不透明なだけに、企業経営からすると非常に難しい舵取りが続きます。 また、増加するコストを吸収するための販売先への価格転嫁も実行することがなかなか難しい中、国内の中堅・中小製造業の企業様にとってコントロール可能な施策テーマとして、「原価管理の最適化」が挙げられます。 ２．「原価管理の最適化」に関する基本的な考え方 以下①～⑥は、「原価管理の最適化」に関する基本的な考え方です。 ①現状、製品ごとに「市場価格」がある程度決まっており、原材料費高騰分の補うための価格転嫁も難しいため、　製品の売価設定については、現場の要望が反映されにくい（売価を上げにくい）状況にある。 ②そのため、利益確保のために自社でコントロールできるのは「原価低減」に関するアプローチ。 ③「市場価格（売上）」は自社の力だけではコントロールできないが、「原価低減」なら自社の中でコントロール可能である。 ④利益を生み出すための「原価低減」に不可欠なデータとして、製品別の原価が必要。 ⑤製品別の原価が現状どうなっているかを知らなければ、目の前の仕事と原価の繋がりが見えてこないため、現場改善のしようがない。 ⑥製品別の原価が常にオープンになっている状態を作ることで、初めて目の前の仕事と原価の繋がりが見えてくる。 上記①～⑥の考え方をもとに、今回は「原価管理の最適化」のうち、「加工原価の改善」に向けた実際の取り組みのステップをご紹介いたします。 大きくは以下3つのステップに分かれます。 Step1）製品別×工程別工数データの“正確な”把握 上図は加工原価把握のためのフォーマット例です。 縦軸に自社の製品名 横軸に製品別の工程名（各工程名に段取り工数・加工工数・工賃が紐づく） を並べています。 ここでのポイントは、各製品の工数について、 「段取り時間」と「加工時間」を一纏めにして記録するのではなく、 「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することです。 「段取り時間」と「加工時間」を一纏めにして記録してしまうと、後々の加工原価改善に向けた現場改善を実施するにあたって、「段取り工程」と「加工工程」のどちらに問題があるのかを正確に追及することが難しくなり、結果として加工原価の改善が進みません。 一方、「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することで、「段取り工程」と「加工工程」のどちらに問題があるのかを明確に分析することが可能となるため、結果として改善対象となる工程を具体的に突き止めることができます。 ところで、多くの中堅・中小製造業の企業様では、実行加工原価（実際の加工原価）を厳密には把握しきれていません。 「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ正確に分けて記録することが加工原価の改善に向けた最大のポイントですが、多くの中堅・中小製造業の企業様は、「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ正確に分けて記録することを手間に感じる製造現場側からの強い反発がネックとなり、このStep1でつまずきます。 「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することが、巡り巡って加工原価の改善と利益の確保へと繋がり、ひいては工場経営全体にインパクトを与える取り組みであることをいかに製造現場側に理解してもらうか。 この点、Step1をクリアするための最大のポイントとなります。 Step2）製品別の原価・利益データのリストアップ 上図は製品別の原価・利益データのリストアップ例です。 前述のStep1で記録した製品別の加工原価データや製品別の売価データ等を整理した上で、各製品を利益の高い順に並べた後に、 上側にベスト10 下側にワースト10 をピックアップしています。 このようにリスト化を進めていくことで、 「なんとなく儲かっている」 「なんとなく儲かっていない」 といった“勘や経験”に依存することなく、実際のデータに基づいて次の現場改善策を打ち出すことが可能となります。 現場の実態に即したデータを活用することで、経営層・現場の工場長・現場作業者の間で共通の改善基準を持つことができます。 「もっと頑張れ」と精神論で改善活動を指示しても現場作業者はなかなか思うように動いてくれませんが、データをもとにした共通の改善基準が見えてくることで、現場作業者も納得感を持ってより精度の高い改善活動を行うことができます。 Step3）加工原価の改善に向けた対策の実行 前述のStep2で「製品別利益ベスト10&ワースト10」を把握することで、優先的にテコ入れが必要な製品が明らかになります。 テコ入れ対象の製品を絞り込んだ後に、 「その製品のどの工程がネックになっているか」 「段取りのしかたに問題があるのか」 「加工工程に問題があるのか」 「担当するヒトのスキルに問題があるのか」 等の観点から、データをもとに過去の現場の状況の振り返りを進めていくことで、その後の加工原価改善に向けて何から手を付けていけばよいかが整理されていきます。 このように、まずは“現場の事実・データ”をもとに現状を正しく把握し、分析を進めていくことで、より精度高くポイントを絞り込みながら改善活動を行うことが可能となります。 敢えて別な表現をするならば、「勘や経験に頼った経営」から「データをもとにした経営」へと会社の体質を変えていくことこそが、「工場の原価改善」の本質であると言っても過言ではないでしょう。 以上、「原材料費高騰対策！“工場の原価改善”実践方法とは？」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   ■“積算・見積もりAIシステム”事例解説レポート AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ AI活用を通じて“ベテラン社員の働き方改革”を推進！ 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”実践事例とは？ ▼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_00702 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 見積もり業務の属人化を解消したい 見積もり業務の標準化を図りたい 見積もり業務にAIを活用したい 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”をしたい AI活用を通じてベテラン社員の働き方改革を進めたい   ■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!! ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ◆講座内容 第1講座　AI導入事例講座「メーカーでのAI取組事例」 営業AI化： 営業部門でAIを活用し、属人化した営業スキルの標準化に取り組んでいるメーカーの事例 見積・提案AI化： 営業スタッフの見積・提案業務をAIがサポート 受注予測AI化： AIを活用した受注予測により、売上見込みの精度向上 生産計画・生産管理AI化： AIを活用した生産計画・生産管理による生産性UP・利益率UP 生産技術AI化：AIを活用した生産現場での熟練技術の継承 外観検査AI化：AIを活用した外観検査の省人化＆工程改善・品質UP 顧客対応AI化： 営業時の顧客対応をAIがサポート   第2講座　AI導入戦略講座「メーカー経営者が取り組むべきAI活用戦略とは」 メーカーの経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順   ◆開催日程 全てオンライン開催となります 2022/06/01 (水)　13:00~15:00 2022/06/02 (木)　13:00~15:00 2022/06/07 (火)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   １．原価管理最適化の必要性 今回は、「原材料費高騰対策！“工場の原価改善”実践方法とは？」というテーマについてお伝えさせていただきます。 ここ2年間での新型コロナウイルス感染症の影響、そして、ロシア・ウクライナ問題の影響もあり、あらゆる業界で原材料コストや原油コストが高騰しています。 この流れは当分続きそうで、今後も不透明なだけに、企業経営からすると非常に難しい舵取りが続きます。 また、増加するコストを吸収するための販売先への価格転嫁も実行することがなかなか難しい中、国内の中堅・中小製造業の企業様にとってコントロール可能な施策テーマとして、「原価管理の最適化」が挙げられます。 ２．「原価管理の最適化」に関する基本的な考え方 以下①～⑥は、「原価管理の最適化」に関する基本的な考え方です。 ①現状、製品ごとに「市場価格」がある程度決まっており、原材料費高騰分の補うための価格転嫁も難しいため、　製品の売価設定については、現場の要望が反映されにくい（売価を上げにくい）状況にある。 ②そのため、利益確保のために自社でコントロールできるのは「原価低減」に関するアプローチ。 ③「市場価格（売上）」は自社の力だけではコントロールできないが、「原価低減」なら自社の中でコントロール可能である。 ④利益を生み出すための「原価低減」に不可欠なデータとして、製品別の原価が必要。 ⑤製品別の原価が現状どうなっているかを知らなければ、目の前の仕事と原価の繋がりが見えてこないため、現場改善のしようがない。 ⑥製品別の原価が常にオープンになっている状態を作ることで、初めて目の前の仕事と原価の繋がりが見えてくる。 上記①～⑥の考え方をもとに、今回は「原価管理の最適化」のうち、「加工原価の改善」に向けた実際の取り組みのステップをご紹介いたします。 大きくは以下3つのステップに分かれます。 Step1）製品別×工程別工数データの“正確な”把握 上図は加工原価把握のためのフォーマット例です。 縦軸に自社の製品名 横軸に製品別の工程名（各工程名に段取り工数・加工工数・工賃が紐づく） を並べています。 ここでのポイントは、各製品の工数について、 「段取り時間」と「加工時間」を一纏めにして記録するのではなく、 「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することです。 「段取り時間」と「加工時間」を一纏めにして記録してしまうと、後々の加工原価改善に向けた現場改善を実施するにあたって、「段取り工程」と「加工工程」のどちらに問題があるのかを正確に追及することが難しくなり、結果として加工原価の改善が進みません。 一方、「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することで、「段取り工程」と「加工工程」のどちらに問題があるのかを明確に分析することが可能となるため、結果として改善対象となる工程を具体的に突き止めることができます。 ところで、多くの中堅・中小製造業の企業様では、実行加工原価（実際の加工原価）を厳密には把握しきれていません。 「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ正確に分けて記録することが加工原価の改善に向けた最大のポイントですが、多くの中堅・中小製造業の企業様は、「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ正確に分けて記録することを手間に感じる製造現場側からの強い反発がネックとなり、このStep1でつまずきます。 「段取り時間」と「加工時間」をそれぞれ分けて記録することが、巡り巡って加工原価の改善と利益の確保へと繋がり、ひいては工場経営全体にインパクトを与える取り組みであることをいかに製造現場側に理解してもらうか。 この点、Step1をクリアするための最大のポイントとなります。 Step2）製品別の原価・利益データのリストアップ 上図は製品別の原価・利益データのリストアップ例です。 前述のStep1で記録した製品別の加工原価データや製品別の売価データ等を整理した上で、各製品を利益の高い順に並べた後に、 上側にベスト10 下側にワースト10 をピックアップしています。 このようにリスト化を進めていくことで、 「なんとなく儲かっている」 「なんとなく儲かっていない」 といった“勘や経験”に依存することなく、実際のデータに基づいて次の現場改善策を打ち出すことが可能となります。 現場の実態に即したデータを活用することで、経営層・現場の工場長・現場作業者の間で共通の改善基準を持つことができます。 「もっと頑張れ」と精神論で改善活動を指示しても現場作業者はなかなか思うように動いてくれませんが、データをもとにした共通の改善基準が見えてくることで、現場作業者も納得感を持ってより精度の高い改善活動を行うことができます。 Step3）加工原価の改善に向けた対策の実行 前述のStep2で「製品別利益ベスト10&ワースト10」を把握することで、優先的にテコ入れが必要な製品が明らかになります。 テコ入れ対象の製品を絞り込んだ後に、 「その製品のどの工程がネックになっているか」 「段取りのしかたに問題があるのか」 「加工工程に問題があるのか」 「担当するヒトのスキルに問題があるのか」 等の観点から、データをもとに過去の現場の状況の振り返りを進めていくことで、その後の加工原価改善に向けて何から手を付けていけばよいかが整理されていきます。 このように、まずは“現場の事実・データ”をもとに現状を正しく把握し、分析を進めていくことで、より精度高くポイントを絞り込みながら改善活動を行うことが可能となります。 敢えて別な表現をするならば、「勘や経験に頼った経営」から「データをもとにした経営」へと会社の体質を変えていくことこそが、「工場の原価改善」の本質であると言っても過言ではないでしょう。 以上、「原材料費高騰対策！“工場の原価改善”実践方法とは？」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   ■“積算・見積もりAIシステム”事例解説レポート AIを活用し「積算・見積もりのドンブリ勘定」からの脱却を実現！ AI活用を通じて“ベテラン社員の働き方改革”を推進！ 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”実践事例とは？ ▼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_00702 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 見積もり業務の属人化を解消したい 見積もり業務の標準化を図りたい 見積もり業務にAIを活用したい 積算・見積もり業務の“標準化・脱属人化・技術継承”をしたい AI活用を通じてベテラン社員の働き方改革を進めたい   ■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!! 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▼無料ダウンロードはこちらをクリック １．自動化が進んでいない中小製造業の塗装工程 製造業においては、さまざまな場所に塗装は存在しています。 塗装と一口に言ってもその種類や方法は様々で、防腐用下塗りから外観品の化粧塗装、塗料も樹脂塗料や静電塗料・粉体塗装など用途別に存在します。 塗装の自動化については、大手自動車メーカーが先行して導入・開発を進めており、現在はほとんどの塗装工程が自動化されていますが、中小製造業ではまだまだ自動化が進んでおらず、数十年前からずっと同じ手塗りで職人が手塗りされている現場が非常に多いですね。 その理由は、多品種少量生産であることと、塗装のロボットティーチングが非常に難易度が高いことが導入の進まない要因として挙げられます。 ２．塗装ロボットのティーチング（教示）の難しさ 粉体塗装や静電塗装を除く樹脂塗料による塗装は、基本的にカップ式のスプレーガンを用いてスナッピング（スプレーガンを上下左右に振り）しながら塗料を吹き付けていきます。 これは、塗料が局部に集中して塗料が垂れない為に行っている方法ですが、この作業をロボットに教示するのが非常に難しいのです。 一つの製品の中にも、塗料が入りづらく濡れない所と塗料が付きやすくなる場所が複数存在しており、形状に合わせて塗装職人は調整をしています。 また気温や塗料の粘度・希釈の具合でも、塗り方は変わります。 ここが、塗装のロボット化が進まない大きな要因でしょう。 しかし、昨今の労働人口減少に加えて職人の不足が問題になってきている現在は、自動化を進めて労働生産性を上げることが、製造業の大きな課題です。 では塗装のロボット化するにはどうするか？ ３．ベルカップ＋産業用ロボットの活用 まずロボット化を進める為に有効な方法として、ベルカップの活用が挙げられます。 ベルカップとは回転噴霧器であり、塗料が均等に拡散することが出来るため、手塗りのようなスナッピング動作をさせないでも塗装することが出来ます。 ※http://www.carlisleft.co.jp/ransburg/products/bell-mighty21_bell.html ランズバーグ社HPより掲載 本来ベルカップは静電塗料向けに開発されたものであり、静電塗料を用いることで最大の効果を発揮しますが、樹脂塗料での活用が可能なベルカップが開発されています。 従来のスプレーガンに比べて塗料の塗着効率は2割から3割高いと言われており、塗料コスト削減にも効果を発揮します。 ベルカップの場合、大きなスナッピング動作が必要無い為、形状に合わせてロボットハンドが製品全面をなぞるような動作を教示するだけで、大抵のものは塗れてしまいます。 この点が非常にロボットとの相性が良い為、近年では、ロボットメーカーもベルカップとロボットをとアッセンブリーしたシステムをリリースしてきています。 ４．多品種少量生産の塗装ロボット導入の注意点 多品種少量生産の塗装ロボットシステム構築する際には、専門知識のある人の協力が不可欠です。 ベルカップ自体が非常に精密かつ高価なものなので、きちんと投資対効果を算出して自動化に取り組む必要があります。 既存の業務分析 過去の工数実績 生産品種の形状や塗料の種類 ロボット設置場所 ロボット操作教育 補助金活用 ベルカップを用いた塗装テスト 等、自社の業務分析をしっかりと分析し、ロボットシステム導入後にどのような効果をを出すのかしっかりと把握しながら予算を策定し、システムインテグレータとロボットシステムの構想を綿密に計画していくことで、塗装ロボット活用を成功させていきましょう。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック ▼無料ダウンロードはこちらをクリック １．自動化が進んでいない中小製造業の塗装工程 製造業においては、さまざまな場所に塗装は存在しています。 塗装と一口に言ってもその種類や方法は様々で、防腐用下塗りから外観品の化粧塗装、塗料も樹脂塗料や静電塗料・粉体塗装など用途別に存在します。 塗装の自動化については、大手自動車メーカーが先行して導入・開発を進めており、現在はほとんどの塗装工程が自動化されていますが、中小製造業ではまだまだ自動化が進んでおらず、数十年前からずっと同じ手塗りで職人が手塗りされている現場が非常に多いですね。 その理由は、多品種少量生産であることと、塗装のロボットティーチングが非常に難易度が高いことが導入の進まない要因として挙げられます。 ２．塗装ロボットのティーチング（教示）の難しさ 粉体塗装や静電塗装を除く樹脂塗料による塗装は、基本的にカップ式のスプレーガンを用いてスナッピング（スプレーガンを上下左右に振り）しながら塗料を吹き付けていきます。 これは、塗料が局部に集中して塗料が垂れない為に行っている方法ですが、この作業をロボットに教示するのが非常に難しいのです。 一つの製品の中にも、塗料が入りづらく濡れない所と塗料が付きやすくなる場所が複数存在しており、形状に合わせて塗装職人は調整をしています。 また気温や塗料の粘度・希釈の具合でも、塗り方は変わります。 ここが、塗装のロボット化が進まない大きな要因でしょう。 しかし、昨今の労働人口減少に加えて職人の不足が問題になってきている現在は、自動化を進めて労働生産性を上げることが、製造業の大きな課題です。 では塗装のロボット化するにはどうするか？ ３．ベルカップ＋産業用ロボットの活用 まずロボット化を進める為に有効な方法として、ベルカップの活用が挙げられます。 ベルカップとは回転噴霧器であり、塗料が均等に拡散することが出来るため、手塗りのようなスナッピング動作をさせないでも塗装することが出来ます。 ※http://www.carlisleft.co.jp/ransburg/products/bell-mighty21_bell.html ランズバーグ社HPより掲載 本来ベルカップは静電塗料向けに開発されたものであり、静電塗料を用いることで最大の効果を発揮しますが、樹脂塗料での活用が可能なベルカップが開発されています。 従来のスプレーガンに比べて塗料の塗着効率は2割から3割高いと言われており、塗料コスト削減にも効果を発揮します。 ベルカップの場合、大きなスナッピング動作が必要無い為、形状に合わせてロボットハンドが製品全面をなぞるような動作を教示するだけで、大抵のものは塗れてしまいます。 この点が非常にロボットとの相性が良い為、近年では、ロボットメーカーもベルカップとロボットをとアッセンブリーしたシステムをリリースしてきています。 ４．多品種少量生産の塗装ロボット導入の注意点 多品種少量生産の塗装ロボットシステム構築する際には、専門知識のある人の協力が不可欠です。 ベルカップ自体が非常に精密かつ高価なものなので、きちんと投資対効果を算出して自動化に取り組む必要があります。 既存の業務分析 過去の工数実績 生産品種の形状や塗料の種類 ロボット設置場所 ロボット操作教育 補助金活用 ベルカップを用いた塗装テスト 等、自社の業務分析をしっかりと分析し、ロボットシステム導入後にどのような効果をを出すのかしっかりと把握しながら予算を策定し、システムインテグレータとロボットシステムの構想を綿密に計画していくことで、塗装ロボット活用を成功させていきましょう。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック

▼『製造業　2024年AI活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～』　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．最適化問題とは 「最適化問題」とは、変数や目的関数、制約条件などの要素を定義した上で、目的の値を最大化/最小化する条件を求める問題を指します。一見、難しそうに聞こえますが、例えばカーナビによるルート提案などは最適化問題の解そのものです。つまり、一番合理的な結果を求めるための手段と言い換えることができます。さらに、最適化問題を数学的な手法によって解くことを「数理最適化」といいます。現実社会では、例えば以下のような例で活用されています。 ①最適解・改善策を見つける ・・・　トラック配送効率の向上、オフィス移転地の選定、投資アドバイスなど ②判断を最適化する ・・・　目的地までのルート選択、勤務シフト作成、需要予測、不良品の選定など 上記のような現実的な問題を数理最適化の手法で解決することはDX（デジタルトランスフォーメーション）を進めるにあたり非常に重要な考え方です。このDXにおいて、ビジネスで発生する問題の大半が「組み合わせの最適化」の問題と言われており、以下のような例が挙げられます。 ２．組み合わせの最適化問題の例①　ナップザック問題 ナップザック問題とは、下記のイラストのように「決められた枠にどれだけたくさんの価値を詰めることができるか」を求める問題です。 この袋には容量や強度の制限があり、それを超えないようにたくさん積めたい状況があったとします。袋に入れたフルーツの価値の和が最大になるようにするためには、重くても安いものや、小さくても高いものをうまく組み合わせる必要があります。このイラストのように数個であれば容易に計算が出来ますが、個数が多くなればその計算は複雑化します。その時に利用するのが数理最適化です。 ３．組み合わせの最適化問題の例②　巡回セールスマン問題 巡回セールスマン問題が実際に活かされているのはGoogleマップです。 あなたがセールスマンだったと仮定し、外回りの営業でｎ件を訪問する場合、何も考えずでたらめに回っていると余計な時間がかかってしまいます。そこで移動距離が最短になるような「最適な巡回路」を決定する必要があります。巡回すべき地点の数をn個としたとき、可能な巡回路の総数はn!/2n通り存在します。nが小さいときは全部の組み合わせを算出してみることができますが、nが大きくなってしまうとそうはいきません。実際に計算してみると、10地点の場合の巡回炉の総数は181,440件、30地点であれば4.42×1030となります。 「最適化問題」「数理最適化」というと、この文字から難しいことを想像しがちですが、案外日常生活で使っている考え方です。しかし、日々携わっている業務は意外と「最適化」が出来ていない箇所も多いのではないでしょうか。まずは身近なところからDXのヒントを見つけてみることをおすすめします。   ▼『製造業　2024年AI活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～』　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！ ■関連するセミナーはこちら https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ▼『製造業　2024年AI活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～』　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．最適化問題とは 「最適化問題」とは、変数や目的関数、制約条件などの要素を定義した上で、目的の値を最大化/最小化する条件を求める問題を指します。一見、難しそうに聞こえますが、例えばカーナビによるルート提案などは最適化問題の解そのものです。つまり、一番合理的な結果を求めるための手段と言い換えることができます。さらに、最適化問題を数学的な手法によって解くことを「数理最適化」といいます。現実社会では、例えば以下のような例で活用されています。 ①最適解・改善策を見つける ・・・　トラック配送効率の向上、オフィス移転地の選定、投資アドバイスなど ②判断を最適化する ・・・　目的地までのルート選択、勤務シフト作成、需要予測、不良品の選定など 上記のような現実的な問題を数理最適化の手法で解決することはDX（デジタルトランスフォーメーション）を進めるにあたり非常に重要な考え方です。このDXにおいて、ビジネスで発生する問題の大半が「組み合わせの最適化」の問題と言われており、以下のような例が挙げられます。 ２．組み合わせの最適化問題の例①　ナップザック問題 ナップザック問題とは、下記のイラストのように「決められた枠にどれだけたくさんの価値を詰めることができるか」を求める問題です。 この袋には容量や強度の制限があり、それを超えないようにたくさん積めたい状況があったとします。袋に入れたフルーツの価値の和が最大になるようにするためには、重くても安いものや、小さくても高いものをうまく組み合わせる必要があります。このイラストのように数個であれば容易に計算が出来ますが、個数が多くなればその計算は複雑化します。その時に利用するのが数理最適化です。 ３．組み合わせの最適化問題の例②　巡回セールスマン問題 巡回セールスマン問題が実際に活かされているのはGoogleマップです。 あなたがセールスマンだったと仮定し、外回りの営業でｎ件を訪問する場合、何も考えずでたらめに回っていると余計な時間がかかってしまいます。そこで移動距離が最短になるような「最適な巡回路」を決定する必要があります。巡回すべき地点の数をn個としたとき、可能な巡回路の総数はn!/2n通り存在します。nが小さいときは全部の組み合わせを算出してみることができますが、nが大きくなってしまうとそうはいきません。実際に計算してみると、10地点の場合の巡回炉の総数は181,440件、30地点であれば4.42×1030となります。 「最適化問題」「数理最適化」というと、この文字から難しいことを想像しがちですが、案外日常生活で使っている考え方です。しかし、日々携わっている業務は意外と「最適化」が出来ていない箇所も多いのではないでしょうか。まずは身近なところからDXのヒントを見つけてみることをおすすめします。   ▼『製造業　2024年AI活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～』　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！ ■関連するセミナーはこちら https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/

１．原油価格高騰・円安が経営に及ぼす影響 ロシアによるウクライナ侵略などの影響により世界経済も不確実性が高まり、原油等の国際価格は変動しつつ、高い水準で推移しています。また、長引く円安によって、原材料価格が上がり、中堅・中小製造業では、利益を確保する為に得意先に価格転嫁するか、原価改善をせざるを得ない状況にあります。 東京商工会議所の「円安が経営に及ぼす影響に関するアンケート調査結果」によると、８割強の中小企業が円安進行によるマイナス影響を受けているとし「仕入価格、原材料価格の上昇」や「コスト上昇分を売価に転嫁できない」等の回答が多く「採算も悪化した」の回答も4割を占めています。 その中で多くの中堅・中小製造業の経営者は、得意先に値上げ交渉をするものの、「成立しない」もしくは「交渉できる状況にない」「それ以上価格が上がるのであれば別の会社に依頼する・・」など得意先からの厳しい回答を受け価格転嫁できない事が現実です。 ２．値上げ交渉の成功率を上げる方法 値上げ交渉の成功率を上げる１つの方法として「根拠」を明確に提示する事です。得意先の担当者に単純な値上げ要請したとしても、その担当者が「協力会社から〇〇円値上げの交渉がありました」と単に値上交渉の事実を上長もしくは役員に報告する事になり、これでは却下される確率が高くなります。値上げ交渉時に材料価格の推移をデータ化した上で折れ線グラフ等を使って値上げの根拠を明確化し提示する事で、得意先担当者が上長や役員に示しやすくなり値上げ交渉に有効と考えられます。 昨今、経済産業省が発注企業に、下請法の順守を強く求め、監視を強化する方針を示していることから、「根拠」のある値上げの協議には、一定応じるものと考えられます。 ３．原価の「見える化」 また、経営者は、値上げ交渉がうまくいかない事を想定して、原価改善をする事も視野に入れなければなりません。原価改善をするといっても闇雲に改善活動を進めても効果に繋がりません。先ずは、原価を「見える化」する必要があります。 例えば、機械加工製造業であれば、旋盤、マシニング、切断、洗浄、検査等の工程毎の段取り時間及び作業時間の工数を「見える化」して、実際に該当する製品を製造するのに、どれくらいの工数が掛かり、労務費や経費を掛け合わせた場合、原価がいくら掛かるのかを計算する仕組みの構築が必要不可欠になります。これによりどの工程のどの作業がボトルネックになっているのか明確になります。また、外注加工がある場合には外注原価を把握する仕組みを構築することで、製品毎に粗利がどれくらい出ているのかが把握できるようになります。これを得意先という分類で把握する事で、得意先毎の製品がそれぞれどれくらい儲かっているのかを把握する事ができます。 原価を「見える化」する仕組みの構築を短期間で実現する為には、生産管理・原価管理の機能が実装されている製造業専用のパッケージシステムの導入をお勧めします。 また、原価を「見える化」する事で経営としてデジタルデータで得意先毎、個別製品毎に利益がでているか把握できる事だけでなく、現場による原価改善のアクションに繋がりやすくなります。 旋盤、マシニング、切断、洗浄、検査の工程の工数を把握する事によって、誰がどの工程に時間が掛かりすぎているのか、どの工程の段取り時間を改善しなくてはならないのか、場合によっては、工程や機械の入れ替えを判断する材料になります。また、原価を細分化してデジタル化する事により、得意先への価格交渉の際に根拠データを提示する事も可能になるだけでなく、競争力のある見積金額を提示する事も可能になり、結果売上や利益に繋がってくる事が期待されます。   ■オンライン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 ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ◆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原価管理業務、生産管理業務が多い機械加工業の社長様 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 ◆講座内容 第一講座　原価管理システム導入成功編 機械加工製造業における原価管理業務の課題 原価管理システムの導入失敗例 成功する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 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 原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を成功させる為のベンダー選定 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第二講座　生産管理・原価管理システム事例紹介編 従業員数90名！機械加工会社が属人化した業務を排除し、生産管理・個別原価システムの取り組み事例 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 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第三講座　　儲けの見える化戦略編 「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 株式会社船井総合研究所　執行役員 DX支援本部 本部長　菊池 功   ◆開催日程 全てオンライン開催となります 2022/06/22 (水)　13:00~15:00 2022/06/24 (金)　13:00~15:00 2022/06/29 (水)　13:00~15:00 2022/07/01 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   ■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?media=smart-factory_S045 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   １．原油価格高騰・円安が経営に及ぼす影響 ロシアによるウクライナ侵略などの影響により世界経済も不確実性が高まり、原油等の国際価格は変動しつつ、高い水準で推移しています。また、長引く円安によって、原材料価格が上がり、中堅・中小製造業では、利益を確保する為に得意先に価格転嫁するか、原価改善をせざるを得ない状況にあります。 東京商工会議所の「円安が経営に及ぼす影響に関するアンケート調査結果」によると、８割強の中小企業が円安進行によるマイナス影響を受けているとし「仕入価格、原材料価格の上昇」や「コスト上昇分を売価に転嫁できない」等の回答が多く「採算も悪化した」の回答も4割を占めています。 その中で多くの中堅・中小製造業の経営者は、得意先に値上げ交渉をするものの、「成立しない」もしくは「交渉できる状況にない」「それ以上価格が上がるのであれば別の会社に依頼する・・」など得意先からの厳しい回答を受け価格転嫁できない事が現実です。 ２．値上げ交渉の成功率を上げる方法 値上げ交渉の成功率を上げる１つの方法として「根拠」を明確に提示する事です。得意先の担当者に単純な値上げ要請したとしても、その担当者が「協力会社から〇〇円値上げの交渉がありました」と単に値上交渉の事実を上長もしくは役員に報告する事になり、これでは却下される確率が高くなります。値上げ交渉時に材料価格の推移をデータ化した上で折れ線グラフ等を使って値上げの根拠を明確化し提示する事で、得意先担当者が上長や役員に示しやすくなり値上げ交渉に有効と考えられます。 昨今、経済産業省が発注企業に、下請法の順守を強く求め、監視を強化する方針を示していることから、「根拠」のある値上げの協議には、一定応じるものと考えられます。 ３．原価の「見える化」 また、経営者は、値上げ交渉がうまくいかない事を想定して、原価改善をする事も視野に入れなければなりません。原価改善をするといっても闇雲に改善活動を進めても効果に繋がりません。先ずは、原価を「見える化」する必要があります。 例えば、機械加工製造業であれば、旋盤、マシニング、切断、洗浄、検査等の工程毎の段取り時間及び作業時間の工数を「見える化」して、実際に該当する製品を製造するのに、どれくらいの工数が掛かり、労務費や経費を掛け合わせた場合、原価がいくら掛かるのかを計算する仕組みの構築が必要不可欠になります。これによりどの工程のどの作業がボトルネックになっているのか明確になります。また、外注加工がある場合には外注原価を把握する仕組みを構築することで、製品毎に粗利がどれくらい出ているのかが把握できるようになります。これを得意先という分類で把握する事で、得意先毎の製品がそれぞれどれくらい儲かっているのかを把握する事ができます。 原価を「見える化」する仕組みの構築を短期間で実現する為には、生産管理・原価管理の機能が実装されている製造業専用のパッケージシステムの導入をお勧めします。 また、原価を「見える化」する事で経営としてデジタルデータで得意先毎、個別製品毎に利益がでているか把握できる事だけでなく、現場による原価改善のアクションに繋がりやすくなります。 旋盤、マシニング、切断、洗浄、検査の工程の工数を把握する事によって、誰がどの工程に時間が掛かりすぎているのか、どの工程の段取り時間を改善しなくてはならないのか、場合によっては、工程や機械の入れ替えを判断する材料になります。また、原価を細分化してデジタル化する事により、得意先への価格交渉の際に根拠データを提示する事も可能になるだけでなく、競争力のある見積金額を提示する事も可能になり、結果売上や利益に繋がってくる事が期待されます。   ■オンライン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 ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ◆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原価管理業務、生産管理業務が多い機械加工業の社長様 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 ◆講座内容 第一講座　原価管理システム導入成功編 機械加工製造業における原価管理業務の課題 原価管理システムの導入失敗例 成功する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 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 原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を成功させる為のベンダー選定 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第二講座　生産管理・原価管理システム事例紹介編 従業員数90名！機械加工会社が属人化した業務を排除し、生産管理・個別原価システムの取り組み事例 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 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第三講座　　儲けの見える化戦略編 「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 株式会社船井総合研究所　執行役員 DX支援本部 本部長　菊池 功   ◆開催日程 全てオンライン開催となります 2022/06/22 (水)　13:00~15:00 2022/06/24 (金)　13:00~15:00 2022/06/29 (水)　13:00~15:00 2022/07/01 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   ■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?media=smart-factory_S045 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  

１．はじめに 原材料費の高騰や顧客からの値下げ交渉などを受け、「利益確保」に頭を抱えている中小製造業の経営者の方々は多くいらっしゃるかと思います。 「利益＝売上-原価」であるため、利益を確保するためには売上を伸ばすか原価を下げるかしかありません。 売上を伸ばすためには1製品当たりの単価を上げる・売上製品数を増やすなどが必要ですが、これらは完全には自社でコントロールできない問題でもあります。 以上を踏まえると、利益確保への一番の近道は自社でコントロールできる原価を低減させること、つまり「原価管理」だといえます。 今回のコラムでは、中小製造業が取り組むべき原価管理・個別原価管理についてご紹介させていただきます。 ２．中小製造業の原価管理のよくある課題 中小製造業において、原価管理というと下記のような課題が挙げられるかと思います。 ①1件ごとの取引で儲けが出ているかどうかがわからない 原価差異が明確に認識できておらず、どんぶり勘定になってしまっている状態です。売価に関しては何年間も同じ価格で販売していたり、営業担当者が自身の感覚で値下げ交渉に対応しているケースが該当します。また、「長い付き合いだから…」という理由で仕入先や外注先を固定している、という場合も1件ごとの取引で儲けが出ているかどうかがわからなくなる原因の1つと言えるでしょう。 ②原価改定が定期的に実施できていない ①の課題と同様にどんぶり勘定になってしまっている状態です。どんぶり勘定の状態でも利益が出ている、という場合にこのようなケースに陥ることが多いです。考えてみれば当たり前かもしれませんが、部品単価や加工単価が何年間にもわたって一律ということはほとんどあり得ません。例えば、十何年前に決めた仕入単価・加工単価を見直さずそのまま使い続けている、という製造業の企業様は非常に多いのではないでしょうか。 ③各工程の加工時間・段取り時間などの原価計算ができていない 受注した分のオーダーを製造することに精いっぱいになってしまっている状態です。特に多品種少量生産でロットサイズが小さい中小製造業の企業でこのような状態になることが多いかと思います。各工程の加工時間はいうまでもありませんが、段取り時間はロットサイズが小さくなるとその分原価に対する影響度が大きくなります。製造に手いっぱいになってしまい実績時間が取得できていないと原価管理・原価改善にはつながりません。 以上のような課題がある中小製造業の企業が取り組むべき原価管理を3点ご紹介いたします。 ３．中小製造業が取り組むべき３つの原価管理 ①工程別原価管理 加工の工程別に原価管理ができている状態です。工程別に原価管理ができるようになると、改善が必要な工程が見える化されます。設定した売価に対して、利益を確保するためにかけることができる工数（標準工数）と実際にかかった工数（実績工数）を比較して、標準より工数がかかってしまっている工程で改善活動を行います。工程別に原価管理ができるようにするためには、加工実績・出来高を正確に取得すること・過去実績などを踏まえて適切な標準工数を設定することが必要です。 ②製品別原価管理 製品別に原価管理・儲けが見えている状態です。製品別に原価管理ができるようになると、注力するべき・販売量を増やしたほうが良い製品が判断できるようになります。一方で儲けが出ていないという製品に関しては、材料費が高すぎるのか・加工に時間がかかりすぎているのか、あるいは売価の設定に問題があるのかなど、儲けが出ない原因をドリルダウンして考えていくことができます。このように製品別で原価管理を進めていくためには、①の工程別原価管理を徹底することや、部品表（BOM）を整理してその製品に必要となる材料を明確化することが必要です。 ③得意先別原価管理 得意先別に原価管理・儲けが見えている状態です。得意先別に原価管理ができるようになれば、注力するべき得意先が判断できるようになります。また、得意先によって社内の担当者が決まっている場合には、担当の得意先との取引で利益が出ているのかいないのかという観点で社内の打ち合わせ・今後の取り組みを検討することも可能になります。①・②で述べてきた、工程別・製品別の原価管理ができるようになることで、最終的に得意先の原価管理も可能になります。 上記のような原価管理が実現できれば、自力での「利益確保」が現実的になっていきます。実際にどのように原価管理を実現していけばいいのか、という点につきましては弊社で開催しているセミナーもご参考にしていただければと思います。   ■オンライン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 ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ◆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原価管理業務、生産管理業務が多い機械加工業の社長様 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 ◆講座内容 第一講座　原価管理システム導入成功編 機械加工製造業における原価管理業務の課題 原価管理システムの導入失敗例 成功する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 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 原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を成功させる為のベンダー選定 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第二講座　生産管理・原価管理システム事例紹介編 従業員数90名！機械加工会社が属人化した業務を排除し、生産管理・個別原価システムの取り組み事例 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 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第三講座　　儲けの見える化戦略編 「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 株式会社船井総合研究所　執行役員 DX支援本部 本部長　菊池 功   ◆開催日程 全てオンライン開催となります 2022/06/22 (水)　13:00~15:00 2022/06/24 (金)　13:00~15:00 2022/06/29 (水)　13:00~15:00 2022/07/01 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   ■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?media=smart-factory_S045 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   １．はじめに 原材料費の高騰や顧客からの値下げ交渉などを受け、「利益確保」に頭を抱えている中小製造業の経営者の方々は多くいらっしゃるかと思います。 「利益＝売上-原価」であるため、利益を確保するためには売上を伸ばすか原価を下げるかしかありません。 売上を伸ばすためには1製品当たりの単価を上げる・売上製品数を増やすなどが必要ですが、これらは完全には自社でコントロールできない問題でもあります。 以上を踏まえると、利益確保への一番の近道は自社でコントロールできる原価を低減させること、つまり「原価管理」だといえます。 今回のコラムでは、中小製造業が取り組むべき原価管理・個別原価管理についてご紹介させていただきます。 ２．中小製造業の原価管理のよくある課題 中小製造業において、原価管理というと下記のような課題が挙げられるかと思います。 ①1件ごとの取引で儲けが出ているかどうかがわからない 原価差異が明確に認識できておらず、どんぶり勘定になってしまっている状態です。売価に関しては何年間も同じ価格で販売していたり、営業担当者が自身の感覚で値下げ交渉に対応しているケースが該当します。また、「長い付き合いだから…」という理由で仕入先や外注先を固定している、という場合も1件ごとの取引で儲けが出ているかどうかがわからなくなる原因の1つと言えるでしょう。 ②原価改定が定期的に実施できていない ①の課題と同様にどんぶり勘定になってしまっている状態です。どんぶり勘定の状態でも利益が出ている、という場合にこのようなケースに陥ることが多いです。考えてみれば当たり前かもしれませんが、部品単価や加工単価が何年間にもわたって一律ということはほとんどあり得ません。例えば、十何年前に決めた仕入単価・加工単価を見直さずそのまま使い続けている、という製造業の企業様は非常に多いのではないでしょうか。 ③各工程の加工時間・段取り時間などの原価計算ができていない 受注した分のオーダーを製造することに精いっぱいになってしまっている状態です。特に多品種少量生産でロットサイズが小さい中小製造業の企業でこのような状態になることが多いかと思います。各工程の加工時間はいうまでもありませんが、段取り時間はロットサイズが小さくなるとその分原価に対する影響度が大きくなります。製造に手いっぱいになってしまい実績時間が取得できていないと原価管理・原価改善にはつながりません。 以上のような課題がある中小製造業の企業が取り組むべき原価管理を3点ご紹介いたします。 ３．中小製造業が取り組むべき３つの原価管理 ①工程別原価管理 加工の工程別に原価管理ができている状態です。工程別に原価管理ができるようになると、改善が必要な工程が見える化されます。設定した売価に対して、利益を確保するためにかけることができる工数（標準工数）と実際にかかった工数（実績工数）を比較して、標準より工数がかかってしまっている工程で改善活動を行います。工程別に原価管理ができるようにするためには、加工実績・出来高を正確に取得すること・過去実績などを踏まえて適切な標準工数を設定することが必要です。 ②製品別原価管理 製品別に原価管理・儲けが見えている状態です。製品別に原価管理ができるようになると、注力するべき・販売量を増やしたほうが良い製品が判断できるようになります。一方で儲けが出ていないという製品に関しては、材料費が高すぎるのか・加工に時間がかかりすぎているのか、あるいは売価の設定に問題があるのかなど、儲けが出ない原因をドリルダウンして考えていくことができます。このように製品別で原価管理を進めていくためには、①の工程別原価管理を徹底することや、部品表（BOM）を整理してその製品に必要となる材料を明確化することが必要です。 ③得意先別原価管理 得意先別に原価管理・儲けが見えている状態です。得意先別に原価管理ができるようになれば、注力するべき得意先が判断できるようになります。また、得意先によって社内の担当者が決まっている場合には、担当の得意先との取引で利益が出ているのかいないのかという観点で社内の打ち合わせ・今後の取り組みを検討することも可能になります。①・②で述べてきた、工程別・製品別の原価管理ができるようになることで、最終的に得意先の原価管理も可能になります。 上記のような原価管理が実現できれば、自力での「利益確保」が現実的になっていきます。実際にどのように原価管理を実現していけばいいのか、という点につきましては弊社で開催しているセミナーもご参考にしていただければと思います。   ■オンライン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 ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ◆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原価管理業務、生産管理業務が多い機械加工業の社長様 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 ◆講座内容 第一講座　原価管理システム導入成功編 機械加工製造業における原価管理業務の課題 原価管理システムの導入失敗例 成功する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 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 原価管理システムの導入・活用で個別原価管理を成功させる為のベンダー選定 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第二講座　生産管理・原価管理システム事例紹介編 従業員数90名！機械加工会社が属人化した業務を排除し、生産管理・個別原価システムの取り組み事例 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 株式会社船井総合研究所　ディレクター　西山 直生   第三講座　　儲けの見える化戦略編 「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 株式会社船井総合研究所　執行役員 DX支援本部 本部長　菊池 功   ◆開催日程 全てオンライン開催となります 2022/06/22 (水)　13:00~15:00 2022/06/24 (金)　13:00~15:00 2022/06/29 (水)　13:00~15:00 2022/07/01 (金)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   ■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?media=smart-factory_S045 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  

ファクトリービジネス研究会 スマートファクトリー経営部会4月例会開催のお知らせ！ ご興味のある経営者様には、個別説明会を開催しております。 ファクトリービジネス研究会 スマートファクトリー経営部会4月例会開催レポート 4月例会では以下の内容で講座を実施しました！ ・第一講座 初めてのロボット導入でも多品種少量生産の溶接ロボット活用に成功した事例講座 ◆属人化していた熟練技術の溶接作業をロボットで実現！ ◆多品種対応を実現した、初めてでも使いこなせるロボット制御システム ◆対象製品の生産性が大幅向上！ロボットを軸にした売上UPの方法とは？ ◆板金溶接×DX目指すべき板金溶接加工業の姿とは？ ・第二講座 稼働状況の可視化を通じて生産性向上を実現！ 従業員24名の製造業のAI活用最新事例講座 ◆これまで稼働監視が難しかった工程にAIカメラを導入！ ◆「稼働の見える化」で社員の意識が変化！ ◆データの分析でボトルネック工程を特定し、生産性向上を実現！ ・第三講座 【2022年最新版】補助金獲得分析データのご紹介＆本日のまとめ講座 ◆初公開！2021年度補助金申請“9万件越”を分析！ ◆最新！2022年度狙いどころ補助金はこれ！   各講座のポイントは下記をチェック！ ・第一講座のポイント ①職人依存からの脱却と自動化推進の足掛かりを作るため経営者自ら行動した ②ロボット化と並行した製品品質の見直し ③最新技術の活用多品種少量生産の場合はロボット化しやすい類似形状製品を対象とする ④作業分析を行いネックとなっている工程のみをロボット化する ⑤経営者が稼働を見える仕組みと改善のPDCA ⑥若手自ら育つ仕組み作り ⑦経営者自らが果敢にチャレンジしていく姿勢を見せる ・第二講座のポイント ①世の中の便利ツールはアイディア次第（手法（AI）が重要ではない） ②デジタル化（可視化）の過程を通じて従業員のモチベーションUP⇒意識が変わる⇒生産性の向上 ③多様な人材を活かして＆集めて事業⇒収益へ   【2022年 年間スケジュールのご案内】 4月19日（火）13:00～15:30（開催済み） 6月16日（木）WEB開催　経営戦略セミナー研究会全国大会 8月25日（木）13:00～15:30　　WEB開催 9月開催予定　時間未定 工場視察クリニック 10月20日（木）13:00～15:30　WEB開催 11月18日（金）時間未定 工場視察クリニック   ■ファクトリービジネス研究会 スマートファクトリー経営部会にご興味のある経営者様向けに個別説明会を開催しております ▼研究会のお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/study/047708   ファクトリービジネス研究会 スマートファクトリー経営部会は多品種少量生産型の製造業を営む企業様を対象とした、ものづくりの生産性向上に関する経営研究会です。 国内製造業における人手不足、特に熟練者不足が今後もより進んでいく中、多品種少量生産型の製造業が工場の人手不足を解消し、生産性向上を実現するためのAI化・ロボット化等について、実際の導入・活用事例をもとに研究していきます。 AIを活用した自動化装置や産業用ロボットシステム、その他省力化装置等の研究に加えて、それらを活用した工程改善や人員配置改善、効率化等の人的仕組みの研究までを網羅する研究会です。 最新事例の研究や最先端の工場視察等を通じて、ご参加いただく企業様にとって最適な「スマートファクトリー化」の形を追求していきます。 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/study/047708   ファクトリービジネス研究会 スマートファクトリー経営部会4月例会開催のお知らせ！ ご興味のある経営者様には、個別説明会を開催しております。 ファクトリービジネス研究会 スマートファクトリー経営部会4月例会開催レポート 4月例会では以下の内容で講座を実施しました！ ・第一講座 初めてのロボット導入でも多品種少量生産の溶接ロボット活用に成功した事例講座 ◆属人化していた熟練技術の溶接作業をロボットで実現！ ◆多品種対応を実現した、初めてでも使いこなせるロボット制御システム ◆対象製品の生産性が大幅向上！ロボットを軸にした売上UPの方法とは？ ◆板金溶接×DX目指すべき板金溶接加工業の姿とは？ ・第二講座 稼働状況の可視化を通じて生産性向上を実現！ 従業員24名の製造業のAI活用最新事例講座 ◆これまで稼働監視が難しかった工程にAIカメラを導入！ ◆「稼働の見える化」で社員の意識が変化！ ◆データの分析でボトルネック工程を特定し、生産性向上を実現！ ・第三講座 【2022年最新版】補助金獲得分析データのご紹介＆本日のまとめ講座 ◆初公開！2021年度補助金申請“9万件越”を分析！ ◆最新！2022年度狙いどころ補助金はこれ！   各講座のポイントは下記をチェック！ ・第一講座のポイント ①職人依存からの脱却と自動化推進の足掛かりを作るため経営者自ら行動した ②ロボット化と並行した製品品質の見直し ③最新技術の活用多品種少量生産の場合はロボット化しやすい類似形状製品を対象とする ④作業分析を行いネックとなっている工程のみをロボット化する ⑤経営者が稼働を見える仕組みと改善のPDCA ⑥若手自ら育つ仕組み作り ⑦経営者自らが果敢にチャレンジしていく姿勢を見せる ・第二講座のポイント ①世の中の便利ツールはアイディア次第（手法（AI）が重要ではない） ②デジタル化（可視化）の過程を通じて従業員のモチベーションUP⇒意識が変わる⇒生産性の向上 ③多様な人材を活かして＆集めて事業⇒収益へ   【2022年 年間スケジュールのご案内】 4月19日（火）13:00～15:30（開催済み） 6月16日（木）WEB開催　経営戦略セミナー研究会全国大会 8月25日（木）13:00～15:30　　WEB開催 9月開催予定　時間未定 工場視察クリニック 10月20日（木）13:00～15:30　WEB開催 11月18日（金）時間未定 工場視察クリニック   ■ファクトリービジネス研究会 スマートファクトリー経営部会にご興味のある経営者様向けに個別説明会を開催しております ▼研究会のお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/study/047708   ファクトリービジネス研究会 スマートファクトリー経営部会は多品種少量生産型の製造業を営む企業様を対象とした、ものづくりの生産性向上に関する経営研究会です。 国内製造業における人手不足、特に熟練者不足が今後もより進んでいく中、多品種少量生産型の製造業が工場の人手不足を解消し、生産性向上を実現するためのAI化・ロボット化等について、実際の導入・活用事例をもとに研究していきます。 AIを活用した自動化装置や産業用ロボットシステム、その他省力化装置等の研究に加えて、それらを活用した工程改善や人員配置改善、効率化等の人的仕組みの研究までを網羅する研究会です。 最新事例の研究や最先端の工場視察等を通じて、ご参加いただく企業様にとって最適な「スマートファクトリー化」の形を追求していきます。 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/study/047708  

１．はじめに 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。 本コラムをご覧になっている方も自社で何か自動化・効率化ができないかと色々検討されていることかと思います。 ただ、実際導入するとなると決して安くない費用がかかるため、「費用対効果は出るのか？」「そもそも投資する資金がない」等、費用面での懸念も多いのではないでしょうか。 そういった企業を支援するために近年では、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ます。 中には数千万～1億円補助が出る補助金もあるため、投資をする際に活用しない手はありません。 今回は直近で大きく内容に変化のあったものづくり補助金について、変更点とその活用方法について解説いたします。 ２．ものづくり補助金とは？ ものづくり補助金の正式名称は「ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金」で、中小企業等による生産性向上に資する革新的サービス開発・試作品開発・生産プロセスの改善を行うための設備投資を支援する補助金です。 そのため、ロボットの導入などの向上の自動化にはピッタリの補助金となります。 続いて、補助額を見ていきます。 ３．補助額 第10回締め切り以降（2月16日公募開始）の補助額は経費の1/2もしくは2/3を最大1,250万円まで補助されます。 (グリーン枠は最大2,000万円、グローバル展開型は最大3,000万円まで)。 以前（第9回）までは1000万の上限でありましたので250万円増額されたことになります。 ただ、1点注意が必要なのが従業員規模による上限が新たに設定されたことです。 従業員数が２１名以上であれば最大上限額の1250万までの補助が受けられますが、20名以下の場合は従業員規模に応じた1000万以下の補助となります。 ※全国中小企業団体中央会「ものづくり補助金総合サイト」より引用 https://portal.monodukuri-hojo.jp/about.html ４．必要条件 ものづくり補助金の申請には下記すべての付加価値額・賃上げ基本要件を満たす３～５年の事業計画を策定する必要があります。そもそも要件を満たした計画になっていないと不採択になってしまいますので、申請の際は下記の要件をしっかり盛り込んだ計画を作成するようにしましょう。もちろんのこと申請要件が未達の場合は、全額または一部返還しなければなりませんので、その点も留意しながら無理のない計画を作成する必要があります。また、一定規模以上の従業員を抱える企業の場合、賃上げ要件を満たす計画を作成すると補助額よりも賃上げ額の方が大きくなることが多いです。そのため社員の給料UPにはつながりますが、純粋に設備購入費の削減を目的として考えるとマイナスになってしまいます。補助額だけにとらわれず下記要件も考慮したうえで補助金を活用するかどうかの判断が必要になります。 ①事業者全体の付加価値額を年率平均３％以上増加 ※ 付加価値額とは、営業利益、人件費、減価償却費を足したもの ②給与支給総額を年率平均1.5％以上増加 ※ 給与支給総額とは、全従業員（非常勤を含む）及び役員に支払った給与等（給料、賃金、賞与及び役員報酬等は含み、福利厚生費、法定福利費や退職金は除く）。 ③事業場内最低賃金(事業場内で最も低い賃金)を地域別最低賃金＋30円以上の水準にする 補助事業実施年度に新型コロナウイルス感染症の影響を受けることを想定して、上記の付加価値額及び賃金引上げの目標を据え置きし、その翌年度から３～５年の間にこの目標値を達成する計画とすることが可能です。（回復型賃上げ・雇用拡大枠を除く。）   ■組立工程のロボット活用成功事例解説レポート ▼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__00794 目次 1、多品種な複数部品の組み合わせによるパネル生産の自動化！ 2、形状も材質も違う複数材料を一つのロボットでハンドリング！ 3、部品形状に合わせた接着材を塗工し自動で貼り付け！ レポートの内容 従来では特定の人員が手作業で行っていたパネルの組立作業の自動化に成功。 多品種かつ部品点数多い・更に接着材の塗布と正確な位置への部品貼り付け等、様々な難題をクリアして構築したシステム。 本レポートではこれらの一部をご紹介致します。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のロボット活用！社長セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   ◆このような方にオススメ マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業の社長様 多品種少量生産している機械加工業の社長様 現場スタッフに課題があり人手を掛けずに生産量を増やしたいと考えている社長様 ロボット化により夜間稼働や休日稼働をすることで生産性を上げたいと思われる社長様 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 ◆講座内容 第1講座 多品種少量生産の機械加工業のロボット取組事例 社員数わずか20名！機械加工会社が多品種対応のロボット化により24時間稼働達成！ 社員数30名の機械加工会社が加工機への供給・取出し業務と検査測定業務をロボット化！ 段替え作業不要！多品種少量生産対応型！NC旋盤への供給・取出し・段替えロボットを導入！ 社員数10名の多品種少量生産の機械加工会社が協働ロボットを導入！ 社員数わずか6名の機械加工会社が自社で協働ロボットの導入に成功！   第2講座 多品種少量生産の機械加工業の社長が取り組むべきロボット戦略 ロボットによる夜間稼働＆休日稼働で人手を増やさずに生産性を上げる！ ロボット活用で生産量UP！原価率削減！社長が取るべき経営手法！ ロボットと協働する機械加工業のものづくり戦略！   全てオンライン開催となります 2022/05/18 (水)　13:00~15:00 2022/05/24 (火)　13:00~15:00 2022/05/26 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   １．はじめに 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。 本コラムをご覧になっている方も自社で何か自動化・効率化ができないかと色々検討されていることかと思います。 ただ、実際導入するとなると決して安くない費用がかかるため、「費用対効果は出るのか？」「そもそも投資する資金がない」等、費用面での懸念も多いのではないでしょうか。 そういった企業を支援するために近年では、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ます。 中には数千万～1億円補助が出る補助金もあるため、投資をする際に活用しない手はありません。 今回は直近で大きく内容に変化のあったものづくり補助金について、変更点とその活用方法について解説いたします。 ２．ものづくり補助金とは？ ものづくり補助金の正式名称は「ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金」で、中小企業等による生産性向上に資する革新的サービス開発・試作品開発・生産プロセスの改善を行うための設備投資を支援する補助金です。 そのため、ロボットの導入などの向上の自動化にはピッタリの補助金となります。 続いて、補助額を見ていきます。 ３．補助額 第10回締め切り以降（2月16日公募開始）の補助額は経費の1/2もしくは2/3を最大1,250万円まで補助されます。 (グリーン枠は最大2,000万円、グローバル展開型は最大3,000万円まで)。 以前（第9回）までは1000万の上限でありましたので250万円増額されたことになります。 ただ、1点注意が必要なのが従業員規模による上限が新たに設定されたことです。 従業員数が２１名以上であれば最大上限額の1250万までの補助が受けられますが、20名以下の場合は従業員規模に応じた1000万以下の補助となります。 ※全国中小企業団体中央会「ものづくり補助金総合サイト」より引用 https://portal.monodukuri-hojo.jp/about.html ４．必要条件 ものづくり補助金の申請には下記すべての付加価値額・賃上げ基本要件を満たす３～５年の事業計画を策定する必要があります。そもそも要件を満たした計画になっていないと不採択になってしまいますので、申請の際は下記の要件をしっかり盛り込んだ計画を作成するようにしましょう。もちろんのこと申請要件が未達の場合は、全額または一部返還しなければなりませんので、その点も留意しながら無理のない計画を作成する必要があります。また、一定規模以上の従業員を抱える企業の場合、賃上げ要件を満たす計画を作成すると補助額よりも賃上げ額の方が大きくなることが多いです。そのため社員の給料UPにはつながりますが、純粋に設備購入費の削減を目的として考えるとマイナスになってしまいます。補助額だけにとらわれず下記要件も考慮したうえで補助金を活用するかどうかの判断が必要になります。 ①事業者全体の付加価値額を年率平均３％以上増加 ※ 付加価値額とは、営業利益、人件費、減価償却費を足したもの ②給与支給総額を年率平均1.5％以上増加 ※ 給与支給総額とは、全従業員（非常勤を含む）及び役員に支払った給与等（給料、賃金、賞与及び役員報酬等は含み、福利厚生費、法定福利費や退職金は除く）。 ③事業場内最低賃金(事業場内で最も低い賃金)を地域別最低賃金＋30円以上の水準にする 補助事業実施年度に新型コロナウイルス感染症の影響を受けることを想定して、上記の付加価値額及び賃金引上げの目標を据え置きし、その翌年度から３～５年の間にこの目標値を達成する計画とすることが可能です。（回復型賃上げ・雇用拡大枠を除く。）   ■組立工程のロボット活用成功事例解説レポート ▼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__00794 目次 1、多品種な複数部品の組み合わせによるパネル生産の自動化！ 2、形状も材質も違う複数材料を一つのロボットでハンドリング！ 3、部品形状に合わせた接着材を塗工し自動で貼り付け！ レポートの内容 従来では特定の人員が手作業で行っていたパネルの組立作業の自動化に成功。 多品種かつ部品点数多い・更に接着材の塗布と正確な位置への部品貼り付け等、様々な難題をクリアして構築したシステム。 本レポートではこれらの一部をご紹介致します。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量生産機械加工業のロボット活用！社長セミナー ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   ◆このような方にオススメ マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有している機械加工業の社長様 多品種少量生産している機械加工業の社長様 現場スタッフに課題があり人手を掛けずに生産量を増やしたいと考えている社長様 ロボット化により夜間稼働や休日稼働をすることで生産性を上げたいと思われる社長様 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 ◆講座内容 第1講座 多品種少量生産の機械加工業のロボット取組事例 社員数わずか20名！機械加工会社が多品種対応のロボット化により24時間稼働達成！ 社員数30名の機械加工会社が加工機への供給・取出し業務と検査測定業務をロボット化！ 段替え作業不要！多品種少量生産対応型！NC旋盤への供給・取出し・段替えロボットを導入！ 社員数10名の多品種少量生産の機械加工会社が協働ロボットを導入！ 社員数わずか6名の機械加工会社が自社で協働ロボットの導入に成功！   第2講座 多品種少量生産の機械加工業の社長が取り組むべきロボット戦略 ロボットによる夜間稼働＆休日稼働で人手を増やさずに生産性を上げる！ ロボット活用で生産量UP！原価率削減！社長が取るべき経営手法！ ロボットと協働する機械加工業のものづくり戦略！   全てオンライン開催となります 2022/05/18 (水)　13:00~15:00 2022/05/24 (火)　13:00~15:00 2022/05/26 (木)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/  

今後変化していく社会環境やビジネス環境の変化に対応するため、人生100年時代を生き抜くために、組織・年代・職種を問わず、働き手一人ひとりが自身の責任で学び続けることが重要です。 これを経済産業省では「デジタルスキル標準」と定義し、さまざまな情報やコンテンツを整備しています。 さらに、「DXリテラシー標準」として、働き手一人ひとりがDXに参画し、その成果を仕事や生活で役立てるうえで必要となるマインド・スタンスや知識・スキルを示す、学びの指針が策定されています。 ここ数年でDXという言葉を頻繁に耳にする機会が増えたことと思いますが、実際自分自身がどの程度の理解度なのかを認識できているでしょうか。まずは、以下「DX理解度セルフチェック25項目」を試してみてください。 実際にこのチェックリストを埋めてみると、「ざっくり知っていても説明はできない」というようなレベルの項目があるかと思います。そこで今回は、2022年3月29日に開設された、経済産業省と情報処理推進機構（IPA）によるデジタル人材育成プラットフォーム「マナビDX（デラックス）」を一例としてご紹介します。マナビDXは「デジタルに関する知識や能力を身に付けるための実践的な学びの場」として公開され、DX（デジタルトランスフォーメーション）とは何かを知りたい方から基礎的な知識やスキルを身につけた人、実践的な技術を学びたい人まで様々なレベルに応じたオンライン学習ツールとなっています。 マナビDXはこちら：https://manabi-dx.ipa.go.jp/ 無料版から有料版まで、知識レベルにも応じたさまざまなコンテンツが発信されており、業種問わずDXを体系的に学ぶことができるのが魅力的です。近年、Udemy（https://www.udemy.com/）やgacco（https://gacco.org/）などのようなコンテンツが増えるだけでなく、G検定やE資格などの資格制度の整備も進みつつあり、DXを学ぶ動きは更に加速するものと思われます。 まずはDXを学ぶきっかけとして、オンライン学習ツールを覗いてみてはいかがでしょうか。   ■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 ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   ■講座内容 ・第1講座 AI導入事例講座「メーカーでのAI取組事例」 営業AI化： 営業部門でAIを活用し、属人化した営業スキルの標準化に取り組んでいるメーカーの事例 見積・提案AI化： 営業スタッフの見積・提案業務をAIがサポート 受注予測AI化： AIを活用した受注予測により、売上見込みの精度向上 生産計画・生産管理AI化： AIを活用した生産計画・生産管理による生産性UP・利益率UP 生産技術AI化：AIを活用した生産現場での熟練技術の継承 外観検査AI化：AIを活用した外観検査の省人化＆工程改善・品質UP 顧客対応AI化： 営業時の顧客対応をAIがサポート ・第2講座 AI導入戦略講座「メーカー経営者が取り組むべきAI活用戦略とは」 メーカーの経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順 ■開催日程（全てオンラインでの開催となります） 2022/06/01 (水)　13:00~15:00 2022/06/02 (木)　13:00~15:00 2022/06/07 (火)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   ■AIカメラ導入事例解説レポート ▼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_smart-factory_00847?media=smart-factory_S045 ■「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 機械稼働状況が把握したい！ 古い設備で信号取得・センサ設置ができないが稼働状況を見たい！ 様々な設備がありセンサの選定が難しいが稼働率を把握したい！ 管理者だけが稼働率を意識しているが現場にも意識してほしい！ 現場の改善活動を活発にしたい！ ■目次 1、AIカメラの特徴 2、AIカメラを用いた稼働監視システムの概要 ■レポートの内容 AIカメラによる稼働状況の見える化とは AIカメラの稼働監視システム導入の効果 ■このレポートを読むメリット AIカメラを活用した稼働監視システムの概要が分かる！   今後変化していく社会環境やビジネス環境の変化に対応するため、人生100年時代を生き抜くために、組織・年代・職種を問わず、働き手一人ひとりが自身の責任で学び続けることが重要です。 これを経済産業省では「デジタルスキル標準」と定義し、さまざまな情報やコンテンツを整備しています。 さらに、「DXリテラシー標準」として、働き手一人ひとりがDXに参画し、その成果を仕事や生活で役立てるうえで必要となるマインド・スタンスや知識・スキルを示す、学びの指針が策定されています。 ここ数年でDXという言葉を頻繁に耳にする機会が増えたことと思いますが、実際自分自身がどの程度の理解度なのかを認識できているでしょうか。まずは、以下「DX理解度セルフチェック25項目」を試してみてください。 実際にこのチェックリストを埋めてみると、「ざっくり知っていても説明はできない」というようなレベルの項目があるかと思います。そこで今回は、2022年3月29日に開設された、経済産業省と情報処理推進機構（IPA）によるデジタル人材育成プラットフォーム「マナビDX（デラックス）」を一例としてご紹介します。マナビDXは「デジタルに関する知識や能力を身に付けるための実践的な学びの場」として公開され、DX（デジタルトランスフォーメーション）とは何かを知りたい方から基礎的な知識やスキルを身につけた人、実践的な技術を学びたい人まで様々なレベルに応じたオンライン学習ツールとなっています。 マナビDXはこちら：https://manabi-dx.ipa.go.jp/ 無料版から有料版まで、知識レベルにも応じたさまざまなコンテンツが発信されており、業種問わずDXを体系的に学ぶことができるのが魅力的です。近年、Udemy（https://www.udemy.com/）やgacco（https://gacco.org/）などのようなコンテンツが増えるだけでなく、G検定やE資格などの資格制度の整備も進みつつあり、DXを学ぶ動きは更に加速するものと思われます。 まずはDXを学ぶきっかけとして、オンライン学習ツールを覗いてみてはいかがでしょうか。   ■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 ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   ■講座内容 ・第1講座 AI導入事例講座「メーカーでのAI取組事例」 営業AI化： 営業部門でAIを活用し、属人化した営業スキルの標準化に取り組んでいるメーカーの事例 見積・提案AI化： 営業スタッフの見積・提案業務をAIがサポート 受注予測AI化： AIを活用した受注予測により、売上見込みの精度向上 生産計画・生産管理AI化： AIを活用した生産計画・生産管理による生産性UP・利益率UP 生産技術AI化：AIを活用した生産現場での熟練技術の継承 外観検査AI化：AIを活用した外観検査の省人化＆工程改善・品質UP 顧客対応AI化： 営業時の顧客対応をAIがサポート ・第2講座 AI導入戦略講座「メーカー経営者が取り組むべきAI活用戦略とは」 メーカーの経営にAIを活用する方法 ”経営者目線”で知っておくべき製造業で実践できる具体的なAI活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なAI導入手順 ■開催日程（全てオンラインでの開催となります） 2022/06/01 (水)　13:00~15:00 2022/06/02 (木)　13:00~15:00 2022/06/07 (火)　13:00~15:00 お申し込みはこちらから⇒ このセミナーは終了しました。最新のセミナーはこちらから。 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   ■AIカメラ導入事例解説レポート ▼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_smart-factory_00847?media=smart-factory_S045 ■「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 機械稼働状況が把握したい！ 古い設備で信号取得・センサ設置ができないが稼働状況を見たい！ 様々な設備がありセンサの選定が難しいが稼働率を把握したい！ 管理者だけが稼働率を意識しているが現場にも意識してほしい！ 現場の改善活動を活発にしたい！ ■目次 1、AIカメラの特徴 2、AIカメラを用いた稼働監視システムの概要 ■レポートの内容 AIカメラによる稼働状況の見える化とは AIカメラの稼働監視システム導入の効果 ■このレポートを読むメリット AIカメラを活用した稼働監視システムの概要が分かる！  

▼『【無料ダウンロード】多品種少量生産のロボット導入成功事例解説レポート』無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料！ １．多品種少量生産における自動化の課題 製造業の工場では一部の大手製造業を除き多品種少量生産を実施しています。 多品種少量生産とは同一の工場、もしくは同一の製造設備において製品を多品種かつ少量（少ロット）で生産する生産方式のことを指します。 工場の自動化において、この「多品種少量生産」は特に中小製造業の自動化の大きな壁となります。 自動化を検討する際に対象となる品種が多くなるため構想が複雑となり導入コストが大きくなるためです。 さらに、同一の自動化設備で多品種対応するためにはある程度の段取り替えも必要となります。 多品種対応できる自動化設備を構想したが、段取り替え工数が多くなり結局作業者が設備から離れられず省人効果が得られない、という事象も発生します。 では、このような多品種少量生産の自動化における課題をどのように解決するべきしょうか？ ２．工場の多品種少量生産における自動化のポイント 工場の多品種少量生産における自動化の課題を整理します。 対象となる品種が多いため、 自動化構成が複雑になる 複雑な構成となるため導入コストが大きくなる 頻繁な段取り替えが必要になる 大きく上記の３つが挙げられます。 逆に言えば、上記の３つを解決できるような自動化構想をすれば工場の多品種少量生産を自動化することが可能となる、と言えるでしょう。 では、具体的な工場の多品種少量生産を自動化する方法を見ていきましょう。 ３．工場の多品種少量生産を自動化する方法 工場の多品種少量生産における自動化を進める上で一番重要となるのは、自動化対象とする品種の選定です。 とある企業の例を見ていきます。 こちらの企業では大小さまざまな製品を製造しており、自動化を進めたい工程における品種数はおよそ100品種ほどありました。 この全ての品種を自動化することは非常に難しい、という印象を受けるかと思います。 自動化、というと対象工程における全ての品種を自動化対象として考えてしまうため非常に複雑でかつ大きいコストのかかる自動化設備となってしまいます。 そこでこちらの企業では対象工程における製品分析を実施して自動化の対象とすべき製品の絞り込みを実施しました。 対象とする製品を決定するための製品分析方法は以下の３つです。 ①生産実績から生産数量（工数）の多い品種を上から並べる ②類似形状の製品をピックアップして並べる ③加工方法（加工設備）で分類して並べる ①の場合、生産数量（工数）の多い順に単純に上から並べた場合、ほとんどの場合上位10品種ほどで生産実績の30％～50％を占める場合が多いです。 100品種のうち上位10品種のみを対象とするだけで30％～50％の生産をカバーできることになります。 100品種対応する自動化設備を導入するのと10品種対応する自動化設備を導入するのでは難易度も導入コストも大きな差があるのは分かるかと思います。 このようにまずは生産上位品種から自動化対象とするのはセオリーとなります。 しかし、生産上位品種を対象にすると課題が発生する場合もあります。 例を挙げた企業で言えば生産上位品種の中には人の背丈以上ある大きい製品から、手で持てる程度の製品まで様々なサイズの製品がありました。 このように例えば製品サイズの差があまりにも大きい場合は同一の自動化設備で対応するのは難しい場合があります。 このような場合には「②類似形状の製品をピックアップして並べる」製品選定を行うのが良いでしょう。 類似形状から対象製品を選定していく場合、製品サイズ、製品形状（例：円筒、板状、等）等を考慮して似たような製品をいくつかのカテゴリに分けてみましょう。 そして、その各カテゴリの生産実績から生産数量（工数）を試算します。 そうすることで、どの類似形状カテゴリの製品を対象にすればどれくらいの投資対効果があるかを見極めることが可能となります。 次に「③加工方法（加工設備）で分類して並べる」について解説します。 こちらは特に旋盤加工やマシニングセンター加工などの機械加工工程におけるワーク供給の自動化を行う際に役立ちます。 例えば溶接工程をロボットで自動化するような場合、製品を加工（溶接）するのはロボットとなるため自動化前の設備はあまり重要ではありません。 しかし、機械加工では製品を加工するのはあくまでも加工機です。 ワーク供給のハンドリングを自動化したいがために「加工」をおろそかにするのは本末転倒です。 そういった場合に「③加工方法（加工設備）で分類して並べる」製品分析が必要になります。 多品種少量生産の機械加工では何台かの加工設備を使用しているため、この加工設備ごとの生産実績を集計して加工設備ごとの生産数量（工数）を導き出します。 そうすることで、どの加工機を自動化対象にすればどれくらいの投資対効果があるか試算可能となります。 ４．おわりに これからの人手不足の時代を生き残るために、中小製造業において工場の多品種少量生産における自動化は今すぐに取り組むべき重要な課題といえます。 人手不足、原材料コスト増、客先からのコストダウン要求、等様々な問題を解決するために、今からすぐに自動化を検討する必要があります。 ▼『【無料ダウンロード】多品種少量生産のロボット導入成功事例解説レポート』無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料！ ▼『【無料ダウンロード】多品種少量生産のロボット導入成功事例解説レポート』無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料！ １．多品種少量生産における自動化の課題 製造業の工場では一部の大手製造業を除き多品種少量生産を実施しています。 多品種少量生産とは同一の工場、もしくは同一の製造設備において製品を多品種かつ少量（少ロット）で生産する生産方式のことを指します。 工場の自動化において、この「多品種少量生産」は特に中小製造業の自動化の大きな壁となります。 自動化を検討する際に対象となる品種が多くなるため構想が複雑となり導入コストが大きくなるためです。 さらに、同一の自動化設備で多品種対応するためにはある程度の段取り替えも必要となります。 多品種対応できる自動化設備を構想したが、段取り替え工数が多くなり結局作業者が設備から離れられず省人効果が得られない、という事象も発生します。 では、このような多品種少量生産の自動化における課題をどのように解決するべきしょうか？ ２．工場の多品種少量生産における自動化のポイント 工場の多品種少量生産における自動化の課題を整理します。 対象となる品種が多いため、 自動化構成が複雑になる 複雑な構成となるため導入コストが大きくなる 頻繁な段取り替えが必要になる 大きく上記の３つが挙げられます。 逆に言えば、上記の３つを解決できるような自動化構想をすれば工場の多品種少量生産を自動化することが可能となる、と言えるでしょう。 では、具体的な工場の多品種少量生産を自動化する方法を見ていきましょう。 ３．工場の多品種少量生産を自動化する方法 工場の多品種少量生産における自動化を進める上で一番重要となるのは、自動化対象とする品種の選定です。 とある企業の例を見ていきます。 こちらの企業では大小さまざまな製品を製造しており、自動化を進めたい工程における品種数はおよそ100品種ほどありました。 この全ての品種を自動化することは非常に難しい、という印象を受けるかと思います。 自動化、というと対象工程における全ての品種を自動化対象として考えてしまうため非常に複雑でかつ大きいコストのかかる自動化設備となってしまいます。 そこでこちらの企業では対象工程における製品分析を実施して自動化の対象とすべき製品の絞り込みを実施しました。 対象とする製品を決定するための製品分析方法は以下の３つです。 ①生産実績から生産数量（工数）の多い品種を上から並べる ②類似形状の製品をピックアップして並べる ③加工方法（加工設備）で分類して並べる ①の場合、生産数量（工数）の多い順に単純に上から並べた場合、ほとんどの場合上位10品種ほどで生産実績の30％～50％を占める場合が多いです。 100品種のうち上位10品種のみを対象とするだけで30％～50％の生産をカバーできることになります。 100品種対応する自動化設備を導入するのと10品種対応する自動化設備を導入するのでは難易度も導入コストも大きな差があるのは分かるかと思います。 このようにまずは生産上位品種から自動化対象とするのはセオリーとなります。 しかし、生産上位品種を対象にすると課題が発生する場合もあります。 例を挙げた企業で言えば生産上位品種の中には人の背丈以上ある大きい製品から、手で持てる程度の製品まで様々なサイズの製品がありました。 このように例えば製品サイズの差があまりにも大きい場合は同一の自動化設備で対応するのは難しい場合があります。 このような場合には「②類似形状の製品をピックアップして並べる」製品選定を行うのが良いでしょう。 類似形状から対象製品を選定していく場合、製品サイズ、製品形状（例：円筒、板状、等）等を考慮して似たような製品をいくつかのカテゴリに分けてみましょう。 そして、その各カテゴリの生産実績から生産数量（工数）を試算します。 そうすることで、どの類似形状カテゴリの製品を対象にすればどれくらいの投資対効果があるかを見極めることが可能となります。 次に「③加工方法（加工設備）で分類して並べる」について解説します。 こちらは特に旋盤加工やマシニングセンター加工などの機械加工工程におけるワーク供給の自動化を行う際に役立ちます。 例えば溶接工程をロボットで自動化するような場合、製品を加工（溶接）するのはロボットとなるため自動化前の設備はあまり重要ではありません。 しかし、機械加工では製品を加工するのはあくまでも加工機です。 ワーク供給のハンドリングを自動化したいがために「加工」をおろそかにするのは本末転倒です。 そういった場合に「③加工方法（加工設備）で分類して並べる」製品分析が必要になります。 多品種少量生産の機械加工では何台かの加工設備を使用しているため、この加工設備ごとの生産実績を集計して加工設備ごとの生産数量（工数）を導き出します。 そうすることで、どの加工機を自動化対象にすればどれくらいの投資対効果があるか試算可能となります。 ４．おわりに これからの人手不足の時代を生き残るために、中小製造業において工場の多品種少量生産における自動化は今すぐに取り組むべき重要な課題といえます。 人手不足、原材料コスト増、客先からのコストダウン要求、等様々な問題を解決するために、今からすぐに自動化を検討する必要があります。 ▼『【無料ダウンロード】多品種少量生産のロボット導入成功事例解説レポート』無料ダウンロードはこちら 今すぐビジネスレポートをダウンロードする無料！

１．はじめに 前回の組立工程の自動化①作業の効率化と生産性を考えるでは、 自動化は難しい。 まずは作業の効率化と生産性の見直しをしましょう！ というお話をさせていただきました。 今回は組立工程の自動化例をお話しさせていただきます。 とても高いのは当たり前で、それは“組立工程を現状作業そのまま自動化する”事を前提と考えているからです。もちろんそうでもしないと利益が出ないのは仕方がない事です。いかにして組立工程の自動化に投資を考えるべきか？今回はそのポイントを解説します。 ２回にわたって書いていきますが、今回は「自動化を検討する前に、作業の効率化と生産性を見直しませんか？」ということで、組立工程の改善例をご紹介します。 ２．投資対効果の調査 建築系内装部品の組み立ての事例です。 この会社様では高粘度の接着剤を使用してものを固定する組立を実施されていました。 石膏や木材ボード、金属系の金具に対応できる高粘度接着剤を使用しています。 まずは自動化のコストメリットが出るか、という検討から始まりました。 コストメリット試算のポイントは 月ごとの生産を明らかにする 合計、比率を出して生産数の上位品種を特定する 上記から上位品種を整理し下記を明らかにする。 生産時間を確認し個数と掛け合わせる 時間換算し、その製品にかかる人件費を明らかにする かかっているコストを明らかにすることで、“対応すべき品種は何か？”“いくらまでなら投資できるか？”が判断できます。 また、同時並行で行うべきは作業分析です。動画を撮影して、人手なら何分かかっているかを明らかにします。これが目指すべきシステムのタクトタイムになります。そして、作業を分析することでロボット化をしたときに人手とロボット化したときの差異が明らかになってきます。以下がその例です。 接着剤を塗布 　⇒ロボット化すると人手と比較したときに安定した量が塗布できる ケガキ、位置調整がなくなる 　⇒ロボット化することで同じ位置に安定して設置することができる 高価な投資をする必要があるので、徹底した比較、調査が必要です。面倒な作業ですが実施すべきです。 ３．技術的な課題 続いてこのCASEにおける技術的課題に関してです。問題は接着剤でした。 かなりの高粘度の接着剤で、それを押し出せるディスペンサーの選定に苦労しました。ディスペンサーメーカーはいろいろあります。各会社の営業に要件などを伝えると実験してもらえます。 今回はいろいろなメーカーに声をかけ、実験をした結果兵神装備製のディスペンサーを採用しました。理由は下記となります。 高粘度の接着剤を塗布できた モーター式なのでかなりのスピードで塗布が可能 　⇒タクトタイムを短縮できる 液だれをしない 高価ではあるがすべての要件を満たす製品である 続いてハンドに関してです。今回の場合、石膏ボードのように大きくて重いもの、ブラケットのような立体的な金属部品など様々なものをハンドリングしないといけませんでした。 なのでハンドは下記のような構想となりました。 平面があるものを吸着するハンド、 金属部品をチャックするハンド オートツールチェンジャーは付けず、2つの機能を有するハンドを製作することで複数の部品をハンドリングできるようになりました。ほかにも立体形状のワークはたくさんありましたが、最初に投資対効果や自動化すべき製品をあらかじめ検討していたので、立体的なワークを自動化対象にせずとも、投資対効果が出ることが判明していたので、上記構想のハンドで対応しました。 また、大規模な供給装置を今回は取り入れておりません。人は供給を行うことを前提としています。人手の作業は以下となります。 各部品を治具にセットする 設置対象のプレートを供給する 出来上がった製品を次工程輸送用の搬送台に置く 10個ほどセットするようにしています。１つの製品ができるタクトタイムは1分半ほどなので、15分ほどは自動で動きます。その15分の間、他の作業を実施できるようになりました。 このように、組立ロボットの構想にいろいろと検討が必要です。そして技術課題を解決するためにはいろいろと調査が必要です。時間とコストをかけてでも自動化できる、自動化すべき工程はいろいろとあります。ぜひお読みいただいた皆様も今一度自動化に関して検討してみていただければと思います。 本コラムをより詳しく解説している無料のダウンロードレポートをご用意しております。 この機会にぜひダウンロードしてみてはいかがでしょうか。   ■組立工程のロボット活用成功事例解説レポート 目次 1、多品種な複数部品の組み合わせによるパネル生産の自動化！ 2、形状も材質も違う複数材料を一つのロボットでハンドリング！ 3、部品形状に合わせた接着材を塗工し自動で貼り付け！ レポートの内容 従来では特定の人員が手作業で行っていたパネルの組立作業の自動化に成功。 多品種かつ部品点数多い・更に接着材の塗布と正確な位置への部品貼り付け等、様々な難題をクリアして構築したシステム。 本レポートではこれらの一部をご紹介致します。   １．はじめに 前回の組立工程の自動化①作業の効率化と生産性を考えるでは、 自動化は難しい。 まずは作業の効率化と生産性の見直しをしましょう！ というお話をさせていただきました。 今回は組立工程の自動化例をお話しさせていただきます。 とても高いのは当たり前で、それは“組立工程を現状作業そのまま自動化する”事を前提と考えているからです。もちろんそうでもしないと利益が出ないのは仕方がない事です。いかにして組立工程の自動化に投資を考えるべきか？今回はそのポイントを解説します。 ２回にわたって書いていきますが、今回は「自動化を検討する前に、作業の効率化と生産性を見直しませんか？」ということで、組立工程の改善例をご紹介します。 ２．投資対効果の調査 建築系内装部品の組み立ての事例です。 この会社様では高粘度の接着剤を使用してものを固定する組立を実施されていました。 石膏や木材ボード、金属系の金具に対応できる高粘度接着剤を使用しています。 まずは自動化のコストメリットが出るか、という検討から始まりました。 コストメリット試算のポイントは 月ごとの生産を明らかにする 合計、比率を出して生産数の上位品種を特定する 上記から上位品種を整理し下記を明らかにする。 生産時間を確認し個数と掛け合わせる 時間換算し、その製品にかかる人件費を明らかにする かかっているコストを明らかにすることで、“対応すべき品種は何か？”“いくらまでなら投資できるか？”が判断できます。 また、同時並行で行うべきは作業分析です。動画を撮影して、人手なら何分かかっているかを明らかにします。これが目指すべきシステムのタクトタイムになります。そして、作業を分析することでロボット化をしたときに人手とロボット化したときの差異が明らかになってきます。以下がその例です。 接着剤を塗布 　⇒ロボット化すると人手と比較したときに安定した量が塗布できる ケガキ、位置調整がなくなる 　⇒ロボット化することで同じ位置に安定して設置することができる 高価な投資をする必要があるので、徹底した比較、調査が必要です。面倒な作業ですが実施すべきです。 ３．技術的な課題 続いてこのCASEにおける技術的課題に関してです。問題は接着剤でした。 かなりの高粘度の接着剤で、それを押し出せるディスペンサーの選定に苦労しました。ディスペンサーメーカーはいろいろあります。各会社の営業に要件などを伝えると実験してもらえます。 今回はいろいろなメーカーに声をかけ、実験をした結果兵神装備製のディスペンサーを採用しました。理由は下記となります。 高粘度の接着剤を塗布できた モーター式なのでかなりのスピードで塗布が可能 　⇒タクトタイムを短縮できる 液だれをしない 高価ではあるがすべての要件を満たす製品である 続いてハンドに関してです。今回の場合、石膏ボードのように大きくて重いもの、ブラケットのような立体的な金属部品など様々なものをハンドリングしないといけませんでした。 なのでハンドは下記のような構想となりました。 平面があるものを吸着するハンド、 金属部品をチャックするハンド オートツールチェンジャーは付けず、2つの機能を有するハンドを製作することで複数の部品をハンドリングできるようになりました。ほかにも立体形状のワークはたくさんありましたが、最初に投資対効果や自動化すべき製品をあらかじめ検討していたので、立体的なワークを自動化対象にせずとも、投資対効果が出ることが判明していたので、上記構想のハンドで対応しました。 また、大規模な供給装置を今回は取り入れておりません。人は供給を行うことを前提としています。人手の作業は以下となります。 各部品を治具にセットする 設置対象のプレートを供給する 出来上がった製品を次工程輸送用の搬送台に置く 10個ほどセットするようにしています。１つの製品ができるタクトタイムは1分半ほどなので、15分ほどは自動で動きます。その15分の間、他の作業を実施できるようになりました。 このように、組立ロボットの構想にいろいろと検討が必要です。そして技術課題を解決するためにはいろいろと調査が必要です。時間とコストをかけてでも自動化できる、自動化すべき工程はいろいろとあります。ぜひお読みいただいた皆様も今一度自動化に関して検討してみていただければと思います。 本コラムをより詳しく解説している無料のダウンロードレポートをご用意しております。 この機会にぜひダウンロードしてみてはいかがでしょうか。   ■組立工程のロボット活用成功事例解説レポート 目次 1、多品種な複数部品の組み合わせによるパネル生産の自動化！ 2、形状も材質も違う複数材料を一つのロボットでハンドリング！ 3、部品形状に合わせた接着材を塗工し自動で貼り付け！ レポートの内容 従来では特定の人員が手作業で行っていたパネルの組立作業の自動化に成功。 多品種かつ部品点数多い・更に接着材の塗布と正確な位置への部品貼り付け等、様々な難題をクリアして構築したシステム。 本レポートではこれらの一部をご紹介致します。