DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

１．製造業のビックデータの市場規模 IDC社によると、世界全体のデータ量は2018年の33ZBから2025年には175ZBへ増加することが予測されています。 このデータを業界別で分類した場合に、特に注目したいのが製造業です。 Googleによると、製造業のビックデータの市場規模は米ドル換算で2020年に＄904.65millionでしたが、2026年には＄4.55billionになると予測されています。 日本に換算すると2020年段階で100億円ほどだったデータ量が2026年には4,000億円ほどになり、この間は年平均30.9％で成長する計算となります。 製造業は他の業界に比べて在庫管理や工程管理などデータを取得できるポイントが多いため、他の業界と比較しても高い成長率となることが予想されています。 ２．Googleが製造工程で使うAIとは データ活用のためのDX、製造業においてはスマートファクトリー化のためのソリューションは多数展開されています。 設備の予知保全や、作業データの自動記録、外観検査、需要予測など様々なものがありますが、たとえばGoogleが展開しているVisual Inspection AIを利用すれば、AIの知識が無くても検査工程における欠陥をAIによって識別することが可能となります。 実際、Googleでは「pixel」というスマートフォンを販売していますが、そのスマートフォンを出荷前に検査する工程で利用されているのがVisual Inspection AIです。 2020年頃は、ソリューションとしては発表されていても実績がないAIも多く存在していましたが、最近は実際の運用を伴うソリューションが増えてきました。 ３．クラウドとAI さらに、これらをGoogle Cloudで蓄積すると、データの収集が出来るだけでなく、データの保管やデータの可視化を行うことができるようになります。 Google Cloudの中でも特に注目しておきたいのがBigQueryというサービスです。 例えば蓄積されたデータから機械学習を行いたい場合、対象の綺麗なデータを抜き出して機械学習を行う必要がありますが、BigQueryを使えば、蓄積されているデータを全て対象とすることができます。 これは、日々膨大な量のデータがアップロードされるYouTubeを管理できるGoogleだからこそ構築できる仕組みです。 ４．無料で始められる！？GoogleのAI・DX 今回はGoogleから展開されているものをご紹介させていただきましたが、DXを検討するにあたり「やってみる」ということの難易度は年々下がっています。Googleツールは無料トライアル期間もあるので、担当者の方は一度検討してみてはいかがでしょうか。 Visual Inspection AI 　https://cloud.google.com/solutions/visual-inspection-ai#section-1 Google Cloud 　https://console.cloud.google.com/?hl=ja BigQuery 　https://cloud.google.com/bigquery/docs?hl=ja   ■AIを活用した類似案件検索システム導入事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00595 目次 類似案件検索システムとは 類似案件検索システム導入後の効果 レポートの内容 AIを活用した類似案件検索システム導入事例 過去のPDF図面を参照する類似案件検索システム導入事例をご紹介   目次 1、稼働監視システムとは？ 2、稼働監視システムの活用方法とその効果 3、稼働監視システムの導入成功事例   レポートの内容 稼働監視ツールを利用した具体的な生産効率向上の方法を解説しています！ ロボット稼働監視ツールとは？ 稼働監視ツールを導入した中小製造業の成功事例！   ■オンライン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！ ▼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 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   講座内容 第1講座 AI取組事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取組事例」 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製造業の事例 見積・設計業務にAIを活用して、見積業務効率化・見積精度UP、設計業務効率化に取り組んでいる製造業の事例 生産計画・生産管理にAIを活用して、生産計画作成の自動化・最適化＆生産管理の効率化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化により職人依存体制からの脱却を目指している製造業の事例 経営管理全般でDX化に邁進している製造業の事例 第2講座 AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 製造業の経営に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   全日程オンラインでの開催となります 2022/04/12 (火)13:00~15:00 2022/04/14 (木)13:00~15:00 2022/04/20 (水)13:00~15:00 2022/04/21 (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．製造業のビックデータの市場規模 IDC社によると、世界全体のデータ量は2018年の33ZBから2025年には175ZBへ増加することが予測されています。 このデータを業界別で分類した場合に、特に注目したいのが製造業です。 Googleによると、製造業のビックデータの市場規模は米ドル換算で2020年に＄904.65millionでしたが、2026年には＄4.55billionになると予測されています。 日本に換算すると2020年段階で100億円ほどだったデータ量が2026年には4,000億円ほどになり、この間は年平均30.9％で成長する計算となります。 製造業は他の業界に比べて在庫管理や工程管理などデータを取得できるポイントが多いため、他の業界と比較しても高い成長率となることが予想されています。 ２．Googleが製造工程で使うAIとは データ活用のためのDX、製造業においてはスマートファクトリー化のためのソリューションは多数展開されています。 設備の予知保全や、作業データの自動記録、外観検査、需要予測など様々なものがありますが、たとえばGoogleが展開しているVisual Inspection AIを利用すれば、AIの知識が無くても検査工程における欠陥をAIによって識別することが可能となります。 実際、Googleでは「pixel」というスマートフォンを販売していますが、そのスマートフォンを出荷前に検査する工程で利用されているのがVisual Inspection AIです。 2020年頃は、ソリューションとしては発表されていても実績がないAIも多く存在していましたが、最近は実際の運用を伴うソリューションが増えてきました。 ３．クラウドとAI さらに、これらをGoogle Cloudで蓄積すると、データの収集が出来るだけでなく、データの保管やデータの可視化を行うことができるようになります。 Google Cloudの中でも特に注目しておきたいのがBigQueryというサービスです。 例えば蓄積されたデータから機械学習を行いたい場合、対象の綺麗なデータを抜き出して機械学習を行う必要がありますが、BigQueryを使えば、蓄積されているデータを全て対象とすることができます。 これは、日々膨大な量のデータがアップロードされるYouTubeを管理できるGoogleだからこそ構築できる仕組みです。 ４．無料で始められる！？GoogleのAI・DX 今回はGoogleから展開されているものをご紹介させていただきましたが、DXを検討するにあたり「やってみる」ということの難易度は年々下がっています。Googleツールは無料トライアル期間もあるので、担当者の方は一度検討してみてはいかがでしょうか。 Visual Inspection AI 　https://cloud.google.com/solutions/visual-inspection-ai#section-1 Google Cloud 　https://console.cloud.google.com/?hl=ja BigQuery 　https://cloud.google.com/bigquery/docs?hl=ja   ■AIを活用した類似案件検索システム導入事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00595 目次 類似案件検索システムとは 類似案件検索システム導入後の効果 レポートの内容 AIを活用した類似案件検索システム導入事例 過去のPDF図面を参照する類似案件検索システム導入事例をご紹介   目次 1、稼働監視システムとは？ 2、稼働監視システムの活用方法とその効果 3、稼働監視システムの導入成功事例   レポートの内容 稼働監視ツールを利用した具体的な生産効率向上の方法を解説しています！ ロボット稼働監視ツールとは？ 稼働監視ツールを導入した中小製造業の成功事例！   ■オンライン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！ ▼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 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   講座内容 第1講座 AI取組事例講座編 「全国各地で見られる製造業でのAI取組事例」 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製造業の事例 見積・設計業務にAIを活用して、見積業務効率化・見積精度UP、設計業務効率化に取り組んでいる製造業の事例 生産計画・生産管理にAIを活用して、生産計画作成の自動化・最適化＆生産管理の効率化に取り組んでいる製造業の事例 製造現場でのAI化・IoT化・ロボット化・デジタル化により職人依存体制からの脱却を目指している製造業の事例 経営管理全般でDX化に邁進している製造業の事例 第2講座 AI活用戦略講座編 「製造業経営者が取り組むべきAI活用戦略」 製造業の経営に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   全日程オンラインでの開催となります 2022/04/12 (火)13:00~15:00 2022/04/14 (木)13:00~15:00 2022/04/20 (水)13:00~15:00 2022/04/21 (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．IoT活用前の課題 兵庫県のT社では慢性的に不良品が発生し生産性の低下が問題となっていました。 この製造ラインでは作業者が長年の勘とコツにより設備設定温度を感覚で調整しており、さらに温度設定は測定温度の数値を見て調整するのではなく製品の出来栄えを見ながら勘とコツで調整を行うような標準化が難しい作業となっていました。 このように作業者任せの条件設定となっているため作業者の違いによる品質の変化、外的要因による製品の不安定さ、が問題となっていました。 ２．IoT活用の概要 温度設定条件を作業者の勘とコツに頼っている状態から脱却するためT社ではIoTの導入を決めました。 まずは温度設定が製品に及ぼす影響について調査し、製品表面温度が製品品質の出来栄えに影響しているという仮説をたてました。 その仮説から、T社では設備の設定温度をモニタリングするのではなく、製品表面温度そのものを測定しIoTによりモニタリングする方法を採用しました。 製造ライン内の各所に温度センサーを設置して製品が通過する度に測定し温度データを取得、その取得したデータを保存します。 では、このIoTにより取得した製品表面温度のデータをどのように活用し不良率を低減したのでしょうか？ ３．IoT導入後のデータ活用と効果 取得した温度データを見てみると、作業者の勘とコツによる設備の温度設定で製品表面温度がある一定の範囲に収まるように設定されていることが判明しました。 さらに、温度データと製品品質を紐づけて見てみると、この一定の温度範囲を外れた場合に不良品が発生していることも分かりました。 以上のことから、製品表面温度を一定範囲内に保つように設備温度条件を設定することで不良品の発生を抑制できる、という結果が得られます。 製品表面温度を一定に保つための理想の状態は、取得した温度データを設備にフィードバックし自動で設備温度設定を変更することですが、T社の事例では設備及びコストの関係上、自動での温度設定は見送りました。 その代わり、製造ライン各所に製品表面温度の測定結果を表示するモニターを設置して作業者が現在の製品表面温度を監視できるようにしました。 製品表面温度がリアルタイムに監視できることで、以前は勘と経験に頼っていた設備温度設定を、製品表面温度の実測データを基に設定できるようになり、作業者による品質の違いや不良品の発生を抑えることが可能となりました。 ４．まとめ 以上のように、IoTと言ってもただデータを取得するだけでは意味がありません。 IoTで取得したデータから何を導き出すか、取得したデータをいかに活用するか、がIoT導入において重要といえるでしょう。   ■中堅・中小製造業の“ロボット稼働監視システム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__00587   目次 1、稼働監視システムとは？ 2、稼働監視システムの活用方法とその効果 3、稼働監視システムの導入成功事例   レポートの内容 稼働監視ツールを利用した具体的な生産効率向上の方法を解説しています！ ロボット稼働監視ツールとは？ 稼働監視ツールを導入した中小製造業の成功事例！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 食品・飲料品メーカー経営者セミナー「DX経営戦略！」 多品種小ロット＆労働集約型生産における自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   第一講座　食品・飲料品メーカーDX取組事例講座編 「全国各地で見られる食品・飲料品メーカーでの自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化取組事例」 多品種小ロット＆労働集約型の食品・飲料品メーカーが取り組んでいるDX化事例 人海戦術に依存している食品・飲料品メーカーが生産現場で取り組んでいる自動化・ロボット化事例 生産技術・生産計画・生産管理でDXを活用して熟練者依存からの脱却に取り組んでいる食品・飲料品メーカーの事例 属人的な生産現場でデジタル化・AI化・IoT化に取り組んでいる食品・飲料品メーカーの事例 経営者として経営管理全般でDX化に邁進している食品・飲料品メーカーの事例   第二講座　食品・飲料品メーカーDX戦略講座編 「食品・飲料品メーカー経営者が取り組むべきDX戦略」 食品・飲料品メーカーの経営にDXを活用する方法 ”経営者”が知っておくべき自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化の具体的な活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なDX導入手順   全日程オンラインでの開催となります 2022/05/12 (木)　13:00~15:00 2022/05/17 (火)　13:00~15:00 2022/05/19 (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．IoT活用前の課題 兵庫県のT社では慢性的に不良品が発生し生産性の低下が問題となっていました。 この製造ラインでは作業者が長年の勘とコツにより設備設定温度を感覚で調整しており、さらに温度設定は測定温度の数値を見て調整するのではなく製品の出来栄えを見ながら勘とコツで調整を行うような標準化が難しい作業となっていました。 このように作業者任せの条件設定となっているため作業者の違いによる品質の変化、外的要因による製品の不安定さ、が問題となっていました。 ２．IoT活用の概要 温度設定条件を作業者の勘とコツに頼っている状態から脱却するためT社ではIoTの導入を決めました。 まずは温度設定が製品に及ぼす影響について調査し、製品表面温度が製品品質の出来栄えに影響しているという仮説をたてました。 その仮説から、T社では設備の設定温度をモニタリングするのではなく、製品表面温度そのものを測定しIoTによりモニタリングする方法を採用しました。 製造ライン内の各所に温度センサーを設置して製品が通過する度に測定し温度データを取得、その取得したデータを保存します。 では、このIoTにより取得した製品表面温度のデータをどのように活用し不良率を低減したのでしょうか？ ３．IoT導入後のデータ活用と効果 取得した温度データを見てみると、作業者の勘とコツによる設備の温度設定で製品表面温度がある一定の範囲に収まるように設定されていることが判明しました。 さらに、温度データと製品品質を紐づけて見てみると、この一定の温度範囲を外れた場合に不良品が発生していることも分かりました。 以上のことから、製品表面温度を一定範囲内に保つように設備温度条件を設定することで不良品の発生を抑制できる、という結果が得られます。 製品表面温度を一定に保つための理想の状態は、取得した温度データを設備にフィードバックし自動で設備温度設定を変更することですが、T社の事例では設備及びコストの関係上、自動での温度設定は見送りました。 その代わり、製造ライン各所に製品表面温度の測定結果を表示するモニターを設置して作業者が現在の製品表面温度を監視できるようにしました。 製品表面温度がリアルタイムに監視できることで、以前は勘と経験に頼っていた設備温度設定を、製品表面温度の実測データを基に設定できるようになり、作業者による品質の違いや不良品の発生を抑えることが可能となりました。 ４．まとめ 以上のように、IoTと言ってもただデータを取得するだけでは意味がありません。 IoTで取得したデータから何を導き出すか、取得したデータをいかに活用するか、がIoT導入において重要といえるでしょう。   ■中堅・中小製造業の“ロボット稼働監視システム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__00587   目次 1、稼働監視システムとは？ 2、稼働監視システムの活用方法とその効果 3、稼働監視システムの導入成功事例   レポートの内容 稼働監視ツールを利用した具体的な生産効率向上の方法を解説しています！ ロボット稼働監視ツールとは？ 稼働監視ツールを導入した中小製造業の成功事例！   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 食品・飲料品メーカー経営者セミナー「DX経営戦略！」 多品種小ロット＆労働集約型生産における自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/   第一講座　食品・飲料品メーカーDX取組事例講座編 「全国各地で見られる食品・飲料品メーカーでの自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化取組事例」 多品種小ロット＆労働集約型の食品・飲料品メーカーが取り組んでいるDX化事例 人海戦術に依存している食品・飲料品メーカーが生産現場で取り組んでいる自動化・ロボット化事例 生産技術・生産計画・生産管理でDXを活用して熟練者依存からの脱却に取り組んでいる食品・飲料品メーカーの事例 属人的な生産現場でデジタル化・AI化・IoT化に取り組んでいる食品・飲料品メーカーの事例 経営者として経営管理全般でDX化に邁進している食品・飲料品メーカーの事例   第二講座　食品・飲料品メーカーDX戦略講座編 「食品・飲料品メーカー経営者が取り組むべきDX戦略」 食品・飲料品メーカーの経営にDXを活用する方法 ”経営者”が知っておくべき自動化・ロボット化＆デジタル化・AI化・IoT化の具体的な活用とは？ 漠然とした理論・概論ではなく、現場で即使えて実践的なDX導入手順   全日程オンラインでの開催となります 2022/05/12 (木)　13:00~15:00 2022/05/17 (火)　13:00~15:00 2022/05/19 (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/  

▼無料ダウンロードはこちらをクリック １．はじめに 本コラムでは、中堅・中小製造業の現場業務の属人化業務解消方法について説明をさせていただきます。創業当時は、限られた人数で、一人が多様な業務を担当しなければならなかった状況が、企業規模が多くなるにつれて、社員も増えていき、業務の種類も量も増えた結果、限られた人にしかできない業務が発生することがあります。その対策として、よく「業務標準化」を行うことで、マニュアル（業務手順書）等を作成し、それを見れば、誰でもできるようにしましょうということを行ってきました。しかし、実際は、「業務標準化」しようにも、その業務のやり方は特定の人に依存しているため、その人にマニュアル作成を依頼することになります。現状業務もあるため、なかなか作成が進まないといったことがあります。他の人が作成を手伝おうにも、結局その人に聞かないとわからないので、これまた、なかなか進みません。では、どうすればいいのか。 大企業などであれば、業務の標準化活動に業務として時間を割いたり、人員を当てたりすることが可能ですが、中堅・中小企業では、そうはいきません。日々の忙しい業務の中でやっていくことになります。それなのに得られる成果物がマニュアルだけでは、物足りない気もします。そこで、属人化している業務を解消する方法の概要について以下の章で、説明をします。 ２．属人化業務のタイプ分析 属人化した業務は、大きく二つタイプに分けることが出来ます。 A型：やり方が明確になれば誰でもできる業務 B型：できるようになるまでに経験・知識が必要な業務 A型は、多くの一般的な仕事が当てはまります。現状の担当者しかやり方を知らないので、属人化してしまっているケースです。ずっと、特定の人が担当しているために、関係する人物・他業務、必要な知識・業務内容が明確になっていないといったこと等が原因です。専門性はそこまで高くないため、手間をかければ標準化することが可能です。 B型は免許が必要な業務や熟練技術者の仕事が当てはまります。業務手順が分かっても、許可や免許、専門知識、技術、経験、勘、才能等が必要なため、一朝一夕にはできるようにならないケースです。 これらの属人化業務はそれぞれ解決策が異なります。A型は、インプットとアウトプット、業務手順と注意点を明確にすることである程度同じ結果を出すことが出来るようになります。B型は、インプットとアウトプット、業務手順と注意点を明確にして、かつ、計画的に人材採用・人材育成・外注等を計画的に実行していくことが必要になります。 ３．DXと業務刷新による属人化解消の方法 従来の属人化解消方法であれば、前項で述べた方法で標準化すること可能です。得られる成果は、マニュアル（業務手順書）等で、属人化の解消は出来ました。しかし、それらは、あくまで、従来からの業務内容が明確になった状態であり、人の手による作業に入っている以上、また、属人化する可能性があります。根本から属人化を解消しようとした場合、その業務自体を仕組み化（＝システム化）する必要があります。ここでの仕組化のポイントは3つあります。 ①アウトプットを意識して、業務自体の必要性を考慮すること ②従来業務内容にとらわれず、そのまま仕組化せずにゼロから構築すること ③人の介入を減らし、自動化・機械化し、属人化する要素を減らすころ まず、「①アウトプットを意識して、業務自体の必要性を考慮すること」について説明いたします。こちらは、その業務自体のあり方を考え直す方法です。そもそも、その業務が、必要あるのか、他の業務と一緒にすることは出来ないかなどです。複数の関連する業務を俯瞰して、整理していくことが大切です。 続いて、「②従来業務内容にとらわれず、そのまま仕組化せずにゼロから構築すること」について説明いたします。現状の作業手順が確立した時には無かった便利ツールが多く存在していますので、それらの活用を考慮しながら、手順を再構築します。 最後に、「③人の介入を減らし、自動化・機械化し、属人化する要素を減らすころ」について説明します。人の手を使う頻度を減らすこと、機械に作業させる時間を増やすことで、生産性を上げて、より付加価値が高い業務に人材を使うようにします。今いる人材を活用する方が、コストの増加につながらないため、判断迷うところですが、業務全体を見直すことで改善メリットの方が大きくなるように検討をします。 ４．まとめ 今回のコラムでは、属人化している業務の解決策についてポイント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。今後発行する後編では、業務刷新をともなう業務属人化を解消するための考え方について、より詳細に説明していきます。また、上記内容の達成に支援が必要な場合は、弊社にお声がけ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。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック   [sc name="dx-system"][/sc] ▼無料ダウンロードはこちらをクリック １．はじめに 本コラムでは、中堅・中小製造業の現場業務の属人化業務解消方法について説明をさせていただきます。創業当時は、限られた人数で、一人が多様な業務を担当しなければならなかった状況が、企業規模が多くなるにつれて、社員も増えていき、業務の種類も量も増えた結果、限られた人にしかできない業務が発生することがあります。その対策として、よく「業務標準化」を行うことで、マニュアル（業務手順書）等を作成し、それを見れば、誰でもできるようにしましょうということを行ってきました。しかし、実際は、「業務標準化」しようにも、その業務のやり方は特定の人に依存しているため、その人にマニュアル作成を依頼することになります。現状業務もあるため、なかなか作成が進まないといったことがあります。他の人が作成を手伝おうにも、結局その人に聞かないとわからないので、これまた、なかなか進みません。では、どうすればいいのか。 大企業などであれば、業務の標準化活動に業務として時間を割いたり、人員を当てたりすることが可能ですが、中堅・中小企業では、そうはいきません。日々の忙しい業務の中でやっていくことになります。それなのに得られる成果物がマニュアルだけでは、物足りない気もします。そこで、属人化している業務を解消する方法の概要について以下の章で、説明をします。 ２．属人化業務のタイプ分析 属人化した業務は、大きく二つタイプに分けることが出来ます。 A型：やり方が明確になれば誰でもできる業務 B型：できるようになるまでに経験・知識が必要な業務 A型は、多くの一般的な仕事が当てはまります。現状の担当者しかやり方を知らないので、属人化してしまっているケースです。ずっと、特定の人が担当しているために、関係する人物・他業務、必要な知識・業務内容が明確になっていないといったこと等が原因です。専門性はそこまで高くないため、手間をかければ標準化することが可能です。 B型は免許が必要な業務や熟練技術者の仕事が当てはまります。業務手順が分かっても、許可や免許、専門知識、技術、経験、勘、才能等が必要なため、一朝一夕にはできるようにならないケースです。 これらの属人化業務はそれぞれ解決策が異なります。A型は、インプットとアウトプット、業務手順と注意点を明確にすることである程度同じ結果を出すことが出来るようになります。B型は、インプットとアウトプット、業務手順と注意点を明確にして、かつ、計画的に人材採用・人材育成・外注等を計画的に実行していくことが必要になります。 ３．DXと業務刷新による属人化解消の方法 従来の属人化解消方法であれば、前項で述べた方法で標準化すること可能です。得られる成果は、マニュアル（業務手順書）等で、属人化の解消は出来ました。しかし、それらは、あくまで、従来からの業務内容が明確になった状態であり、人の手による作業に入っている以上、また、属人化する可能性があります。根本から属人化を解消しようとした場合、その業務自体を仕組み化（＝システム化）する必要があります。ここでの仕組化のポイントは3つあります。 ①アウトプットを意識して、業務自体の必要性を考慮すること ②従来業務内容にとらわれず、そのまま仕組化せずにゼロから構築すること ③人の介入を減らし、自動化・機械化し、属人化する要素を減らすころ まず、「①アウトプットを意識して、業務自体の必要性を考慮すること」について説明いたします。こちらは、その業務自体のあり方を考え直す方法です。そもそも、その業務が、必要あるのか、他の業務と一緒にすることは出来ないかなどです。複数の関連する業務を俯瞰して、整理していくことが大切です。 続いて、「②従来業務内容にとらわれず、そのまま仕組化せずにゼロから構築すること」について説明いたします。現状の作業手順が確立した時には無かった便利ツールが多く存在していますので、それらの活用を考慮しながら、手順を再構築します。 最後に、「③人の介入を減らし、自動化・機械化し、属人化する要素を減らすころ」について説明します。人の手を使う頻度を減らすこと、機械に作業させる時間を増やすことで、生産性を上げて、より付加価値が高い業務に人材を使うようにします。今いる人材を活用する方が、コストの増加につながらないため、判断迷うところですが、業務全体を見直すことで改善メリットの方が大きくなるように検討をします。 ４．まとめ 今回のコラムでは、属人化している業務の解決策についてポイント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。今後発行する後編では、業務刷新をともなう業務属人化を解消するための考え方について、より詳細に説明していきます。また、上記内容の達成に支援が必要な場合は、弊社にお声がけ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。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック   [sc name="dx-system"][/sc]

過去、当コラムでは統合型基幹システム(以下、ERP)について、ERP導入に失敗してしまう事例と、ERP導入を通して生産性を向上させるためのポイントを紹介してきました。 ERPに限った話ではなく、レガシーシステムといわれる作られてから長い年月が経ったシステムに対する問題意識は高まるばかりです。 そちらに言及していることで有名なDXレポート内の“2025年の崖問題”について、改めて簡単におさらいをしておきたいと思います。 １．2025年までに表面化する問題（2025年の崖問題） 【2025年までに表面化する問題（2025年の崖問題）】 先端技術を持った人材不足 古いプログラミング技術を持った人材の減少 上記に伴う、既存システムの保守運用コスト増大 データは増えるが活用できなくなり、競争力低下 セキュリティ面のリスクの増大 優秀な人材不足と、古いがゆえに限られた人間にしかメンテナンスできないシステムは非常にコストがかかります。セキュリティ面も脆弱であることから、リスクは時間がたつごとに徐々に大きくなっていきます。 データはたまっていくものの活用できず、周りの変革にも後れをとり、古いシステムを使っている事のデメリットは時間の経過とともに大きくなっていきます。 同レポートの中でレガシーシステムが“ない”と答えたのは機械器具製造業で10.9%、素材製造業では14.3%にすぎません。 約85％～90％の企業は古いシステムを所持していることとなりますから他人事ではありません。 コロナ禍を契機にDX推進、つまりITを利用しての生産性向上に注目が多く集まったこともあり、この問題への対応が急務となっているわけです。 ２．統合型基幹システム導入によるメリット さて、DX推進という言葉を出しましたが、2025年の崖問題解決に関しても、DX推進に関しても共通するキーワードは“生産性の向上”です。 やみくもにシステムやITツールを導入し、とりあえず全てデジタル処理すればDXかと言われればそういうことではありません。 結果として経営を助けることに繋がらなければ意味がありません。 製造業における生産性向上の方法といわれると、どのようなものが思い浮かぶでしょうか。 おそらく、産業ロボットの導入を伴う工場の自動化・省人化や、AIを活用しての工数削減、生産計画の自動化や職人的な技術の広い継承など、おそらく様々な方法が思い浮かぶのではないでしょうか。 それでは、統合型基幹システムの導入や刷新というのは、どのような課題を解決して生産性向上につながるのかをお話ししたいと思います。 大きなポイントとして、統合型基幹システムというのは経営活動に欠かせない販売系システム、購買系システム、生産系システム、会計系システムの数々を統合したものだということです。 それぞれのシステムを一つにまとめることで生まれるメリットは大きく3つです。 複数のシステムを利用する際に生まれる同じデータの入力などの無駄な業務を排除できる データを一括管理することができるため、セキュリティの一括管理が可能 リアルタイムなデータ蓄積により的確な経営分析・判断が可能 特筆すべきは3番のリアルタイムでのデータ活用を容易にした点です。 多くの企業で経営判断に必要な分析資料は多くの場合Excelで、とても時間をかけて作られています。 データを一つにまとめていないと、 “Aというシステムからデータを出し、Bというシステムのデータとくっつけて、更にCのシステムからもデータを引用して…” など、なかなかタイムリーに確認するには難しく、時間も労力もかかります。 近年になってBIツールと呼ばれるデータ収集・グラフ化をボタン一つで可能にするツールと併用すると、それこそボタン一つでリアルタイムに欲しい情報を手に入れることができるようになります。 毎月〆作業から2-3営業日かかっていた業績資料が即日見ることができれば…、月中であっても途中経過を見ることができれば…そんな願いを叶えることに繋がることとなります。 （もちろん、あくまでデータが一か所にまとまるだけですので、それを活用する方法は別途設定する必要があります） このように、大切な情報を一元管理することは、効率的な活用につなげるための第一歩です。 効率的な運用方法が明確になれば、現場の業務フローもそれに合わせて最適化することが可能となるということも挙げられるかと思います。 ３．統合型基幹システム導入の注意点は？ 最後に、導入における注意点をお話ししたいと思います。 これは、どのシステム導入においても言えることですが、どんなに高額で多機能なシステムであろうと活用できないことには意味がない、ということです。 ここでの活用というのは、従業員がシステムを利用することではありません。 利用されている上で、現場を巻き込んで効率的な業務フローが構築できていて、改善を積み重ねられる環境になっているかどうか、ということです。 導入前にはシステムの持つ機能ばかりが着目されがちですが、現場での具体的な活用と改善手法についてはしっかりと想定する必要があります。 例えばですが、 原価計算するためにはどのような情報を打ち込む必要があるのか… 経営陣が欲しいデータはどのような数値の入力を必要とするのか… データを活用するためにはそもそもどのようなマスター情報を登録する必要があるのか… その情報を集めるために現場ではどんなルールが必要なのか… などなど。 実は多くの企業でこういった部分が見落とされ、ただデータがひとつのところにまとまっているだけ、になってしまっている実態があるのです。 統合型基幹システムというのは非常に便利なシステムです。ただし、様々な業務に関係しているということもあり、導入前にしっかりとした要件定義と導入後の活用方法を検討する必要があります。 こういった課題を克服し、実際に基幹システムを導入した事例を紹介したレポートを皆様に公開しております。 是非ご参考ください。   ■“中小製造業の基幹システム導入”最新事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00586 中小製造業の基幹システム導入事例と導入効果、取り組みのポイントをご紹介します！！   「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 正確な在庫情報を把握したい 毎月の棚卸回数を減らしたい 棚卸業務による残業を削減したい 各担当者のExcelやAccessによるデータ分散を無くしたい 業務フローを改善したい   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 機械加工業の為の”生産管理・原価管理システム革命セミナー”2022！ 「儲けの見える化」をして「勘の経営」から「データ経営」へ！！ ▼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 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 人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・購買管理・原価管理業務が多い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 何が儲かっているのか？儲かっていないのか？が分からずに対策が後手になっている社長様   第一講座　生産管理・原価管理システム導入成功編 機械加工製造業における生産業務・購買業務・在庫業務・原価業務の課題 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 基幹システム＋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・基幹システムの導入・活用で成功させる為のベンダー選定   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60名！機械加工会社が属人化した業務を排除し生産管理・基幹システムで標準化の取り組み事例 従業員数40名の部品加工会社が手作業で行っている生産計画を基幹システム導入で自動化の取り組み事例 従業員90名の機械加工会社が属人化した生産・購買・在庫・原価のデータ化事例 従業員130名の部品加工会社が生産性向上と原価の見える化を目的にシステム導入に着手事例   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 生産管理・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   全てオンライン開催となります 2022/03/22 (火)13:00~15:00 2022/03/23 (水)13:00~15:00 2022/03/29 (火)13:00~15:00 2022/03/31 (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/   [sc name="dx-system"][/sc] 過去、当コラムでは統合型基幹システム(以下、ERP)について、ERP導入に失敗してしまう事例と、ERP導入を通して生産性を向上させるためのポイントを紹介してきました。 ERPに限った話ではなく、レガシーシステムといわれる作られてから長い年月が経ったシステムに対する問題意識は高まるばかりです。 そちらに言及していることで有名なDXレポート内の“2025年の崖問題”について、改めて簡単におさらいをしておきたいと思います。 １．2025年までに表面化する問題（2025年の崖問題） 【2025年までに表面化する問題（2025年の崖問題）】 先端技術を持った人材不足 古いプログラミング技術を持った人材の減少 上記に伴う、既存システムの保守運用コスト増大 データは増えるが活用できなくなり、競争力低下 セキュリティ面のリスクの増大 優秀な人材不足と、古いがゆえに限られた人間にしかメンテナンスできないシステムは非常にコストがかかります。セキュリティ面も脆弱であることから、リスクは時間がたつごとに徐々に大きくなっていきます。 データはたまっていくものの活用できず、周りの変革にも後れをとり、古いシステムを使っている事のデメリットは時間の経過とともに大きくなっていきます。 同レポートの中でレガシーシステムが“ない”と答えたのは機械器具製造業で10.9%、素材製造業では14.3%にすぎません。 約85％～90％の企業は古いシステムを所持していることとなりますから他人事ではありません。 コロナ禍を契機にDX推進、つまりITを利用しての生産性向上に注目が多く集まったこともあり、この問題への対応が急務となっているわけです。 ２．統合型基幹システム導入によるメリット さて、DX推進という言葉を出しましたが、2025年の崖問題解決に関しても、DX推進に関しても共通するキーワードは“生産性の向上”です。 やみくもにシステムやITツールを導入し、とりあえず全てデジタル処理すればDXかと言われればそういうことではありません。 結果として経営を助けることに繋がらなければ意味がありません。 製造業における生産性向上の方法といわれると、どのようなものが思い浮かぶでしょうか。 おそらく、産業ロボットの導入を伴う工場の自動化・省人化や、AIを活用しての工数削減、生産計画の自動化や職人的な技術の広い継承など、おそらく様々な方法が思い浮かぶのではないでしょうか。 それでは、統合型基幹システムの導入や刷新というのは、どのような課題を解決して生産性向上につながるのかをお話ししたいと思います。 大きなポイントとして、統合型基幹システムというのは経営活動に欠かせない販売系システム、購買系システム、生産系システム、会計系システムの数々を統合したものだということです。 それぞれのシステムを一つにまとめることで生まれるメリットは大きく3つです。 複数のシステムを利用する際に生まれる同じデータの入力などの無駄な業務を排除できる データを一括管理することができるため、セキュリティの一括管理が可能 リアルタイムなデータ蓄積により的確な経営分析・判断が可能 特筆すべきは3番のリアルタイムでのデータ活用を容易にした点です。 多くの企業で経営判断に必要な分析資料は多くの場合Excelで、とても時間をかけて作られています。 データを一つにまとめていないと、 “Aというシステムからデータを出し、Bというシステムのデータとくっつけて、更にCのシステムからもデータを引用して…” など、なかなかタイムリーに確認するには難しく、時間も労力もかかります。 近年になってBIツールと呼ばれるデータ収集・グラフ化をボタン一つで可能にするツールと併用すると、それこそボタン一つでリアルタイムに欲しい情報を手に入れることができるようになります。 毎月〆作業から2-3営業日かかっていた業績資料が即日見ることができれば…、月中であっても途中経過を見ることができれば…そんな願いを叶えることに繋がることとなります。 （もちろん、あくまでデータが一か所にまとまるだけですので、それを活用する方法は別途設定する必要があります） このように、大切な情報を一元管理することは、効率的な活用につなげるための第一歩です。 効率的な運用方法が明確になれば、現場の業務フローもそれに合わせて最適化することが可能となるということも挙げられるかと思います。 ３．統合型基幹システム導入の注意点は？ 最後に、導入における注意点をお話ししたいと思います。 これは、どのシステム導入においても言えることですが、どんなに高額で多機能なシステムであろうと活用できないことには意味がない、ということです。 ここでの活用というのは、従業員がシステムを利用することではありません。 利用されている上で、現場を巻き込んで効率的な業務フローが構築できていて、改善を積み重ねられる環境になっているかどうか、ということです。 導入前にはシステムの持つ機能ばかりが着目されがちですが、現場での具体的な活用と改善手法についてはしっかりと想定する必要があります。 例えばですが、 原価計算するためにはどのような情報を打ち込む必要があるのか… 経営陣が欲しいデータはどのような数値の入力を必要とするのか… データを活用するためにはそもそもどのようなマスター情報を登録する必要があるのか… その情報を集めるために現場ではどんなルールが必要なのか… などなど。 実は多くの企業でこういった部分が見落とされ、ただデータがひとつのところにまとまっているだけ、になってしまっている実態があるのです。 統合型基幹システムというのは非常に便利なシステムです。ただし、様々な業務に関係しているということもあり、導入前にしっかりとした要件定義と導入後の活用方法を検討する必要があります。 こういった課題を克服し、実際に基幹システムを導入した事例を紹介したレポートを皆様に公開しております。 是非ご参考ください。   ■“中小製造業の基幹システム導入”最新事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00586 中小製造業の基幹システム導入事例と導入効果、取り組みのポイントをご紹介します！！   「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 正確な在庫情報を把握したい 毎月の棚卸回数を減らしたい 棚卸業務による残業を削減したい 各担当者のExcelやAccessによるデータ分散を無くしたい 業務フローを改善したい   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 機械加工業の為の”生産管理・原価管理システム革命セミナー”2022！ 「儲けの見える化」をして「勘の経営」から「データ経営」へ！！ ▼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 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 人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・購買管理・原価管理業務が多い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 何が儲かっているのか？儲かっていないのか？が分からずに対策が後手になっている社長様   第一講座　生産管理・原価管理システム導入成功編 機械加工製造業における生産業務・購買業務・在庫業務・原価業務の課題 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 基幹システム＋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・基幹システムの導入・活用で成功させる為のベンダー選定   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60名！機械加工会社が属人化した業務を排除し生産管理・基幹システムで標準化の取り組み事例 従業員数40名の部品加工会社が手作業で行っている生産計画を基幹システム導入で自動化の取り組み事例 従業員90名の機械加工会社が属人化した生産・購買・在庫・原価のデータ化事例 従業員130名の部品加工会社が生産性向上と原価の見える化を目的にシステム導入に着手事例   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 生産管理・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   全てオンライン開催となります 2022/03/22 (火)13:00~15:00 2022/03/23 (水)13:00~15:00 2022/03/29 (火)13:00~15:00 2022/03/31 (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/   [sc 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今回は、多品種少量生産型の製造業におけるAIを活用した「積算・見積もりのドンブリ勘定」の脱却事例についてお伝えさせていただきます。 １．システム導入前の状態と主な課題 【最新事例サマリー】 AI活用を通じた「積算・見積もり業務」の標準化・脱属人化・技術継承 【事例企業様の概要】 ■業種：金属製品製造業（多品種少量生産） ■従業員数：約40名（うち積算・見積もり担当者計4名） 【Before（システム導入前の状態と主な課題）】 一部のベテラン担当者1名とその他担当者3名（計4名）で積算・見積もり業務に従事。 新規の見積もり作成の参考情報として使用する「過去の図面データ」と「過去の積算データ」を探し出す作業が属人化しており、かつ多くの時間を取られていた。 また、「過去の図面データ」が個別の担当者ごとにバラバラに管理されており、会社として統一管理・データベース化できていない点も課題であった。 加えて、積算方法も担当者ごとに異なっていたため、担当者によって見積もり精度にもバラつき（ドンブリ勘定）が生じていた。 ２．システム導入後の主な課題解決効果 【After（システム導入後の主な課題解決効果）】 見積もり算出の参考情報として使用する「過去の類似図面データ」を探し出す作業をAIシステムが代替。 AIシステムに「新規図面データ」と各種条件をインプットし検索すると、瞬時に「過去の類似図面データ」が検索結果として表示される。 併せて、「過去の類似積算データ」も引っ張ってくることが可能に。 イメージ図 結果として、「従来かかっていた時間よりも短い時間で」かつ「より精度高く」見積もり作成することが可能となった。 また、一部のベテランに依存していた積算・見積もり業務を、知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。 ――― 以上、多品種少量生産型の製造業におけるAIを活用した「積算・見積もりのドンブリ勘定」の脱却事例について、その一部をお伝えさせていただきました。   ■AIを活用した類似案件検索システム導入事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00595 目次 類似案件検索システムとは 類似案件検索システム導入後の効果 レポートの内容 AIを活用した類似案件検索システム導入事例 過去のPDF図面を参照する類似案件検索システム導入事例をご紹介   ■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活用戦略セミナー開催のお知らせ 取り組み事例に学ぶ!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/ 本セミナーで学べるポイント ①”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ②営業部門にAIを導入することで営業スタッフ個々の経験や勘に依存した営業活動から脱却した事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ③製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ④今後の受注、売上、生産、在庫等、経営が把握しておきたい指標の予測精度を高める事例が学べる！ ～需要予測や受注予測等、AI活用して未来の数字を予測する手法を学べるセミナーです～ ⑤自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ 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/   いつも当メルマガ・コラムをご愛読いただきありがとうございます。 今回は、多品種少量生産型の製造業におけるAIを活用した「積算・見積もりのドンブリ勘定」の脱却事例についてお伝えさせていただきます。 １．システム導入前の状態と主な課題 【最新事例サマリー】 AI活用を通じた「積算・見積もり業務」の標準化・脱属人化・技術継承 【事例企業様の概要】 ■業種：金属製品製造業（多品種少量生産） ■従業員数：約40名（うち積算・見積もり担当者計4名） 【Before（システム導入前の状態と主な課題）】 一部のベテラン担当者1名とその他担当者3名（計4名）で積算・見積もり業務に従事。 新規の見積もり作成の参考情報として使用する「過去の図面データ」と「過去の積算データ」を探し出す作業が属人化しており、かつ多くの時間を取られていた。 また、「過去の図面データ」が個別の担当者ごとにバラバラに管理されており、会社として統一管理・データベース化できていない点も課題であった。 加えて、積算方法も担当者ごとに異なっていたため、担当者によって見積もり精度にもバラつき（ドンブリ勘定）が生じていた。 ２．システム導入後の主な課題解決効果 【After（システム導入後の主な課題解決効果）】 見積もり算出の参考情報として使用する「過去の類似図面データ」を探し出す作業をAIシステムが代替。 AIシステムに「新規図面データ」と各種条件をインプットし検索すると、瞬時に「過去の類似図面データ」が検索結果として表示される。 併せて、「過去の類似積算データ」も引っ張ってくることが可能に。 イメージ図 結果として、「従来かかっていた時間よりも短い時間で」かつ「より精度高く」見積もり作成することが可能となった。 また、一部のベテランに依存していた積算・見積もり業務を、知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。 ――― 以上、多品種少量生産型の製造業におけるAIを活用した「積算・見積もりのドンブリ勘定」の脱却事例について、その一部をお伝えさせていただきました。   ■AIを活用した類似案件検索システム導入事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00595 目次 類似案件検索システムとは 類似案件検索システム導入後の効果 レポートの内容 AIを活用した類似案件検索システム導入事例 過去のPDF図面を参照する類似案件検索システム導入事例をご紹介   ■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活用戦略セミナー開催のお知らせ 取り組み事例に学ぶ!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/ 本セミナーで学べるポイント ①”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ②営業部門にAIを導入することで営業スタッフ個々の経験や勘に依存した営業活動から脱却した事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ③製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ④今後の受注、売上、生産、在庫等、経営が把握しておきたい指標の予測精度を高める事例が学べる！ ～需要予測や受注予測等、AI活用して未来の数字を予測する手法を学べるセミナーです～ ⑤自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ 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．AIとノーコード/ローコード 従来、システム開発と言えば、プログラミング言語を駆使して専門のエンジニアが手掛けるものでしたが、「ノーコードツール」や「ローコードツール」によってそのハードルは年々下がってきています。 これまで、KintoneやGoogle AppSheetなどでは一般的なシステム開発に用いられてきましたが、最近、その領域はAIに迄広がりを見せており、2021年10月11日にリリースされたNTTcommunications社が展開するノーコードAI内製開発ツール「Node-AI」では、製造業のお客様を中心に異常検知やプラント運転支援などで活用されています。 また、ユニフィニティー社が展開する「Unifinity」では、AI inside社のAI技術をベースに活用しており、スマートフォンで撮影した画像などをAIで解析可能にしています。 より現場に近い場所で、より業務を知っている現場の方がシステムを開発するというトレンドは今後も続いていき、誰でもAI技術を使って業務改善をする時代が、すぐ近くまで来るかもしれません。 ２．IT人材不足とDX 近年、これらの分野が盛り上がりを見せている背景として、技術革新は当然ありますがIT人材不足も理由の一つにあります。 デジタル変革を進めていくには、クラウドをはじめとするデジタルテクノロジーを用い、膨大なデータを収集、分析して洞察を得ていくことが欠かせません。 しかし、データの利活用を担うIT人材不足は明らかになっています。 たとえば、経済産業省が2019年に実施した調査結果で示された「2030年にはIT人材は最大で約79万人不足する」という見通しは記憶に新しいところです。 このような中で、プログラミングの専門スキルを有さない非エンジニアであってもDXを推進できることや、業務に精通したメンバーが改革を主導できることがメリットとして挙げられています。 さらに、業務の課題を解決して業務プロセスを変革することや、新たなビジネスモデルやサービスなどの価値創出をスピーディにすることが、非IT人材でも実現できるツールとして注目を集めているのです。 ３．ノーコードとローコード ノーコード（No Code）ツールは、「一切」ソースコードを記述せずにソフトウェアを開発できるサービスを指します。 開発のための環境構築が不要な上、非エンジニアでもweb開発が容易にできるため、従来エンジニアに頼っていた部分において内製化し、費用や時間を削減することができます。 また、運用を開始してからも必要に応じて作業作業が迅速にできる点もノーコードツールを利用する大変大きなメリットと言えます。 ローコード（LowCode）ツールは、「なるべく」ソースコードは書かずにソフトウェアを開発できるサービスを指します。 ノーコードのテンプレートにない追加開発や調整を「ローコード」で行うことができるため、従来の開発とノーコード開発のハイブリット型開発とも言われております。 開発者の力量に左右される部分はありますが、ノーコードに比べ拡張性が高い点がメリットと言えます。 以上により、「現場で開発できる」のがノーコード、「開発者の工数を抑える」のがローコードなどとも言われています。 いずれも「開発」という工程を簡易化するためのツールであり開発期間を大幅に短縮させることができます。 米ガートナーは2024年までに世界のアプリケーションの65％以上がローコード開発基盤で構築されると予測しており、今年2022年は、日本企業も半数以上がノーコード/ローコード開発を手掛けるようになると予想しています。 メリットとしては前述の通りですが、ここで注意しておきたいのは、何事にも「負の側面はある」ということです。 ４．ノーコード/ローコード負の側面：セキュリティ・保守の懸念 誰もが開発できるということは、「シャドーIT」（シャドーIT：情報システム部門などが関知せず、ユーザー部門が独自に導入したシステムなど）や「野良アプリ」も増えることを意味します。 例えば、これまで社内の情報システム部などに開発依頼していたようなシステムでも一般部署内で作成可能となり、公開範囲設定によっては管理しきれない体制が生まれます。 結果、予期せぬ情報漏洩のリスクやシステム障害、内部不正などを招いてしまうリスクも十分にあり得ます。 特に、ノーコードツールで開発する場合は、セキュリティ対策はそのツールのプラットフォームが提供する範囲に依存するため、社内で導入する際にはルールを決めるなど対策が必要です。 これらの課題は保守においても同様であり、何か問題が発生した場合に誰が対応するのか、どの範囲で修正するのかを決めておく必要があります。 ５．ノーコード/ローコード負の側面：大規模開発には不向き ノーコード/ローコード開発はツールを利用して開発する手段であることから、利用するツールが展開している範囲内のみでの開発となります。 必然的に、理想とするシステムを理想形で構築できるか否かは、開発を始めてから判明するケースが多くなります。 そのため、初めから規模の大きなシステムを作成しようとすると途中で思わぬ壁に当たる回数も増えることから、大規模開発には不向きだと考えられています。 また、規模だけでなくシステムの理想形によってもノーコード/ローコードツールを利用する際の向き不向きはあるので、開発着手時には慎重な吟味が必要です。 ６．まとめ メリットとデメリットを理解した上で活用すれば、ノーコード・ローコードツールは大変便利なものになります。 導入を検討する際は、対象範囲や運用・開発ルールをしっかり定めてから始めましょう。   ■AIを活用した類似案件検索システム導入事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00595 目次 類似案件検索システムとは 類似案件検索システム導入後の効果 レポートの内容 AIを活用した類似案件検索システム導入事例 過去のPDF図面を参照する類似案件検索システム導入事例をご紹介   ■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活用戦略セミナー開催のお知らせ 取り組み事例に学ぶ!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/ 本セミナーで学べるポイント ①”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ②営業部門にAIを導入することで営業スタッフ個々の経験や勘に依存した営業活動から脱却した事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ③製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ④今後の受注、売上、生産、在庫等、経営が把握しておきたい指標の予測精度を高める事例が学べる！ ～需要予測や受注予測等、AI活用して未来の数字を予測する手法を学べるセミナーです～ ⑤自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ 【開催日程】 全てオンライン開催となります 2022/02/22 (火)　13:00~15:00 2022/02/24 (木)　13:00~15:00 2022/03/01 (火)　13:00~15:00 2022/03/03 (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．AIとノーコード/ローコード 従来、システム開発と言えば、プログラミング言語を駆使して専門のエンジニアが手掛けるものでしたが、「ノーコードツール」や「ローコードツール」によってそのハードルは年々下がってきています。 これまで、KintoneやGoogle AppSheetなどでは一般的なシステム開発に用いられてきましたが、最近、その領域はAIに迄広がりを見せており、2021年10月11日にリリースされたNTTcommunications社が展開するノーコードAI内製開発ツール「Node-AI」では、製造業のお客様を中心に異常検知やプラント運転支援などで活用されています。 また、ユニフィニティー社が展開する「Unifinity」では、AI inside社のAI技術をベースに活用しており、スマートフォンで撮影した画像などをAIで解析可能にしています。 より現場に近い場所で、より業務を知っている現場の方がシステムを開発するというトレンドは今後も続いていき、誰でもAI技術を使って業務改善をする時代が、すぐ近くまで来るかもしれません。 ２．IT人材不足とDX 近年、これらの分野が盛り上がりを見せている背景として、技術革新は当然ありますがIT人材不足も理由の一つにあります。 デジタル変革を進めていくには、クラウドをはじめとするデジタルテクノロジーを用い、膨大なデータを収集、分析して洞察を得ていくことが欠かせません。 しかし、データの利活用を担うIT人材不足は明らかになっています。 たとえば、経済産業省が2019年に実施した調査結果で示された「2030年にはIT人材は最大で約79万人不足する」という見通しは記憶に新しいところです。 このような中で、プログラミングの専門スキルを有さない非エンジニアであってもDXを推進できることや、業務に精通したメンバーが改革を主導できることがメリットとして挙げられています。 さらに、業務の課題を解決して業務プロセスを変革することや、新たなビジネスモデルやサービスなどの価値創出をスピーディにすることが、非IT人材でも実現できるツールとして注目を集めているのです。 ３．ノーコードとローコード ノーコード（No Code）ツールは、「一切」ソースコードを記述せずにソフトウェアを開発できるサービスを指します。 開発のための環境構築が不要な上、非エンジニアでもweb開発が容易にできるため、従来エンジニアに頼っていた部分において内製化し、費用や時間を削減することができます。 また、運用を開始してからも必要に応じて作業作業が迅速にできる点もノーコードツールを利用する大変大きなメリットと言えます。 ローコード（LowCode）ツールは、「なるべく」ソースコードは書かずにソフトウェアを開発できるサービスを指します。 ノーコードのテンプレートにない追加開発や調整を「ローコード」で行うことができるため、従来の開発とノーコード開発のハイブリット型開発とも言われております。 開発者の力量に左右される部分はありますが、ノーコードに比べ拡張性が高い点がメリットと言えます。 以上により、「現場で開発できる」のがノーコード、「開発者の工数を抑える」のがローコードなどとも言われています。 いずれも「開発」という工程を簡易化するためのツールであり開発期間を大幅に短縮させることができます。 米ガートナーは2024年までに世界のアプリケーションの65％以上がローコード開発基盤で構築されると予測しており、今年2022年は、日本企業も半数以上がノーコード/ローコード開発を手掛けるようになると予想しています。 メリットとしては前述の通りですが、ここで注意しておきたいのは、何事にも「負の側面はある」ということです。 ４．ノーコード/ローコード負の側面：セキュリティ・保守の懸念 誰もが開発できるということは、「シャドーIT」（シャドーIT：情報システム部門などが関知せず、ユーザー部門が独自に導入したシステムなど）や「野良アプリ」も増えることを意味します。 例えば、これまで社内の情報システム部などに開発依頼していたようなシステムでも一般部署内で作成可能となり、公開範囲設定によっては管理しきれない体制が生まれます。 結果、予期せぬ情報漏洩のリスクやシステム障害、内部不正などを招いてしまうリスクも十分にあり得ます。 特に、ノーコードツールで開発する場合は、セキュリティ対策はそのツールのプラットフォームが提供する範囲に依存するため、社内で導入する際にはルールを決めるなど対策が必要です。 これらの課題は保守においても同様であり、何か問題が発生した場合に誰が対応するのか、どの範囲で修正するのかを決めておく必要があります。 ５．ノーコード/ローコード負の側面：大規模開発には不向き ノーコード/ローコード開発はツールを利用して開発する手段であることから、利用するツールが展開している範囲内のみでの開発となります。 必然的に、理想とするシステムを理想形で構築できるか否かは、開発を始めてから判明するケースが多くなります。 そのため、初めから規模の大きなシステムを作成しようとすると途中で思わぬ壁に当たる回数も増えることから、大規模開発には不向きだと考えられています。 また、規模だけでなくシステムの理想形によってもノーコード/ローコードツールを利用する際の向き不向きはあるので、開発着手時には慎重な吟味が必要です。 ６．まとめ メリットとデメリットを理解した上で活用すれば、ノーコード・ローコードツールは大変便利なものになります。 導入を検討する際は、対象範囲や運用・開発ルールをしっかり定めてから始めましょう。   ■AIを活用した類似案件検索システム導入事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00595 目次 類似案件検索システムとは 類似案件検索システム導入後の効果 レポートの内容 AIを活用した類似案件検索システム導入事例 過去のPDF図面を参照する類似案件検索システム導入事例をご紹介   ■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活用戦略セミナー開催のお知らせ 取り組み事例に学ぶ!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/ 本セミナーで学べるポイント ①”経営者目線”で知っておくべきメーカーで実践できる具体的なAI活用事例が学べる！ ～AIに関心はあるが、具体的な行動が取れないメーカー経営者の為のセミナーです～ ②営業部門にAIを導入することで営業スタッフ個々の経験や勘に依存した営業活動から脱却した事例が学べる！ ～営業部門で具体的にAIをどう活用していくのかがハッキリ分かるセミナーです～ ③製造・生産技術・生産管理部門にAIを導入して熟練技術・職人技術を標準化・継承できる事例が学べる！ ～製造現場と生産技術・生産管理部門でどんなAIが活用できるのかが明確になるセミナーです～ ④今後の受注、売上、生産、在庫等、経営が把握しておきたい指標の予測精度を高める事例が学べる！ ～需要予測や受注予測等、AI活用して未来の数字を予測する手法を学べるセミナーです～ ⑤自社の経営のどこにAIが活用できるかが分かり、具体的な行動計画が作れる！ ～理論・理屈ではなく、現場で実践できる具体的な手法が分かります！～ 【開催日程】 全てオンライン開催となります 2022/02/22 (火)　13:00~15:00 2022/02/24 (木)　13:00~15:00 2022/03/01 (火)　13:00~15:00 2022/03/03 (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．中小企業・小規模事業者の生産性 経済産業省が発行した「DXレポート」では、製造業でのDX推進の意識は、まだまだ低い傾向にあります。 一方で同省の「製造就業者数の推移」によると、製造業の就業者数は他の業界に比べ下降傾向にあり、DX化による属人化を排除すること、生産性を向上させることは急務なテーマといえます。 同省が発行した「中小企業・小規模事業者の生産性向上について」では、中小企業の生産性が製造業と非製造業において、ともに減少傾向にあることを紹介しています。 1996年から2016年の11年間にかけて、製造業では3.2％減少し、非製造業では9.2％減少しています。 その一方では、大企業は製造業で13.4％、非製造業では8.1％増加しています。 ２．人時生産性とは 人時生産性とは、１人単位時間あたり、どれだけ「付加価値」を生み出すことができたのかを表します。 「付加価値」とは主に「売上」や「粗利」として定義する事が多く、人時生産性１人単位時間あたりの「粗利」を上昇させる事で、残業代を低減し、余った時間を生産部門に注力させる事で、結果的に全社の業績を向上する事に繋がります。 少し見方を変えると「各スタッフが時間をどれだけ有意義に活用できたか」ということになり、スタッフの働く意欲向上も期待できます。 では、生産性を向上させている製造業の特徴は、どのような内容でしょうか？ ３．生産性を向上させている製造業の特徴 生産性を向上させている製造業の特徴はDX化を上手に実施している事です。 多くの中堅・中小の製造業は、生産計画や資材調達等が属人的になっていますが、それでも長年培ってきたノウハウを駆使し、部品や製品を造り、納期迄に納めることで、お客様から高い評価を得ています。 しかしながら特急の受注や急な仕様変更などが発生する事で、属人化した特定のスタッフにより多くの負担が掛かり、そのスタッフがいなくては会社がまわらないというリスクも同時に抱えてしまっています。 DX化を上手に推進できている中堅中小企業では、属人的になっている業務、非効率的に行っている業務、二重三重に行っている業務の洗い出しを行い、これをシンプルに標準化する為の統合基幹システム（ERP）を投資し、上手く活用する事で、スタッフ各々の業務時間短縮を伴う業務改善を行っています。 ここで重要なのは、掛かる業務時間のBefore→Afterを必ず検証するという事です。 これまで得意先から受注があった際に、生産計画を作成して製造指示を出す迄の時間が6時間掛かっていたものが、「納期」「ロット」「工程能力」「工順」「BOM」「不良率」等の要素から自動計算し、30分で製造指示ができるようになった事例においては、Before360分→After30分になった事になります。 ４．生産性を向上させるための統合基幹システム（ERP）とは 統合基幹システム（ERP）とは、経営活動に欠かせない販売系システム、購買系システム、生産系システム、会計系システムの数々を統合した総合的ITシステムです。 販売/生産/購買/在庫/原価/会計/顧客といったそれぞれの業務の情報（データ）を総合的に管理し、1つのデータベースで情報を扱うことで、各システムでの情報活用を得意としています。 この統合基幹システム（ERP）があることで今まで発生していた二重三重のデータ入力業務を排除したり、企業のビジネスプロセスを、組織全体を俯瞰しながら設計し、業務効率を大幅に向上したりと、中堅中小製造業の生産性を向上するための救世主になる可能性があります。   ■“中小製造業の基幹システム導入”最新事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00586 中小製造業の基幹システム導入事例と導入効果、取り組みのポイントをご紹介します！！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 正確な在庫情報を把握したい 毎月の棚卸回数を減らしたい 棚卸業務による残業を削減したい 各担当者のExcelやAccessによるデータ分散を無くしたい 業務フローを改善したい   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種小ロット生産板金・プレス加工業の為の生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ 属人化した生産・購買・在庫・原価のデータ化で「見える化」改革！ ▼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30名～200名の板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 工程毎の工数、製品毎の原価等を把握し現場改善を進めたいがどのようにはじめたら良いか分からない社長様 生産管理・基幹システムを入れ替えて効率を上げたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 職人・属人化している生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 【開催日程】 全てオンライン開催となります 2022/03/01 (火)　13:00~15:00 2022/03/03 (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/   [sc name="dx-system"][/sc] １．中小企業・小規模事業者の生産性 経済産業省が発行した「DXレポート」では、製造業でのDX推進の意識は、まだまだ低い傾向にあります。 一方で同省の「製造就業者数の推移」によると、製造業の就業者数は他の業界に比べ下降傾向にあり、DX化による属人化を排除すること、生産性を向上させることは急務なテーマといえます。 同省が発行した「中小企業・小規模事業者の生産性向上について」では、中小企業の生産性が製造業と非製造業において、ともに減少傾向にあることを紹介しています。 1996年から2016年の11年間にかけて、製造業では3.2％減少し、非製造業では9.2％減少しています。 その一方では、大企業は製造業で13.4％、非製造業では8.1％増加しています。 ２．人時生産性とは 人時生産性とは、１人単位時間あたり、どれだけ「付加価値」を生み出すことができたのかを表します。 「付加価値」とは主に「売上」や「粗利」として定義する事が多く、人時生産性１人単位時間あたりの「粗利」を上昇させる事で、残業代を低減し、余った時間を生産部門に注力させる事で、結果的に全社の業績を向上する事に繋がります。 少し見方を変えると「各スタッフが時間をどれだけ有意義に活用できたか」ということになり、スタッフの働く意欲向上も期待できます。 では、生産性を向上させている製造業の特徴は、どのような内容でしょうか？ ３．生産性を向上させている製造業の特徴 生産性を向上させている製造業の特徴はDX化を上手に実施している事です。 多くの中堅・中小の製造業は、生産計画や資材調達等が属人的になっていますが、それでも長年培ってきたノウハウを駆使し、部品や製品を造り、納期迄に納めることで、お客様から高い評価を得ています。 しかしながら特急の受注や急な仕様変更などが発生する事で、属人化した特定のスタッフにより多くの負担が掛かり、そのスタッフがいなくては会社がまわらないというリスクも同時に抱えてしまっています。 DX化を上手に推進できている中堅中小企業では、属人的になっている業務、非効率的に行っている業務、二重三重に行っている業務の洗い出しを行い、これをシンプルに標準化する為の統合基幹システム（ERP）を投資し、上手く活用する事で、スタッフ各々の業務時間短縮を伴う業務改善を行っています。 ここで重要なのは、掛かる業務時間のBefore→Afterを必ず検証するという事です。 これまで得意先から受注があった際に、生産計画を作成して製造指示を出す迄の時間が6時間掛かっていたものが、「納期」「ロット」「工程能力」「工順」「BOM」「不良率」等の要素から自動計算し、30分で製造指示ができるようになった事例においては、Before360分→After30分になった事になります。 ４．生産性を向上させるための統合基幹システム（ERP）とは 統合基幹システム（ERP）とは、経営活動に欠かせない販売系システム、購買系システム、生産系システム、会計系システムの数々を統合した総合的ITシステムです。 販売/生産/購買/在庫/原価/会計/顧客といったそれぞれの業務の情報（データ）を総合的に管理し、1つのデータベースで情報を扱うことで、各システムでの情報活用を得意としています。 この統合基幹システム（ERP）があることで今まで発生していた二重三重のデータ入力業務を排除したり、企業のビジネスプロセスを、組織全体を俯瞰しながら設計し、業務効率を大幅に向上したりと、中堅中小製造業の生産性を向上するための救世主になる可能性があります。   ■“中小製造業の基幹システム導入”最新事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00586 中小製造業の基幹システム導入事例と導入効果、取り組みのポイントをご紹介します！！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 正確な在庫情報を把握したい 毎月の棚卸回数を減らしたい 棚卸業務による残業を削減したい 各担当者のExcelやAccessによるデータ分散を無くしたい 業務フローを改善したい   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種小ロット生産板金・プレス加工業の為の生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ 属人化した生産・購買・在庫・原価のデータ化で「見える化」改革！ ▼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30名～200名の板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 工程毎の工数、製品毎の原価等を把握し現場改善を進めたいがどのようにはじめたら良いか分からない社長様 生産管理・基幹システムを入れ替えて効率を上げたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 職人・属人化している生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 【開催日程】 全てオンライン開催となります 2022/03/01 (火)　13:00~15:00 2022/03/03 (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/   [sc name="dx-system"][/sc]

１．はじめに 平成30年（2018年）9月、経済産業省から「DXレポート」が発表されました。 既存の社内ITシステムが抱える問題を放置すると様々な問題が発生し、2025年以降には最大で年間12兆円もの経済損失が生じてしまう、という「2025年の崖」は衝撃的な内容でした。 DXレポートに関しては以前のコラムでもご紹介しているので、詳しくはこちら（2021年5月14日のコラムURL）をご確認ください。 端的に言うと、今後日本企業にはITシステムの刷新が必要である、ということがDXレポートによって指摘されたわけですが、新型コロナウイルス感染拡大の影響もあって企業のIT活用意識は高まってきています。 例えば、不要不急の外出を制限するため、テレワークやWeb会議システムの仕組みは急速に広まりました。 総務省資料によると、テレワークを導入済み・または導入予定と回答した企業の割合が、2019年には約30％であったことに対して、2020年には約60％と倍増しています。 製造業に特化して着目すると、22％から56%と2倍以上の拡大を見せています。 ２．今後重要度が増す？統合型基幹システムとは テレワークやWeb会議システムに続いて、今後注目され重要度が増していくのは統合型基幹システムだと考えます。 まず基幹システムとは、販売管理システム・購買管理システム・生産計画システム・会計システム等、事業運営に欠かせないまさしく企業の基幹となるシステムのことです。 DXレポートでも指摘されていたように、日本企業のITシステムにおける最も大きな問題点の1つはシステムの「サイロ化」です。 「販売管理はこのシステム、購買管理にはこのシステム、会計管理はこれ…」など業務ごとに個別最適がなされ、データが分断されてしまい会社として一貫したデータを管理することができていないという状態、つまり基幹システムが「サイロ化」しているということです。 統合型基幹システムでは、上記のような「サイロ化」している各々のシステムを1つのシステムにまとめて、社内のデータ・情報資産を統合的に管理・活用できることが可能になります。 システム間のデータ受け渡しのために行っていた転記がなくなり生産性が向上する、転記によるタイムラグがなくなることで社内のデータをリアルタイムに見れるようになる、といったメリットがあります。 また、データ量が増えることでAI活用にもプラスの影響があるため、統合型基幹システムは「2025年の崖」を超えるためのカギと言えます。 ３．失敗する統合型基幹システム導入の3つの特徴 ただ、企業が統合型基幹システムを導入するにあたってはよく陥ってしまう問題・失敗があります。以下では、失敗する統合型基幹システム導入の3つの特徴をまとめました。 失敗①：システム導入目的・コンセプト・範囲があいまい 1つ目のよくある失敗は、システム導入の目的やコンセプト・業務範囲があいまいなまま導入を始めてしまうことです。初期構想が不明確なまま導入を進めてしまうことで、システム導入することを目的にしたり、カスタマイズが増えて費用だけがかさんで結果として思うような効果が挙げられなかった、というケースは多々あります。カスタマイズが増えることによる影響は導入時のコストだけではありません。必要以上のカスタマイズは、「技術的負債」として企業に残り続け、導入後の維持コストにも影響します。 失敗②：既存業務のやり方に固執する 2つ目のよくある失敗は、既存業務のやり方に固執して新しいシステムでもその再現を目指してしまうことです。既存業務のやり方は既存システムを使うという前提においてやりやすいだけ、という可能性は大いにあります。また、既存業務をすべて再現しようとすると必然的に大量のカスタマイズが発生します。その業務に精通する社員が在籍中はまだ良いですが、その社員が退職していなくなってから「この業務ってなんでこうなの？」となってからではもう遅いということになります。 失敗③：現実的なスケジュールが立てられていない 3つ目のよくある失敗は、導入までのスケジュールに無理があり現実的なスケジュールが立てられていないことです。「社長から〇月までにシステム導入するように言われていて…」などの場合が特に当てはまります。導入の目安期限を決めること自体は悪くありませんが、システム機能の要件定義や実際に業務をこなせるのかという受入テストなど、システム導入には様々な工程が発生します。導入だけで終わらない、実際に使えるシステムにするためにも、現実的なスケジュールを立てることが重要です。 基幹システム導入のポイントについては無料のダウンロードレポートを参考にしていただけますと幸いです。 是非ダウンロードして貴社の経営にお役立て下さい。   ■“中小製造業の基幹システム導入”最新事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00586 中小製造業の基幹システム導入事例と導入効果、取り組みのポイントをご紹介します！！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 正確な在庫情報を把握したい 毎月の棚卸回数を減らしたい 棚卸業務による残業を削減したい 各担当者のExcelやAccessによるデータ分散を無くしたい 業務フローを改善したい   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種小ロット生産板金・プレス加工業の為の生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ 属人化した生産・購買・在庫・原価のデータ化で「見える化」改革！ ▼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30名～200名の板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 工程毎の工数、製品毎の原価等を把握し現場改善を進めたいがどのようにはじめたら良いか分からない社長様 生産管理・基幹システムを入れ替えて効率を上げたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 職人・属人化している生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 【開催日程】 全てオンライン開催となります 2022/02/22 (火)　13:00~15:00 2022/02/24 (木)　13:00~15:00 2022/03/01 (火)　13:00~15:00 2022/03/03 (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/   [sc name="dx-system"][/sc] １．はじめに 平成30年（2018年）9月、経済産業省から「DXレポート」が発表されました。 既存の社内ITシステムが抱える問題を放置すると様々な問題が発生し、2025年以降には最大で年間12兆円もの経済損失が生じてしまう、という「2025年の崖」は衝撃的な内容でした。 DXレポートに関しては以前のコラムでもご紹介しているので、詳しくはこちら（2021年5月14日のコラムURL）をご確認ください。 端的に言うと、今後日本企業にはITシステムの刷新が必要である、ということがDXレポートによって指摘されたわけですが、新型コロナウイルス感染拡大の影響もあって企業のIT活用意識は高まってきています。 例えば、不要不急の外出を制限するため、テレワークやWeb会議システムの仕組みは急速に広まりました。 総務省資料によると、テレワークを導入済み・または導入予定と回答した企業の割合が、2019年には約30％であったことに対して、2020年には約60％と倍増しています。 製造業に特化して着目すると、22％から56%と2倍以上の拡大を見せています。 ２．今後重要度が増す？統合型基幹システムとは テレワークやWeb会議システムに続いて、今後注目され重要度が増していくのは統合型基幹システムだと考えます。 まず基幹システムとは、販売管理システム・購買管理システム・生産計画システム・会計システム等、事業運営に欠かせないまさしく企業の基幹となるシステムのことです。 DXレポートでも指摘されていたように、日本企業のITシステムにおける最も大きな問題点の1つはシステムの「サイロ化」です。 「販売管理はこのシステム、購買管理にはこのシステム、会計管理はこれ…」など業務ごとに個別最適がなされ、データが分断されてしまい会社として一貫したデータを管理することができていないという状態、つまり基幹システムが「サイロ化」しているということです。 統合型基幹システムでは、上記のような「サイロ化」している各々のシステムを1つのシステムにまとめて、社内のデータ・情報資産を統合的に管理・活用できることが可能になります。 システム間のデータ受け渡しのために行っていた転記がなくなり生産性が向上する、転記によるタイムラグがなくなることで社内のデータをリアルタイムに見れるようになる、といったメリットがあります。 また、データ量が増えることでAI活用にもプラスの影響があるため、統合型基幹システムは「2025年の崖」を超えるためのカギと言えます。 ３．失敗する統合型基幹システム導入の3つの特徴 ただ、企業が統合型基幹システムを導入するにあたってはよく陥ってしまう問題・失敗があります。以下では、失敗する統合型基幹システム導入の3つの特徴をまとめました。 失敗①：システム導入目的・コンセプト・範囲があいまい 1つ目のよくある失敗は、システム導入の目的やコンセプト・業務範囲があいまいなまま導入を始めてしまうことです。初期構想が不明確なまま導入を進めてしまうことで、システム導入することを目的にしたり、カスタマイズが増えて費用だけがかさんで結果として思うような効果が挙げられなかった、というケースは多々あります。カスタマイズが増えることによる影響は導入時のコストだけではありません。必要以上のカスタマイズは、「技術的負債」として企業に残り続け、導入後の維持コストにも影響します。 失敗②：既存業務のやり方に固執する 2つ目のよくある失敗は、既存業務のやり方に固執して新しいシステムでもその再現を目指してしまうことです。既存業務のやり方は既存システムを使うという前提においてやりやすいだけ、という可能性は大いにあります。また、既存業務をすべて再現しようとすると必然的に大量のカスタマイズが発生します。その業務に精通する社員が在籍中はまだ良いですが、その社員が退職していなくなってから「この業務ってなんでこうなの？」となってからではもう遅いということになります。 失敗③：現実的なスケジュールが立てられていない 3つ目のよくある失敗は、導入までのスケジュールに無理があり現実的なスケジュールが立てられていないことです。「社長から〇月までにシステム導入するように言われていて…」などの場合が特に当てはまります。導入の目安期限を決めること自体は悪くありませんが、システム機能の要件定義や実際に業務をこなせるのかという受入テストなど、システム導入には様々な工程が発生します。導入だけで終わらない、実際に使えるシステムにするためにも、現実的なスケジュールを立てることが重要です。 基幹システム導入のポイントについては無料のダウンロードレポートを参考にしていただけますと幸いです。 是非ダウンロードして貴社の経営にお役立て下さい。   ■“中小製造業の基幹システム導入”最新事例レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__00586 中小製造業の基幹システム導入事例と導入効果、取り組みのポイントをご紹介します！！ 「こうなりたい！」と思っている経営者様におすすめ 正確な在庫情報を把握したい 毎月の棚卸回数を減らしたい 棚卸業務による残業を削減したい 各担当者のExcelやAccessによるデータ分散を無くしたい 業務フローを改善したい   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種小ロット生産板金・プレス加工業の為の生産管理・基幹システム”革命セミナー”2022！ 属人化した生産・購買・在庫・原価のデータ化で「見える化」改革！ ▼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30名～200名の板金・プレス・溶接加工業の社長様 人手の掛かる作業や二重三重の生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 工程毎の工数、製品毎の原価等を把握し現場改善を進めたいがどのようにはじめたら良いか分からない社長様 生産管理・基幹システムを入れ替えて効率を上げたいが、どのように始めれば良いか分からない社長様 職人・属人化している生産管理・購買管理・原価管理業務が多い板金・プレス・溶接加工業の社長様 【開催日程】 全てオンライン開催となります 2022/02/22 (火)　13:00~15:00 2022/02/24 (木)　13:00~15:00 2022/03/01 (火)　13:00~15:00 2022/03/03 (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/   [sc name="dx-system"][/sc]

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とは 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。 このような企業にお勧め 受託型の多品種少量生産で、自動化を上手く進めることができていない企業様 ベテラン依存から脱却できず、若手も採用できていない製造業経営者様 人手不足が深刻化する中で、生産性を高めていきたい製造業経営者様 初めてAI化・デジタル化・ロボット化・自動化等に取り組む製造業経営者様 今後AI化・デジタル化・ロボット化・自動化等を進めていきたい製造業経営者様 工場の視察や最新事例の収集を通じて、最適な自動化の形を模索していきたい企業様 研究会に参加されているのはこんな企業様 従業員規模100名以下の製造業 一品一様の大型制作物を製造している鈑金加工業 ベテラン依存を脱却した部品製造業 24時間の無人稼働を実現した機械加工業 初めて自動化・ロボット化に取り組む樹脂製造業 本研究会でお伝えしたいポイント 知識ゼロ・経験ゼロからでも自動化・ロボット化は可能！ 従業員100名以下の製造業こそ自動化・ロボット化を目指す！ 人的な熟練業務こそ自動化・ロボット化を目指す！ 自動化・ロボット化により付加価値を高める！ 自動化・ロボット化により若手採用を積極的に進める！ 本研究会の理念 日本のものづくりを支える中堅・中小製造業の生産性を飛躍的に向上させて、働きやすい工場にする！ そして、若手社員の業界就業率を高める！ 中堅・中小製造業における現場の「スマートファクトリー化」を通じて、日本のものづくり生産性を世界トップレベルにする！ 1日の講座スケジュール 【遠隔リモート勉強会・リアルな交流会の場合】 1．最新のスマートファクトリー化情報の紹介（ロボット・IoT・AI・AR・VR） 2．最新ノウハウ導入企業の事例紹介 3．参加者同士の情報交換 【視察クリニックの場合】 1．現場視察の見どころ・ポイントの紹介 2．現場視察（ロボット・IoT・AIなどの活用現場の視察） 3．現場視察の振り返り・意見交換会   《無料お試し参加受付中》 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とは 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。 このような企業にお勧め 受託型の多品種少量生産で、自動化を上手く進めることができていない企業様 ベテラン依存から脱却できず、若手も採用できていない製造業経営者様 人手不足が深刻化する中で、生産性を高めていきたい製造業経営者様 初めてAI化・デジタル化・ロボット化・自動化等に取り組む製造業経営者様 今後AI化・デジタル化・ロボット化・自動化等を進めていきたい製造業経営者様 工場の視察や最新事例の収集を通じて、最適な自動化の形を模索していきたい企業様 研究会に参加されているのはこんな企業様 従業員規模100名以下の製造業 一品一様の大型制作物を製造している鈑金加工業 ベテラン依存を脱却した部品製造業 24時間の無人稼働を実現した機械加工業 初めて自動化・ロボット化に取り組む樹脂製造業 本研究会でお伝えしたいポイント 知識ゼロ・経験ゼロからでも自動化・ロボット化は可能！ 従業員100名以下の製造業こそ自動化・ロボット化を目指す！ 人的な熟練業務こそ自動化・ロボット化を目指す！ 自動化・ロボット化により付加価値を高める！ 自動化・ロボット化により若手採用を積極的に進める！ 本研究会の理念 日本のものづくりを支える中堅・中小製造業の生産性を飛躍的に向上させて、働きやすい工場にする！ そして、若手社員の業界就業率を高める！ 中堅・中小製造業における現場の「スマートファクトリー化」を通じて、日本のものづくり生産性を世界トップレベルにする！ 1日の講座スケジュール 【遠隔リモート勉強会・リアルな交流会の場合】 1．最新のスマートファクトリー化情報の紹介（ロボット・IoT・AI・AR・VR） 2．最新ノウハウ導入企業の事例紹介 3．参加者同士の情報交換 【視察クリニックの場合】 1．現場視察の見どころ・ポイントの紹介 2．現場視察（ロボット・IoT・AIなどの活用現場の視察） 3．現場視察の振り返り・意見交換会   《無料お試し参加受付中》 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。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。 今回はロボットを効果的に活用するための方法の一つとして、稼働監視システムをご紹介いたします。 ２．ロボット導入の課題 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。 ３．稼働監視システムとは？ 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。 ４．活用方法・導入効果 ここからは実際に稼働監視システムを導入してどのように稼働を上げていくのかについて、実際の事例に基づいた活用方法や導入効果を紹介いたします。 ①稼働監視システムの導入によって、ロボットの稼働状況がリアルタイムで把握できるようになった。また、稼働データが蓄積されるため、過去のデータを見て「何が稼動率を下げている要因なのかを把握」でき、改善策を検討することができるようになった。 ②グラフからロボットによる 溶接前の段取り替え時間が溶接時間よりも長くなっていることが判明。外段取りを行えるようなロボットシステムに変更することで、常にロボットが動ける状態に変更を行った。この結果、稼働率は17％向上させることができた。また、稼働時間が増えたことでロボットの稼働中に作業員は他の作業を取り組むことができるようになった。 ③稼動率や停止時間などの数値データを得られるため、KPI・KGIの設定ができるようになった。目標値が明確になることで「とりあえず稼動を上げよう」ではなく、「いつまでに何パーセント稼働率を上げよう。そのために現在ボトルネックとなっているこの部分の改善を行おう」と実行力のある計画が立てられるようになった。 ④グラフを確認するとロボットが長時間止まってしまっている状況が多く発生していることが判明したため、生産計画の見直しを実施。ロボットが止まっている時間の分析を行うことで、ロボットによる溶接時間が最大になるように生産スケジュールの調整を実施。 ５．まとめ 稼働監視システムを活用することによって、上述したような改善活動が可能になります。 ロボットの稼働を上げる方法はハード的な改善やソフト的な改善まで様々ありますが、現状を把握と原因を分析せずに、いきなり改善をしても効果的な改善はできません。まずは本コラムでご紹介したように稼働監視システムの活用を検討されてみてはいかがでしょうか。 ダウンロードレポートでは稼働監視システムの導入事例をご紹介しております。 無料でダウンロード頂けますので是非ご活用下さい。   ■中堅・中小製造業の“ロボット稼働監視システム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__00587 ロボットを導入したはいいが思うように稼動が上がらない、稼働を上げたいと思っている そもそもロボットがどのくらい稼動しているのかわからない、稼働率を把握したい ロボット稼働率を把握して最適な生産計画を立てたい 自動でデータ集計して集計の手間や集計ミスを無くしたい データを通して改善策の検討を行い、生産効率を改善したい 上記のような疑問やご要望にお答えするための内容を、1冊のレポートにまとめました。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量・一品特注生産　溶接加工業社長セミナー 熟練の職人不足対策！溶接工程のロボット化・自動化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 講座内容 「３D技術・VR技術・IOT技術活用！従業員200名以下、多品種少量生産の溶接加工業のロボット化事例」 従業員数わずか14名！溶接加工会社が一品特注品のロボット化を達成！ 従業員数60名の板金・プレス・溶接加工会社が職人芸の溶接をロボット化に成功！ ゼロからのスタートで多品種少量生産の溶接ロボット化に成功！ 従業員数10名の溶接加工会社がロボット10台をフル活用して生産性UP！ 多品種少量生産の溶接工程で協働ロボットを活用！ 開催日程 全てオンライン開催となります 2022/03/09 (水)　13:00～15:00 2022/03/14 (月)　13:00～15:00 2022/03/24 (木)　13:00～15:00 2022/03/30 (水)　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。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。 今回はロボットを効果的に活用するための方法の一つとして、稼働監視システムをご紹介いたします。 ２．ロボット導入の課題 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。 ３．稼働監視システムとは？ 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。 ４．活用方法・導入効果 ここからは実際に稼働監視システムを導入してどのように稼働を上げていくのかについて、実際の事例に基づいた活用方法や導入効果を紹介いたします。 ①稼働監視システムの導入によって、ロボットの稼働状況がリアルタイムで把握できるようになった。また、稼働データが蓄積されるため、過去のデータを見て「何が稼動率を下げている要因なのかを把握」でき、改善策を検討することができるようになった。 ②グラフからロボットによる 溶接前の段取り替え時間が溶接時間よりも長くなっていることが判明。外段取りを行えるようなロボットシステムに変更することで、常にロボットが動ける状態に変更を行った。この結果、稼働率は17％向上させることができた。また、稼働時間が増えたことでロボットの稼働中に作業員は他の作業を取り組むことができるようになった。 ③稼動率や停止時間などの数値データを得られるため、KPI・KGIの設定ができるようになった。目標値が明確になることで「とりあえず稼動を上げよう」ではなく、「いつまでに何パーセント稼働率を上げよう。そのために現在ボトルネックとなっているこの部分の改善を行おう」と実行力のある計画が立てられるようになった。 ④グラフを確認するとロボットが長時間止まってしまっている状況が多く発生していることが判明したため、生産計画の見直しを実施。ロボットが止まっている時間の分析を行うことで、ロボットによる溶接時間が最大になるように生産スケジュールの調整を実施。 ５．まとめ 稼働監視システムを活用することによって、上述したような改善活動が可能になります。 ロボットの稼働を上げる方法はハード的な改善やソフト的な改善まで様々ありますが、現状を把握と原因を分析せずに、いきなり改善をしても効果的な改善はできません。まずは本コラムでご紹介したように稼働監視システムの活用を検討されてみてはいかがでしょうか。 ダウンロードレポートでは稼働監視システムの導入事例をご紹介しております。 無料でダウンロード頂けますので是非ご活用下さい。   ■中堅・中小製造業の“ロボット稼働監視システム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__00587 ロボットを導入したはいいが思うように稼動が上がらない、稼働を上げたいと思っている そもそもロボットがどのくらい稼動しているのかわからない、稼働率を把握したい ロボット稼働率を把握して最適な生産計画を立てたい 自動でデータ集計して集計の手間や集計ミスを無くしたい データを通して改善策の検討を行い、生産効率を改善したい 上記のような疑問やご要望にお答えするための内容を、1冊のレポートにまとめました。   ■オンラインセミナー開催のお知らせ 多品種少量・一品特注生産　溶接加工業社長セミナー 熟練の職人不足対策！溶接工程のロボット化・自動化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 講座内容 「３D技術・VR技術・IOT技術活用！従業員200名以下、多品種少量生産の溶接加工業のロボット化事例」 従業員数わずか14名！溶接加工会社が一品特注品のロボット化を達成！ 従業員数60名の板金・プレス・溶接加工会社が職人芸の溶接をロボット化に成功！ ゼロからのスタートで多品種少量生産の溶接ロボット化に成功！ 従業員数10名の溶接加工会社がロボット10台をフル活用して生産性UP！ 多品種少量生産の溶接工程で協働ロボットを活用！ 開催日程 全てオンライン開催となります 2022/03/09 (水)　13:00～15:00 2022/03/14 (月)　13:00～15:00 2022/03/24 (木)　13:00～15:00 2022/03/30 (水)　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 2021年は企業がIoT投資に積極的になった年と言われており、総投資額は前年比24％増が見込まれています。 さらに、2022年はさらに投資が加速することが予想されています。 報告書によると、1600件のIoTプロジェクトのうち、79％がROI（投資利益率）においてプラスになったと回答する調査結果が出ています。 さらに興味深いのは、過去にIoT投資を行った企業の8割が今後2年間で次のIoT投資を検討しているということです。 これは、ソフトウェアだけでなく端末などあらゆる点でスモールスタートがしやすい仕組み作りが進められており、年々IoTプロジェクトの導入コストが低下している点が投資に繋がっているポイントだと考えられています。 2. APAC（アジア太平洋地域）の製造業動向とIoT APAC（アジア太平洋地域）の製造業動向も注目したいポイントの１つです。 これまでIoT投資と言えば北米や欧州で盛んに行われ、製造業大国ドイツでは特に投資が積極的だった印象がありますが、近年その様相は変化しつつあります。 最新の調査では、北米や欧州の平均的な大企業は今後2年間で、7種類のIoT事例に積極的に投資する計画を示したのに対し、APACの企業は13種類のIoTに投資する計画を示しました。 日本の輸出先に多い中国、インド、韓国、ベトナムなどの企業はビジネスモデルそのものをDXに沿った形に変え、生産手法を変え始めているのです。 これは、新型コロナウイルスの影響により競争力の強化が最優先事項になったことが背景にあると考えられています。 2021年における新型コロナウイルスの世界的蔓延は、企業のIoT投資を2020年時よりも13％加速させました。 さらに、これは新型コロナウイルスによるGDPへの影響が最も少ないと言われる「アメリカ」と「中国」で特に顕著にみられる傾向であり、アメリカや中国への輸出が多いアジア諸国は輸出競争において効率を上げざるを得なくなりました。 もちろん、その競争相手には既にIoTが導入されている欧米諸国も入ります。 そのため、中国だけでなく、アジア全体でIoT化を進め競争力を上げていこうという考え方になりつつあります。 3. 2022年注目のIoT ここで、2022年注目したいIoT導入例をご紹介します。 ①プロセスオートメーション プロセスオートメーションは、接続された機器から取得できるリアルタイムなデータを利用して、製造プロセスを改善することを目的としたIoTです。 ②品質管理 品質管理の分野では、機械にカメラを設置し、機械から出力される信号などを基に不具合を検出するIoTの普及が進んでいます。 ③予知保全 予知保全とは特定の機器に対して点検を行うべきタイミングを事前に判断し、故障等を防ぐためのソリューションです。一概にまとめることはできませんが、予知によって効率を上げられる事例もあります。 ④現場での位置確認と追跡、履歴確認 センサーや追跡ツールの低価格化によって、簡単に道具や製品の現在地を確認できるIoTの普及が進んでいます。 4. おわりに 前述の通り、過去にIoT投資を行った企業の8割が今後2年間で次のIoT投資を検討しています。 そのため、既に取り組みをしている企業とまだ始めていない企業のギャップは縮まることなく拡大する一方です。   ■製造業向けAI活用！！2022年時流予測レポート ▼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/form01/solution-lp-dl-2022jy-ai.html 「国内製造業のAI導入のマクロな動向を知りたい！」 「製造業におけるAI導入のポイントや具体案を知りたい！」 「国内中小製造業のAI導入事例を知りたい！」 上記のような疑問やご要望にお答えするための内容を、1冊のレポートにまとめました。 ■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AI＆ロボット活用！社長セミナー 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を自動化・省力化・効率化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント ①マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有する機械加工業のAI＆ロボットが分かる！ ～少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります～ ②従業員100名以下の多品種少量生産で出来るAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ ③熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット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AI＆ロボットを活用する方法が分かります～ ④基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ⑤自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～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⇒ 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 2021年は企業がIoT投資に積極的になった年と言われており、総投資額は前年比24％増が見込まれています。 さらに、2022年はさらに投資が加速することが予想されています。 報告書によると、1600件のIoTプロジェクトのうち、79％がROI（投資利益率）においてプラスになったと回答する調査結果が出ています。 さらに興味深いのは、過去にIoT投資を行った企業の8割が今後2年間で次のIoT投資を検討しているということです。 これは、ソフトウェアだけでなく端末などあらゆる点でスモールスタートがしやすい仕組み作りが進められており、年々IoTプロジェクトの導入コストが低下している点が投資に繋がっているポイントだと考えられています。 2. APAC（アジア太平洋地域）の製造業動向とIoT APAC（アジア太平洋地域）の製造業動向も注目したいポイントの１つです。 これまでIoT投資と言えば北米や欧州で盛んに行われ、製造業大国ドイツでは特に投資が積極的だった印象がありますが、近年その様相は変化しつつあります。 最新の調査では、北米や欧州の平均的な大企業は今後2年間で、7種類のIoT事例に積極的に投資する計画を示したのに対し、APACの企業は13種類のIoTに投資する計画を示しました。 日本の輸出先に多い中国、インド、韓国、ベトナムなどの企業はビジネスモデルそのものをDXに沿った形に変え、生産手法を変え始めているのです。 これは、新型コロナウイルスの影響により競争力の強化が最優先事項になったことが背景にあると考えられています。 2021年における新型コロナウイルスの世界的蔓延は、企業のIoT投資を2020年時よりも13％加速させました。 さらに、これは新型コロナウイルスによるGDPへの影響が最も少ないと言われる「アメリカ」と「中国」で特に顕著にみられる傾向であり、アメリカや中国への輸出が多いアジア諸国は輸出競争において効率を上げざるを得なくなりました。 もちろん、その競争相手には既にIoTが導入されている欧米諸国も入ります。 そのため、中国だけでなく、アジア全体でIoT化を進め競争力を上げていこうという考え方になりつつあります。 3. 2022年注目のIoT ここで、2022年注目したいIoT導入例をご紹介します。 ①プロセスオートメーション プロセスオートメーションは、接続された機器から取得できるリアルタイムなデータを利用して、製造プロセスを改善することを目的としたIoTです。 ②品質管理 品質管理の分野では、機械にカメラを設置し、機械から出力される信号などを基に不具合を検出するIoTの普及が進んでいます。 ③予知保全 予知保全とは特定の機器に対して点検を行うべきタイミングを事前に判断し、故障等を防ぐためのソリューションです。一概にまとめることはできませんが、予知によって効率を上げられる事例もあります。 ④現場での位置確認と追跡、履歴確認 センサーや追跡ツールの低価格化によって、簡単に道具や製品の現在地を確認できるIoTの普及が進んでいます。 4. おわりに 前述の通り、過去にIoT投資を行った企業の8割が今後2年間で次のIoT投資を検討しています。 そのため、既に取り組みをしている企業とまだ始めていない企業のギャップは縮まることなく拡大する一方です。   ■製造業向けAI活用！！2022年時流予測レポート ▼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/form01/solution-lp-dl-2022jy-ai.html 「国内製造業のAI導入のマクロな動向を知りたい！」 「製造業におけるAI導入のポイントや具体案を知りたい！」 「国内中小製造業のAI導入事例を知りたい！」 上記のような疑問やご要望にお答えするための内容を、1冊のレポートにまとめました。 ■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AI＆ロボット活用！社長セミナー 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を自動化・省力化・効率化！ ▼セミナーお申し込みはこちら▼ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ 本セミナーで学べるポイント ①マシニングセンタ・NC旋盤・各種加工機等を保有する機械加工業のAI＆ロボットが分かる！ ～少数精鋭主義の社長の為のAI＆ロボット活用術が分かります～ ②従業員100名以下の多品種少量生産で出来るAI＆ロボットが分かる！ ～大量生産ではなく多品種少量生産に適したAI＆ロボットの導入法が分かります～ ③熟練技術・職人的な業務にAI＆ロボット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AI＆ロボットを活用する方法が分かります～ ④基礎知識や導入経験がない社長でも多品種少量生産AI＆ロボット導入法が分かる！ ～多品種少量生産対応AI＆ロボットは良く分からない…そんな社長の為のセミナーです～ ⑤自社でどんな工程・業務でAI&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！&ロボットが活用できるかが具体的に分かる！ ～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⇒ 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/  

▼無料ダウンロードはこちらをクリック 多くの企業では組立工程は人手で行われていると思います。 自動化したい！となってロボットシステムインテグレーターに相談すると、かなり高い見積もりが来て「自動化なんてとても無理！」となったことはないでしょうか？ 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。 CASE1 精密機械組立のメーカーの例です。 この会社ではざっくりと キッティング ↓ 各部品の組立：5セルくらいで ↓ 最終組み立て を実施していらっしゃいました。 この会社でまずやったことが、“どのような工程でどれくらい時間を作っているか？”という分析です。詳しく言うと、 まず、作業員を観察しての作業時間分析をご紹介します。活用するのは動画です。撮影に関しては今の時代スマートフォンで十分です。 そして、その動画を細かく観察していきましょう。以下は組立工程の一例です。 このように見たとき、組立工程を自動化したい！となることはあまりないと思います。 組立以外のその他の工程に使う時間がかなり多いと思います。しかも、そのほかの項目は、非常に無駄な作業です。 組立は価値が非常にあります。組立は物を作る工程なので、直接的に価値を生む作業になります。 ただ、そのほかの項目に関しては前準備などをしておけばなくなる、価値を生まない作業です。 また、組立工程に関して自動化は非常に難しいケースが多いです。というのも、精密機器となるとかなり複雑形状で立体的である場合が多いです。 そうなると、自動化にはロボットを複数台用意して画像処理を用意してとかなり見積もりが高くなる要素がふんだんにあります。 組立工程を対象とすると、それなりの投資の覚悟と前提として、ワークがかなり量産品であることが前提とする必要があります。 では、そのほかの工程を自動化することは可能か？という考えになると非常に難しいです。 ただ、 工具をそろえる 工具取りやすい位置に置く 容器のふたをなくす など非常に取り組みやすい内容が多く出てきます。 次は、作業人員の見直しになります。 今、この状況では部品の準備と組立、両方とも同じ作業員がやっています。 組立は価値がありまた、マニュアルなどを頭に入れるなど熟練的な要素も非常に強いです。 なので、“組立の作業員は組立を専業化する”ことをするほうがよいでしょう。 そうすることにより、熟練度がさらに上がり生産性が上がっていきます。 キット箱を用意するキッティングはどうするか？これを非熟練工にやってもらうと細かな部品を間違えたりするなど、生産性を落とす可能性があります。 そのような対策のため、例えばプロジェクトマッピングのようなAR的な補助はあります。 ただ、高価であるのと作業効率を考えたら、間違えないようにキット箱など運用で改善を進めるほうが良いです。 キット箱を用意する キット箱に写真や見本をつける など、運用でカバーしていくほうがよいでしょう。 ちなみに、この会社ではより効率化を目指すため、“歩行のムダ”をなくすために、ロボットやAGVの導入を検討されました。 一つの例ではありますが、まとめると以下になります。 ①動画撮影を行う ②エクセルに事細かに作業員が行った動作を入れていく ③組立とその他の作業など、価値があるものと価値がないものに２分する ④組立は作業員を専任化して熟練工となってもらい、生産性を挙げてもらう ⑤工具配置の見直しやキットを用意するなど生産性の向上で補助を行う ⑥キット箱を用意するキッティング作業は作業員が間違えないよう工夫する 組立工程の自動化②組立工程の自動化事例では、実際に組立の自動化を行った例をご紹介します。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック 中小製造業のロボット活用のトレンドと成功事例この1冊にまとめました。特に「何から始めればよいのか」と、その「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに成功事例を掲載することでロボット活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。   ▼無料ダウンロードはこちらをクリック 多くの企業では組立工程は人手で行われていると思います。 自動化したい！となってロボットシステムインテグレーターに相談すると、かなり高い見積もりが来て「自動化なんてとても無理！」となったことはないでしょうか？ 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。 CASE1 精密機械組立のメーカーの例です。 この会社ではざっくりと キッティング ↓ 各部品の組立：5セルくらいで ↓ 最終組み立て を実施していらっしゃいました。 この会社でまずやったことが、“どのような工程でどれくらい時間を作っているか？”という分析です。詳しく言うと、 まず、作業員を観察しての作業時間分析をご紹介します。活用するのは動画です。撮影に関しては今の時代スマートフォンで十分です。 そして、その動画を細かく観察していきましょう。以下は組立工程の一例です。 このように見たとき、組立工程を自動化したい！となることはあまりないと思います。 組立以外のその他の工程に使う時間がかなり多いと思います。しかも、そのほかの項目は、非常に無駄な作業です。 組立は価値が非常にあります。組立は物を作る工程なので、直接的に価値を生む作業になります。 ただ、そのほかの項目に関しては前準備などをしておけばなくなる、価値を生まない作業です。 また、組立工程に関して自動化は非常に難しいケースが多いです。というのも、精密機器となるとかなり複雑形状で立体的である場合が多いです。 そうなると、自動化にはロボットを複数台用意して画像処理を用意してとかなり見積もりが高くなる要素がふんだんにあります。 組立工程を対象とすると、それなりの投資の覚悟と前提として、ワークがかなり量産品であることが前提とする必要があります。 では、そのほかの工程を自動化することは可能か？という考えになると非常に難しいです。 ただ、 工具をそろえる 工具取りやすい位置に置く 容器のふたをなくす など非常に取り組みやすい内容が多く出てきます。 次は、作業人員の見直しになります。 今、この状況では部品の準備と組立、両方とも同じ作業員がやっています。 組立は価値がありまた、マニュアルなどを頭に入れるなど熟練的な要素も非常に強いです。 なので、“組立の作業員は組立を専業化する”ことをするほうがよいでしょう。 そうすることにより、熟練度がさらに上がり生産性が上がっていきます。 キット箱を用意するキッティングはどうするか？これを非熟練工にやってもらうと細かな部品を間違えたりするなど、生産性を落とす可能性があります。 そのような対策のため、例えばプロジェクトマッピングのようなAR的な補助はあります。 ただ、高価であるのと作業効率を考えたら、間違えないようにキット箱など運用で改善を進めるほうが良いです。 キット箱を用意する キット箱に写真や見本をつける など、運用でカバーしていくほうがよいでしょう。 ちなみに、この会社ではより効率化を目指すため、“歩行のムダ”をなくすために、ロボットやAGVの導入を検討されました。 一つの例ではありますが、まとめると以下になります。 ①動画撮影を行う ②エクセルに事細かに作業員が行った動作を入れていく ③組立とその他の作業など、価値があるものと価値がないものに２分する ④組立は作業員を専任化して熟練工となってもらい、生産性を挙げてもらう ⑤工具配置の見直しやキットを用意するなど生産性の向上で補助を行う ⑥キット箱を用意するキッティング作業は作業員が間違えないよう工夫する 組立工程の自動化②組立工程の自動化事例では、実際に組立の自動化を行った例をご紹介します。 ▼無料ダウンロードはこちらをクリック 中小製造業のロボット活用のトレンドと成功事例この1冊にまとめました。特に「何から始めればよいのか」と、その「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに成功事例を掲載することでロボット活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。