DX CONSULTING COLUMN 工場DXコンサルティングコラム

いつもご愛読いただきありがとうございます。 人件費高騰や人手不足、さらには生産性向上の必要性から、製造業における自動化の重要性が年々高まっています。 本記事では、工場の自動化とは何か、自動化を行う意義や具体的な事例、メリット・課題、そして自動化を実現するための適切な進め方を詳しく解説します。 工場の生産現場で働く方、自動化を検討されている経営者の皆様は、ぜひ最後までお読みください。 工場の自動化とは 工場の自動化とは、製造工程の一部または全工程において、人手に頼る作業を機械化・システム化することで、生産性の向上と品質の安定化を実現する取り組みのことを指します。 自動化の対象は、部品の搬送や組立て、溶接、塗装、検査など、あらゆる工程が含まれます。 また、生産の直接工程だけでなく、在庫管理や製造指示の発行などの間接工程についても、自動化をおこなうことが可能です。 なぜ工場の自動化が必要なのか? 工場における自動化のメリットは大きく、そのニーズは年々高まっています。主な理由は以下の通りです。 まず人件費の高騰です。製造業の人件費は上昇を続けており、自動化による省人化が、人件費削減のカギとなります。 例えば 2024 年の春闘における、組合員数 300 名以下の中小企業 (2123 社)の賃上げ率は、4.75％と、過去最高の賃上げ率を記録しています。(2024 年 4 月 18 日時点) 引用：https://jp.reuters.com/markets/japan/funds/QCKCLLTJ6ZNWZOSLFMNJ5VP7FE-2024-04-18/ また、日系企業の海外拠点においても、平均賃金の上昇傾向が見られます。 図 A は、2020 年 1 月～2022 年 11 月における、在アメリカ日系製造業の平均時給の推移を示しています。 図 B では 2013 年～2023 年における、アジア各国の製造業の基本月給を比較しています。 図 A：2020 年 1 月～2022 年 11 月における、在米日系製造業の平均時給の推移 引用：https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2023/ab437b35a1ad87e0.html 図 B：2013 年～2023 年における、アジア各国の製造業の基本月給の比較 引用：https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2024/37977922f57e157a.html これらの内容を鑑みると、海外拠点においても人件費の高騰が見られることがわかります。 次に労働人口の減少と人手不足の課題があります。生産年齢人口の減少が深刻化する中、作業員の確保が困難になっており、足りない人手を自動化で補う必要があります。 日本の人口は、2005 年をピークに減少傾向にあります。総務省が出しているデータによると、2005 年～2050 年の間で、総人口は 3,300 万人減少、若年人口 (15 歳未満の者の人口)は約 900 万人減少、生産年齢人口は約 3,500 万人減少、高齢人口(65 歳以上の者の人口)は約 1,200 万人増加すると見込まれています。 図 日本における総人口の推移と予測 引用：https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_21481.html 製造業においても、同様に人口減少の影響を受けています。総務省の労働力調査によると、2000 年～2019 年間において、若年層の就業者数割合が減少し、高齢者層の就業者数割合が増加しています。 現状でも人手不足を感じている企業様は多いかと思いますが、これからさらに人手不足が加速していくことが懸念されています。 図 就業者に占める若年者・高齢者の割合の推移 引用：総務省「労働力調査」 このように、工場の自動化は企業の根幹を左右する重要な経営課題となっているため、自動化を計画的に進めていく必要があります。 工場の自動化成功事例 5 選 次に、工場自動化の実際の成功事例をいくつかご紹介します。 工場の自動化成功事例①：Ａ社 自動バリ取りロボット A 社ではロボットを使うことによって、工数がかかっていたバリ取り作業の自動化に成功しました。業種と自動化効果、投資金額は以下のようになっています。 業種 セラミック製品製造 自動化効果 年間工数 1019 時間削減・生産性 167％増 投資金額 1800 万円+6 軸ロボット費用 A 社の成功事例の特徴は、画像認識によりバリ取りパスを自動で生成している点です。自動生成されたパスに沿ってロボットが動作するため、品種ごとにティーチングプログラムを作成する必要がなく、超多品種少量生産に対応することができます。 本来ロボットを稼働させる際は、ティーチングと呼ばれるロボットのプログラムを人が作成する必要があります。そのためロボットでさまざまな製品の加工をおこなおうとすると、その数だけティーチングをおこなう必要があります。 A 社では、画像認識による自動プログラム作成を採用しているため、作業員が治具に製品を置けば、ロボットが自動でバリ取りをおこなってくれます。 工場の自動化成功事例②：Ｓ社 協働ロボット S 社では、協働ロボットを使うことによって、加工機へのワーク投入作業の自動化に成功しました。 業種 樹脂切削加工品製造 自動化効果 年間工数 1200 時間削減 投資金額 500 万円 Ｓ社の成功事例の特徴は、SIer なしでロボット導入を行った点です。ロボット導入のネックになりがちな費用として、SIer 費用があげられます。 (Ｓ社でロボット導入を検討した際は、ロボット本体代金のほかに SIer 費用が 1000 万円近く見積もられていました。) Ｓ社では、自社で内製化することで、SIer 費用を押さえながらロボット活用を行うことに成功しました。 内製化の利点は、自動化品種の追加や、製造ラインの変更に比較的容易に対応できることです。ロボット立ち上げ時に、技術的な開発部分を SIer に任せてしまうと、新たに品種追加を行う際はさらに SIer に費用を払わなくてはなりません。内製化は時間も工数もかかりますが、中長期的に見れば経営効果は高いでしょう。 また、この会社様は従業員数 10 名以下の会社様のため、1 日数時間だけ単純作業を自動化するだけでも、高い自動化効果を発揮することができます。従業員数が少なくなればなるほど捻出される時間の価値が高まるため、ロボット活用は事業規模が小さい会社様ほど効果を発揮できるといえます。 ⇒関連記事：日本＆海外の協働ロボットメーカー16社の特徴を紹介！ ⇒関連記事：協働ロボットの特徴と導入事例 工場の自動化成功事例③：C 社溶接ロボット・研磨ロボット Ｃ社では、高い品質が求められる製品において、溶接工程と研磨工程の自動化に成功しました。 業種 鈑金溶接品製造 自動化効果 溶接・研磨の熟練技術の継承に成功 投資金額 7700 万円 (うち 4000 万円は補助金) Ｃ社の成功事例の特徴は、非常に難易度の高い薄板ステンレスの TIG 溶接と鏡面研磨を最新技術を活用して自動化した点です。さらに投資金額 7700 万円のうち 4000 万円は事業再構築補助金を活用することにより投資コストを抑えています。 薄板の TIG 溶接は非常に熟練度が要求される作業であり、早い人でも製品として出荷できるレベルに達するまでには 5 年はかかる職人技術と言われています。また、Ｃ社の製品における研磨工程は鏡面仕上げとなっており相当の工数がかかっている状態でした。 これら難易度の高い職人技術を 6 軸力覚、加速度、位置センサー、アクティブ・コンプライアンス制御技術を用いて自動化に成功しました。 工場の自動化成功事例④：Ｓ社 AI 外観検査 S社では、樹脂成形製品の目視検査をAI外観検査で自動化に成功しました。 業種 樹脂成型品製造 自動化効果 検査人員 2 名削減・1400 万円/年のコスト削減 投資金額 2400 万円 S社の成功事例の特徴は、製品自体を回転させながら撮像をおこない、AIに不良品判定を行わせている点です。 S社では、通常では検査が難しい透明の円筒形製品検査の自動化に取り組みました。製品自体を回転させ、且つ撮像した製品画像をAIで処理することで、不良品判定の自動化を成功させました。 明確な金額は記載しませんが、S社も補助金を活用することで投資費用を抑えています。 ⇒関連記事：AI外観検査とは？従来の画像検査との違い、導入のメリットや注意点とは？ 工場の自動化成功事例⑤：A社 協働ロボット A社では、100 台の協働ロボットを導入し、ワーク投入やエアブロー、検査などの自動化に成功しました。 業種 金属部品加工 自動化効果 人員 60名削減・2.5億/年のコスト削減 投資金額 協働ロボット 100台分 A社の成功事例の特徴は、S社と同様SIerレスで自動化に成功した点です。PLCが扱える人材を採用し、徹底してロボット活用の社内教育を行うことで、コストを抑えた圧倒的な自動化を実現しました。 総額では大きい投資となっていますが、それに見合うだけの費用対効果を実現しています。 さらに事例の詳細について気になる方は、1時間程度の無料相談会を活用ください。 HP 上には記載しきれていない、成功事例の詳細や、自動化に関する情報を余すことなくご提供させていただきます。 工場の自動化を行う3つのメリット 工場の自動化には大きなメリットがあります。主なものとして以下の3点が挙げられます。 工場の自動化を行うメリット①: 飛躍的な生産性の向上 自動化ラインでは 24 時間無休の連続稼働が可能で、機械の動作スピードと精度の高さから人手を遥かに上回る生産性が見込めます。動作速度の遅い協働ロボットを使ったとしても、夜間稼働や休日稼働を行うことで、生産性を向上させることができます。 工場の自動化を行うメリット②: 製品品質の均一化と不良率低減 人手作業では熟練度の差により品質のばらつきが避けられませんが、自動化ラインは完全にプログラムに基づいて動作するため、均一で高い品質を実現できます。また、検査工程の自動化も相まってさらなる不良低減も期待できます。近年では AI の技術が進歩し、従来では自動検査が難しかった製品においても、自動化・不良率の低減を行うことが可能になっています。 工場の自動化を行うメリット③: 安全性と労働環境の改善 危険度や負荷が高い作業を従業員におこなわせてしまっている…そんな企業様は一定数存在しているのではないでしょうか。 自動化をすることができれば、危険な作業や重労働から作業員を解放できるため、安全性が大きく向上します。特に、溶接や有害物質を扱う工程などでの恩恵は計り知れません。作業環境を整えることで、人材採用や人が辞めない環境づくりを行うことができます。 工場の自動化における3つの課題 工場の自動化にはたくさんの良い面がありますが、同時に課題も存在します。自動化における課題は、以下の3つに集約されます。 工場の自動化における課題①：初期投資コストの高さ 先述の事例紹介をご覧になるとおわかりかと思いますが、工場の自動化に必要な設備やシステムの導入には多額の初期投資が必要となります。 ロボットや制御システムの購入費用に加え、既存設備との統合や作業環境の改修費用も発生します。正直なところ、中小企業にとっては負担が大きく、自動化を見送らざるを得ないケースも一定数存在します。ただ、近年では“補助金バブル”と呼ばれるほど、国の補助金制度が充実しています。補助金を活用することで、通常よりも安価に自動化をおこなうことができます。 ⇒2024 年補助金動向予測はこちら 工場の自動化における課題②：熟練した技術者の確保の難しさ 自動化された設備を正しく運用し、メンテナンスできる専門技術者の確保が課題となります。特にロボット制御やシステムインテグレーションに精通した人材は不足しており、また技術者の育成には時間と費用がかかります。 工場の自動化における課題③：柔軟性の欠如 自動化された工程は非常に効率的ですが、製品の仕様変更や異種製品の生産には不向きです。 設備をカスタマイズするための工事が必要になるなど、柔軟性に欠ける傾向にあります。失敗しないためには、上流工程における自社に即した要件定義が非常に重要です。また、協働ロボットであれば、ロボット自体を移動させることが可能なため、比較的柔軟に品種追加や仕様変更に対応することができます。 ⇒協働ロボットの特徴と導入事例 工場の自動化を実現するための流れ 工場の自動化を実現するためには、以下のような流れが一般的です。 図 工場の自動化フロー 特に重要なのは、「７．要求仕様書の作成」です。要求仕様書とは、自動化のために必要な仕様をSIerに要求する仕様書のことを指します。 適切な要求仕様書を作ることができなければ、要件が曖昧になり、トラブルが発生する可能性が高まります。 作成難易度が非常に高い要求仕様書ですが、適切な要求仕様書が作成できなければ、思い描くような自動化をおこなうことはできません。 ⇒関連記事：「要件定義書」と「要求仕様書・RFP」の違いとは！？基本の流れと重要性、記載内容について解説！ 工場の自動化を実現する際の3つのポイント 最後に、工場の自動化を成功させる際におさえておくべき3つのポイントについて紹介します。 工場の自動化を実現する際のポイント①：全社を挙げて自動化に取り組む 工場の自動化は、時間・工数・お金などのさまざまな労力をかけることで達成されます。生産現場だけ、経営層だけでプロジェクトを推進しても、思い描く自動化を実現することは非常に難しいです。“経営層の強力なリーダーシップ”、“現場スタッフの理解と協力”この両輪があって初めて、自動化プロジェクトは成しえます。自動化への意識改革を促し、スムーズな移行を図るためにも全社一丸となった体制作りが重要です。 工場の自動化を実現する際のポイント②：段階的なアプローチ “自動化したい“という思いや構想が先行し、一気に自動化を進めてしまうと、失敗する可能性が高まります。寧ろ急激に自動化を進めてしまうと、現場の作業員が変化を許容することができなくなり、自動化に対して苦手意識をもってしまう懸念があります。 そのため、最初は一部の工程から自動化を始め、その効果を確認しながら、徐々に自動化範囲を広げていくアプローチが望ましいでしょう。トライ&エラーを重ねながら自動化ノウハウを蓄積し、リスクを最小限に抑えることができます。また、現場の作業員の方の成功体験を少しずつ積んでいくことで、社内の自動化推進をさらに進めることができます。 工場の自動化を実現する際のポイント③：外部企業の利用 自社内に自動化に関する知見を持っている社員がいれば、その社員を主導にしてプロジェクトを推進していくのが良いでしょう。しかし、そんな知見を持っている社員が在籍していない企業様もいらっしゃるかと思います。そんな企業様は、外部企業を頼ることを強くおすすめします。 コンサルを利用する 工場の自動化をおこなう際は、コンサルティング会社を利用することを強くおすすめします。 さまざまある課題のうち、どこから自動化をおこなえば良いのか？ どんどん新しい技術が出てきているが、どんなサービスが自社に合っているのか？ 目の前の仕事もおこないながら、自動化プロジェクトを完遂することができるのか？ など、自動化に関するお悩みは多岐に渡ります。 コンサルティング会社を活用することで、自社内のみで取り組むよりも速く、かつ精度高くプロジェクトを成功させることができます。 船井総研では、以下を強みとしながらコンサルティングをおこなっております。 製造業専門×自動化専門のコンサルタントがおこなう要件定義 作成難易度が高い、要求仕様書の作成代行 SIer 選定/設備の価格交渉 設備導入後の運用面もサポート ご相談をご希望の方は以下のフォームよりお問い合わせください。 まとめ 工場の自動化は生産性向上や人手不足対策、品質向上など、さまざまなメリットが期待できる一方で、初期コストの高さや技術者の確保、柔軟性の欠如といった課題もあります。 しかし、適切な手順と対策を講じることで、これらの課題を乗り越え、自動化を着実に実現できるはずです。 経営層の強力なリーダーシップと、全社員の理解と協力の下、段階的な取り組みと人材育成を行うことが成功の鍵となります。 船井総研では、工場における自動化コンサルティングをおこなっております。 ご興味をお持ちの方は 1 時間程度の、無料相談会を活用ください。 自動化専門のコンサルタントが、対応させていただきます。 いつもご愛読いただきありがとうございます。 人件費高騰や人手不足、さらには生産性向上の必要性から、製造業における自動化の重要性が年々高まっています。 本記事では、工場の自動化とは何か、自動化を行う意義や具体的な事例、メリット・課題、そして自動化を実現するための適切な進め方を詳しく解説します。 工場の生産現場で働く方、自動化を検討されている経営者の皆様は、ぜひ最後までお読みください。 工場の自動化とは 工場の自動化とは、製造工程の一部または全工程において、人手に頼る作業を機械化・システム化することで、生産性の向上と品質の安定化を実現する取り組みのことを指します。 自動化の対象は、部品の搬送や組立て、溶接、塗装、検査など、あらゆる工程が含まれます。 また、生産の直接工程だけでなく、在庫管理や製造指示の発行などの間接工程についても、自動化をおこなうことが可能です。 なぜ工場の自動化が必要なのか? 工場における自動化のメリットは大きく、そのニーズは年々高まっています。主な理由は以下の通りです。 まず人件費の高騰です。製造業の人件費は上昇を続けており、自動化による省人化が、人件費削減のカギとなります。 例えば 2024 年の春闘における、組合員数 300 名以下の中小企業 (2123 社)の賃上げ率は、4.75％と、過去最高の賃上げ率を記録しています。(2024 年 4 月 18 日時点) 引用：https://jp.reuters.com/markets/japan/funds/QCKCLLTJ6ZNWZOSLFMNJ5VP7FE-2024-04-18/ また、日系企業の海外拠点においても、平均賃金の上昇傾向が見られます。 図 A は、2020 年 1 月～2022 年 11 月における、在アメリカ日系製造業の平均時給の推移を示しています。 図 B では 2013 年～2023 年における、アジア各国の製造業の基本月給を比較しています。 図 A：2020 年 1 月～2022 年 11 月における、在米日系製造業の平均時給の推移 引用：https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2023/ab437b35a1ad87e0.html 図 B：2013 年～2023 年における、アジア各国の製造業の基本月給の比較 引用：https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2024/37977922f57e157a.html これらの内容を鑑みると、海外拠点においても人件費の高騰が見られることがわかります。 次に労働人口の減少と人手不足の課題があります。生産年齢人口の減少が深刻化する中、作業員の確保が困難になっており、足りない人手を自動化で補う必要があります。 日本の人口は、2005 年をピークに減少傾向にあります。総務省が出しているデータによると、2005 年～2050 年の間で、総人口は 3,300 万人減少、若年人口 (15 歳未満の者の人口)は約 900 万人減少、生産年齢人口は約 3,500 万人減少、高齢人口(65 歳以上の者の人口)は約 1,200 万人増加すると見込まれています。 図 日本における総人口の推移と予測 引用：https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_21481.html 製造業においても、同様に人口減少の影響を受けています。総務省の労働力調査によると、2000 年～2019 年間において、若年層の就業者数割合が減少し、高齢者層の就業者数割合が増加しています。 現状でも人手不足を感じている企業様は多いかと思いますが、これからさらに人手不足が加速していくことが懸念されています。 図 就業者に占める若年者・高齢者の割合の推移 引用：総務省「労働力調査」 このように、工場の自動化は企業の根幹を左右する重要な経営課題となっているため、自動化を計画的に進めていく必要があります。 工場の自動化成功事例 5 選 次に、工場自動化の実際の成功事例をいくつかご紹介します。 工場の自動化成功事例①：Ａ社 自動バリ取りロボット A 社ではロボットを使うことによって、工数がかかっていたバリ取り作業の自動化に成功しました。業種と自動化効果、投資金額は以下のようになっています。 業種 セラミック製品製造 自動化効果 年間工数 1019 時間削減・生産性 167％増 投資金額 1800 万円+6 軸ロボット費用 A 社の成功事例の特徴は、画像認識によりバリ取りパスを自動で生成している点です。自動生成されたパスに沿ってロボットが動作するため、品種ごとにティーチングプログラムを作成する必要がなく、超多品種少量生産に対応することができます。 本来ロボットを稼働させる際は、ティーチングと呼ばれるロボットのプログラムを人が作成する必要があります。そのためロボットでさまざまな製品の加工をおこなおうとすると、その数だけティーチングをおこなう必要があります。 A 社では、画像認識による自動プログラム作成を採用しているため、作業員が治具に製品を置けば、ロボットが自動でバリ取りをおこなってくれます。 工場の自動化成功事例②：Ｓ社 協働ロボット S 社では、協働ロボットを使うことによって、加工機へのワーク投入作業の自動化に成功しました。 業種 樹脂切削加工品製造 自動化効果 年間工数 1200 時間削減 投資金額 500 万円 Ｓ社の成功事例の特徴は、SIer なしでロボット導入を行った点です。ロボット導入のネックになりがちな費用として、SIer 費用があげられます。 (Ｓ社でロボット導入を検討した際は、ロボット本体代金のほかに SIer 費用が 1000 万円近く見積もられていました。) Ｓ社では、自社で内製化することで、SIer 費用を押さえながらロボット活用を行うことに成功しました。 内製化の利点は、自動化品種の追加や、製造ラインの変更に比較的容易に対応できることです。ロボット立ち上げ時に、技術的な開発部分を SIer に任せてしまうと、新たに品種追加を行う際はさらに SIer に費用を払わなくてはなりません。内製化は時間も工数もかかりますが、中長期的に見れば経営効果は高いでしょう。 また、この会社様は従業員数 10 名以下の会社様のため、1 日数時間だけ単純作業を自動化するだけでも、高い自動化効果を発揮することができます。従業員数が少なくなればなるほど捻出される時間の価値が高まるため、ロボット活用は事業規模が小さい会社様ほど効果を発揮できるといえます。 ⇒関連記事：日本＆海外の協働ロボットメーカー16社の特徴を紹介！ ⇒関連記事：協働ロボットの特徴と導入事例 工場の自動化成功事例③：C 社溶接ロボット・研磨ロボット Ｃ社では、高い品質が求められる製品において、溶接工程と研磨工程の自動化に成功しました。 業種 鈑金溶接品製造 自動化効果 溶接・研磨の熟練技術の継承に成功 投資金額 7700 万円 (うち 4000 万円は補助金) Ｃ社の成功事例の特徴は、非常に難易度の高い薄板ステンレスの TIG 溶接と鏡面研磨を最新技術を活用して自動化した点です。さらに投資金額 7700 万円のうち 4000 万円は事業再構築補助金を活用することにより投資コストを抑えています。 薄板の TIG 溶接は非常に熟練度が要求される作業であり、早い人でも製品として出荷できるレベルに達するまでには 5 年はかかる職人技術と言われています。また、Ｃ社の製品における研磨工程は鏡面仕上げとなっており相当の工数がかかっている状態でした。 これら難易度の高い職人技術を 6 軸力覚、加速度、位置センサー、アクティブ・コンプライアンス制御技術を用いて自動化に成功しました。 工場の自動化成功事例④：Ｓ社 AI 外観検査 S社では、樹脂成形製品の目視検査をAI外観検査で自動化に成功しました。 業種 樹脂成型品製造 自動化効果 検査人員 2 名削減・1400 万円/年のコスト削減 投資金額 2400 万円 S社の成功事例の特徴は、製品自体を回転させながら撮像をおこない、AIに不良品判定を行わせている点です。 S社では、通常では検査が難しい透明の円筒形製品検査の自動化に取り組みました。製品自体を回転させ、且つ撮像した製品画像をAIで処理することで、不良品判定の自動化を成功させました。 明確な金額は記載しませんが、S社も補助金を活用することで投資費用を抑えています。 ⇒関連記事：AI外観検査とは？従来の画像検査との違い、導入のメリットや注意点とは？ 工場の自動化成功事例⑤：A社 協働ロボット A社では、100 台の協働ロボットを導入し、ワーク投入やエアブロー、検査などの自動化に成功しました。 業種 金属部品加工 自動化効果 人員 60名削減・2.5億/年のコスト削減 投資金額 協働ロボット 100台分 A社の成功事例の特徴は、S社と同様SIerレスで自動化に成功した点です。PLCが扱える人材を採用し、徹底してロボット活用の社内教育を行うことで、コストを抑えた圧倒的な自動化を実現しました。 総額では大きい投資となっていますが、それに見合うだけの費用対効果を実現しています。 さらに事例の詳細について気になる方は、1時間程度の無料相談会を活用ください。 HP 上には記載しきれていない、成功事例の詳細や、自動化に関する情報を余すことなくご提供させていただきます。 工場の自動化を行う3つのメリット 工場の自動化には大きなメリットがあります。主なものとして以下の3点が挙げられます。 工場の自動化を行うメリット①: 飛躍的な生産性の向上 自動化ラインでは 24 時間無休の連続稼働が可能で、機械の動作スピードと精度の高さから人手を遥かに上回る生産性が見込めます。動作速度の遅い協働ロボットを使ったとしても、夜間稼働や休日稼働を行うことで、生産性を向上させることができます。 工場の自動化を行うメリット②: 製品品質の均一化と不良率低減 人手作業では熟練度の差により品質のばらつきが避けられませんが、自動化ラインは完全にプログラムに基づいて動作するため、均一で高い品質を実現できます。また、検査工程の自動化も相まってさらなる不良低減も期待できます。近年では AI の技術が進歩し、従来では自動検査が難しかった製品においても、自動化・不良率の低減を行うことが可能になっています。 工場の自動化を行うメリット③: 安全性と労働環境の改善 危険度や負荷が高い作業を従業員におこなわせてしまっている…そんな企業様は一定数存在しているのではないでしょうか。 自動化をすることができれば、危険な作業や重労働から作業員を解放できるため、安全性が大きく向上します。特に、溶接や有害物質を扱う工程などでの恩恵は計り知れません。作業環境を整えることで、人材採用や人が辞めない環境づくりを行うことができます。 工場の自動化における3つの課題 工場の自動化にはたくさんの良い面がありますが、同時に課題も存在します。自動化における課題は、以下の3つに集約されます。 工場の自動化における課題①：初期投資コストの高さ 先述の事例紹介をご覧になるとおわかりかと思いますが、工場の自動化に必要な設備やシステムの導入には多額の初期投資が必要となります。 ロボットや制御システムの購入費用に加え、既存設備との統合や作業環境の改修費用も発生します。正直なところ、中小企業にとっては負担が大きく、自動化を見送らざるを得ないケースも一定数存在します。ただ、近年では“補助金バブル”と呼ばれるほど、国の補助金制度が充実しています。補助金を活用することで、通常よりも安価に自動化をおこなうことができます。 ⇒2024 年補助金動向予測はこちら 工場の自動化における課題②：熟練した技術者の確保の難しさ 自動化された設備を正しく運用し、メンテナンスできる専門技術者の確保が課題となります。特にロボット制御やシステムインテグレーションに精通した人材は不足しており、また技術者の育成には時間と費用がかかります。 工場の自動化における課題③：柔軟性の欠如 自動化された工程は非常に効率的ですが、製品の仕様変更や異種製品の生産には不向きです。 設備をカスタマイズするための工事が必要になるなど、柔軟性に欠ける傾向にあります。失敗しないためには、上流工程における自社に即した要件定義が非常に重要です。また、協働ロボットであれば、ロボット自体を移動させることが可能なため、比較的柔軟に品種追加や仕様変更に対応することができます。 ⇒協働ロボットの特徴と導入事例 工場の自動化を実現するための流れ 工場の自動化を実現するためには、以下のような流れが一般的です。 図 工場の自動化フロー 特に重要なのは、「７．要求仕様書の作成」です。要求仕様書とは、自動化のために必要な仕様をSIerに要求する仕様書のことを指します。 適切な要求仕様書を作ることができなければ、要件が曖昧になり、トラブルが発生する可能性が高まります。 作成難易度が非常に高い要求仕様書ですが、適切な要求仕様書が作成できなければ、思い描くような自動化をおこなうことはできません。 ⇒関連記事：「要件定義書」と「要求仕様書・RFP」の違いとは！？基本の流れと重要性、記載内容について解説！ 工場の自動化を実現する際の3つのポイント 最後に、工場の自動化を成功させる際におさえておくべき3つのポイントについて紹介します。 工場の自動化を実現する際のポイント①：全社を挙げて自動化に取り組む 工場の自動化は、時間・工数・お金などのさまざまな労力をかけることで達成されます。生産現場だけ、経営層だけでプロジェクトを推進しても、思い描く自動化を実現することは非常に難しいです。“経営層の強力なリーダーシップ”、“現場スタッフの理解と協力”この両輪があって初めて、自動化プロジェクトは成しえます。自動化への意識改革を促し、スムーズな移行を図るためにも全社一丸となった体制作りが重要です。 工場の自動化を実現する際のポイント②：段階的なアプローチ “自動化したい“という思いや構想が先行し、一気に自動化を進めてしまうと、失敗する可能性が高まります。寧ろ急激に自動化を進めてしまうと、現場の作業員が変化を許容することができなくなり、自動化に対して苦手意識をもってしまう懸念があります。 そのため、最初は一部の工程から自動化を始め、その効果を確認しながら、徐々に自動化範囲を広げていくアプローチが望ましいでしょう。トライ&エラーを重ねながら自動化ノウハウを蓄積し、リスクを最小限に抑えることができます。また、現場の作業員の方の成功体験を少しずつ積んでいくことで、社内の自動化推進をさらに進めることができます。 工場の自動化を実現する際のポイント③：外部企業の利用 自社内に自動化に関する知見を持っている社員がいれば、その社員を主導にしてプロジェクトを推進していくのが良いでしょう。しかし、そんな知見を持っている社員が在籍していない企業様もいらっしゃるかと思います。そんな企業様は、外部企業を頼ることを強くおすすめします。 コンサルを利用する 工場の自動化をおこなう際は、コンサルティング会社を利用することを強くおすすめします。 さまざまある課題のうち、どこから自動化をおこなえば良いのか？ どんどん新しい技術が出てきているが、どんなサービスが自社に合っているのか？ 目の前の仕事もおこないながら、自動化プロジェクトを完遂することができるのか？ など、自動化に関するお悩みは多岐に渡ります。 コンサルティング会社を活用することで、自社内のみで取り組むよりも速く、かつ精度高くプロジェクトを成功させることができます。 船井総研では、以下を強みとしながらコンサルティングをおこなっております。 製造業専門×自動化専門のコンサルタントがおこなう要件定義 作成難易度が高い、要求仕様書の作成代行 SIer 選定/設備の価格交渉 設備導入後の運用面もサポート ご相談をご希望の方は以下のフォームよりお問い合わせください。 まとめ 工場の自動化は生産性向上や人手不足対策、品質向上など、さまざまなメリットが期待できる一方で、初期コストの高さや技術者の確保、柔軟性の欠如といった課題もあります。 しかし、適切な手順と対策を講じることで、これらの課題を乗り越え、自動化を着実に実現できるはずです。 経営層の強力なリーダーシップと、全社員の理解と協力の下、段階的な取り組みと人材育成を行うことが成功の鍵となります。 船井総研では、工場における自動化コンサルティングをおこなっております。 ご興味をお持ちの方は 1 時間程度の、無料相談会を活用ください。 自動化専門のコンサルタントが、対応させていただきます。

1．なぜ、システム選定が上手く進まないのか？ 現在、各種メディアで「DX（デジタルトランスフォーメーション）」というキーワードが 当たり前のように使われていることもあってか、 船井総研にも多種多様な業界・業種のお客様から システム投資・システム導入に関するご相談を頂く機会が増えてきています。 そのような中で、最近特に印象的なのが、 「自社でシステム導入を検討しているが、どうも上手くいかない…」 「システムベンダーの選定が非常に難しく、苦労している…」 という趣旨のご相談です。 なぜ、システム選定が上手く進まないのか？ それぞれ異なる会社から同様のご相談を頂く中で、 「システム選定が上手くいかない根本原因」として、 大きく2つの共通項が見えてきました。 【システム選定が上手くいかない2つの根本原因】 ①自社における「システム導入の目的・方針」が明確に定まっていない。 ②自社の既存業務やルールの見直し・整理を実施していない。 それぞれ補足していきます。 2．システム選定が上手くいかない2つの根本原因 ①自社における「システム導入の目的・方針」が明確に定まっていない なんとなく「自動化」「効率化」といったキーワードは浮かぶものの、 「誰の」「どのような課題」を優先的に解決するためのシステムなのか？が 社内の方針としてはっきりと決まっていない…というケースは意外と多いです。 一例としては、経営層の中では課題意識が比較的明確であるものの、 現場担当者のレベルでは「何のためにシステムを入れるのか？」を 腹落ちして理解できていないというケースがあります。 また、その逆のパターンもいわば「あるある」な現象で、 現場担当者は非常に強い課題意識があるものの、 その熱量が経営層に伝わっておらず、 経営層の中での理解が追い付いていないというケースもあります。 「いや、ウチの会社ではそんなことはないよ～」 とコメントを頂くこともありますが、 実際にそのお客様の内部に入り込んでいくと、 個別には課題らしきことが挙がる一方で、 会社全体を見渡して考えたときに、 課題の整理や優先順位付けが間に合っていないというパターンはよくあります。 システム導入の目的・方針について、 社内の関係者間で議論する時間が十分に確保できず、 ズルズルと時間だけが過ぎ去ってしまう…。 結果としてシステムの選定が上手に進まない…。 このような事態を避けるためにも、 まずはシステム導入の前段階で、 「3ヶ月」や「6か月」等の期間を決めて 社内で目的・方針を固める時間を 意図的に確保することをおすすめします。 ②自社の既存業務やルールの見直し・整理を実施していない。 仕事柄、システム会社の方とやり取りをする機会が多々ありますが、 システム導入を検討しているお客様の中には、 「現状の業務をすべてそのままシステム化しようとしている」 「“システムさえ入れれば何とかなる！”と思い込んでいる」 というお考えをお持ちの方も一定数いらっしゃるようです。 極論、青天井に費用をかければ 実現できないこともないかもしれませんが、 実際には、 投資できる費用に限りがある システムを入れたとしても、現場担当者が使えるシステムでないと意味がないと考えている という方が大多数ではないでしょうか。 システム化の対象範囲や搭載する機能が増えれば増えるほど、 どうしても導入コストが高額になってしまい、 システム自体も複雑なものになってしまう傾向があります。 そうなると、システム選定自体が頓挫するリスクも高まってしまいます。 システム化に伴うコストを低減し、 現実的にシステム導入を進めていくためには、 これまでの会社の常識や前任者の名残りで、既存業務の標準化が進んでいない業務はないか？ 客観的に考えると特に競争優位になっていないのに、「単に複雑なだけ」の業務が残っていないか？ よくよく聞いてみると実施目的が曖昧だが、これまでの慣習で残ったままになっている業務はないか？ 自社の業績アップ（売上アップ・利益アップ・コスト削減）に貢献しているかどうか不透明な業務はないか？ 等の客観的かつ経営的な観点から、 現状を俯瞰し整理していくことが必要です。 「システムへの投資後」ではなく、 「システムに投資する前」の段階で、 既存業務のあり方や目的等を問い直し、 その上で既存業務の簡素化・再定義を進めていくことが、 「システム化に伴うコスト低減」に向けた第一歩となります。 システム導入を契機として、 導入するシステムに合わせて 既存業務のあり方を調整・変更するのが成功パターン ということですね。 是非、皆様の会社でも参考にしていただければ幸いです。 ■関連するセミナーのご案内 建築資材製造業のための脱Excel＆脱紙伝票管理！セミナー ～ERP・基幹システム導入を通じて「”脱”Excel管理」「”脱”紙伝票管理」を実現し生産性アップ！～ セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/115915 ERP導入を通じて「“脱”Excel管理」「“脱”紙伝票」を実現！建築資材製造業における生産性アップの最新事例を大公開！ 散在するExcel・紙伝票管理から脱却し高生産性を実現！ 脱属人化を推進！「熟練者頼みの伝票作成業務」の自動化を実現！ バラバラなシステムを一元管理することで二重三重業務を排除！ ERP導入をきっかけに「工程管理・生産管理等のムダ」を大幅に削減！ ERP導入をきっかけに「製品個別の原価管理」を実践！ 船井総研コンサルタントによる事例解説 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/115915 【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における現状とトレンド 現代の日本社会における国内製造業の特徴として、就業者数が下降傾向である一方、コロナに関係無く売上・利益ともに増加傾向を遂げていることとが挙げられます。また、2000年以降の本格的な海外展開により中堅中小企業も海外に進出していることから、今後の国内製造業において「グローバル経営」は必要不可欠となってくるでしょう。 しかし、現在の国内製造業の多くはグローバルビジネス展開に必要な真の経営ができていないことが推測できます。では、グローバルビジネス展開に必要な真の経営とはなんでしょう。企業がグローバル経営を進めるにあたって、国内外双方のデータの把握を徹底することは押さえておくべき要点となってきます。 国内製造業において高齢化・属人化・人手不足がネックとなる中、グローバル経営を進めるにはDX化による属人化・職人化の排除が不可欠です。基幹システム（ERP）の導入が有するメリットは大きく、その代表例として経営・現場データ可視化や海外拠点も含むデータ一元化などが挙げられます。国内製造業におけるDX化は利益向上につながると同時に、海外展開を進めるうえでも重要なカギとなってくるでしょう。 本レポートでは、国内製造業の現状と課題の解説に加え、DX化の現状や業務改善を伴うDX化成功のポイント、基幹システム導入の成功事例など、国内製造業を幅広く網羅しております。旧態依然とした企業経営から製造業における基幹システム（ERP）を構築・導入を試みたい、基幹システム（ERP）の活用成功事例を知りたい経営者様は是非お目通しください。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045 1．なぜ、システム選定が上手く進まないのか？ 現在、各種メディアで「DX（デジタルトランスフォーメーション）」というキーワードが 当たり前のように使われていることもあってか、 船井総研にも多種多様な業界・業種のお客様から システム投資・システム導入に関するご相談を頂く機会が増えてきています。 そのような中で、最近特に印象的なのが、 「自社でシステム導入を検討しているが、どうも上手くいかない…」 「システムベンダーの選定が非常に難しく、苦労している…」 という趣旨のご相談です。 なぜ、システム選定が上手く進まないのか？ それぞれ異なる会社から同様のご相談を頂く中で、 「システム選定が上手くいかない根本原因」として、 大きく2つの共通項が見えてきました。 【システム選定が上手くいかない2つの根本原因】 ①自社における「システム導入の目的・方針」が明確に定まっていない。 ②自社の既存業務やルールの見直し・整理を実施していない。 それぞれ補足していきます。 2．システム選定が上手くいかない2つの根本原因 ①自社における「システム導入の目的・方針」が明確に定まっていない なんとなく「自動化」「効率化」といったキーワードは浮かぶものの、 「誰の」「どのような課題」を優先的に解決するためのシステムなのか？が 社内の方針としてはっきりと決まっていない…というケースは意外と多いです。 一例としては、経営層の中では課題意識が比較的明確であるものの、 現場担当者のレベルでは「何のためにシステムを入れるのか？」を 腹落ちして理解できていないというケースがあります。 また、その逆のパターンもいわば「あるある」な現象で、 現場担当者は非常に強い課題意識があるものの、 その熱量が経営層に伝わっておらず、 経営層の中での理解が追い付いていないというケースもあります。 「いや、ウチの会社ではそんなことはないよ～」 とコメントを頂くこともありますが、 実際にそのお客様の内部に入り込んでいくと、 個別には課題らしきことが挙がる一方で、 会社全体を見渡して考えたときに、 課題の整理や優先順位付けが間に合っていないというパターンはよくあります。 システム導入の目的・方針について、 社内の関係者間で議論する時間が十分に確保できず、 ズルズルと時間だけが過ぎ去ってしまう…。 結果としてシステムの選定が上手に進まない…。 このような事態を避けるためにも、 まずはシステム導入の前段階で、 「3ヶ月」や「6か月」等の期間を決めて 社内で目的・方針を固める時間を 意図的に確保することをおすすめします。 ②自社の既存業務やルールの見直し・整理を実施していない。 仕事柄、システム会社の方とやり取りをする機会が多々ありますが、 システム導入を検討しているお客様の中には、 「現状の業務をすべてそのままシステム化しようとしている」 「“システムさえ入れれば何とかなる！”と思い込んでいる」 というお考えをお持ちの方も一定数いらっしゃるようです。 極論、青天井に費用をかければ 実現できないこともないかもしれませんが、 実際には、 投資できる費用に限りがある システムを入れたとしても、現場担当者が使えるシステムでないと意味がないと考えている という方が大多数ではないでしょうか。 システム化の対象範囲や搭載する機能が増えれば増えるほど、 どうしても導入コストが高額になってしまい、 システム自体も複雑なものになってしまう傾向があります。 そうなると、システム選定自体が頓挫するリスクも高まってしまいます。 システム化に伴うコストを低減し、 現実的にシステム導入を進めていくためには、 これまでの会社の常識や前任者の名残りで、既存業務の標準化が進んでいない業務はないか？ 客観的に考えると特に競争優位になっていないのに、「単に複雑なだけ」の業務が残っていないか？ よくよく聞いてみると実施目的が曖昧だが、これまでの慣習で残ったままになっている業務はないか？ 自社の業績アップ（売上アップ・利益アップ・コスト削減）に貢献しているかどうか不透明な業務はないか？ 等の客観的かつ経営的な観点から、 現状を俯瞰し整理していくことが必要です。 「システムへの投資後」ではなく、 「システムに投資する前」の段階で、 既存業務のあり方や目的等を問い直し、 その上で既存業務の簡素化・再定義を進めていくことが、 「システム化に伴うコスト低減」に向けた第一歩となります。 システム導入を契機として、 導入するシステムに合わせて 既存業務のあり方を調整・変更するのが成功パターン ということですね。 是非、皆様の会社でも参考にしていただければ幸いです。 ■関連するセミナーのご案内 建築資材製造業のための脱Excel＆脱紙伝票管理！セミナー ～ERP・基幹システム導入を通じて「”脱”Excel管理」「”脱”紙伝票管理」を実現し生産性アップ！～ セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/115915 ERP導入を通じて「“脱”Excel管理」「“脱”紙伝票」を実現！建築資材製造業における生産性アップの最新事例を大公開！ 散在するExcel・紙伝票管理から脱却し高生産性を実現！ 脱属人化を推進！「熟練者頼みの伝票作成業務」の自動化を実現！ バラバラなシステムを一元管理することで二重三重業務を排除！ ERP導入をきっかけに「工程管理・生産管理等のムダ」を大幅に削減！ ERP導入をきっかけに「製品個別の原価管理」を実践！ 船井総研コンサルタントによる事例解説 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/115915 【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における現状とトレンド 現代の日本社会における国内製造業の特徴として、就業者数が下降傾向である一方、コロナに関係無く売上・利益ともに増加傾向を遂げていることとが挙げられます。また、2000年以降の本格的な海外展開により中堅中小企業も海外に進出していることから、今後の国内製造業において「グローバル経営」は必要不可欠となってくるでしょう。 しかし、現在の国内製造業の多くはグローバルビジネス展開に必要な真の経営ができていないことが推測できます。では、グローバルビジネス展開に必要な真の経営とはなんでしょう。企業がグローバル経営を進めるにあたって、国内外双方のデータの把握を徹底することは押さえておくべき要点となってきます。 国内製造業において高齢化・属人化・人手不足がネックとなる中、グローバル経営を進めるにはDX化による属人化・職人化の排除が不可欠です。基幹システム（ERP）の導入が有するメリットは大きく、その代表例として経営・現場データ可視化や海外拠点も含むデータ一元化などが挙げられます。国内製造業におけるDX化は利益向上につながると同時に、海外展開を進めるうえでも重要なカギとなってくるでしょう。 本レポートでは、国内製造業の現状と課題の解説に加え、DX化の現状や業務改善を伴うDX化成功のポイント、基幹システム導入の成功事例など、国内製造業を幅広く網羅しております。旧態依然とした企業経営から製造業における基幹システム（ERP）を構築・導入を試みたい、基幹システム（ERP）の活用成功事例を知りたい経営者様は是非お目通しください。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045

今回は製造業における見積りのAI活用について紹介させて頂きます。 １．製造業における見積りの課題　 ＜見積の精度・効率が低い＞ 特に、個別受注生産（新規品の多い）の企業では原価精度が低くなる傾向にあります。 顧客ごとに要件や仕様・内容が異なると、見積りが複雑になるためです。 見積りの作成に時間がかかったり、適切な納期や単価の設定ができなかったりする恐れがあります。 ＜見積りデータが管理されていない＞ 見積りをExcelで作成していたり、さらにそのExcelを個人PCで管理している場合、過去に請け負ったデータ・資料がすぐに参照できないという課題があります。 類似案件や過去の事例が見つからないため、見積り作成に時間がかかるのです。 過去案件などを周りに聞いて回るような作業が発生してしまいます。 ＜見積方法が統一されていない＞ 見積りの作成業務が属人化しやすくなる点も課題です。 見積りの作成プロセスが標準化されていない場合、社長や工場長などのごく限られた経験者しか見積りができないという事態に陥ります。 一部のベテラン担当者しか見積りが出来ないという状況は、中小製造業だけでなく、大企業でも起こりやすいため注意が必要です。 見積業務は、会社に利益をもたらす根源でもある為、非常に重要な業務ですが、一方でベテランしか出来ないブラックボックス化してしまっているという状況はよく耳にする話です。 ２．AIを活用した見積りの自動化とは 見積りを自動化する上でまず重要なことは、図面を含めた過去案件を一元で管理データするということです。 Excelのままでは、作成した担当者はわかっても、他の担当者からではわかりません。 これでは、情報が共有されていないのと同じ状況です。 大事なことは全部の情報をデータベース化することで、「いつでも」「誰でも」「簡単に」情報が閲覧できる仕組みが出来ることです。 昨今では、AIを活用して過去の類似した図面を検索できるような「類似図面検索システム」が利用されるようになっています。 このようなシステムで、PDFや３Ｄデータをアップロードすることで、その形状と類似した図面（案件）を誰でも簡単に取得することができるようになります。 これにより、過去の担当者を探し回るような作業も発生せずに「それがわかっていたら簡単に見積りができたのに・・」という情報を共有の不備から発生する、作業のムダもなくなります。 また、AIにより見積価格を予測するシステム開発も行われています。 これは、新規品の多い受注生産がメインの企業で取組みが見られます。 個別受注製品は見積りが複雑でベテランの担当者しか出来ない領域になっている場合が多くあります。 これは、工程の予測やそれぞれの工程工数を予測するのは長年の経験が必要となる為です。 過去の実績データを分析して、見積りに重要な必要な項目を再定義して、工数を予測するモデルを構築します。 この場合、実績工数をもとに、重量やサイズなどをパラメータとして、それぞれの相関関係などを検証していきます。 精度が高い予測モデルが構築出来れば、見積りを算出することが出来ます。 （リピート品はコストテーブルなどをシステムで持つことで見積りすることが可能です） ３．AI見積りシステム費と導入事例３選 １．３Ｄ図面類似図面検索を導入した事例 【業種】 プラスチック試作 【問題】 複雑形状の試作（一品モノ）の受注が多く、過去の類似案件から生産時間を割り出し、見積もり を作成していました。 見積データが一元化されていなかった為、過去の図面情報・製作情報の検索 に多くの時間と労力がかかり、「わかる人はわかる」という状況で作業が属人化していました。 【システム導入】 ３Ｄ図面での類似図面検索システムを導入しました。 ３Ｄ図面と過去の営業情報・加工情報を紐づけることで、３Ｄ図面をアップロードするだけで簡単にシステム上にて類似図面、案件情報が取得できるようになりました。 なお、この類似図面検索システムは図面との紐づけ項目が多くあり、画面設計にもこだわりがあった為、オリジナル開発としました。 【効果】 情報が一元化され、図面検索により検索時間が75％削減されまた。 過去案件の見積・営業情報の 共有化されたので、「それを知っていたらすぐに対応できたのに」といったムダがなくなり、業務全 体の効率化に繋がりました。 ２．PDF類似図面検索を既存の基幹システムを連携しながら導入した事例 【業種】 金属加工 【問題】 類似形状が非常に多く、わかる人しかわからない、過去の案件を探すのに苦労していました。 【システム導入】 客先支給はPDF図面の為、PDF図面における類似図面検索システムを導入しました。 図面に紐づいたデータは既存の基幹システムにある為、図面と基幹システムをキーNoで紐づけ、類似図面を検索システムで検索して、DBは基幹システムを参照できるようにシステムを構築しました。 なお、この類似図面検索システムはお客様の要望でオリジナル開発としました。 【効果】 過去の類似図面が簡単に検索でき、また、図面も閲覧しやすいように画面設計したため、業務で多く利用されるシステムとなりました。 このシステムは営業部門だけでなく、設計・生産管理・製造など様々な部門で利用するシステムになっています。 ３．個別受注生産において工数の予測モデル（見積自動化システム）を導入した事例 【業種】 金型加工 【問題】 個別受注生産多く、ベテラン担当者が担当しているが、見積り算出がブラックボックス化し、 後継者問題がありました。 【システム導入】 新規品は工数を予測するのが、難しい為、過去のデータから様々なパラメータの分析を行い、工数を予測するモデルを構築しました。 ただし、モデルは将来的にデータが増えていき、フィードバックしていくことで、精度向上を図っていきます。 【効果】 見積り作業が標準化された為、「いつでも」「誰でも」「簡単に」同じ品質で見積り業務が出来るよ うになりました。 また、見積り業務の負荷や後継者問題からも脱却することが出来ました。 上記は、株式会社船井総合研究所が支援に入った事例として紹介致しました。 また、類似図面検索システムの費用について、 パッケージ品であれば月額数万～十数万円（機能次第）となり、パッケージ品でもカスタマイズが可能な場合は、初期で数百万円～1,000万円（要件次第）が発生します。 オリジナル開発の場合では、システム開発費で800～2,000万円程度かかります。 （要件次第） ４．AI導入の進め方と３つの注意点 ＜AI導入の進め方＞ １．目的とニーズの明確化 AIを導入する目的やニーズを明確に定義します。 類似図面検索システムは様々な部門で活用することが出来ます。 システム導入の対象範囲や目的（どこの何を改善したいか）を明確にしましょう。 ２．データの収集と前処理 貴社の過去の見積データ、加工データや図面データが必須となります。 必要なデータを収集し、必要な前処理を行いましょう。 データの品質や量、形式にも注意を払いましょう。 データ数が多ければ多いほどAIシステムの質が向上しますが、一方で登録データが数十万件もあると登録に非常に多くの労力・コストがかかります。 その場合は、直近数年分を採用するのが良いでしょう。 ３．パッケージ品やスクラッチ開発の選択 類似図面検索システムにおいては、近年パッケージ品を提供するメーカーも増えてきており、機能も充実してきています。 これらは主にPDFや３Ｄ図面から類似図面を検索するものが主流となっています。 各ベンダーにてデモも相談できますので、自社の状況について相談するのも良いでしょう。 また、パッケージ品の場合は、機能拡張に制限がございますので、自社オリジナルで開発した場合は弊社にご相談ください。 見積の予測モデルについては、各社それぞれの対応となりパッケージ品では難しくなります。 こちらも弊社にご相談頂ければ幸いです。 ４．モデルの学習と評価 選んだAIモデル（サービス）を自社のデータで学習させ、その性能を評価します。 学習方法やパラメータの調整によってモデルの精度を高めていきます。 ５．導入と運用 学習したAIモデルを実際の業務に導入し、運用します。 トライアル期間を設け、結果を評価しながら適切な調整や改善を行いましょう。 これらのステップを踏みながら、AIを導入することで効果的な活用ができるでしょう。 ＜AI選定時の3つの注意点＞ ①「課題の抽出、目的とニーズの明確化」の注意点 AI導入おけるもっと重要な箇所は、冒頭の「課題の抽出、目的とニーズの明確化」です。 ＜どこが課題＞で＜何を目的に導入するのか＞をユーザー側は明確にする必要があります。 ＜目的＞が曖昧だったり、ブレてしまうと、どういうAIを選定するか？の際に、AIを当てはめることが優先され、結果的に導入されたものがさほど意味がない（当初の課題を解決してくれない）ものになってしまいます。 これを回避するには、課題抽出の時点からある程度のAIの知識（何が出来て何が出来ないか）を知っておく必要があります。 課題のすべてをAIが解決してくれるわけではないのです。 「うちの課題をAIで何か解決してくれないか？」という視点で始めると、AIを入れることが目的になるので、ほとんどの場合は、途中で頓挫しますので注意しましょう。 ②「AIベンダーとの付き合い方」の注意点 AIベンダーはユーザーから与えられた要望に対して、自社製品を使って必死に知恵を絞り出します。 しかし、根本的に課題抽出から間違っている場合も多くあります。 それは「そもそもAIで解決すべきではない」という結論です。 課題に対して、解決方法（アプローチ方法）はいくつかあります。 課題抽出の段階で、どの方法なら出来そうか？技術的なハードルを目途つけながらやっていくことが必要です。 全く考えないまま（知識がないまま）実施していくと、いわゆる「ベンダーの言いなり」となり、ベンダーが主導権を握り、自社ではハンドリングが出来なくなっていきます。 ③手元の「データ」の注意点 AIモデルを作る上で過去データは欠かせないものです。 データ分析をする場合、過去のデータがあるから問題ないというわけでもありません。 データ量（十分なデータ量があるか）、データ質（欠けたデータないか、信ぴょう性のあるデータか）データ構造（データ分析しやすいデータ構造になっているか）を事前に確認することが必要です。 使えると思っていたデータは実は、データ分析（モデル構築）の観点で見た場合、一部しか使うことが出来ない、もしくは全く使えない（いわゆるゴミデータ）ということはよくあることです。 これは「現場の言う＜データがある＞」「データサイエンティストが言う＜データがある＞」は意味が異なる為です。 データ分析は依頼する前に、きちんとデータ分析の依頼先に確認してもらいましょう。 見積のAI活用に関して困りごとがございましたら、お気軽にご相談下さい。 見積のAI活用に限らず、 【製造業での悩み・困っていること・相談したい】について、何でもご相談下さい。 いつも当コラムをご愛読頂きましてありがとうございます。 今回は製造業における見積りのAI活用について紹介させて頂きます。 １．製造業における見積りの課題　 ＜見積の精度・効率が低い＞ 特に、個別受注生産（新規品の多い）の企業では原価精度が低くなる傾向にあります。 顧客ごとに要件や仕様・内容が異なると、見積りが複雑になるためです。 見積りの作成に時間がかかったり、適切な納期や単価の設定ができなかったりする恐れがあります。 ＜見積りデータが管理されていない＞ 見積りをExcelで作成していたり、さらにそのExcelを個人PCで管理している場合、過去に請け負ったデータ・資料がすぐに参照できないという課題があります。 類似案件や過去の事例が見つからないため、見積り作成に時間がかかるのです。 過去案件などを周りに聞いて回るような作業が発生してしまいます。 ＜見積方法が統一されていない＞ 見積りの作成業務が属人化しやすくなる点も課題です。 見積りの作成プロセスが標準化されていない場合、社長や工場長などのごく限られた経験者しか見積りができないという事態に陥ります。 一部のベテラン担当者しか見積りが出来ないという状況は、中小製造業だけでなく、大企業でも起こりやすいため注意が必要です。 見積業務は、会社に利益をもたらす根源でもある為、非常に重要な業務ですが、一方でベテランしか出来ないブラックボックス化してしまっているという状況はよく耳にする話です。 ２．AIを活用した見積りの自動化とは 見積りを自動化する上でまず重要なことは、図面を含めた過去案件を一元で管理データするということです。 Excelのままでは、作成した担当者はわかっても、他の担当者からではわかりません。 これでは、情報が共有されていないのと同じ状況です。 大事なことは全部の情報をデータベース化することで、「いつでも」「誰でも」「簡単に」情報が閲覧できる仕組みが出来ることです。 昨今では、AIを活用して過去の類似した図面を検索できるような「類似図面検索システム」が利用されるようになっています。 このようなシステムで、PDFや３Ｄデータをアップロードすることで、その形状と類似した図面（案件）を誰でも簡単に取得することができるようになります。 これにより、過去の担当者を探し回るような作業も発生せずに「それがわかっていたら簡単に見積りができたのに・・」という情報を共有の不備から発生する、作業のムダもなくなります。 また、AIにより見積価格を予測するシステム開発も行われています。 これは、新規品の多い受注生産がメインの企業で取組みが見られます。 個別受注製品は見積りが複雑でベテランの担当者しか出来ない領域になっている場合が多くあります。 これは、工程の予測やそれぞれの工程工数を予測するのは長年の経験が必要となる為です。 過去の実績データを分析して、見積りに重要な必要な項目を再定義して、工数を予測するモデルを構築します。 この場合、実績工数をもとに、重量やサイズなどをパラメータとして、それぞれの相関関係などを検証していきます。 精度が高い予測モデルが構築出来れば、見積りを算出することが出来ます。 （リピート品はコストテーブルなどをシステムで持つことで見積りすることが可能です） ３．AI見積りシステム費と導入事例３選 １．３Ｄ図面類似図面検索を導入した事例 【業種】 プラスチック試作 【問題】 複雑形状の試作（一品モノ）の受注が多く、過去の類似案件から生産時間を割り出し、見積もり を作成していました。 見積データが一元化されていなかった為、過去の図面情報・製作情報の検索 に多くの時間と労力がかかり、「わかる人はわかる」という状況で作業が属人化していました。 【システム導入】 ３Ｄ図面での類似図面検索システムを導入しました。 ３Ｄ図面と過去の営業情報・加工情報を紐づけることで、３Ｄ図面をアップロードするだけで簡単にシステム上にて類似図面、案件情報が取得できるようになりました。 なお、この類似図面検索システムは図面との紐づけ項目が多くあり、画面設計にもこだわりがあった為、オリジナル開発としました。 【効果】 情報が一元化され、図面検索により検索時間が75％削減されまた。 過去案件の見積・営業情報の 共有化されたので、「それを知っていたらすぐに対応できたのに」といったムダがなくなり、業務全 体の効率化に繋がりました。 ２．PDF類似図面検索を既存の基幹システムを連携しながら導入した事例 【業種】 金属加工 【問題】 類似形状が非常に多く、わかる人しかわからない、過去の案件を探すのに苦労していました。 【システム導入】 客先支給はPDF図面の為、PDF図面における類似図面検索システムを導入しました。 図面に紐づいたデータは既存の基幹システムにある為、図面と基幹システムをキーNoで紐づけ、類似図面を検索システムで検索して、DBは基幹システムを参照できるようにシステムを構築しました。 なお、この類似図面検索システムはお客様の要望でオリジナル開発としました。 【効果】 過去の類似図面が簡単に検索でき、また、図面も閲覧しやすいように画面設計したため、業務で多く利用されるシステムとなりました。 このシステムは営業部門だけでなく、設計・生産管理・製造など様々な部門で利用するシステムになっています。 ３．個別受注生産において工数の予測モデル（見積自動化システム）を導入した事例 【業種】 金型加工 【問題】 個別受注生産多く、ベテラン担当者が担当しているが、見積り算出がブラックボックス化し、 後継者問題がありました。 【システム導入】 新規品は工数を予測するのが、難しい為、過去のデータから様々なパラメータの分析を行い、工数を予測するモデルを構築しました。 ただし、モデルは将来的にデータが増えていき、フィードバックしていくことで、精度向上を図っていきます。 【効果】 見積り作業が標準化された為、「いつでも」「誰でも」「簡単に」同じ品質で見積り業務が出来るよ うになりました。 また、見積り業務の負荷や後継者問題からも脱却することが出来ました。 上記は、株式会社船井総合研究所が支援に入った事例として紹介致しました。 また、類似図面検索システムの費用について、 パッケージ品であれば月額数万～十数万円（機能次第）となり、パッケージ品でもカスタマイズが可能な場合は、初期で数百万円～1,000万円（要件次第）が発生します。 オリジナル開発の場合では、システム開発費で800～2,000万円程度かかります。 （要件次第） ４．AI導入の進め方と３つの注意点 ＜AI導入の進め方＞ １．目的とニーズの明確化 AIを導入する目的やニーズを明確に定義します。 類似図面検索システムは様々な部門で活用することが出来ます。 システム導入の対象範囲や目的（どこの何を改善したいか）を明確にしましょう。 ２．データの収集と前処理 貴社の過去の見積データ、加工データや図面データが必須となります。 必要なデータを収集し、必要な前処理を行いましょう。 データの品質や量、形式にも注意を払いましょう。 データ数が多ければ多いほどAIシステムの質が向上しますが、一方で登録データが数十万件もあると登録に非常に多くの労力・コストがかかります。 その場合は、直近数年分を採用するのが良いでしょう。 ３．パッケージ品やスクラッチ開発の選択 類似図面検索システムにおいては、近年パッケージ品を提供するメーカーも増えてきており、機能も充実してきています。 これらは主にPDFや３Ｄ図面から類似図面を検索するものが主流となっています。 各ベンダーにてデモも相談できますので、自社の状況について相談するのも良いでしょう。 また、パッケージ品の場合は、機能拡張に制限がございますので、自社オリジナルで開発した場合は弊社にご相談ください。 見積の予測モデルについては、各社それぞれの対応となりパッケージ品では難しくなります。 こちらも弊社にご相談頂ければ幸いです。 ４．モデルの学習と評価 選んだAIモデル（サービス）を自社のデータで学習させ、その性能を評価します。 学習方法やパラメータの調整によってモデルの精度を高めていきます。 ５．導入と運用 学習したAIモデルを実際の業務に導入し、運用します。 トライアル期間を設け、結果を評価しながら適切な調整や改善を行いましょう。 これらのステップを踏みながら、AIを導入することで効果的な活用ができるでしょう。 ＜AI選定時の3つの注意点＞ ①「課題の抽出、目的とニーズの明確化」の注意点 AI導入おけるもっと重要な箇所は、冒頭の「課題の抽出、目的とニーズの明確化」です。 ＜どこが課題＞で＜何を目的に導入するのか＞をユーザー側は明確にする必要があります。 ＜目的＞が曖昧だったり、ブレてしまうと、どういうAIを選定するか？の際に、AIを当てはめることが優先され、結果的に導入されたものがさほど意味がない（当初の課題を解決してくれない）ものになってしまいます。 これを回避するには、課題抽出の時点からある程度のAIの知識（何が出来て何が出来ないか）を知っておく必要があります。 課題のすべてをAIが解決してくれるわけではないのです。 「うちの課題をAIで何か解決してくれないか？」という視点で始めると、AIを入れることが目的になるので、ほとんどの場合は、途中で頓挫しますので注意しましょう。 ②「AIベンダーとの付き合い方」の注意点 AIベンダーはユーザーから与えられた要望に対して、自社製品を使って必死に知恵を絞り出します。 しかし、根本的に課題抽出から間違っている場合も多くあります。 それは「そもそもAIで解決すべきではない」という結論です。 課題に対して、解決方法（アプローチ方法）はいくつかあります。 課題抽出の段階で、どの方法なら出来そうか？技術的なハードルを目途つけながらやっていくことが必要です。 全く考えないまま（知識がないまま）実施していくと、いわゆる「ベンダーの言いなり」となり、ベンダーが主導権を握り、自社ではハンドリングが出来なくなっていきます。 ③手元の「データ」の注意点 AIモデルを作る上で過去データは欠かせないものです。 データ分析をする場合、過去のデータがあるから問題ないというわけでもありません。 データ量（十分なデータ量があるか）、データ質（欠けたデータないか、信ぴょう性のあるデータか）データ構造（データ分析しやすいデータ構造になっているか）を事前に確認することが必要です。 使えると思っていたデータは実は、データ分析（モデル構築）の観点で見た場合、一部しか使うことが出来ない、もしくは全く使えない（いわゆるゴミデータ）ということはよくあることです。 これは「現場の言う＜データがある＞」「データサイエンティストが言う＜データがある＞」は意味が異なる為です。 データ分析は依頼する前に、きちんとデータ分析の依頼先に確認してもらいましょう。 見積のAI活用に関して困りごとがございましたら、お気軽にご相談下さい。 見積のAI活用に限らず、 【製造業での悩み・困っていること・相談したい】について、何でもご相談下さい。

製造業におけるAI（人工知能）の導入で労働市場への影響について様々な憶測が飛び交っています。 確かにAIの急速な進歩により、製造業界は大きな変革の時期を迎えています。 これにより、製造業で働く人々の仕事が大きく変わる可能性があります。 一部では、AIの導入により製造業の多くの作業が自動化され、作業者の仕事が不要になるという議論もありますが、実際にはそう単純なことではありません。 製造業におけるAIの導入による変化は、単純な仕事の自動化だけに留まらず、新たな働き方やスキルの需要の変化ももたらすでしょう。 AIの導入による影響について、2024年の展望を考えてみましょう。 １．AIを導入することで、製造業の仕事はどのように変わるのか？ AIの導入により、製造業の仕事は劇的に変わる可能性があります。 これまで人間が行ってきた単純で反復的な作業は、すでにRPAなどにより自動化されることで作業効率が向上しています。 今後はAIの導入でその傾向はさらに加速されるでしょう。 今までの製造業における多くの作業は肉体労働や機械操作が中心でしたが、AIの導入によりこれらの作業が自動化される作業フローの最適化が予想されます。 具体的には、例えば、製品の組み立てや梱包などの単純かつ反復的な作業がロボットや自動化システムによって実行されるようになるでしょう。 これにより、作業の効率化や精度向上が期待されます。 品質管理において、画像認識などの技術を活用し、製品不良を自動的かつ早期に検出、判定してくれます。 また、AI導入によりデータ解析や予測能力が向上し、生産計画の最適化や在庫管理の効率化が可能となります。 これにより、従来の生産管理や運用における「人間の判断に頼る部分」が自動化され、より効率的でリアルタイムな生産プロセスが実現されるようになるでしょう。 予防保全の面でもAI導入により機器や設備の状態を常に監視し、異常の検出や傾向の把握などにも活用が期待されています。 このような変化により、製造業の効率化が進む一方で、新たなスキルや専門知識を持つ人材が求められることになります。 例えば、AIシステムの開発や保守、センサーやロボットのプログラミング、データ解析に基づく意思決定など、高度なスキルや専門知識が求められる作業が増加する可能性があります。 また、AIと共に働くことで、人的な要素や感性、コミュニケーション能力など、AIでは代替できない人間の付加価値が求められることも考えられます ２．AI導入によって、作業者の仕事はなくなるのか？ AIの急速な進化により、多くの産業において様々な変化がもたらされています。 特に製造業においては、AIの導入による作業者の置き換えや仕事の自動化が関心を集めています。 一部では、AIの導入によって作業者の仕事がなくなるという懸念が表明されていますが、実際のところはどうなのでしょうか。 確かに一部の単純作業はAIによって自動化される可能性がありますが、これによって作業者の仕事が完全になくなるわけではありません。 むしろ、作業者の仕事は変化し、高度なスキルや知識を要する作業にシフトする可能性があります。 例えば、AIを活用して生産プロセスを監視・管理するエンジニアや、AIのアルゴリズムを構築・最適化する専門家などが、今後ますます重要な存在となるでしょう。 また、人間の感性や創造力、コミュニケーション能力など、AIにはない人間独自の能力が求められる分野も存在し、それらの価値が高まることが予想されます。 AIは仕事を奪う脅威ではなく、AIを考える時に重要なのは、 「AIを上手く活用し、ベテラン作業などを標準化して属人化した業務から脱却すること」や 「年々業務負荷が増えていく中で、作業者の負担をより軽減し、より高い付加価値を生み出す作業に移行していく」ことです。 一方で覚えておかなければならないのは、AIは最先端の革新的な技術ですが、万能ではありません。 ゆえに、製造業におけるAI導入の鍵は「協働」です。 AIは作業者の負担を軽減し、より高い付加価値を生み出す手助けとなりますが、AIを導入する上で業務の適切な再設計は必ず必要となります。 全体業務の中で「どこにAIを導入してどう運用するか」は人間が決めることです。 また、AIが苦手な部分（製造は状況がよく変わる）は人間がサポートしていく必要がまだまだあります。 AIによって自動化される作業が増える中で、創造性や柔軟性など人間が優れた能力はこれまで以上に求められるでしょう。 ３．まとめ AI導入によって製造業の仕事がなくなるのか？それとも変わるのか？2024年の展望を考えると、製造業は今後数年で確実に変化するでしょう。 AIは人の仕事を奪うなど、ネガティブな面が強調されることもありますが、＜AIは仕事を奪いません＞。 むしろ、AIの導入は人手不足の問題やコスト削減、品質向上など製造業界にとっても多くのメリットがあります。 従来の人手に頼った仕事の仕方では、人材も集まって来ず、従業員は消耗していくばかりです。 残念ながら今は長時間労働が前提とした働き方が多いですが、長時間労働のすべてが付加価値の高い仕事ではないはずです。 「人がやるべき仕事」「AIにやらせる仕事」の役割分担がより明確になっていく中で、生産性の低い作業は自然になくなっていくでしょう。 今後、一部の作業はAIによって自動化され、それによって作業者の仕事も変化します。 それは悪いことではなく、新たな技術や専門知識を身につけることで、製造業界でのキャリアパスは広がる可能性があります。 AIと人間は、相互補完的に働くことで、製造業はより効率的かつ持続可能な形で発展していかなければなりません。 AIはブームではなく、取り組むことが当たり前の時代に今後は間違いなくなっていきます。 ５年前と今と比較して、業務の仕方が変わっていない企業は多いと思いますが、今と５年後を比較して、業務の仕方が変わっていない企業が今後発展していくことは難しいかもしれません。 いかがですか？ＡＩの導入するための方法や活用事例をより具体的に詳細をお知りになりたい場合はお気軽に弊社にご相談ください。 最後までお読みいただきありがとうございました。 製造業におけるAI（人工知能）の導入で労働市場への影響について様々な憶測が飛び交っています。 確かにAIの急速な進歩により、製造業界は大きな変革の時期を迎えています。 これにより、製造業で働く人々の仕事が大きく変わる可能性があります。 一部では、AIの導入により製造業の多くの作業が自動化され、作業者の仕事が不要になるという議論もありますが、実際にはそう単純なことではありません。 製造業におけるAIの導入による変化は、単純な仕事の自動化だけに留まらず、新たな働き方やスキルの需要の変化ももたらすでしょう。 AIの導入による影響について、2024年の展望を考えてみましょう。 １．AIを導入することで、製造業の仕事はどのように変わるのか？ AIの導入により、製造業の仕事は劇的に変わる可能性があります。 これまで人間が行ってきた単純で反復的な作業は、すでにRPAなどにより自動化されることで作業効率が向上しています。 今後はAIの導入でその傾向はさらに加速されるでしょう。 今までの製造業における多くの作業は肉体労働や機械操作が中心でしたが、AIの導入によりこれらの作業が自動化される作業フローの最適化が予想されます。 具体的には、例えば、製品の組み立てや梱包などの単純かつ反復的な作業がロボットや自動化システムによって実行されるようになるでしょう。 これにより、作業の効率化や精度向上が期待されます。 品質管理において、画像認識などの技術を活用し、製品不良を自動的かつ早期に検出、判定してくれます。 また、AI導入によりデータ解析や予測能力が向上し、生産計画の最適化や在庫管理の効率化が可能となります。 これにより、従来の生産管理や運用における「人間の判断に頼る部分」が自動化され、より効率的でリアルタイムな生産プロセスが実現されるようになるでしょう。 予防保全の面でもAI導入により機器や設備の状態を常に監視し、異常の検出や傾向の把握などにも活用が期待されています。 このような変化により、製造業の効率化が進む一方で、新たなスキルや専門知識を持つ人材が求められることになります。 例えば、AIシステムの開発や保守、センサーやロボットのプログラミング、データ解析に基づく意思決定など、高度なスキルや専門知識が求められる作業が増加する可能性があります。 また、AIと共に働くことで、人的な要素や感性、コミュニケーション能力など、AIでは代替できない人間の付加価値が求められることも考えられます ２．AI導入によって、作業者の仕事はなくなるのか？ AIの急速な進化により、多くの産業において様々な変化がもたらされています。 特に製造業においては、AIの導入による作業者の置き換えや仕事の自動化が関心を集めています。 一部では、AIの導入によって作業者の仕事がなくなるという懸念が表明されていますが、実際のところはどうなのでしょうか。 確かに一部の単純作業はAIによって自動化される可能性がありますが、これによって作業者の仕事が完全になくなるわけではありません。 むしろ、作業者の仕事は変化し、高度なスキルや知識を要する作業にシフトする可能性があります。 例えば、AIを活用して生産プロセスを監視・管理するエンジニアや、AIのアルゴリズムを構築・最適化する専門家などが、今後ますます重要な存在となるでしょう。 また、人間の感性や創造力、コミュニケーション能力など、AIにはない人間独自の能力が求められる分野も存在し、それらの価値が高まることが予想されます。 AIは仕事を奪う脅威ではなく、AIを考える時に重要なのは、 「AIを上手く活用し、ベテラン作業などを標準化して属人化した業務から脱却すること」や 「年々業務負荷が増えていく中で、作業者の負担をより軽減し、より高い付加価値を生み出す作業に移行していく」ことです。 一方で覚えておかなければならないのは、AIは最先端の革新的な技術ですが、万能ではありません。 ゆえに、製造業におけるAI導入の鍵は「協働」です。 AIは作業者の負担を軽減し、より高い付加価値を生み出す手助けとなりますが、AIを導入する上で業務の適切な再設計は必ず必要となります。 全体業務の中で「どこにAIを導入してどう運用するか」は人間が決めることです。 また、AIが苦手な部分（製造は状況がよく変わる）は人間がサポートしていく必要がまだまだあります。 AIによって自動化される作業が増える中で、創造性や柔軟性など人間が優れた能力はこれまで以上に求められるでしょう。 ３．まとめ AI導入によって製造業の仕事がなくなるのか？それとも変わるのか？2024年の展望を考えると、製造業は今後数年で確実に変化するでしょう。 AIは人の仕事を奪うなど、ネガティブな面が強調されることもありますが、＜AIは仕事を奪いません＞。 むしろ、AIの導入は人手不足の問題やコスト削減、品質向上など製造業界にとっても多くのメリットがあります。 従来の人手に頼った仕事の仕方では、人材も集まって来ず、従業員は消耗していくばかりです。 残念ながら今は長時間労働が前提とした働き方が多いですが、長時間労働のすべてが付加価値の高い仕事ではないはずです。 「人がやるべき仕事」「AIにやらせる仕事」の役割分担がより明確になっていく中で、生産性の低い作業は自然になくなっていくでしょう。 今後、一部の作業はAIによって自動化され、それによって作業者の仕事も変化します。 それは悪いことではなく、新たな技術や専門知識を身につけることで、製造業界でのキャリアパスは広がる可能性があります。 AIと人間は、相互補完的に働くことで、製造業はより効率的かつ持続可能な形で発展していかなければなりません。 AIはブームではなく、取り組むことが当たり前の時代に今後は間違いなくなっていきます。 ５年前と今と比較して、業務の仕方が変わっていない企業は多いと思いますが、今と５年後を比較して、業務の仕方が変わっていない企業が今後発展していくことは難しいかもしれません。 いかがですか？ＡＩの導入するための方法や活用事例をより具体的に詳細をお知りになりたい場合はお気軽に弊社にご相談ください。 最後までお読みいただきありがとうございました。

～こんな方におすすめです～ データの蓄積や活用に悩まれている中小企業の経営者様 業務の非効率さに悩まれている中小企業の経営者様 中小企業でIT担当者やシステム管理者を務めている方 業務効率化を検討している部門責任者の方 ERP導入を検討している企業の決裁者の方 １．中小企業がERPを導入するメリット まずはERP（基幹システム）を導入するメリットをご紹介したいと思います。 1-1） 業務の効率化 ERP（基幹システム）とは、企業内の様々な業務プロセスを統合するシステムを指します。 中小企業がERP（基幹システム）を導入することで、いままでばらばらだったデータの一元化が可能となり、重複業務の削減や手作業のミスを防ぐことができます。 1-2） データの可視化と分析力の向上 ERPシステムはリアルタイムでデータを収集・更新するため、経営者は即座に正確な情報を把握できます。これにより、経営判断の迅速化が図れ、市場の変化に柔軟に対応できるようになります。また、データ分析機能を活用することで、売上予測や在庫管理など、戦略的な意思決定が可能となります。 1-3） コスト削減 ERP導入により、在庫管理や受発注業務が効率化され、過剰在庫や欠品のリスクが低減します。 また、ペーパーレス化が進み、印刷コストや文書保管スペースの削減にも繋がります。 さらに、重複したシステムやソフトウェアの統合により、ITコストも抑えることができるようになります。 ２．中小企業がERPを導入するデメリット 2-1） 導入・保守・運用でのコスト ERPは業務範囲が広いシステムになるため、システム導入にはそれ相応の導入費用が必要となります。 スクラッチ（1から作成）か、パッケージ利用か、どれくらいアドオンカスタマイズ開発を伴うのかで導入費用は大きく変わるため、選定の時点である程度しっかりと進め方を定めておく必要があります。 導入後にもシステムの保守費用がかかるため、ある程度の予算感を以て導入を検討する必要が出てきます。 2-2） データの整理とマスターの設定 ERPはデータを一元管理できることが魅力ですが、なにも検討せずにとりあえずシステム化すればいいというわけではありません。どういったデータを蓄積したいのか、どういう風に活用したいのかを明確にした上で、どのようなマスター構成にすればデータを上手く揃えられるかを検討する必要が出てきます。様々なデータを業務知識豊富な各社員が適切な入力方法を実施する必要があり、このルール設定に非常に工数がかかることが想定されます。 2-3）社内活用に向けた教育 ERPでは様々な情報が入力されるため、適切な入力ルールやセキュリティに関する教育など多岐にわたるリテラシー教育と操作教育、さらにはシステム管理者向けの教育を行う必要があります。これにはある程度の知見が必要となるため、経験者がいない状況では非常にハードルがあがります。 ３．中小企業がERPを導入すべき理由 これは様々な理由が存在しますが、一番のポイントは競争力の向上です。 中小企業は大企業と比べてリソースが限られていますが、ERPの導入により、リソースを最適に活用することができます。販売業務、製造業務、会計業務…様々な業務がありますが、中小企業では今でも当たり前にデータの2重3重入力が行われています。 ERPの考え方として、リソースを最適化するというのはこういった業務を効率化するという事も含まれています。 更に、様々なシステムに分けてデータを入れている場合、各システムからデータを取り出し、加工し、ようやく業績情報が確認できるなどということは大企業であったとしても珍しいことではありません。 データを一元管理し、加工を容易にすることで月次業績資料が今より早く出てきたらどうでしょうか。 こういった取り組みにより、業務プロセスの標準化や効率化が図れ、大企業と対等に競争するための基盤が整います。 中小企業だからこそ、ERPの導入は必要なのです。 ４．中小企業がERPを選定するときにおさえるべき3つのポイント 4-1) 自社の業務に適した機能性 ERPシステムの選定において最も重要なのは、自社の業務プロセスに適合した機能を持つシステムを選ぶことです。例えば、製造業であれば生産管理機能を含めたものが良いでしょう。また、業界特有のニーズに対応できるカスタマイズ性も重要です。 しっかりと現在の業務に必要なプロセスを抑え、かつ、改善したい要望をまとめておきましょう。 4-2.) 導入・運用コスト ERPシステムの導入には初期費用やライセンス料がかかるため、総コストを慎重に評価する必要があります。導入後の運用コストやサポート費用も考慮し、自社にとって最適な形を選択する必要があります。 現在はクラウド型ERPも発表されており、かなり初期費用が抑えられ、運用コストも予測しやすい点で中小企業には適していると言えるでしょう。 4-3) 使いやすさとサポート体制 ERPシステムは日常業務で頻繁に使用するため、使いやすさも選定の重要なポイントです。ユーザーフレンドリーなインターフェースや、操作性の高さを重視しましょう。また、システム導入後のサポート体制が充実しているベンダーを選ぶことで、トラブル発生時にも迅速に対応できるようになります。 ５．中小企業でERPを導入する際の注意点 5-1) 現場の意見を取り入れ、必要機能の取捨選択を行う ERP導入は全社的なプロジェクトであり、現場の意見を無視すると、運用開始後にトラブルが発生する可能性があります。各部門の業務フローを詳細にヒアリングし、現場のニーズを反映したシステム設計を行いましょう。この際に全ての意見を丸のみにしてしまわないように要望の取捨選択を行う事も必要です。 5-2) 導入前の業務プロセス見直し ERP導入を機に、現行の業務プロセスを見直し、無駄な手順や非効率な作業を洗い出すことが重要です。これにより、ERPの効果を最大限に引き出し、業務の標準化と効率化が実現します。これを行わないと、現在の無駄な業務をそのまま新しいシステムに変えて行うことになってしまいますので、特にこの点は注意が必要です。 5-3) スムーズな移行計画 ERP導入に伴うシステム移行は、従業員の負担を軽減し、業務の中断を最小限に抑えるために計画的に行う必要があります。段階的な移行やトレーニングプログラムの実施により、従業員が新システムに慣れるまでの期間をスムーズに乗り切りましょう。 ６．最後に いかがでしたでしょうか。 中小企業でERPを導入するメリットや注意点をご紹介しました。 最後に、特に重要で、一番難しいポイントをお伝えします。 それは、継続的な改善とサポートです。 ERP導入はゴールではなく、スタートに過ぎません。導入後も定期的にシステムの見直しを行い、業務の変化や新たなニーズに対応できるように改善を続けることが何よりも重要です。 中小企業はERPを導入することで、多くのメリットを享受でき、競争力を高めることができます。 しかし、導入には慎重な計画と選定、そして活用に結びつけるための働きかけが何よりも必要です。 もし、実際に基幹システムを導入し、業務改革を成功させた事例がお知りになりたければ、以下のDLレポートも是非お読みください。 基幹システム活用＋在庫管理 解決策レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 収益に着目したDXを行う手順と成功事例をご紹介します。 データの一元管理を通した改善ポイントの明確化 各種在庫の最適化と収益改善の仕組み 在庫管理を通した改善業務手順のご紹介 在庫管理を行い、収益改善を実現した事例のご紹介 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02627_S045 ～こんな方におすすめです～ データの蓄積や活用に悩まれている中小企業の経営者様 業務の非効率さに悩まれている中小企業の経営者様 中小企業でIT担当者やシステム管理者を務めている方 業務効率化を検討している部門責任者の方 ERP導入を検討している企業の決裁者の方 １．中小企業がERPを導入するメリット まずはERP（基幹システム）を導入するメリットをご紹介したいと思います。 1-1） 業務の効率化 ERP（基幹システム）とは、企業内の様々な業務プロセスを統合するシステムを指します。 中小企業がERP（基幹システム）を導入することで、いままでばらばらだったデータの一元化が可能となり、重複業務の削減や手作業のミスを防ぐことができます。 1-2） データの可視化と分析力の向上 ERPシステムはリアルタイムでデータを収集・更新するため、経営者は即座に正確な情報を把握できます。これにより、経営判断の迅速化が図れ、市場の変化に柔軟に対応できるようになります。また、データ分析機能を活用することで、売上予測や在庫管理など、戦略的な意思決定が可能となります。 1-3） コスト削減 ERP導入により、在庫管理や受発注業務が効率化され、過剰在庫や欠品のリスクが低減します。 また、ペーパーレス化が進み、印刷コストや文書保管スペースの削減にも繋がります。 さらに、重複したシステムやソフトウェアの統合により、ITコストも抑えることができるようになります。 ２．中小企業がERPを導入するデメリット 2-1） 導入・保守・運用でのコスト ERPは業務範囲が広いシステムになるため、システム導入にはそれ相応の導入費用が必要となります。 スクラッチ（1から作成）か、パッケージ利用か、どれくらいアドオンカスタマイズ開発を伴うのかで導入費用は大きく変わるため、選定の時点である程度しっかりと進め方を定めておく必要があります。 導入後にもシステムの保守費用がかかるため、ある程度の予算感を以て導入を検討する必要が出てきます。 2-2） データの整理とマスターの設定 ERPはデータを一元管理できることが魅力ですが、なにも検討せずにとりあえずシステム化すればいいというわけではありません。どういったデータを蓄積したいのか、どういう風に活用したいのかを明確にした上で、どのようなマスター構成にすればデータを上手く揃えられるかを検討する必要が出てきます。様々なデータを業務知識豊富な各社員が適切な入力方法を実施する必要があり、このルール設定に非常に工数がかかることが想定されます。 2-3）社内活用に向けた教育 ERPでは様々な情報が入力されるため、適切な入力ルールやセキュリティに関する教育など多岐にわたるリテラシー教育と操作教育、さらにはシステム管理者向けの教育を行う必要があります。これにはある程度の知見が必要となるため、経験者がいない状況では非常にハードルがあがります。 ３．中小企業がERPを導入すべき理由 これは様々な理由が存在しますが、一番のポイントは競争力の向上です。 中小企業は大企業と比べてリソースが限られていますが、ERPの導入により、リソースを最適に活用することができます。販売業務、製造業務、会計業務…様々な業務がありますが、中小企業では今でも当たり前にデータの2重3重入力が行われています。 ERPの考え方として、リソースを最適化するというのはこういった業務を効率化するという事も含まれています。 更に、様々なシステムに分けてデータを入れている場合、各システムからデータを取り出し、加工し、ようやく業績情報が確認できるなどということは大企業であったとしても珍しいことではありません。 データを一元管理し、加工を容易にすることで月次業績資料が今より早く出てきたらどうでしょうか。 こういった取り組みにより、業務プロセスの標準化や効率化が図れ、大企業と対等に競争するための基盤が整います。 中小企業だからこそ、ERPの導入は必要なのです。 ４．中小企業がERPを選定するときにおさえるべき3つのポイント 4-1) 自社の業務に適した機能性 ERPシステムの選定において最も重要なのは、自社の業務プロセスに適合した機能を持つシステムを選ぶことです。例えば、製造業であれば生産管理機能を含めたものが良いでしょう。また、業界特有のニーズに対応できるカスタマイズ性も重要です。 しっかりと現在の業務に必要なプロセスを抑え、かつ、改善したい要望をまとめておきましょう。 4-2.) 導入・運用コスト ERPシステムの導入には初期費用やライセンス料がかかるため、総コストを慎重に評価する必要があります。導入後の運用コストやサポート費用も考慮し、自社にとって最適な形を選択する必要があります。 現在はクラウド型ERPも発表されており、かなり初期費用が抑えられ、運用コストも予測しやすい点で中小企業には適していると言えるでしょう。 4-3) 使いやすさとサポート体制 ERPシステムは日常業務で頻繁に使用するため、使いやすさも選定の重要なポイントです。ユーザーフレンドリーなインターフェースや、操作性の高さを重視しましょう。また、システム導入後のサポート体制が充実しているベンダーを選ぶことで、トラブル発生時にも迅速に対応できるようになります。 ５．中小企業でERPを導入する際の注意点 5-1) 現場の意見を取り入れ、必要機能の取捨選択を行う ERP導入は全社的なプロジェクトであり、現場の意見を無視すると、運用開始後にトラブルが発生する可能性があります。各部門の業務フローを詳細にヒアリングし、現場のニーズを反映したシステム設計を行いましょう。この際に全ての意見を丸のみにしてしまわないように要望の取捨選択を行う事も必要です。 5-2) 導入前の業務プロセス見直し ERP導入を機に、現行の業務プロセスを見直し、無駄な手順や非効率な作業を洗い出すことが重要です。これにより、ERPの効果を最大限に引き出し、業務の標準化と効率化が実現します。これを行わないと、現在の無駄な業務をそのまま新しいシステムに変えて行うことになってしまいますので、特にこの点は注意が必要です。 5-3) スムーズな移行計画 ERP導入に伴うシステム移行は、従業員の負担を軽減し、業務の中断を最小限に抑えるために計画的に行う必要があります。段階的な移行やトレーニングプログラムの実施により、従業員が新システムに慣れるまでの期間をスムーズに乗り切りましょう。 ６．最後に いかがでしたでしょうか。 中小企業でERPを導入するメリットや注意点をご紹介しました。 最後に、特に重要で、一番難しいポイントをお伝えします。 それは、継続的な改善とサポートです。 ERP導入はゴールではなく、スタートに過ぎません。導入後も定期的にシステムの見直しを行い、業務の変化や新たなニーズに対応できるように改善を続けることが何よりも重要です。 中小企業はERPを導入することで、多くのメリットを享受でき、競争力を高めることができます。 しかし、導入には慎重な計画と選定、そして活用に結びつけるための働きかけが何よりも必要です。 もし、実際に基幹システムを導入し、業務改革を成功させた事例がお知りになりたければ、以下のDLレポートも是非お読みください。 基幹システム活用＋在庫管理 解決策レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 収益に着目したDXを行う手順と成功事例をご紹介します。 データの一元管理を通した改善ポイントの明確化 各種在庫の最適化と収益改善の仕組み 在庫管理を通した改善業務手順のご紹介 在庫管理を行い、収益改善を実現した事例のご紹介 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02627_S045

新工場を設立する際、私たちが抱くビジョンはただの夢物語ではありません 新しい工場を設立することは、多くの製造業の経営者にとって大きな挑戦であり、同時に絶好の機会でもあります 新工場の成功は、将来を見据えた持続的生産技術を導入し、効率と生産性を最大限に引き出すことにあります この記事では、新工場のビジョンの立て方から具体的な課題の整理方法、工程設計のポイント、そしてデジタルトランスフォーメーション（DX）技術の活用法まで詳しく解説します これを読むことで、製造業の経営者やその関係者が新工場設立のプロセスを理解し、成功への道筋を描けるようになるでしょう １．新工場のビジョンの立て方のポイント 新工場のビジョンを立てる際には、目的と目標の明確化、市場動向と技術トレンドの分析、そしてステークホルダーの意見収集を行い、関係者全員でビジョンを共有し作り上げていくことが重要です 以下にポイントを整理します １）目的と目標の明確化 新工場の設立にあたって、具体的な目標を設定することが重要です 例えば、生産性の向上、コスト削減、品質の向上など、どのような成果を達成したいのかを明確にします 目標はより具体的に、出来る限り定量的に評価できるもの（数値目標など）を設定します これにより、工場の設計や導入技術の選定の基準が明確になり、一貫性のある計画が立てられます ２）市場動向と技術トレンドの分析 業界の最新トレンドや技術革新を把握し、競争力を持つために必要な技術を特定します 例えば、自動化技術やIoT、AIの導入など、いわゆるDX化が急速に進んでいる現在、これらの技術をどのように活用するかが、工場の競争力を左右します ３）ステークホルダーの意見収集 工場の設立に関わるすべてのステークホルダー、すなわち従業員、取引先、顧客などから意見を収集し、それをビジョンに反映させます これにより、関係者全員が納得し、協力して新工場立上プロジェクトを進められるようになります ２．現状分析と課題整理・分析方法 新工場の設立に際して、現状把握と課題を整理・分析することはプロジェクトの成功に欠かせません。 現状を論理的に分析し、客観的に評価した上で新工場のビジョンを達成するためのロードマップを作成します。 分析や課題整理には様々な手法が存在し、状況に応じて使い分けし総合的に判断しますが、ここでは比較的良く使われる手法を幾つかご紹介します。 １）SWOT分析 SWOT分析は、強み（Strengths）、弱み（Weaknesses）、機会（Opportunities）、脅威（Threats）を洗い出す手法です。 新工場設立において、例えば以下のような内容で分析します。 強み（Strengths） 新工場が持つ強みを特定します。 例えば、新しい自動化設備の導入により生産効率が向上することや、最新の環境基準を満たすことでエコフレンドリーな工場となる点が挙げられます。 弱み（Weaknesses） 新工場における課題や弱点を洗い出します。 例えば、新技術の導入に対する従業員のスキル不足や、高額な初期投資が必要である点が考えられます。 機会（Opportunities） 新工場がもたらす機会を見つけます。 例えば、市場での需要増加に迅速に対応できることや、最新技術を活用して新製品開発が可能となる点が含まれます。 脅威（Threats） 新工場設立におけるリスクを評価します。 例えば、競合他社の動向や市場の不確実性、規制の変化などが挙げられます。 SWOT分析により、新工場の内外環境を総合的に評価し、戦略的な意思決定をサポートします。 ２）5F分析（ファイブフォース分析） マイケル・ポーターが提唱したファイブフォース分析（5F分析）は、競争環境を評価するためのフレームワークで、5つの力（フォース）を考慮します。 新工場設立において、以下のように適用します。 競争企業の脅威 同じ市場内の既存企業との競争状況を評価します。 例えば、同業他社がどのような技術を導入しているか、価格競争力がどの程度あるかを分析します。 新規参入の脅威 新規参入者が市場に参入する可能性とその影響を評価します。 例えば、参入障壁が低い市場では、新たな競合が容易に現れる可能性があります。 代替品の脅威 他の製品やサービスが代替として選ばれる可能性を評価します。 例えば、製品の代替品が市場に存在する場合、それらが新工場の売上に与える影響を考慮します。 買い手の交渉力 顧客が価格や品質に対してどれだけの交渉力を持っているかを評価します。 例えば、大口顧客が多い場合、価格交渉力が高くなる可能性があります。 供給者の交渉力 原材料や部品の供給者が価格や供給条件に対してどれだけの交渉力を持っているかを評価します。 例えば、特定の部品の供給者が限られている場合、供給者の交渉力が強くなる可能性があります。 これらの5つの力を総合的に評価することで、新工場が直面する競争環境を明確にし、適切な戦略を策定することができます。 ３）DCF法（Discounted Cash Flow） 新工場設立には多額の投資が必要です。 投資判断を行うための有効な手法として、DCF法（割引キャッシュフロー法）を紹介します。 これは未来のキャッシュフローを現在価値に割り引いて評価する方法です。 新工場設立の投資判断では以下のステップで分析します。 キャッシュフローの予測 新工場から得られる予想キャッシュフローを年間ごとに見積もります。 例えば、年間売上高、運転費用、減価償却費、税引き後の純利益などを計算します。 割引率の設定 キャッシュフローを現在価値に割り引くための割引率を設定します。 これは、企業の資本コスト（WACC）を基に決定します。 現在価値の計算 各年のキャッシュフローを割引率で割り引いて現在価値を計算し、全ての現在価値を合計します。 投資の評価 現在価値の合計が初期投資額を上回る場合、投資は経済的に妥当と判断されます。 例えば、新工場が5年間で総額10億円のキャッシュフローを生むと予測し、割引率を5%と設定した場合、5年間のキャッシュフロー（毎年2億円、5年総額で10億円と仮定）の現在価値の合計を計算すると約8.6627億円となります。 つまり初期投資額がこの価格を下回れば、投資は経済的に成功すると判断できます。 ４）Eisenhowerマトリックス（優先順位付け手法） プロジェクト中に発生する様々な課題を解決しなければなりませんが、課題の重要度と緊急度を評価し、優先順位をつけることで効率的に対応するために優先順位をつける必要があります。 ここでは、Eisenhowerマトリックスを用いた優先順位付けの手法を紹介します。 Eisenhowerマトリックスは、課題を重要性と緊急性の2つの軸で分類し、効果的に優先順位を付ける手法です。 各課題に対して重要度と緊急性にスコア付け（５段階評価など）を行い２次元プロットを行います。 これにより、各課題がプロットされたエリア（第１～第４象限）によって各々取るべきアクションが分類できます。 「第１象限」重要かつ緊急（Do First） すぐに対応が必要な課題です。 例えば、工期に直接影響を与える資材の供給遅れなど。 「第２象限」重要だが緊急でない（Schedule） 計画的に取り組むべき課題です。 例えば、新技術の習得や設備のメンテナンススケジュールなど。 「第３象限」緊急だが重要でない（Delegate） 他の人に任せられる課題です。 例えば、日常的な書類作業や簡単な報告業務など。 「第４象限」重要でも緊急でもない（Eliminate） 後回しにできる課題です。 例えば、工場の美化活動など。 プロット図を作成することで課題とその重要性が可視化できるため効率的に課題解決を行うことが出来ます。 ３．工場全体の能力を考慮した工程設計方法 効率的な工場レイアウトと物流動線の設計は、各プロセスの処理能力、生産方式、トラブル時の対応を考慮して行う必要があります。 つまり、処理能力のバランス調整を行い、ボトルネックが生じないように工程を設計し、レイアウトと物流動線に落とし込みます。 この設計に活用できる手法の一つがVSM（Value Stream Mapping）です。 VSMは、工場における生産の全プロセス、つまり工場に材料が到着して、保管、加工、検査、梱包、在庫、出荷及び各工程間の運搬までの全体を視覚的に示した図です。 これを用いることで、各工程の処理能力のバランス、工程間の搬送能力、仕掛及び製品の在庫管理などの計画と検証を効率的に行うことができます。 また、工程トラブルなどでボトルネックが生じた場合に影響を受けるプロセスも容易に把握でき、工場の運用が開始された後も適切にアップデートを行うことで常に活用できる手法です。 ４．検討すべきDX技術と期待される効果 新工場に導入するDX技術は、自動化、人工知能（AI）、IoT、システム化など様々です。 どんな技術を、どこにどう組み合わせて導入するのかは最初に決めたプロジェクトのビジョンに照らして戦略を立てる必要があります。 ここでは、それぞれの技術の具体例と期待される効果を纏めます。 自動化 生産ラインの自動化により、効率を向上させ、人件費を削減します。 例えば、最新の自動搬送装置（AGV）は、原材料や部品を必要な場所に正確に運びます。 これにより、作業員が材料の運搬に費やす時間（無付加価値作業）を削減し、より付加価値の高い業務に集中できます。 また、ロボットの導入により、精密な組み立て作業が可能となり、不良品の発生を抑えることができます。 特に、精密機器の製造においては、人間の手では難しい微細な作業を高精度に行えるため、品質の向上と生産効率の改善が期待できます。 人工知能（AI） AIを活用したデータ分析や予測モデルにより、品質管理や需要予測を行います。 例えば、AIを用いた画像認識システムは、従来の画像処理では困難だった検査も実用レベルになって来ており、検査基準の数値化、検査ばらつきの低減、目視検査員の削減などに貢献します。 また、AIによる需要予測モデルを導入し過去の販売データや市場のトレンドを解析することで、製品の需要変動を予測し、在庫と生産計画の最適化が可能となります。 これは、過剰在庫のリスクを減らし、キャッシュフローの改善に寄与します。 IoT（Internet of Things） IoT技術を活用し、工場内の機器やセンサーをネットワークでつなぎ、リアルタイムでデータを収集・分析します。 例えば、設備の稼働状況や温度、湿度などの環境データをリアルタイムで監視し、異常が検知された場合には即座にアラートを発するシステムを構築します。 またIoTの導入により設備の予防保全が可能となり、突発的な故障を未然に防ぎます。 また、エネルギー消費データのモニタリングにより、省エネルギー対策を強化し、運営コストの削減を図ります。 システム化 生産実行システム（MES）や統合基幹業務システム（ERP）を導入し、情報の一元管理を実現します。 例えば、生産実行システム（MES）を導入することで、製造プロセスの全体をリアルタイムで把握し、生産計画の最適化を図ります。 これにより、生産リードタイムの短縮や、顧客の急な注文変更にも柔軟に対応可能となります。 また、ERPシステムとの連携により、財務、在庫、購買などの情報を統合管理し、業務の効率化と透明性の向上を実現します。 これにより、全社的な情報共有が促進され、迅速な意思決定が可能となります。 ５．まとめ 新工場の設立は大きな挑戦ですが、適切なビジョンと計画を持ち、最新のDX技術を活用することで、理想的な工場を実現することができます。 様々な手法を用いて課題を整理・評価し、優先順位をつけて対応することで効率的かつ効果的なプロジェクトマネジメントが可能です。 新工場の成功は、技術と人間の知恵の結晶です。 挑戦を恐れず、一歩一歩着実に前進していきましょう。 製造業の皆様がこのコラムを通じて新たな気づきを得て、理想的な工場設立の一助となることを願っています。   ■関連するセミナーのご案内 補助金活用して自動化・省人化・DX化工場の新設・増設セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/115304 このような方にオススメ 最大50億円の補助金を活用して工場新設・増設・移転を行いたい製造業様 工場新設・増設・移転を計画しておりDX・自動化・省人化・システム化・IoT化を推進したい製造業様 工場新設・増設・移転における事業計画・建築計画・設備計画を成功させたい製造業様 DX・自動化・省人化・システム化・IoT化された最新のスマートファクトリーを知りたい製造業様 はじめての工場新設・増設・移転で何から始めたら良いかわからない製造業様 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/115304 製造業のための 海外工場「再構築DX戦略」 解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ グローバル市場において、日本メーカーが生産する「日本企業製の製品」の評価は非常に高いことはご存じのとおりです。 業務用、民生品といった最終製品のみならず、部品や生産設備でも非常に高い評価を得ており、大きな存在感を維持しています。 つまりキラーコンテンツ＝“強い製品”は持っているのです。 そこでDX推進が課題解決の大きな選択肢になります。 単なる省人化・省力化に留まらず、AIなど新たな価値を創出する可能性がある技術もあります。 DX推進によって製造の課題を克服し、今ある基盤を活用して強い製品を効率的に生産し、大きな市場で勝ち抜く。 このDXロードマップを構築することが必要で、最も重要な経営戦略となります。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory__02738_S045 新工場を設立する際、私たちが抱くビジョンはただの夢物語ではありません 新しい工場を設立することは、多くの製造業の経営者にとって大きな挑戦であり、同時に絶好の機会でもあります 新工場の成功は、将来を見据えた持続的生産技術を導入し、効率と生産性を最大限に引き出すことにあります この記事では、新工場のビジョンの立て方から具体的な課題の整理方法、工程設計のポイント、そしてデジタルトランスフォーメーション（DX）技術の活用法まで詳しく解説します これを読むことで、製造業の経営者やその関係者が新工場設立のプロセスを理解し、成功への道筋を描けるようになるでしょう １．新工場のビジョンの立て方のポイント 新工場のビジョンを立てる際には、目的と目標の明確化、市場動向と技術トレンドの分析、そしてステークホルダーの意見収集を行い、関係者全員でビジョンを共有し作り上げていくことが重要です 以下にポイントを整理します １）目的と目標の明確化 新工場の設立にあたって、具体的な目標を設定することが重要です 例えば、生産性の向上、コスト削減、品質の向上など、どのような成果を達成したいのかを明確にします 目標はより具体的に、出来る限り定量的に評価できるもの（数値目標など）を設定します これにより、工場の設計や導入技術の選定の基準が明確になり、一貫性のある計画が立てられます ２）市場動向と技術トレンドの分析 業界の最新トレンドや技術革新を把握し、競争力を持つために必要な技術を特定します 例えば、自動化技術やIoT、AIの導入など、いわゆるDX化が急速に進んでいる現在、これらの技術をどのように活用するかが、工場の競争力を左右します ３）ステークホルダーの意見収集 工場の設立に関わるすべてのステークホルダー、すなわち従業員、取引先、顧客などから意見を収集し、それをビジョンに反映させます これにより、関係者全員が納得し、協力して新工場立上プロジェクトを進められるようになります ２．現状分析と課題整理・分析方法 新工場の設立に際して、現状把握と課題を整理・分析することはプロジェクトの成功に欠かせません。 現状を論理的に分析し、客観的に評価した上で新工場のビジョンを達成するためのロードマップを作成します。 分析や課題整理には様々な手法が存在し、状況に応じて使い分けし総合的に判断しますが、ここでは比較的良く使われる手法を幾つかご紹介します。 １）SWOT分析 SWOT分析は、強み（Strengths）、弱み（Weaknesses）、機会（Opportunities）、脅威（Threats）を洗い出す手法です。 新工場設立において、例えば以下のような内容で分析します。 強み（Strengths） 新工場が持つ強みを特定します。 例えば、新しい自動化設備の導入により生産効率が向上することや、最新の環境基準を満たすことでエコフレンドリーな工場となる点が挙げられます。 弱み（Weaknesses） 新工場における課題や弱点を洗い出します。 例えば、新技術の導入に対する従業員のスキル不足や、高額な初期投資が必要である点が考えられます。 機会（Opportunities） 新工場がもたらす機会を見つけます。 例えば、市場での需要増加に迅速に対応できることや、最新技術を活用して新製品開発が可能となる点が含まれます。 脅威（Threats） 新工場設立におけるリスクを評価します。 例えば、競合他社の動向や市場の不確実性、規制の変化などが挙げられます。 SWOT分析により、新工場の内外環境を総合的に評価し、戦略的な意思決定をサポートします。 ２）5F分析（ファイブフォース分析） マイケル・ポーターが提唱したファイブフォース分析（5F分析）は、競争環境を評価するためのフレームワークで、5つの力（フォース）を考慮します。 新工場設立において、以下のように適用します。 競争企業の脅威 同じ市場内の既存企業との競争状況を評価します。 例えば、同業他社がどのような技術を導入しているか、価格競争力がどの程度あるかを分析します。 新規参入の脅威 新規参入者が市場に参入する可能性とその影響を評価します。 例えば、参入障壁が低い市場では、新たな競合が容易に現れる可能性があります。 代替品の脅威 他の製品やサービスが代替として選ばれる可能性を評価します。 例えば、製品の代替品が市場に存在する場合、それらが新工場の売上に与える影響を考慮します。 買い手の交渉力 顧客が価格や品質に対してどれだけの交渉力を持っているかを評価します。 例えば、大口顧客が多い場合、価格交渉力が高くなる可能性があります。 供給者の交渉力 原材料や部品の供給者が価格や供給条件に対してどれだけの交渉力を持っているかを評価します。 例えば、特定の部品の供給者が限られている場合、供給者の交渉力が強くなる可能性があります。 これらの5つの力を総合的に評価することで、新工場が直面する競争環境を明確にし、適切な戦略を策定することができます。 ３）DCF法（Discounted Cash Flow） 新工場設立には多額の投資が必要です。 投資判断を行うための有効な手法として、DCF法（割引キャッシュフロー法）を紹介します。 これは未来のキャッシュフローを現在価値に割り引いて評価する方法です。 新工場設立の投資判断では以下のステップで分析します。 キャッシュフローの予測 新工場から得られる予想キャッシュフローを年間ごとに見積もります。 例えば、年間売上高、運転費用、減価償却費、税引き後の純利益などを計算します。 割引率の設定 キャッシュフローを現在価値に割り引くための割引率を設定します。 これは、企業の資本コスト（WACC）を基に決定します。 現在価値の計算 各年のキャッシュフローを割引率で割り引いて現在価値を計算し、全ての現在価値を合計します。 投資の評価 現在価値の合計が初期投資額を上回る場合、投資は経済的に妥当と判断されます。 例えば、新工場が5年間で総額10億円のキャッシュフローを生むと予測し、割引率を5%と設定した場合、5年間のキャッシュフロー（毎年2億円、5年総額で10億円と仮定）の現在価値の合計を計算すると約8.6627億円となります。 つまり初期投資額がこの価格を下回れば、投資は経済的に成功すると判断できます。 ４）Eisenhowerマトリックス（優先順位付け手法） プロジェクト中に発生する様々な課題を解決しなければなりませんが、課題の重要度と緊急度を評価し、優先順位をつけることで効率的に対応するために優先順位をつける必要があります。 ここでは、Eisenhowerマトリックスを用いた優先順位付けの手法を紹介します。 Eisenhowerマトリックスは、課題を重要性と緊急性の2つの軸で分類し、効果的に優先順位を付ける手法です。 各課題に対して重要度と緊急性にスコア付け（５段階評価など）を行い２次元プロットを行います。 これにより、各課題がプロットされたエリア（第１～第４象限）によって各々取るべきアクションが分類できます。 「第１象限」重要かつ緊急（Do First） すぐに対応が必要な課題です。 例えば、工期に直接影響を与える資材の供給遅れなど。 「第２象限」重要だが緊急でない（Schedule） 計画的に取り組むべき課題です。 例えば、新技術の習得や設備のメンテナンススケジュールなど。 「第３象限」緊急だが重要でない（Delegate） 他の人に任せられる課題です。 例えば、日常的な書類作業や簡単な報告業務など。 「第４象限」重要でも緊急でもない（Eliminate） 後回しにできる課題です。 例えば、工場の美化活動など。 プロット図を作成することで課題とその重要性が可視化できるため効率的に課題解決を行うことが出来ます。 ３．工場全体の能力を考慮した工程設計方法 効率的な工場レイアウトと物流動線の設計は、各プロセスの処理能力、生産方式、トラブル時の対応を考慮して行う必要があります。 つまり、処理能力のバランス調整を行い、ボトルネックが生じないように工程を設計し、レイアウトと物流動線に落とし込みます。 この設計に活用できる手法の一つがVSM（Value Stream Mapping）です。 VSMは、工場における生産の全プロセス、つまり工場に材料が到着して、保管、加工、検査、梱包、在庫、出荷及び各工程間の運搬までの全体を視覚的に示した図です。 これを用いることで、各工程の処理能力のバランス、工程間の搬送能力、仕掛及び製品の在庫管理などの計画と検証を効率的に行うことができます。 また、工程トラブルなどでボトルネックが生じた場合に影響を受けるプロセスも容易に把握でき、工場の運用が開始された後も適切にアップデートを行うことで常に活用できる手法です。 ４．検討すべきDX技術と期待される効果 新工場に導入するDX技術は、自動化、人工知能（AI）、IoT、システム化など様々です。 どんな技術を、どこにどう組み合わせて導入するのかは最初に決めたプロジェクトのビジョンに照らして戦略を立てる必要があります。 ここでは、それぞれの技術の具体例と期待される効果を纏めます。 自動化 生産ラインの自動化により、効率を向上させ、人件費を削減します。 例えば、最新の自動搬送装置（AGV）は、原材料や部品を必要な場所に正確に運びます。 これにより、作業員が材料の運搬に費やす時間（無付加価値作業）を削減し、より付加価値の高い業務に集中できます。 また、ロボットの導入により、精密な組み立て作業が可能となり、不良品の発生を抑えることができます。 特に、精密機器の製造においては、人間の手では難しい微細な作業を高精度に行えるため、品質の向上と生産効率の改善が期待できます。 人工知能（AI） AIを活用したデータ分析や予測モデルにより、品質管理や需要予測を行います。 例えば、AIを用いた画像認識システムは、従来の画像処理では困難だった検査も実用レベルになって来ており、検査基準の数値化、検査ばらつきの低減、目視検査員の削減などに貢献します。 また、AIによる需要予測モデルを導入し過去の販売データや市場のトレンドを解析することで、製品の需要変動を予測し、在庫と生産計画の最適化が可能となります。 これは、過剰在庫のリスクを減らし、キャッシュフローの改善に寄与します。 IoT（Internet of Things） IoT技術を活用し、工場内の機器やセンサーをネットワークでつなぎ、リアルタイムでデータを収集・分析します。 例えば、設備の稼働状況や温度、湿度などの環境データをリアルタイムで監視し、異常が検知された場合には即座にアラートを発するシステムを構築します。 またIoTの導入により設備の予防保全が可能となり、突発的な故障を未然に防ぎます。 また、エネルギー消費データのモニタリングにより、省エネルギー対策を強化し、運営コストの削減を図ります。 システム化 生産実行システム（MES）や統合基幹業務システム（ERP）を導入し、情報の一元管理を実現します。 例えば、生産実行システム（MES）を導入することで、製造プロセスの全体をリアルタイムで把握し、生産計画の最適化を図ります。 これにより、生産リードタイムの短縮や、顧客の急な注文変更にも柔軟に対応可能となります。 また、ERPシステムとの連携により、財務、在庫、購買などの情報を統合管理し、業務の効率化と透明性の向上を実現します。 これにより、全社的な情報共有が促進され、迅速な意思決定が可能となります。 ５．まとめ 新工場の設立は大きな挑戦ですが、適切なビジョンと計画を持ち、最新のDX技術を活用することで、理想的な工場を実現することができます。 様々な手法を用いて課題を整理・評価し、優先順位をつけて対応することで効率的かつ効果的なプロジェクトマネジメントが可能です。 新工場の成功は、技術と人間の知恵の結晶です。 挑戦を恐れず、一歩一歩着実に前進していきましょう。 製造業の皆様がこのコラムを通じて新たな気づきを得て、理想的な工場設立の一助となることを願っています。   ■関連するセミナーのご案内 補助金活用して自動化・省人化・DX化工場の新設・増設セミナー セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/115304 このような方にオススメ 最大50億円の補助金を活用して工場新設・増設・移転を行いたい製造業様 工場新設・増設・移転を計画しておりDX・自動化・省人化・システム化・IoT化を推進したい製造業様 工場新設・増設・移転における事業計画・建築計画・設備計画を成功させたい製造業様 DX・自動化・省人化・システム化・IoT化された最新のスマートファクトリーを知りたい製造業様 はじめての工場新設・増設・移転で何から始めたら良いかわからない製造業様 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/115304 製造業のための 海外工場「再構築DX戦略」 解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ グローバル市場において、日本メーカーが生産する「日本企業製の製品」の評価は非常に高いことはご存じのとおりです。 業務用、民生品といった最終製品のみならず、部品や生産設備でも非常に高い評価を得ており、大きな存在感を維持しています。 つまりキラーコンテンツ＝“強い製品”は持っているのです。 そこでDX推進が課題解決の大きな選択肢になります。 単なる省人化・省力化に留まらず、AIなど新たな価値を創出する可能性がある技術もあります。 DX推進によって製造の課題を克服し、今ある基盤を活用して強い製品を効率的に生産し、大きな市場で勝ち抜く。 このDXロードマップを構築することが必要で、最も重要な経営戦略となります。 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１．標準原価とは 標準原価とは、製品やサービスを生産する際に必要とされる材料費、労務費、製造間接費などを基に、あらかじめ設定された目標となるコストのことです。 これにより、実際の原価と比較することで、コスト管理や生産効率の改善が図られます。 標準原価は、過去の実績データや計画値を基に設定され、経営戦略の一環として活用されます。 ２．「標準原価」「見積原価」「実際原価」の違いは？ 標準原価、見積原価、実際原価は、いずれも原価計算における重要な概念ですが、それぞれの意味と使い方には違いがあります。 標準原価：事前に設定された理想的なコストで、効率的な生産やコスト削減の指標となります。 見積原価：特定のプロジェクトや製品に対して予測されたコストで、見積りの際に使用されます。 実際原価：実際に発生したコストで、実績値に基づいて計算されます。 標準原価や見積原価との比較に使用されます。 ３．標準原価の計算方法 標準原価の計算は、以下の手順で行われます。 材料費の標準原価：材料の標準使用量 × 材料の標準単価 労務費の標準原価：標準作業時間 × 労務の標準単価 製造間接費の標準原価：標準稼働時間 × 間接費の標準単価 これらの標準原価を合算することで、製品やサービスの総標準原価が算出されます。 ４．原価計算を効率的に行うために 原価計算を効率的に行うためには、以下のポイントに注意することが重要です。 データの正確性：過去の実績データや現在の生産状況を正確に把握し、標準原価の設定に反映させることが必要です。 システムの活用：ERPシステムや専用の原価計算ソフトを導入することで、データの管理や分析が効率化されます。 継続的な見直し：近年は材料費の高騰・変動が激しいため定期的に標準原価を見直し、実際の生産状況や市場環境の変化に対応することが重要です。 ５．実際原価のデータ取得方法と差異分析 多くの企業では標準原価の設定まではできていますが、それが実際原価とどれくらいの差異があるのか、といった分析までは行えていません。 そもそも、材料費は変動するため生産時の費用が正確にわかっていない・直接労務費は紙日報のためリアルタイム性がなく、正確性もない。 また、データはとれていても分析までに時間がかかりリアルタイム性に欠ける、Excelで管理しているため属人化している。 といった課題をよく耳にします。 そこでどのように実際原価のデータを取得し・分析するのか、近年では直接労務費はタブレットやRFIDといったIoTツールからデータの収集が可能です。 これらを利用すればデータが直接システムに格納されるため、紙日報・システム転記の二度手間が省け、リアルタイム性も格段に向上します。 分析業務ではBIツールを使うことで、コードやマクロを使用することなく感覚的に可視化することが可能になります。 さらに既存のシステムと連携することで、更新ボタン一つでリアルタイムの分析を見ることが可能になります。 このようにIoTやBIツールを活用することで標準原価と実際原価の差異分析・改善活動が可能になります。 ６．まとめ 標準原価は、企業のコスト管理や生産効率の向上に欠かせないツールです。 正確なデータに基づき、標準原価を適切に設定・管理することで、コスト削減や品質向上を実現できます。 さらに、定期的な見直しと改善を行うことで、変化する市場環境にも柔軟に対応できるようになります。 標準原価の最適化により、多くの企業が成功を収めていることからも、その重要性が理解されるでしょう。   正確なデータ分析につながる個別原価取得解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 基幹システムをフル活用し、個別原価も正確に算出できている企業はまだ多くありません。 ただし、原価計算は利益に直結します。 従業員100名以下でもできる個別原価取得方法をご紹介いたします。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02507_S045   「食品加工業のための原価改善！」　経営セミナー ▼セミナー詳細・申込はこちらから▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/114264 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/114264 １．標準原価とは 標準原価とは、製品やサービスを生産する際に必要とされる材料費、労務費、製造間接費などを基に、あらかじめ設定された目標となるコストのことです。 これにより、実際の原価と比較することで、コスト管理や生産効率の改善が図られます。 標準原価は、過去の実績データや計画値を基に設定され、経営戦略の一環として活用されます。 ２．「標準原価」「見積原価」「実際原価」の違いは？ 標準原価、見積原価、実際原価は、いずれも原価計算における重要な概念ですが、それぞれの意味と使い方には違いがあります。 標準原価：事前に設定された理想的なコストで、効率的な生産やコスト削減の指標となります。 見積原価：特定のプロジェクトや製品に対して予測されたコストで、見積りの際に使用されます。 実際原価：実際に発生したコストで、実績値に基づいて計算されます。 標準原価や見積原価との比較に使用されます。 ３．標準原価の計算方法 標準原価の計算は、以下の手順で行われます。 材料費の標準原価：材料の標準使用量 × 材料の標準単価 労務費の標準原価：標準作業時間 × 労務の標準単価 製造間接費の標準原価：標準稼働時間 × 間接費の標準単価 これらの標準原価を合算することで、製品やサービスの総標準原価が算出されます。 ４．原価計算を効率的に行うために 原価計算を効率的に行うためには、以下のポイントに注意することが重要です。 データの正確性：過去の実績データや現在の生産状況を正確に把握し、標準原価の設定に反映させることが必要です。 システムの活用：ERPシステムや専用の原価計算ソフトを導入することで、データの管理や分析が効率化されます。 継続的な見直し：近年は材料費の高騰・変動が激しいため定期的に標準原価を見直し、実際の生産状況や市場環境の変化に対応することが重要です。 ５．実際原価のデータ取得方法と差異分析 多くの企業では標準原価の設定まではできていますが、それが実際原価とどれくらいの差異があるのか、といった分析までは行えていません。 そもそも、材料費は変動するため生産時の費用が正確にわかっていない・直接労務費は紙日報のためリアルタイム性がなく、正確性もない。 また、データはとれていても分析までに時間がかかりリアルタイム性に欠ける、Excelで管理しているため属人化している。 といった課題をよく耳にします。 そこでどのように実際原価のデータを取得し・分析するのか、近年では直接労務費はタブレットやRFIDといったIoTツールからデータの収集が可能です。 これらを利用すればデータが直接システムに格納されるため、紙日報・システム転記の二度手間が省け、リアルタイム性も格段に向上します。 分析業務ではBIツールを使うことで、コードやマクロを使用することなく感覚的に可視化することが可能になります。 さらに既存のシステムと連携することで、更新ボタン一つでリアルタイムの分析を見ることが可能になります。 このようにIoTやBIツールを活用することで標準原価と実際原価の差異分析・改善活動が可能になります。 ６．まとめ 標準原価は、企業のコスト管理や生産効率の向上に欠かせないツールです。 正確なデータに基づき、標準原価を適切に設定・管理することで、コスト削減や品質向上を実現できます。 さらに、定期的な見直しと改善を行うことで、変化する市場環境にも柔軟に対応できるようになります。 標準原価の最適化により、多くの企業が成功を収めていることからも、その重要性が理解されるでしょう。   正確なデータ分析につながる個別原価取得解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 基幹システムをフル活用し、個別原価も正確に算出できている企業はまだ多くありません。 ただし、原価計算は利益に直結します。 従業員100名以下でもできる個別原価取得方法をご紹介いたします。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02507_S045   「食品加工業のための原価改善！」　経営セミナー ▼セミナー詳細・申込はこちらから▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/114264 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/114264

皆様ご存じの通り、日本の人口は減少しており、生産年齢人口も減少しております。 生産年齢人口は1995年から減少が続いており、2021年は7,450人、2055年は5,028人まで減少すると言われております。 そこで、製造業が品質低下を招かないためにも行うべきことの一つが技術伝承です。 １．技術伝承とは？技術伝承の現状 技術伝承とは、熟練技術者の知識・経験・感覚(ノウハウ)を若手技術者へ伝えていくことです。 一般的な知識も大切ですが、自社独自のノウハウを伝承することが重要であると考えます。 製造業では、熟練技術など属人化されている業務を抱えている会社が多くあります。 見積業務・生産計画・現場の段取り・修理や保守・在庫管理など様々あると思います。 業務が属人化されてしまうと、その担当者しか詳細が分からない、担当者がいないと仕事が進まない、担当者への業務負荷が高まる、担当者が辞めてしまうなどの問題が発生します。 これら業務を遂行するため知識や技術を伝承しようと思っても、ここにも様々な問題が発生します。 令和4年 厚生労働省 能力開発基本調査によると、技能伝承に問題があるとする事業所は41.2%となっています。(能力開発基本調査では‘技術継承’と記載されていますが、本コラムでは‘技術伝承’と記載しています) 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 産業別にみると、 建設業：63.1% 学術研究,専門・技術サービス業：60.1% 製造業：59.5%。 製造業では、60%近くの会社が技術伝承に問題を抱えていることが分かります。 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 ２．技術伝承を進める上での５つの課題点 技術伝承を進める取り組みについて詳細な内容は下図となります。 1.退職者の中から必要な者を選抜して雇用延長、嘱託による再雇用を行い指導者として活用している：65.2% 2.中途採用を増やしている：46.4% 3.新規学卒者の採用を増やしている：29.2% 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 しかし、技術伝承を進める上で、中途人材や新卒採用を増やすだけでは技術の伝承は進みません。 また、 不足している技能を補うために 契約社員、派遣社員を活用している：20.4% 事業所外への外注を活用している：14.5% 上記の場合、自社のノウハウは蓄積されず、逆に流出してしまう可能性もあります。 技術伝承を行うためには、社内の体制を整え、会社一丸となって取り組むことが大切です。 退職予定者の伝承すべき技能・ノウハウ等を 文書化、データベース化、マニュアル化している：21.5% 技能伝承のための特別な教育訓練により、 若年・中堅層に対する技能・ノウハウ等を伝承している：19.1% 上記は非常によい取り組みであると思います。一方で、取り組めている会社は2割程度に過ぎません。 なぜ2割程度に過ぎないのか？ 技術伝承の重要性を理解していない 技術伝承の適切な方法が分からない 文書化、マニュアル化のやり方が分からない 教育訓練する時間がない など多岐に渡ると思います。 また、 マニュアルを作成しても全く活用されていない 訓練を行っただけで、フォローがされていない など、技術伝承に取り組んでみたが上手くいっていない場合もあると思います。 技術伝承が進まないと、生産性悪化や品質低下などを招き、結果的に企業の競争力が失われる可能性があります。自社ノウハウがブラックボックスになっている、もしくはブラックボックスになっていると感じている企業では今後、より大きな問題点となっていくでしょう。 ３．AI時代における技術伝承課題の解決策５選 IT技術を活用した技術伝承方法をご紹介します。 ①技能・ノウハウ等を文書化、マニュアル化する際、動画などを活用する テキストでのマニュアルが活用しづらい場合、マニュアルの動画化は非常に有効です。作業がイメージしやくすなり、また、昨今のサービスではマニュアルが対象者に閲覧されたかどうかを管理することも出来ます。 ②IoTセンサーなどのツールを活用し機械などの予知保全に活用する 保守員の技術伝承はかなり時間がかかるものです。これまで感覚的だった振動や異音などから判断する予防保全について、データを蓄積、活用することで機械の保守、修理など高度な知識・技術を伝承することが出来ます。 ③IoTセンサーを活用し段取り時間の削減を行う 製造現場の課題である熟練作業者の段取りプロセスをデータ化・可視化することで、若手技術者でもベテラン同様のセットに早く持っていくことが出来るようになります。可視化することで、情報は共有化され、段取り時間を削減でき、稼働率向上にもつながります。 ④AIシステムを活用し工具などの監視を行う 工具の振動データや画像診断により残り寿命は可視化することで、適切な工具交換の時期を明確にし、工具寿命を最大限活用することが出来ます。また、不良品を作ることが減少し、歩留り改善にも役立ちます ⑤AIシステムを検査工程に活用する AIシステムを検査工程に活用することで、不良基準が統一化され、検査担当者毎に発生する不良品の基準の違い、見落としによる不良流出減少が期待されます。当然ながら省人化にも役立ちます ４．IT技術を活用した技術伝承事例５選 最後に、技術伝承事例を5つご紹介致します。 【事例①】 ・業種：射出成形業 ・課題：成形条件を出せる技術者が限られており、段取りに時間を要していた。 ・対策：金型に取り付けたセンサーや射出成形機からデータ取得。 成形品品質と成形条件の適切な補正値をAIが予測し、成形品の良否判定や、 成形条件調整を自動化するシステムを導入。 ・効果：成形工程：成形条件の自動補正により歩留り改善と省人化を実現 　　　　　　　　　成形条件の調整回数を50回程度から15回程度に改善 検査工程：工数削減と省人化を実現 【事例②】 ・業種：鋳造業 ・課題：金型段替え作業時、試打ち⇒寸法測定⇒条件調整 を繰り返していた。 試打ちで使用される鋳造品は全て廃棄 ・対策：既存のボルトを、ボルト型の荷重センサーに置き換え荷重変動を測定 ・効果：試打ちをせず空打ちのみで段取り替えが可能に 　　　　200個/月 廃棄していた鋳造品が0個/月に 段取り時間の削減により工数削減を実現 品質のupを実現 品質向上により製品測定時間を60分/日削減 【事例③】 ・業種：金属切削業 ・課題：工具の交換時期や微細チッピングの連続排出に問題があった ・対策：切削工具を監視するAIシステムを導入 ・効果：工具交換の適切な時期を見える化(予知保全を実現) 不良品の連続的な排出を予防 24時間稼働を実現 夜間操業は行っていなかったが、24時間稼働を実現 【事例④】 ・業種：製造業 ・課題：・装置のチョコ停や突発的な故障が多発し、稼働率が低下していた。 ・装置のトラブルにより品質も不安定であった ・対策：IoTセンサーで機械の振動や回転数などを測定し予知保全に活用 ・効果：・製造ラインの高稼働率を実現 ・故障予兆を発見して早期処置を施すことが可能に ・機械の健康寿命の延命を実現 ・品質が安定 【事例⑤】 ・業種：製造業 ・課題：・若手技術者の教育や技術伝承に課題があった。 ・マニュアルはあるが、言語化が難しい工程は詳細が伝えきれていなかった。 ・対策：紙マニュアルではなく動画マニュアルを活用した。 ・効果：・熟練技術者の技術や手順を正確に伝えることができるようになった。 ・若手技術者の学習履歴を管理することができるようになった。 生産年齢人口が減少している昨今、製品の品質を低下させないためにも技術伝承は非常に大切です。 品質に関して困りごとがございましたら、お気軽にご相談下さい。 品質問題に限らず、【製造業での悩み・困っていること・相談したい】について、何でもご相談下さい。 皆様ご存じの通り、日本の人口は減少しており、生産年齢人口も減少しております。 生産年齢人口は1995年から減少が続いており、2021年は7,450人、2055年は5,028人まで減少すると言われております。 そこで、製造業が品質低下を招かないためにも行うべきことの一つが技術伝承です。 １．技術伝承とは？技術伝承の現状 技術伝承とは、熟練技術者の知識・経験・感覚(ノウハウ)を若手技術者へ伝えていくことです。 一般的な知識も大切ですが、自社独自のノウハウを伝承することが重要であると考えます。 製造業では、熟練技術など属人化されている業務を抱えている会社が多くあります。 見積業務・生産計画・現場の段取り・修理や保守・在庫管理など様々あると思います。 業務が属人化されてしまうと、その担当者しか詳細が分からない、担当者がいないと仕事が進まない、担当者への業務負荷が高まる、担当者が辞めてしまうなどの問題が発生します。 これら業務を遂行するため知識や技術を伝承しようと思っても、ここにも様々な問題が発生します。 令和4年 厚生労働省 能力開発基本調査によると、技能伝承に問題があるとする事業所は41.2%となっています。(能力開発基本調査では‘技術継承’と記載されていますが、本コラムでは‘技術伝承’と記載しています) 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 産業別にみると、 建設業：63.1% 学術研究,専門・技術サービス業：60.1% 製造業：59.5%。 製造業では、60%近くの会社が技術伝承に問題を抱えていることが分かります。 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 ２．技術伝承を進める上での５つの課題点 技術伝承を進める取り組みについて詳細な内容は下図となります。 1.退職者の中から必要な者を選抜して雇用延長、嘱託による再雇用を行い指導者として活用している：65.2% 2.中途採用を増やしている：46.4% 3.新規学卒者の採用を増やしている：29.2% 出典：厚生労働省 令和４年度「能力開発基本調査」 しかし、技術伝承を進める上で、中途人材や新卒採用を増やすだけでは技術の伝承は進みません。 また、 不足している技能を補うために 契約社員、派遣社員を活用している：20.4% 事業所外への外注を活用している：14.5% 上記の場合、自社のノウハウは蓄積されず、逆に流出してしまう可能性もあります。 技術伝承を行うためには、社内の体制を整え、会社一丸となって取り組むことが大切です。 退職予定者の伝承すべき技能・ノウハウ等を 文書化、データベース化、マニュアル化している：21.5% 技能伝承のための特別な教育訓練により、 若年・中堅層に対する技能・ノウハウ等を伝承している：19.1% 上記は非常によい取り組みであると思います。一方で、取り組めている会社は2割程度に過ぎません。 なぜ2割程度に過ぎないのか？ 技術伝承の重要性を理解していない 技術伝承の適切な方法が分からない 文書化、マニュアル化のやり方が分からない 教育訓練する時間がない など多岐に渡ると思います。 また、 マニュアルを作成しても全く活用されていない 訓練を行っただけで、フォローがされていない など、技術伝承に取り組んでみたが上手くいっていない場合もあると思います。 技術伝承が進まないと、生産性悪化や品質低下などを招き、結果的に企業の競争力が失われる可能性があります。自社ノウハウがブラックボックスになっている、もしくはブラックボックスになっていると感じている企業では今後、より大きな問題点となっていくでしょう。 ３．AI時代における技術伝承課題の解決策５選 IT技術を活用した技術伝承方法をご紹介します。 ①技能・ノウハウ等を文書化、マニュアル化する際、動画などを活用する テキストでのマニュアルが活用しづらい場合、マニュアルの動画化は非常に有効です。作業がイメージしやくすなり、また、昨今のサービスではマニュアルが対象者に閲覧されたかどうかを管理することも出来ます。 ②IoTセンサーなどのツールを活用し機械などの予知保全に活用する 保守員の技術伝承はかなり時間がかかるものです。これまで感覚的だった振動や異音などから判断する予防保全について、データを蓄積、活用することで機械の保守、修理など高度な知識・技術を伝承することが出来ます。 ③IoTセンサーを活用し段取り時間の削減を行う 製造現場の課題である熟練作業者の段取りプロセスをデータ化・可視化することで、若手技術者でもベテラン同様のセットに早く持っていくことが出来るようになります。可視化することで、情報は共有化され、段取り時間を削減でき、稼働率向上にもつながります。 ④AIシステムを活用し工具などの監視を行う 工具の振動データや画像診断により残り寿命は可視化することで、適切な工具交換の時期を明確にし、工具寿命を最大限活用することが出来ます。また、不良品を作ることが減少し、歩留り改善にも役立ちます ⑤AIシステムを検査工程に活用する AIシステムを検査工程に活用することで、不良基準が統一化され、検査担当者毎に発生する不良品の基準の違い、見落としによる不良流出減少が期待されます。当然ながら省人化にも役立ちます ４．IT技術を活用した技術伝承事例５選 最後に、技術伝承事例を5つご紹介致します。 【事例①】 ・業種：射出成形業 ・課題：成形条件を出せる技術者が限られており、段取りに時間を要していた。 ・対策：金型に取り付けたセンサーや射出成形機からデータ取得。 成形品品質と成形条件の適切な補正値をAIが予測し、成形品の良否判定や、 成形条件調整を自動化するシステムを導入。 ・効果：成形工程：成形条件の自動補正により歩留り改善と省人化を実現 　　　　　　　　　成形条件の調整回数を50回程度から15回程度に改善 検査工程：工数削減と省人化を実現 【事例②】 ・業種：鋳造業 ・課題：金型段替え作業時、試打ち⇒寸法測定⇒条件調整 を繰り返していた。 試打ちで使用される鋳造品は全て廃棄 ・対策：既存のボルトを、ボルト型の荷重センサーに置き換え荷重変動を測定 ・効果：試打ちをせず空打ちのみで段取り替えが可能に 　　　　200個/月 廃棄していた鋳造品が0個/月に 段取り時間の削減により工数削減を実現 品質のupを実現 品質向上により製品測定時間を60分/日削減 【事例③】 ・業種：金属切削業 ・課題：工具の交換時期や微細チッピングの連続排出に問題があった ・対策：切削工具を監視するAIシステムを導入 ・効果：工具交換の適切な時期を見える化(予知保全を実現) 不良品の連続的な排出を予防 24時間稼働を実現 夜間操業は行っていなかったが、24時間稼働を実現 【事例④】 ・業種：製造業 ・課題：・装置のチョコ停や突発的な故障が多発し、稼働率が低下していた。 ・装置のトラブルにより品質も不安定であった ・対策：IoTセンサーで機械の振動や回転数などを測定し予知保全に活用 ・効果：・製造ラインの高稼働率を実現 ・故障予兆を発見して早期処置を施すことが可能に ・機械の健康寿命の延命を実現 ・品質が安定 【事例⑤】 ・業種：製造業 ・課題：・若手技術者の教育や技術伝承に課題があった。 ・マニュアルはあるが、言語化が難しい工程は詳細が伝えきれていなかった。 ・対策：紙マニュアルではなく動画マニュアルを活用した。 ・効果：・熟練技術者の技術や手順を正確に伝えることができるようになった。 ・若手技術者の学習履歴を管理することができるようになった。 生産年齢人口が減少している昨今、製品の品質を低下させないためにも技術伝承は非常に大切です。 品質に関して困りごとがございましたら、お気軽にご相談下さい。 品質問題に限らず、【製造業での悩み・困っていること・相談したい】について、何でもご相談下さい。

在庫の状況が最適化されておらず、過剰在庫になってしまっていたり、欠品になってしまっていたり。。 在庫管理AIは、それらを防止するのに役立ちます。本コラムでは、AIによる在庫管理のメリットや事例、導入の進め方と注意点についてご紹介いたします。 １．AIによる在庫管理とは 製造業において在庫の保管・管理はどの企業も属人化しやすく、課題の多い業務の一つとなっています。 在庫管理業務の発注担当者は、日々在庫切れが起こらないよう在庫確認と発注作業が必要です。 その一方で、確認作業や発注作業のタイミングは各担当者に一任されているケースが見られます。 更に、社内に統一された明確なルールはなく、発注タイミングは個人の感覚に任せられているという状態が多くあるようです。 在庫管理は、ものづくりの中で重要な業務にもかかわらず、売上予測や発注業務が属人化し、勘や経験を必要とする業務となってしまっているのです。 AIはこのような「過去の経験から予測」するようなベテラン・属人化した作業を標準化し、肩代わりすることに適した技術です。 在庫管理は様々な事柄を考慮して、最適な１手（発注）することが求められます。 担当者が複数いた場合、この最適だと思っていた１手は実は担当者によりバラバラだったりします、ＡＩにより在庫管理業務を標準化することが出来るようになります。 ⇒関連記事：在庫管理の見える化とは？メリットや改善方法、成功事例を解説！ ２．AIによる在庫管理のメリット ①在庫がリアルタイムで可視化されること 在庫管理をする上では、在庫数をリアルタイムで把握することは必須となります。 AIカメラやタブレットを用いることで在庫数を容易にシステムで管理することが出来るようになり、社内の5s活動(整理・整頓・清掃・清潔・しつけ)を活性化させることができます。 ②需要予測により在庫が適正化されること 需要予測機械学習のアルゴリズムによって、過去の売上や季節による変動、顧客属性から、精度の高い需要予測を実現します。 担当者の主観的な判断ではなく、客観的なデータに基づいた分析が可能です。 現在だけでなく、将来的な視点に立って、適正在庫を維持させることができます。 ③作業が標準化されること 担当者の経験に基づいた在庫管理は非常に不安定なものです。 経験から導き出される答えが素晴らしい場合もありますが、ひどく間違える場合もあります。 担当者の体調によっても変化するかもしれません。 人の経験に依存した判断は当たりはずれがあるものです。 AIなどでシステム化をおこなうことで、作業は標準化され、誰がやっても同じ精度で発注することが出来ます。 突発のイレギュラーに対応するのが、難しい場合もありますが、それは人間も同じです。 考慮することを標準化して通常時の判断はシステムでお任せして、属人作業から脱却することが大切です。 ④在庫管理（発注者）人材の育成が不要になること 在庫担当者は様々な事柄を考慮する必要（覚える必要）があり、簡単に育成することが出来ません。 年単位の経験を経て、信頼される人材となっていきます。 一人の人材を育成するのに多くの時間が必要です。 その一方で、その作業が属人化してしまったら、その人の欠勤やや退職は大きなインパクトとなります。 そうならないように、ノウハウはシステム化して標準化していおく必要があります。 ３．AIによる在庫管理事例 続いて、A社におけるAI在庫管理の事例をご紹介します。 A社では、在庫管理が属人化して、発注タイミングがブラックボックス化しているお客様に対して、過去在庫のデータ分析を行い、過去の商品／在庫／実績／仕入先データ＋直近の売上／繁忙期／リードタイム等を機械学習により発注の予測モデルを構築しました。 予測モデルを構築するために、「何が発注に寄与するか」を担当者からヒアリングしながらデータ分析を実施しました。 データ分析の結果、売上推移にある一定の傾向が見られた為、売上予測をもとに品目ごとに在庫切れのタイミングを特定することで、現在の在庫数や最適な発注タイミングをシステム上で提示するようにしました。 他システムと連携しておこなうような自動発注は行わず、最終確認は人間が行い発注をする運用にすることで、ユーザーが安心して使える仕組みとしました。 A社では、このシステムを導入することで、属人化していた発注タイミングを「いつもで」「だれでも」「同じレベル(質)」で判断が出来るようになりました。 感覚的(感覚的に決定されている決まりを含む)な発注は在庫の持ち過ぎ、持たな過ぎに直結します。 システム構築により、担当者毎の発注に対する質が標準化（凸凹がなくなり）され、在庫の過剰／不足低減に繋がりました。 ４．AI導入の進め方と３つの注意点 ４－１．AI導入の進め方 1.目的とニーズの明確化 AIを導入する目的やニーズを明確に定義しましょう。 例えば、業務プロセスの効率化、顧客対応の向上、品質管理の強化など、具体的な目標を設定します。 2.データの収集と前処理 AIはデータに基づいて学習し予測を行いますので、必要なデータを収集し、必要な前処理を行いましょう。 データの品質や量、形式にも注意を払いましょう。 3.AIモデルの選択 導入するAIの種類やモデルを選定します。 自然言語処理によるチャットボット、画像認識による品質管理システムなど、目的やニーズに合ったAIモデルを選びましょう。 4.モデルの学習と評価 選んだAIモデルをデータで学習させ、その性能を評価します。 学習方法やパラメータの調整によってモデルの精度を高めていきます。 5.導入と運用 学習したAIモデルを実際の業務に導入し、運用します。 トライアル期間を設け、結果を評価しながら適切な調整や改善を行いましょう。 これらのステップを踏みながら、AIを導入することで効果的な活用ができるでしょう。４－２．AI選定時の3つの注意点 ①課題の抽出、目的とニーズの明確化を行うこと AI導入おけるもっとも重要な箇所は、「課題の抽出、目的とニーズの明確化」です。 ＜どこが課題＞で＜何を目的に導入するのか＞をユーザー側は明確にする必要があります。 ＜目的＞が曖昧だったり、ブレてしまうと、どういうAIを選定するか？の際に、AIを当てはめることが優先され、結果的に導入されたものがさほど意味がない（当初の課題を解決してくれない）ものになってしまいます。 これを回避するには、課題抽出の時点からある程度のAIの知識（何が出来て何が出来ないか）を知っておく必要があります。 課題のすべてをAIが解決してくれるわけではないのです。 「うちの課題をAIで何か解決してくれないか？」という視点で始めると、AIを入れることが目的になるので、ほとんどの場合は、途中で頓挫しますので注意しましょう。 ②AIベンダーとの付き合い方 AIベンダーはユーザーから与えられた要望に対して、自社製品を使って必死に知恵を絞り出します。 しかし、根本的に課題抽出から間違っている場合も多くあります。 「そもそもそれはAIで解決すべきではない」という結論です。 課題に対して、解決方法（アプローチ方法）はいくつかあります。 課題抽出の段階で、どの方法なら出来そうか？技術的なハードルを目途つけながらやっていくことが必要です。 全く考えないまま（知識がないまま）実施していくと、いわゆる「ベンダーの言いなり」となり、ベンダーが主導権を握り、自社ではハンドリングが出来なくなっていきます。 ③手元に適切なデータを集約すること AIモデルを作る上で過去データは欠かせないものです。 ただし、過去のデータがあるから問題ないというわけでもありません。 データ量（十分なデータ量があるか）、データ質（欠けたデータないか、信ぴょう性のあるデータか）データ構造（分析しやすいデータ構造になっているか）を事前に確認することが必要です。 使えると思っていたデータは実は、データ分析（モデル構築）の観点で見た場合、一部しか使うことが出来ない、もしくは全く使えない（いわゆるゴミデータ）ということはよくあることです。 これは「現場の言う＜データがある＞」「データサイエンティストが言う＜データがある＞」は意味が異なる為です。 データ分析は依頼する前に、きちんとデータ分析の依頼先に確認してもらいましょう。   無料ダウンロード！！2024年AI活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 目次 1、製造業AI業界の現状 2、2023年製造業AI業界はこうなる！ 3、2023年実践していただきたいこと 4、どの業務・工程でもAIは活用できる「業務別・工程別のAI活用」 5、国内中小製造業におけるAI導入事例 中小製造業のAI活用の最新事例と導入事例この1冊にまとめました。 AI活用術について「考え方」と「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに導入事例を掲載することでAI活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045   ■関連するセミナーのご案内 脱属人化＆技術継承！工場技術のDX化！AI＆IoT活用！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 在庫の状況が最適化されておらず、過剰在庫になってしまっていたり、欠品になってしまっていたり。。 在庫管理AIは、それらを防止するのに役立ちます。本コラムでは、AIによる在庫管理のメリットや事例、導入の進め方と注意点についてご紹介いたします。 １．AIによる在庫管理とは 製造業において在庫の保管・管理はどの企業も属人化しやすく、課題の多い業務の一つとなっています。 在庫管理業務の発注担当者は、日々在庫切れが起こらないよう在庫確認と発注作業が必要です。 その一方で、確認作業や発注作業のタイミングは各担当者に一任されているケースが見られます。 更に、社内に統一された明確なルールはなく、発注タイミングは個人の感覚に任せられているという状態が多くあるようです。 在庫管理は、ものづくりの中で重要な業務にもかかわらず、売上予測や発注業務が属人化し、勘や経験を必要とする業務となってしまっているのです。 AIはこのような「過去の経験から予測」するようなベテラン・属人化した作業を標準化し、肩代わりすることに適した技術です。 在庫管理は様々な事柄を考慮して、最適な１手（発注）することが求められます。 担当者が複数いた場合、この最適だと思っていた１手は実は担当者によりバラバラだったりします、ＡＩにより在庫管理業務を標準化することが出来るようになります。 ⇒関連記事：在庫管理の見える化とは？メリットや改善方法、成功事例を解説！ ２．AIによる在庫管理のメリット ①在庫がリアルタイムで可視化されること 在庫管理をする上では、在庫数をリアルタイムで把握することは必須となります。 AIカメラやタブレットを用いることで在庫数を容易にシステムで管理することが出来るようになり、社内の5s活動(整理・整頓・清掃・清潔・しつけ)を活性化させることができます。 ②需要予測により在庫が適正化されること 需要予測機械学習のアルゴリズムによって、過去の売上や季節による変動、顧客属性から、精度の高い需要予測を実現します。 担当者の主観的な判断ではなく、客観的なデータに基づいた分析が可能です。 現在だけでなく、将来的な視点に立って、適正在庫を維持させることができます。 ③作業が標準化されること 担当者の経験に基づいた在庫管理は非常に不安定なものです。 経験から導き出される答えが素晴らしい場合もありますが、ひどく間違える場合もあります。 担当者の体調によっても変化するかもしれません。 人の経験に依存した判断は当たりはずれがあるものです。 AIなどでシステム化をおこなうことで、作業は標準化され、誰がやっても同じ精度で発注することが出来ます。 突発のイレギュラーに対応するのが、難しい場合もありますが、それは人間も同じです。 考慮することを標準化して通常時の判断はシステムでお任せして、属人作業から脱却することが大切です。 ④在庫管理（発注者）人材の育成が不要になること 在庫担当者は様々な事柄を考慮する必要（覚える必要）があり、簡単に育成することが出来ません。 年単位の経験を経て、信頼される人材となっていきます。 一人の人材を育成するのに多くの時間が必要です。 その一方で、その作業が属人化してしまったら、その人の欠勤やや退職は大きなインパクトとなります。 そうならないように、ノウハウはシステム化して標準化していおく必要があります。 ３．AIによる在庫管理事例 続いて、A社におけるAI在庫管理の事例をご紹介します。 A社では、在庫管理が属人化して、発注タイミングがブラックボックス化しているお客様に対して、過去在庫のデータ分析を行い、過去の商品／在庫／実績／仕入先データ＋直近の売上／繁忙期／リードタイム等を機械学習により発注の予測モデルを構築しました。 予測モデルを構築するために、「何が発注に寄与するか」を担当者からヒアリングしながらデータ分析を実施しました。 データ分析の結果、売上推移にある一定の傾向が見られた為、売上予測をもとに品目ごとに在庫切れのタイミングを特定することで、現在の在庫数や最適な発注タイミングをシステム上で提示するようにしました。 他システムと連携しておこなうような自動発注は行わず、最終確認は人間が行い発注をする運用にすることで、ユーザーが安心して使える仕組みとしました。 A社では、このシステムを導入することで、属人化していた発注タイミングを「いつもで」「だれでも」「同じレベル(質)」で判断が出来るようになりました。 感覚的(感覚的に決定されている決まりを含む)な発注は在庫の持ち過ぎ、持たな過ぎに直結します。 システム構築により、担当者毎の発注に対する質が標準化（凸凹がなくなり）され、在庫の過剰／不足低減に繋がりました。 ４．AI導入の進め方と３つの注意点 ４－１．AI導入の進め方 1.目的とニーズの明確化 AIを導入する目的やニーズを明確に定義しましょう。 例えば、業務プロセスの効率化、顧客対応の向上、品質管理の強化など、具体的な目標を設定します。 2.データの収集と前処理 AIはデータに基づいて学習し予測を行いますので、必要なデータを収集し、必要な前処理を行いましょう。 データの品質や量、形式にも注意を払いましょう。 3.AIモデルの選択 導入するAIの種類やモデルを選定します。 自然言語処理によるチャットボット、画像認識による品質管理システムなど、目的やニーズに合ったAIモデルを選びましょう。 4.モデルの学習と評価 選んだAIモデルをデータで学習させ、その性能を評価します。 学習方法やパラメータの調整によってモデルの精度を高めていきます。 5.導入と運用 学習したAIモデルを実際の業務に導入し、運用します。 トライアル期間を設け、結果を評価しながら適切な調整や改善を行いましょう。 これらのステップを踏みながら、AIを導入することで効果的な活用ができるでしょう。４－２．AI選定時の3つの注意点 ①課題の抽出、目的とニーズの明確化を行うこと AI導入おけるもっとも重要な箇所は、「課題の抽出、目的とニーズの明確化」です。 ＜どこが課題＞で＜何を目的に導入するのか＞をユーザー側は明確にする必要があります。 ＜目的＞が曖昧だったり、ブレてしまうと、どういうAIを選定するか？の際に、AIを当てはめることが優先され、結果的に導入されたものがさほど意味がない（当初の課題を解決してくれない）ものになってしまいます。 これを回避するには、課題抽出の時点からある程度のAIの知識（何が出来て何が出来ないか）を知っておく必要があります。 課題のすべてをAIが解決してくれるわけではないのです。 「うちの課題をAIで何か解決してくれないか？」という視点で始めると、AIを入れることが目的になるので、ほとんどの場合は、途中で頓挫しますので注意しましょう。 ②AIベンダーとの付き合い方 AIベンダーはユーザーから与えられた要望に対して、自社製品を使って必死に知恵を絞り出します。 しかし、根本的に課題抽出から間違っている場合も多くあります。 「そもそもそれはAIで解決すべきではない」という結論です。 課題に対して、解決方法（アプローチ方法）はいくつかあります。 課題抽出の段階で、どの方法なら出来そうか？技術的なハードルを目途つけながらやっていくことが必要です。 全く考えないまま（知識がないまま）実施していくと、いわゆる「ベンダーの言いなり」となり、ベンダーが主導権を握り、自社ではハンドリングが出来なくなっていきます。 ③手元に適切なデータを集約すること AIモデルを作る上で過去データは欠かせないものです。 ただし、過去のデータがあるから問題ないというわけでもありません。 データ量（十分なデータ量があるか）、データ質（欠けたデータないか、信ぴょう性のあるデータか）データ構造（分析しやすいデータ構造になっているか）を事前に確認することが必要です。 使えると思っていたデータは実は、データ分析（モデル構築）の観点で見た場合、一部しか使うことが出来ない、もしくは全く使えない（いわゆるゴミデータ）ということはよくあることです。 これは「現場の言う＜データがある＞」「データサイエンティストが言う＜データがある＞」は意味が異なる為です。 データ分析は依頼する前に、きちんとデータ分析の依頼先に確認してもらいましょう。   無料ダウンロード！！2024年AI活用時流予測レポート ～今後の業界動向・トレンドを予測～ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 目次 1、製造業AI業界の現状 2、2023年製造業AI業界はこうなる！ 3、2023年実践していただきたいこと 4、どの業務・工程でもAIは活用できる「業務別・工程別のAI活用」 5、国内中小製造業におけるAI導入事例 中小製造業のAI活用の最新事例と導入事例この1冊にまとめました。 AI活用術について「考え方」と「具体的な方法」を例を出して解説し、さらに導入事例を掲載することでAI活用の具体的な取り組み方が分かる資料になっております。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-ai_S045   ■関連するセミナーのご案内 脱属人化＆技術継承！工場技術のDX化！AI＆IoT活用！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456

「基幹システム刷新！」、「ERP導入！」というキーワードは聞きなれた言葉ではありますが、実際にERPとは？基幹システムとの違いは？などの疑問にお答えしたく、そこで今回はERPと基幹システムの違いについてわかりやすく解説いたします。 １．ERPとは ERPとは、Enterprise Resource Planning（企業資源計画）の略で、統合基幹業務システム、基幹システムとも呼ばれます。 また、ERPパッケージ、ERPシステム、業務統合パッケージなど様々な呼び方もされています。 ERPは、企業の「会計業務」「人事業務」「生産業務」「物流業務」「販売業務」などの基幹となる業務を統合し、ビジネスの効率化、情報の一元化を図るためのシステムとして誕生しました。 ERPは、次の5つに分類されたシステムを統合し、ユーザーへ提供します。 これらのシステムは、多くの企業で共通して利用され、現在では、さまざまなERPソリューションが出てきています。 会計管理システム 販売管理システム 在庫購買管理システム 生産管理システム 人事給与管理システム ２．ERPと基幹システム、業務システムの違い 基幹システムとERPは、どちらも社内の基幹業務を効率化する役割があるシステムですが、それぞれの目的や対応範囲には厳密にいえば違いがあります。 基幹システムというのは、前述のような基幹業務ごとにシステムが独立しており、特定の業務を効率化することが目的の“単一の”システムを指します。 人事システムは人事業務を効率化、在庫管理システムは在庫管理を効率化するなど、対応範囲が狭いためERPに比べて低コストかつ少ない工数で導入ができるでしょう。 なお部署間でデータをやり取りする際は、既存システムとの連携が必要です。 一方ERPは統合基幹業務システムといい、各業務に関わる基幹システムやデータを一元管理することで、業務効率化や経営戦略立案・意思決定の迅速化を目的としています。 複数の主要業務を一つのシステムで管理するため、データの連携性に優れており、部署や業務をまたいだ情報共有の簡易化を実現できます。 しかし基幹システムに比べて対応する業務が幅広いため、関係する多くの部署で導入準備が必要となり、システム導入は大掛かりな作業となるでしょう。 業務フローの大幅な変更が必要になったり社内周知や操作マニュアルの作成を行ったりと、基幹システムと比較すると導入前の準備や体制整備に手間がかかります。 一方で、業務システムというのも存在します。 これは、いわゆる基幹システム以外のシステムを指すことが一般的です。 営業支援システム（SFA）や顧客管理システム（CRM）、勤怠管理システム、ワークフローシステムなどの種類が挙げられます。 この違いとして、企業活動において必要不可欠なのかどうか、という点が挙げられます。 基幹システムは業務遂行においてなくてはならない機能を有しています。（売り上げ登録や請求書発行など）一方で、業務システムは様々な業務遂行をサポートする機能がメインであり、万が一システムが停止したとしても代替えの手段は用意しやすい分野をシステム化したものになります。 ３．ERPの主な種類 ERPは、その提供形態・ネットワーク環境の違いから、主にオンプレミス型とクラウド型の2種類に分類されます。 オンプレミス型ERP オンプレミス型ERPは、自社でサーバーやネットワーク機器などを用意し、運用するタイプのERPです。自社の業務プロセスに合わせた設計が可能で、カスタマイズ性が高く、多くの大企業で採用されています。 この方式はシステムを社内に構築するため、セキュリティを強化できるというメリットがありますが、初期費用が高額であることや、運用・管理に多大な手間を要する点がデメリットとなっています。 クラウド型ERP クラウド型ERPは、インターネットを介して利用できるため、専用の機器を準備する必要がありません。また、どこでも利用できるのでリモートワークやモバイル端末からのアクセスにも対応可能です。 クラウド型はオンプレミス型とは異なり初期費用が低く、導入から運用開始までの期間も短縮される点が大きな魅力です。さらに、業務拡大や運用ルールの変更に合わせてユーザー数や機能を容易に追加できる柔軟性も持ち合わせており、近年導入数が増加傾向にあります。 ４．ERPのメリットデメリット 4-1. ERPのメリット ERPのメリット①：データの一元管理 ERP導入のメリット１つ目はデータの一元管理が可能となるという事です。 これは、企業内のあらゆる情報を瞬時に一箇所に集められることを意味し、したがって経営分析や経営戦略の構築、経営のリアルタイムの見える化という点でも大きなパワーを秘めているといえるのです。 ERPのメリット②：システム連携による効率上昇 ERP導入のメリット2つ目はシステム同士のスムーズな連携によって業務効率が向上することです。 ERPでは、会計や販売、生産といった業務をまとめて管理できます。 ERPを導入すれば、それぞれの情報を個別に管理する煩雑さから解放され、効率よく業務を進められるようになるでしょう。 ERPのメリット③：データドリブン経営の実現 ＥＲＰ導入のメリット3つ目は、経営上の意思決定を迅速に行えることです。 情報の一元管理によって、経営層は企業内の状況を素早く正確に把握できるようになります。 その結果、経営層は勘や経験ではなく、データに基づいて会社にとって最適な意思決定を迅速に下すことが可能となるのです。 ERPのメリット④：ベストプラクティスの有効活用 ＥＲＰ導入のメリット4つ目は、ベストプラクティスを有効活用できるという点です。 ベストプラクティスとは、各業種において蓄積されたビジネスプロセスのノウハウのことです。 ERPパッケージが所有しているベストプラクティスを自社においても活用できるため、事業の効率的な成長が図れるでしょう。 4-2. ERPのデメリット ＥＲＰのデメリット①：選考の難易度が高い ERPのデメリット１つ目は、種類が多岐にわたるため、自社に合ったシステムを選ぶのが難しいことです。 目についたシステムを気軽に導入するのではなく、事前に検討を重ねることが重要です。 ＥＲＰのデメリット②：社内教育の徹底が必要 ＥＲＰのデメリット２つ目は、ERPを導入する前には社内教育を徹底的に行う必要がある点です。 ERPは業務効率を改善してくれるツールですが、社員が正しく使いこなさなければ意味がありません。 ERPを導入する前に、ERPが何の役に立つのか、どのように使うのかといったことを教育する必要があります。 そのためにはかなり粒度の細かい次元で活用シーンや利用ルールを検討する必要があり、情報を社員に対してしっかりと伝える必要があります。 ５．自社に合ったERP選定の７つのポイント 「自社の業務にFitしたERPを導入したい」、「ERPの導入コストに見合う効果を得られるだろうか」 など、ERPを選ぶ際には様々な思いや不安があるのではないでしょうか。 業務プロセスの改善やコスト削減などのメリットがあるERPですが、数多く存在する製品の中から自社業務に最適なものを選ぶことは容易ではありません。 また経営課題や業務フロー、ERP導入にかけられる予算などは企業ごとに異なるため、100社あれば100通りのあり方でERPは構築されるものです。 そこで本コラムでは、自社業務に最適なERPを選ぶためのポイントとして以下をご説明します。 自社業務との適合性は高いか カスタマイズ性（柔軟性）は高いか ライセンスの提供方法は自社に合うか 現場の方が使いこなせるか 導入時や保守運用時などのサポートは充実しているか セキュリティレベルは高いか 導入実績は豊富か 上記の７つのポイントについて皆様に特に重要視していただきたいのは、自社業務との適合性についてしっかりと検討する点と、現場の仕様を想定して選定する事です。 ＥＲＰ導入の際には多くの課題や解決策を検討することになりますが、市場の様々なＥＲＰはそれぞれ特徴を持っています。例えば原価に関しての機能が細かいとか、生産計画調整の機能が非常に豊かであるとかそういった特徴です。 さらに、製造業であれば組立製造業特化のものもあれば、すべての業種に対応している万能型のようなＥＲＰもあるなど分かりづらいながら特徴を持っています。 自社の中で解決したい事項がたくさん出てくる中で、Asis（現在）のやり方をそのまま焼き直すツールと言うよりも、Tobe（理想）のやり方をどう実現するのかをツール選定の際には重要にしていただけると成功に近づくと言えるのですが、そもそも自社の業務に合うツールを選ばなければ導入はともかく、活用にはかなり苦労することになります。 さらに、結局システムを使うのは現場になるため、現場の利便性が結局下がるような導入は避ける必要があります。 上記を踏まえてERPを選ぶことで「自社業務にFitしなかった」や「業務効率化できず、逆にシステム導入コストがかかった」などの損失を回避できるでしょう。 ６．ERP導入の流れ ERPを実際に導入する前に、ERP導入の基本的な流れを押さえておきましょう。 1つ目のプロセスは、ERPを導入する目的を明確にすることです。 ERPを導入することでどのような課題を解決したいのか、最初に明らかにしておきましょう。 それによって必要な機能が把握でき、導入するERPパッケージが選びやすくなります。 また、社員にERPの導入目的を説明するうえでも役に立ちます。 2つ目のプロセスは、プロジェクトの推進者を選定し、各部署の担当者と打ち合わせることです。 ERPに関するプロジェクトは社内の業務全般に関わるため、広い範囲をカバーできるように必ず2人以上の推進者を選ぶようにしてください。 推進者に適している人材としては、部署間をまたいで発言できる経営層に近い役職者が挙げられます。 推進者の次に、各部署でプロジェクトの責任を負う担当者を選び、打ち合わせを進めていきます。 3つ目のプロセスは、ERP導入に関わる業務プロセスなどについて棚卸ししておくことです。 今後ERPで管理することになる業務について、今はどのようなツールで管理しているのかを確かめておきましょう。 業務プロセスは各企業に固有のものなので、基本的には自社で棚卸しを進める必要があります。 4つ目のプロセスは、ERPでカバーできる範囲に合わせて新しい業務フローを構築することです。 棚卸しした業務内容を基に、ERPでどの範囲までをカバーするのかということを決めていきましょう。 5つ目のプロセスとして、ERPの試験運用を行います。 試験運用の段階では、従来のシステムと併用しながら、問題なくERPが運用できるかどうかを確認してください。 試験運用に問題がなければ、6つ目のプロセスとして、ERPの本格運用を始めます。 社内全体に向けてマニュアルを作成し、状況に応じて機能を調整しながら運用を行います。 ７．よくある質問 ・基幹システムは何年くらい使えますか？ 一般的に基幹システムの寿命は15年程度といわれることが多いです。これは、IT技術の進歩に、徐々に老朽化するシステムが対応できなくなっていくことによって生じると考えられます。近年はIT技術の進歩は目覚ましいものがあり、それに追随する形で基幹システムの寿命は徐々に短くなるのではないかと言われています。 しかし、これはアドオンカスタマイズが多いシステムであればあるほど生じる問題であると言えます。たいていのパッケージERPはバージョンアップを繰り返すことでこの老朽化問題に対応しようとしていますが、アドオンカスタマイズが多ければ多いほどこのバージョンアップ費用が高くなるケースが多いです。これによりバージョンアップを行わないという判断を行う企業が多くなっています。 近年のトレンドを鑑みると、いかにパッケージに合わせて業務を標準化してシステム導入できるかで寿命を延ばすことは可能だと言えるでしょう。 ・基幹システムを入れ替えるべきタイミングは？ 基幹システムの入れ替えタイミングとしては、まず現状を見た際に以下のような状況があれば入れ替えを検討すると良いと考えられます。 ・システムの老朽化 サポート終了：現在使用しているシステムのサポートが終了する場合。 パフォーマンス低下：システムが遅くなり、業務に支障をきたす場合。 メンテナンス頻度の増加：故障やトラブルが頻発し、メンテナンスコストが増加する場合。 ・ビジネスの拡大・変化 業務量の増加：事業拡大に伴い、現在のシステムが処理能力やスケーラビリティの限界に達した場合。 新しいビジネスモデル：新しいサービスや製品を展開するために、既存システムが対応できない場合。 多国籍展開：国際展開に伴い、複数言語や異なる税法・会計基準に対応する必要がある場合。 ・業務効率の低下 手作業の多さ：手作業や二重入力が多く、業務効率が低下している場合。 データ連携の問題：異なるシステム間でのデータ連携が難しく、情報の一元管理ができていない場合。 自動化の必要性：業務プロセスの自動化が求められる場合。 ・セキュリティ問題 セキュリティリスク：既存システムが最新のセキュリティ基準を満たしておらず、情報漏洩のリスクが高い場合。 法規制の変更：新しい法規制やコンプライアンス要件に対応するために、システムを更新する必要がある場合。 ・コストの削減 運用コストの増加：システムの運用・保守コストが高騰している場合。 クラウド移行：オンプレミスからクラウドへの移行によって、コスト削減を図る場合。 ・ユーザーの要望 使い勝手の向上：現行システムが使いにくく、ユーザーからの不満が多い場合。 モバイル対応：リモートワークやモバイルデバイスからのアクセスが増加し、既存システムが対応できない場合。 以上のどれかが該当する場合、入れ替えを検討することをおススメします。 ・ERPとCRMの違いは何ですか？ ERPとCRMはそれぞれ企業の抱える情報を一元管理し、効率的な業務と成長を後押しするためのシステムを指しますが の目的と機能には明確な違いがあります。 ERPは前述の通り企業のリソース（資源）を一元管理し、業務プロセスを最適化するための統合システムであり 財務管理：予算編成、財務報告、会計管理など。 人事管理：給与計算、労務管理、採用管理など。 製造管理：生産計画、在庫管理、品質管理など。 物流管理：購買管理、在庫管理、サプライチェーン管理など。 販売管理：受注処理、出荷管理、請求管理など。 などの管理業務をまとめたシステムを指します。 一方でCRMというのは、顧客との関係を管理し、顧客満足度を向上させるためのシステムです。主な機能としては以下のようなものが挙げられます。 営業管理：リード管理、商談管理、営業予測、顧客情報など。 マーケティング管理：キャンペーン管理、メールマーケティング、リードジェネレーションなど。 顧客サービス：サポートチケット管理、FAQ、カスタマーサポートなど。 分析とレポート：顧客データ分析、営業パフォーマンス分析、マーケティングROI分析など。 このように、ERPが企業全体の統合管理を目的として、全社的な導入が一般的なのに対し、CRMは営業部門、マーケティング部門、カスタマーサポート部門など、顧客対応に直接関与する部門での導入が一般的であると言えます。 また、昨今では、ERPとCRMを統合して使用することでより高度なデータ分析を行おうという動きもあります。 ８．まとめ いかがでしたでしょうか？今回は、ERPについて解説いたしました。ERPを導入することで、社内業務の棚卸しや新しい業務フローの構築、試験運用など徹底した準備が必要ですが、その結果、業務効率の向上や経営判断の迅速化といった多くのメリットが得ることができます。 船井総研では、製造業様向けに、最適なERP導入のコンサルティングをおこなっております。豊富な導入実績をもつ専門コンサルタントが、導入から運用まで一貫してサポートいたします。ご相談をご希望の方は、以下のバナーよりお問い合わせください。 基幹システム活用＋在庫管理 解決策レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 収益に着目したDXを行う手順と成功事例をご紹介します。 データの一元管理を通した改善ポイントの明確化 各種在庫の最適化と収益改善の仕組み 在庫管理を通した改善業務手順のご紹介 在庫管理を行い、収益改善を実現した事例のご紹介 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02627_S045 「基幹システム刷新！」、「ERP導入！」というキーワードは聞きなれた言葉ではありますが、実際にERPとは？基幹システムとの違いは？などの疑問にお答えしたく、そこで今回はERPと基幹システムの違いについてわかりやすく解説いたします。 １．ERPとは ERPとは、Enterprise Resource Planning（企業資源計画）の略で、統合基幹業務システム、基幹システムとも呼ばれます。 また、ERPパッケージ、ERPシステム、業務統合パッケージなど様々な呼び方もされています。 ERPは、企業の「会計業務」「人事業務」「生産業務」「物流業務」「販売業務」などの基幹となる業務を統合し、ビジネスの効率化、情報の一元化を図るためのシステムとして誕生しました。 ERPは、次の5つに分類されたシステムを統合し、ユーザーへ提供します。 これらのシステムは、多くの企業で共通して利用され、現在では、さまざまなERPソリューションが出てきています。 会計管理システム 販売管理システム 在庫購買管理システム 生産管理システム 人事給与管理システム ２．ERPと基幹システム、業務システムの違い 基幹システムとERPは、どちらも社内の基幹業務を効率化する役割があるシステムですが、それぞれの目的や対応範囲には厳密にいえば違いがあります。 基幹システムというのは、前述のような基幹業務ごとにシステムが独立しており、特定の業務を効率化することが目的の“単一の”システムを指します。 人事システムは人事業務を効率化、在庫管理システムは在庫管理を効率化するなど、対応範囲が狭いためERPに比べて低コストかつ少ない工数で導入ができるでしょう。 なお部署間でデータをやり取りする際は、既存システムとの連携が必要です。 一方ERPは統合基幹業務システムといい、各業務に関わる基幹システムやデータを一元管理することで、業務効率化や経営戦略立案・意思決定の迅速化を目的としています。 複数の主要業務を一つのシステムで管理するため、データの連携性に優れており、部署や業務をまたいだ情報共有の簡易化を実現できます。 しかし基幹システムに比べて対応する業務が幅広いため、関係する多くの部署で導入準備が必要となり、システム導入は大掛かりな作業となるでしょう。 業務フローの大幅な変更が必要になったり社内周知や操作マニュアルの作成を行ったりと、基幹システムと比較すると導入前の準備や体制整備に手間がかかります。 一方で、業務システムというのも存在します。 これは、いわゆる基幹システム以外のシステムを指すことが一般的です。 営業支援システム（SFA）や顧客管理システム（CRM）、勤怠管理システム、ワークフローシステムなどの種類が挙げられます。 この違いとして、企業活動において必要不可欠なのかどうか、という点が挙げられます。 基幹システムは業務遂行においてなくてはならない機能を有しています。（売り上げ登録や請求書発行など）一方で、業務システムは様々な業務遂行をサポートする機能がメインであり、万が一システムが停止したとしても代替えの手段は用意しやすい分野をシステム化したものになります。 ３．ERPの主な種類 ERPは、その提供形態・ネットワーク環境の違いから、主にオンプレミス型とクラウド型の2種類に分類されます。 オンプレミス型ERP オンプレミス型ERPは、自社でサーバーやネットワーク機器などを用意し、運用するタイプのERPです。自社の業務プロセスに合わせた設計が可能で、カスタマイズ性が高く、多くの大企業で採用されています。 この方式はシステムを社内に構築するため、セキュリティを強化できるというメリットがありますが、初期費用が高額であることや、運用・管理に多大な手間を要する点がデメリットとなっています。 クラウド型ERP クラウド型ERPは、インターネットを介して利用できるため、専用の機器を準備する必要がありません。また、どこでも利用できるのでリモートワークやモバイル端末からのアクセスにも対応可能です。 クラウド型はオンプレミス型とは異なり初期費用が低く、導入から運用開始までの期間も短縮される点が大きな魅力です。さらに、業務拡大や運用ルールの変更に合わせてユーザー数や機能を容易に追加できる柔軟性も持ち合わせており、近年導入数が増加傾向にあります。 ４．ERPのメリットデメリット 4-1. ERPのメリット ERPのメリット①：データの一元管理 ERP導入のメリット１つ目はデータの一元管理が可能となるという事です。 これは、企業内のあらゆる情報を瞬時に一箇所に集められることを意味し、したがって経営分析や経営戦略の構築、経営のリアルタイムの見える化という点でも大きなパワーを秘めているといえるのです。 ERPのメリット②：システム連携による効率上昇 ERP導入のメリット2つ目はシステム同士のスムーズな連携によって業務効率が向上することです。 ERPでは、会計や販売、生産といった業務をまとめて管理できます。 ERPを導入すれば、それぞれの情報を個別に管理する煩雑さから解放され、効率よく業務を進められるようになるでしょう。 ERPのメリット③：データドリブン経営の実現 ＥＲＰ導入のメリット3つ目は、経営上の意思決定を迅速に行えることです。 情報の一元管理によって、経営層は企業内の状況を素早く正確に把握できるようになります。 その結果、経営層は勘や経験ではなく、データに基づいて会社にとって最適な意思決定を迅速に下すことが可能となるのです。 ERPのメリット④：ベストプラクティスの有効活用 ＥＲＰ導入のメリット4つ目は、ベストプラクティスを有効活用できるという点です。 ベストプラクティスとは、各業種において蓄積されたビジネスプロセスのノウハウのことです。 ERPパッケージが所有しているベストプラクティスを自社においても活用できるため、事業の効率的な成長が図れるでしょう。 4-2. ERPのデメリット ＥＲＰのデメリット①：選考の難易度が高い ERPのデメリット１つ目は、種類が多岐にわたるため、自社に合ったシステムを選ぶのが難しいことです。 目についたシステムを気軽に導入するのではなく、事前に検討を重ねることが重要です。 ＥＲＰのデメリット②：社内教育の徹底が必要 ＥＲＰのデメリット２つ目は、ERPを導入する前には社内教育を徹底的に行う必要がある点です。 ERPは業務効率を改善してくれるツールですが、社員が正しく使いこなさなければ意味がありません。 ERPを導入する前に、ERPが何の役に立つのか、どのように使うのかといったことを教育する必要があります。 そのためにはかなり粒度の細かい次元で活用シーンや利用ルールを検討する必要があり、情報を社員に対してしっかりと伝える必要があります。 ５．自社に合ったERP選定の７つのポイント 「自社の業務にFitしたERPを導入したい」、「ERPの導入コストに見合う効果を得られるだろうか」 など、ERPを選ぶ際には様々な思いや不安があるのではないでしょうか。 業務プロセスの改善やコスト削減などのメリットがあるERPですが、数多く存在する製品の中から自社業務に最適なものを選ぶことは容易ではありません。 また経営課題や業務フロー、ERP導入にかけられる予算などは企業ごとに異なるため、100社あれば100通りのあり方でERPは構築されるものです。 そこで本コラムでは、自社業務に最適なERPを選ぶためのポイントとして以下をご説明します。 自社業務との適合性は高いか カスタマイズ性（柔軟性）は高いか ライセンスの提供方法は自社に合うか 現場の方が使いこなせるか 導入時や保守運用時などのサポートは充実しているか セキュリティレベルは高いか 導入実績は豊富か 上記の７つのポイントについて皆様に特に重要視していただきたいのは、自社業務との適合性についてしっかりと検討する点と、現場の仕様を想定して選定する事です。 ＥＲＰ導入の際には多くの課題や解決策を検討することになりますが、市場の様々なＥＲＰはそれぞれ特徴を持っています。例えば原価に関しての機能が細かいとか、生産計画調整の機能が非常に豊かであるとかそういった特徴です。 さらに、製造業であれば組立製造業特化のものもあれば、すべての業種に対応している万能型のようなＥＲＰもあるなど分かりづらいながら特徴を持っています。 自社の中で解決したい事項がたくさん出てくる中で、Asis（現在）のやり方をそのまま焼き直すツールと言うよりも、Tobe（理想）のやり方をどう実現するのかをツール選定の際には重要にしていただけると成功に近づくと言えるのですが、そもそも自社の業務に合うツールを選ばなければ導入はともかく、活用にはかなり苦労することになります。 さらに、結局システムを使うのは現場になるため、現場の利便性が結局下がるような導入は避ける必要があります。 上記を踏まえてERPを選ぶことで「自社業務にFitしなかった」や「業務効率化できず、逆にシステム導入コストがかかった」などの損失を回避できるでしょう。 ６．ERP導入の流れ ERPを実際に導入する前に、ERP導入の基本的な流れを押さえておきましょう。 1つ目のプロセスは、ERPを導入する目的を明確にすることです。 ERPを導入することでどのような課題を解決したいのか、最初に明らかにしておきましょう。 それによって必要な機能が把握でき、導入するERPパッケージが選びやすくなります。 また、社員にERPの導入目的を説明するうえでも役に立ちます。 2つ目のプロセスは、プロジェクトの推進者を選定し、各部署の担当者と打ち合わせることです。 ERPに関するプロジェクトは社内の業務全般に関わるため、広い範囲をカバーできるように必ず2人以上の推進者を選ぶようにしてください。 推進者に適している人材としては、部署間をまたいで発言できる経営層に近い役職者が挙げられます。 推進者の次に、各部署でプロジェクトの責任を負う担当者を選び、打ち合わせを進めていきます。 3つ目のプロセスは、ERP導入に関わる業務プロセスなどについて棚卸ししておくことです。 今後ERPで管理することになる業務について、今はどのようなツールで管理しているのかを確かめておきましょう。 業務プロセスは各企業に固有のものなので、基本的には自社で棚卸しを進める必要があります。 4つ目のプロセスは、ERPでカバーできる範囲に合わせて新しい業務フローを構築することです。 棚卸しした業務内容を基に、ERPでどの範囲までをカバーするのかということを決めていきましょう。 5つ目のプロセスとして、ERPの試験運用を行います。 試験運用の段階では、従来のシステムと併用しながら、問題なくERPが運用できるかどうかを確認してください。 試験運用に問題がなければ、6つ目のプロセスとして、ERPの本格運用を始めます。 社内全体に向けてマニュアルを作成し、状況に応じて機能を調整しながら運用を行います。 ７．よくある質問 ・基幹システムは何年くらい使えますか？ 一般的に基幹システムの寿命は15年程度といわれることが多いです。これは、IT技術の進歩に、徐々に老朽化するシステムが対応できなくなっていくことによって生じると考えられます。近年はIT技術の進歩は目覚ましいものがあり、それに追随する形で基幹システムの寿命は徐々に短くなるのではないかと言われています。 しかし、これはアドオンカスタマイズが多いシステムであればあるほど生じる問題であると言えます。たいていのパッケージERPはバージョンアップを繰り返すことでこの老朽化問題に対応しようとしていますが、アドオンカスタマイズが多ければ多いほどこのバージョンアップ費用が高くなるケースが多いです。これによりバージョンアップを行わないという判断を行う企業が多くなっています。 近年のトレンドを鑑みると、いかにパッケージに合わせて業務を標準化してシステム導入できるかで寿命を延ばすことは可能だと言えるでしょう。 ・基幹システムを入れ替えるべきタイミングは？ 基幹システムの入れ替えタイミングとしては、まず現状を見た際に以下のような状況があれば入れ替えを検討すると良いと考えられます。 ・システムの老朽化 サポート終了：現在使用しているシステムのサポートが終了する場合。 パフォーマンス低下：システムが遅くなり、業務に支障をきたす場合。 メンテナンス頻度の増加：故障やトラブルが頻発し、メンテナンスコストが増加する場合。 ・ビジネスの拡大・変化 業務量の増加：事業拡大に伴い、現在のシステムが処理能力やスケーラビリティの限界に達した場合。 新しいビジネスモデル：新しいサービスや製品を展開するために、既存システムが対応できない場合。 多国籍展開：国際展開に伴い、複数言語や異なる税法・会計基準に対応する必要がある場合。 ・業務効率の低下 手作業の多さ：手作業や二重入力が多く、業務効率が低下している場合。 データ連携の問題：異なるシステム間でのデータ連携が難しく、情報の一元管理ができていない場合。 自動化の必要性：業務プロセスの自動化が求められる場合。 ・セキュリティ問題 セキュリティリスク：既存システムが最新のセキュリティ基準を満たしておらず、情報漏洩のリスクが高い場合。 法規制の変更：新しい法規制やコンプライアンス要件に対応するために、システムを更新する必要がある場合。 ・コストの削減 運用コストの増加：システムの運用・保守コストが高騰している場合。 クラウド移行：オンプレミスからクラウドへの移行によって、コスト削減を図る場合。 ・ユーザーの要望 使い勝手の向上：現行システムが使いにくく、ユーザーからの不満が多い場合。 モバイル対応：リモートワークやモバイルデバイスからのアクセスが増加し、既存システムが対応できない場合。 以上のどれかが該当する場合、入れ替えを検討することをおススメします。 ・ERPとCRMの違いは何ですか？ ERPとCRMはそれぞれ企業の抱える情報を一元管理し、効率的な業務と成長を後押しするためのシステムを指しますが の目的と機能には明確な違いがあります。 ERPは前述の通り企業のリソース（資源）を一元管理し、業務プロセスを最適化するための統合システムであり 財務管理：予算編成、財務報告、会計管理など。 人事管理：給与計算、労務管理、採用管理など。 製造管理：生産計画、在庫管理、品質管理など。 物流管理：購買管理、在庫管理、サプライチェーン管理など。 販売管理：受注処理、出荷管理、請求管理など。 などの管理業務をまとめたシステムを指します。 一方でCRMというのは、顧客との関係を管理し、顧客満足度を向上させるためのシステムです。主な機能としては以下のようなものが挙げられます。 営業管理：リード管理、商談管理、営業予測、顧客情報など。 マーケティング管理：キャンペーン管理、メールマーケティング、リードジェネレーションなど。 顧客サービス：サポートチケット管理、FAQ、カスタマーサポートなど。 分析とレポート：顧客データ分析、営業パフォーマンス分析、マーケティングROI分析など。 このように、ERPが企業全体の統合管理を目的として、全社的な導入が一般的なのに対し、CRMは営業部門、マーケティング部門、カスタマーサポート部門など、顧客対応に直接関与する部門での導入が一般的であると言えます。 また、昨今では、ERPとCRMを統合して使用することでより高度なデータ分析を行おうという動きもあります。 ８．まとめ いかがでしたでしょうか？今回は、ERPについて解説いたしました。ERPを導入することで、社内業務の棚卸しや新しい業務フローの構築、試験運用など徹底した準備が必要ですが、その結果、業務効率の向上や経営判断の迅速化といった多くのメリットが得ることができます。 船井総研では、製造業様向けに、最適なERP導入のコンサルティングをおこなっております。豊富な導入実績をもつ専門コンサルタントが、導入から運用まで一貫してサポートいたします。ご相談をご希望の方は、以下のバナーよりお問い合わせください。 基幹システム活用＋在庫管理 解決策レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 収益に着目したDXを行う手順と成功事例をご紹介します。 データの一元管理を通した改善ポイントの明確化 各種在庫の最適化と収益改善の仕組み 在庫管理を通した改善業務手順のご紹介 在庫管理を行い、収益改善を実現した事例のご紹介 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02627_S045

生産管理システムの導入に失敗したらどうしよう・・・　どうしたら失敗せずに生産管理システムを導入できるのだろうか、と言った不安は付き物です。 一般的には、組織のニーズと整合しないケースがあり、システムを活かしきれず無駄な時間とコストが発生することがあります。 また、ユーザーへの教育不足によりシステムの操作や活用が浸透されず導入効果を得られないことがあります。 本コラムでは、今まさに生産管理システムの導入を検討されている企業の方へ、生産管理システムの導入失敗例から 導入を失敗しないためのコツについてご紹介します。 １．生産管理システムの失敗例　３選 ①業務の効率化を目的に導入したが、逆に工数が増えてしまった よくあるケースとして、とりあえず生産管理システムを導入すれば業務の効率化が出来ると思って導入したが、自社の運用に合っていないシステムを選定してしまい、結果的に手間が増えてしまったと言う話を聞くことがあります。 その代表例として、 生産管理システムで生産計画がうまく立てられず、結局手作業での調整作業が増えてしまった 生産管理システムでは機能が賄えきれず、別で自作EXCELが増えてしまい運用が煩雑になった 結論として、合わない生産管理システムを選ぶと、想定していた機能が使えないことによる、本来しなくて良いはずの作業が生まれ、悪循環に陥る可能性も考えられます。 ②高いスペックのシステムを導入したが、一部の機能しか使えていない 全ての業務を網羅できる多くの機能を持った生産管理システムを導入すれば、何でも実現できると思い込み実は自社の運用には適応していないことが判明したと言うケースがあります。 その代表例として、 生産計画機能 在庫管理機能 品質管理機能 そして、システムを使って対応できる業務を整理した結果、結局は一部の限られた機能しか使えないという状態に陥ります。 その結果、以下のような負荷も生じてくることがあります。 その機能を補う別のシステムを構築する必要が生じる エクセルや紙帳票でのアナログな管理方法を残さざるを得なくなる つまり、高機能だから汎用性があるとは限らず、自社にとっての高機能であるとは限りません。 やはりシステム導入以前の運用整理が重要ということになります。 ③システムの操作が複雑で難しく、現場が使いこなせない 生産管理システムの操作がとても複雑で、システムに不慣れな特に現場担当者が使いこなすことが出来ず、結局は従来どおりのアナログな生産管理をしてしまうケースがあります。 その原因として実際、日常の業務が変化することで、下記の問題が起きることがあります。 一気にシステムで行う業務が増えることになり、操作手順を覚えられない。 メニューやボタンがたくさんあり、それぞれの使い方を覚えられない。 膨大な分厚い操作マニュアルを読む気になれない。読んでも文章での説明が多く、理解ができない。 パソコンで入力することが増えたが、そもそもパソコンに慣れていない高齢の方のストレスになった。 こういった問題の解決策のひとつに、「スモールスタート」をして徐々に慣れていくことで、新しく覚える作業も少なく、ストレス少なく浸透しやすいのが特徴です。 ここまで見てきたような失敗を起こさないためには「生産管理システムの導入を成功に導くコツ」があります。 続いて「生産管理システムの導入を成功に導くコツ」を解説します。 ２．生産管理システムの導入を成功に導くコツ ①システム導入前に自社の問題点を把握する 生産管理システムの導入前に必ず、自社にどんな問題があり、どんな問題を解決したいのかのリストアップすることが重要です。 ただ、全ての問題に対応させようとすると、想定予算を大幅に上回る高額な費用が掛かる可能性があるため、必ず解決したい優先順位を決める必要があります。 ②自社の運用にマッチした生産管理システムを調査し選定する 生産管理システムの機能は多種多様なため、どの生産管理システムを使えば、自社の問題を解決できるのかをしっかりと調査する必要があります。 また、1社だけで決めることはせず、自社にとって最適な生産管理システムだと確信できるまで調査をすることが重要です。 ③最初の生産管理システム導入時にどの優先順位まで対応させるか決める はじめに、解決したい問題のリストアップをして優先順位付けを行ったものを一つ一つ見直していき、実際にどの優先順位までの問題を解決できるようにするのかを決める必要があります。 なぜなら、すべてを同時に解決することができないわけではありませんが、もし全ての問題を解決できる生産管理システムを導入しようとすると、導入時のイニシャルコストが非常に高額になってしまう場合が多いためです。 また、自社の問題をすべて解決できるようになると信じていても、実際に生産管理システムを使い始めてみると不都合な部分が間違いなく出てくるため、追加のカスタマイズが必要になり、二重にコストがかかる可能性があります。 ④ユーザー参加の促進と適切なトレーニングの実施 システム導入に伴うユーザーの不安や期待に耳を傾け、ユーザー参加型の導入プロセスを構築することで、ユーザーの理解を深め、意識を高めることができます。 また、導入後にはユーザーへの十分なトレーニングとサポートを行い、システムの適切な活用を支援することが重要です。ユーザーがシステムを活用するための環境を整えることが重要です。 ⑤システム整合性の確保と継続的な改善実施 生産管理システムを他の業務システムやデータベースと適切に連携し、統合性を確保することで、情報の一元管理や効率的なデータ分析が可能となります。 導入後もユーザーからのフィードバックを受け入れ、システムや業務プロセスを改善するための仕組みを確立し、継続的な改善を図ることが重要です。 今回、ここでご紹介した5つのコツは、生産管理システムの導入に失敗するリスクを軽減するために、必ず行ったほうが良いことです。 何事も事前準備が大事だというように、生産管理システムも導入前準備が非常に重要です。 ３．まとめ 最も重要なことは「導入テストをしっかりと行う」ことです。 生産管理システムを正しく導入できれば、工数削減や生産効率アップができ、結果的に売り上げ増加や利益率アップに繋がるので、経営という観点でも切っても切り離せない部分です。 今回ご紹介した、失敗例と同じようなことにならないためにも、事前に準備をシッカリと行っていただき、現場の声を吸い上げられる導入テストを行える生産管理システムをお選びください。 また、弊社では様々なノウハウをもとに生産管理システムの導入ご支援が可能となっておりますので、ご興味のある方はぜひご相談いただければと思います。 このコラムが皆様の工場にお役に立てれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ■関連するセミナーのご案内 「食品加工業の為の原価改善！」経営セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/114264 従業員30～200名以下の食品加工業で生産管理＆原価管理を徹底的に見直す為のシステム利用方法が分かる！ ～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～ お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/114264 【製造業　2024年基幹システム活用時流予測レポート ～今後の見通し・業界動向・トレンド～】 ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ 国内製造業における現状とトレンド 現代の日本社会における国内製造業の特徴として、就業者数が下降傾向である一方、コロナに関係無く売上・利益ともに増加傾向を遂げていることとが挙げられます。また、2000年以降の本格的な海外展開により中堅中小企業も海外に進出していることから、今後の国内製造業において「グローバル経営」は必要不可欠となってくるでしょう。 しかし、現在の国内製造業の多くはグローバルビジネス展開に必要な真の経営ができていないことが推測できます。では、グローバルビジネス展開に必要な真の経営とはなんでしょう。企業がグローバル経営を進めるにあたって、国内外双方のデータの把握を徹底することは押さえておくべき要点となってきます。 国内製造業において高齢化・属人化・人手不足がネックとなる中、グローバル経営を進めるにはDX化による属人化・職人化の排除が不可欠です。基幹システム（ERP）の導入が有するメリットは大きく、その代表例として経営・現場データ可視化や海外拠点も含むデータ一元化などが挙げられます。国内製造業におけるDX化は利益向上につながると同時に、海外展開を進めるうえでも重要なカギとなってくるでしょう。 本レポートでは、国内製造業の現状と課題の解説に加え、DX化の現状や業務改善を伴うDX化成功のポイント、基幹システム導入の成功事例など、国内製造業を幅広く網羅しております。旧態依然とした企業経営から製造業における基幹システム（ERP）を構築・導入を試みたい、基幹システム（ERP）の活用成功事例を知りたい経営者様は是非お目通しください。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-core-system_S045 生産管理システムの導入に失敗したらどうしよう・・・　どうしたら失敗せずに生産管理システムを導入できるのだろうか、と言った不安は付き物です。 一般的には、組織のニーズと整合しないケースがあり、システムを活かしきれず無駄な時間とコストが発生することがあります。 また、ユーザーへの教育不足によりシステムの操作や活用が浸透されず導入効果を得られないことがあります。 本コラムでは、今まさに生産管理システムの導入を検討されている企業の方へ、生産管理システムの導入失敗例から 導入を失敗しないためのコツについてご紹介します。 １．生産管理システムの失敗例　３選 ①業務の効率化を目的に導入したが、逆に工数が増えてしまった よくあるケースとして、とりあえず生産管理システムを導入すれば業務の効率化が出来ると思って導入したが、自社の運用に合っていないシステムを選定してしまい、結果的に手間が増えてしまったと言う話を聞くことがあります。 その代表例として、 生産管理システムで生産計画がうまく立てられず、結局手作業での調整作業が増えてしまった 生産管理システムでは機能が賄えきれず、別で自作EXCELが増えてしまい運用が煩雑になった 結論として、合わない生産管理システムを選ぶと、想定していた機能が使えないことによる、本来しなくて良いはずの作業が生まれ、悪循環に陥る可能性も考えられます。 ②高いスペックのシステムを導入したが、一部の機能しか使えていない 全ての業務を網羅できる多くの機能を持った生産管理システムを導入すれば、何でも実現できると思い込み実は自社の運用には適応していないことが判明したと言うケースがあります。 その代表例として、 生産計画機能 在庫管理機能 品質管理機能 そして、システムを使って対応できる業務を整理した結果、結局は一部の限られた機能しか使えないという状態に陥ります。 その結果、以下のような負荷も生じてくることがあります。 その機能を補う別のシステムを構築する必要が生じる エクセルや紙帳票でのアナログな管理方法を残さざるを得なくなる つまり、高機能だから汎用性があるとは限らず、自社にとっての高機能であるとは限りません。 やはりシステム導入以前の運用整理が重要ということになります。 ③システムの操作が複雑で難しく、現場が使いこなせない 生産管理システムの操作がとても複雑で、システムに不慣れな特に現場担当者が使いこなすことが出来ず、結局は従来どおりのアナログな生産管理をしてしまうケースがあります。 その原因として実際、日常の業務が変化することで、下記の問題が起きることがあります。 一気にシステムで行う業務が増えることになり、操作手順を覚えられない。 メニューやボタンがたくさんあり、それぞれの使い方を覚えられない。 膨大な分厚い操作マニュアルを読む気になれない。読んでも文章での説明が多く、理解ができない。 パソコンで入力することが増えたが、そもそもパソコンに慣れていない高齢の方のストレスになった。 こういった問題の解決策のひとつに、「スモールスタート」をして徐々に慣れていくことで、新しく覚える作業も少なく、ストレス少なく浸透しやすいのが特徴です。 ここまで見てきたような失敗を起こさないためには「生産管理システムの導入を成功に導くコツ」があります。 続いて「生産管理システムの導入を成功に導くコツ」を解説します。 ２．生産管理システムの導入を成功に導くコツ ①システム導入前に自社の問題点を把握する 生産管理システムの導入前に必ず、自社にどんな問題があり、どんな問題を解決したいのかのリストアップすることが重要です。 ただ、全ての問題に対応させようとすると、想定予算を大幅に上回る高額な費用が掛かる可能性があるため、必ず解決したい優先順位を決める必要があります。 ②自社の運用にマッチした生産管理システムを調査し選定する 生産管理システムの機能は多種多様なため、どの生産管理システムを使えば、自社の問題を解決できるのかをしっかりと調査する必要があります。 また、1社だけで決めることはせず、自社にとって最適な生産管理システムだと確信できるまで調査をすることが重要です。 ③最初の生産管理システム導入時にどの優先順位まで対応させるか決める はじめに、解決したい問題のリストアップをして優先順位付けを行ったものを一つ一つ見直していき、実際にどの優先順位までの問題を解決できるようにするのかを決める必要があります。 なぜなら、すべてを同時に解決することができないわけではありませんが、もし全ての問題を解決できる生産管理システムを導入しようとすると、導入時のイニシャルコストが非常に高額になってしまう場合が多いためです。 また、自社の問題をすべて解決できるようになると信じていても、実際に生産管理システムを使い始めてみると不都合な部分が間違いなく出てくるため、追加のカスタマイズが必要になり、二重にコストがかかる可能性があります。 ④ユーザー参加の促進と適切なトレーニングの実施 システム導入に伴うユーザーの不安や期待に耳を傾け、ユーザー参加型の導入プロセスを構築することで、ユーザーの理解を深め、意識を高めることができます。 また、導入後にはユーザーへの十分なトレーニングとサポートを行い、システムの適切な活用を支援することが重要です。ユーザーがシステムを活用するための環境を整えることが重要です。 ⑤システム整合性の確保と継続的な改善実施 生産管理システムを他の業務システムやデータベースと適切に連携し、統合性を確保することで、情報の一元管理や効率的なデータ分析が可能となります。 導入後もユーザーからのフィードバックを受け入れ、システムや業務プロセスを改善するための仕組みを確立し、継続的な改善を図ることが重要です。 今回、ここでご紹介した5つのコツは、生産管理システムの導入に失敗するリスクを軽減するために、必ず行ったほうが良いことです。 何事も事前準備が大事だというように、生産管理システムも導入前準備が非常に重要です。 ３．まとめ 最も重要なことは「導入テストをしっかりと行う」ことです。 生産管理システムを正しく導入できれば、工数削減や生産効率アップができ、結果的に売り上げ増加や利益率アップに繋がるので、経営という観点でも切っても切り離せない部分です。 今回ご紹介した、失敗例と同じようなことにならないためにも、事前に準備をシッカリと行っていただき、現場の声を吸い上げられる導入テストを行える生産管理システムをお選びください。 また、弊社では様々なノウハウをもとに生産管理システムの導入ご支援が可能となっておりますので、ご興味のある方はぜひご相談いただければと思います。 このコラムが皆様の工場にお役に立てれば幸いです。 最後までお読みいただきありがとうございました。 ■関連するセミナーのご案内 「食品加工業の為の原価改善！」経営セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/114264 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IoTを活用した製造工程の見える化は、見える化することが目的になってしまうことが多いです。 しかし見える化はあくまで手段で、目的は工程を見える化したことで得られる情報を活用し製造、製造工程の課題を解決事です。 そこで、本コラムでは、 ・見える化する前の製造工程で考えられる課題 投資対効果を考慮して工程を見える化する為の ・IoT導入のメリット ・導入プロセス ・導入の際の注意点 を説明します。 １．見える化する前の製造工程での課題 下記の様な課題を解決するために、工程の見える化を検討します。 生産技術の伝承　:　熟練作業者の退職や移動により、技術が失われます。 生産効率の低下　:　手作業に頼った作業は時間がかかり、効率が悪くなります。 製品品質のばらつき　:　人為的なミスや工程の不確実性により、製品の品質が安定しなくなります。 機器の稼働率低下　:　機器の故障やメンテナンス不良により、稼働率が低下します。 材料やエネルギーの無駄　:　材料のロスや無駄なエネルギー使用が生じます。 人的資源の不足　:　高度な技術や経験を持つ従業員の不足が生産性に影響を及ぼします。 生産計画の適正化　:　生産スケジュールの立案や調整が十分に行われず、生産ラインの停滞や過剰在庫が発生します。 品質管理の複雑化　:　製品の多様化や品質基準の厳格化により、品質管理が複雑化し、ミスのリスクが高まります。 情報の非効率な管理　:　生産データや品質管理の情報が分散しており、効率的なデータ管理が困難になります。 環境負荷の増加　:　生産活動に伴う廃棄物や排出物が環境負荷を増加します。 ２．IoT導入(見える化)のメリット 工程へIoTを導入する際、考えられるメリットを下記に示します。 リアルタイムデータの収集　:　生産ライン上でのデータをリアルタイムで収集し、効率的な生産管理を実現できます。 予知保全の実現　:　機器のセンサーデータを活用して、故障の予兆を検知し、計画的なメンテナンスを行うことで、生産ラインの停止を最小限に抑え稼働率を向上させることができます。 生産工程の可視化　:　IoTデータを活用して、生産工程を可視化し、問題の早期発見と迅速な対応を可能にします。 自動化と効率化　:　IoTセンサーと自動制御システムを統合することで、生産プロセスの自動化と効率化が図ることができます。 品質管理の向上　:　データ分析を通じて、製品の品質を向上させ、不良品発生を削減できます。 リアルタイムリーン管理　:　生産ライン上のリーン管理をリアルタイムで行い、無駄を削減できます。 資材の適切な供給　:　IoTデータを活用して、必要な資材の供給を最適化し、在庫の過不足を解消できます。 フレキシブルな生産計画　:　IoTデータを基にした予測分析により、フレキシブルな生産計画を策定し、需要の変化に対応できます。 環境への配慮　:　IoT導入により、省エネやリサイクルなど、環境に配慮した生産活動が可能になります。 ３．導入プロセス IoT導入のプロセスは以下の通りです。 要件定義とシステム設計　:　“導入するIoTシステムの要件“を明確にし、システムの設計を行います。 センサーの設置　:　生産ラインにセンサーを設置し、必要なデータを収集します。 データの収集と分析システムの構築　:　センサーからのデータを収集し、分析システムを構築して生産データを解析します。 システムの統合とテスト　:　IoTシステムを既存の生産ラインに統合し、システムのテストと運用を行います。 従業員のトレーニングと運用　:　IoTシステムの運用やデータ解析に必要なスキルを持つ従業員を育成し、システムの運用を開始します。 ４．IoT導入(見える化)の際の注意点 IoT導入に際しては以下の点に注意する必要があります。 セキュリティ対策の強化　:　IoTシステムはネットワークに接続されるため、セキュリティリスクが高まります。その為適切なセキュリティ対策を講じる必要があります データの適切な活用　:　大量のデータを収集するため、適切なデータ解析手法を使用し、有益な情報を抽出する必要があります。 従業員のトレーニング　:　IoTシステムの運用やデータ解析に必要なスキルを持つ従業員を育成する必要があります。 予算とリソースの適切な配分　:　導入には費用とリソースが必要です。予算とリソースの適切な配分を行うことが重要です。 透明性とコミュニケーション　:　従業員や関係者との透明なコミュニケーションを確保し、導入プロセスに参加させることが重要です。 ５．IoT化した製造工程から得られた情報の活用事例 IoT化(見える化)した製造工程から得られた情報の活用事例を下記に示します。 機器の稼働率向上　:　センサーデータを活用して、機器の稼働状況をリアルタイムでモニタリングし、メンテナンス計画を最適化。 生産効率の向上　:　IoTデータを解析して、生産ライン上のボトルネックを特定し、効率改善策を実施。 品質管理の強化　:　センサーデータを使用して製品の品質をモニタリングし、異常が検出されると自動的に生産ラインを停止するシステムを導入。併せて生産管理システムの品質管理機能とIoTデータを組み合わせ、品質管理を強化。 資材の最適化　:　在庫レベルや需要予測をIoTデータで管理し、資材の適切な供給を実現。 リアルタイムな生産状況把握　：　生産管理システムとIoTデータを連携させ、リアルタイムで生産状況を把握し、迅速な対応を可能とした。 リアルタイム生産計画の実現　:　IoTデータを活用して生産スケジュールをリアルタイムで調整し、生産計画の柔軟性を向上。 生産計画の最適化　：　生産管理システムとIoTデータを統合し、生産計画をリアルタイムで最適化。 在庫管理の改善　：　生産状況と在庫状況を統合管理し、在庫の適切な調整を実施。 生産効率の向上　：　生産管理システムの生産効率分析とIoTデータの統合分析により、生産効率を向上。 熟練作業者の技術伝承　:　IoTデータを活用して熟練作業者の作業手順や技術を記録し、後継者に技術を伝承。 採用促進　:　先進的なIoT導入により、優秀な人材の採用を促進。 若手技術者の育成コスト削減　:　IoTシステムの導入により、若手技術者の教育やトレーニングにかかるコストを削減。 製品不良原因の把握　:　IoTデータを解析して、製品不良の原因を特定し、生産プロセスの改善。 以上のように、IoTの導入により製造工程の見える化は多くの利点をもたらし、効率性や品質の向上、環境への配慮など、さまざまな面で生産活動の革新を促進します。 ６．まとめ 今回のコラムでは、“製造工程を見える化(IoT化)する際のポイント＆課題”につきまして簡単ではありますが説明させていただきました。 本コラムの内容に関して、ダウンロードレポートや関連セミナーでより詳細の内容や事例を紹介しています。 併せてご参考にしていただければ幸いです。 また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要となった場合は、お気軽に弊社にご相談ください。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■関連するセミナーのご案内 脱属人化＆技術継承！工場技術のDX化！AI＆IoT活用！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456   経営者向けIoT化による高付加価値化・差別化製品開発解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ レポートの内容 自社製品をワイヤレスIoT化し高付加価値化・差別化を行うためのポイントを解説 IoT化の目的 無線技術を使用したIoT化の方法 無線技術を使用する際に考慮が必要な電波法・認証 を中心にポイントを１冊にまとめています。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02477_S045 IoTを活用した製造工程の見える化は、見える化することが目的になってしまうことが多いです。 しかし見える化はあくまで手段で、目的は工程を見える化したことで得られる情報を活用し製造、製造工程の課題を解決事です。 そこで、本コラムでは、 ・見える化する前の製造工程で考えられる課題 投資対効果を考慮して工程を見える化する為の ・IoT導入のメリット ・導入プロセス ・導入の際の注意点 を説明します。 １．見える化する前の製造工程での課題 下記の様な課題を解決するために、工程の見える化を検討します。 生産技術の伝承　:　熟練作業者の退職や移動により、技術が失われます。 生産効率の低下　:　手作業に頼った作業は時間がかかり、効率が悪くなります。 製品品質のばらつき　:　人為的なミスや工程の不確実性により、製品の品質が安定しなくなります。 機器の稼働率低下　:　機器の故障やメンテナンス不良により、稼働率が低下します。 材料やエネルギーの無駄　:　材料のロスや無駄なエネルギー使用が生じます。 人的資源の不足　:　高度な技術や経験を持つ従業員の不足が生産性に影響を及ぼします。 生産計画の適正化　:　生産スケジュールの立案や調整が十分に行われず、生産ラインの停滞や過剰在庫が発生します。 品質管理の複雑化　:　製品の多様化や品質基準の厳格化により、品質管理が複雑化し、ミスのリスクが高まります。 情報の非効率な管理　:　生産データや品質管理の情報が分散しており、効率的なデータ管理が困難になります。 環境負荷の増加　:　生産活動に伴う廃棄物や排出物が環境負荷を増加します。 ２．IoT導入(見える化)のメリット 工程へIoTを導入する際、考えられるメリットを下記に示します。 リアルタイムデータの収集　:　生産ライン上でのデータをリアルタイムで収集し、効率的な生産管理を実現できます。 予知保全の実現　:　機器のセンサーデータを活用して、故障の予兆を検知し、計画的なメンテナンスを行うことで、生産ラインの停止を最小限に抑え稼働率を向上させることができます。 生産工程の可視化　:　IoTデータを活用して、生産工程を可視化し、問題の早期発見と迅速な対応を可能にします。 自動化と効率化　:　IoTセンサーと自動制御システムを統合することで、生産プロセスの自動化と効率化が図ることができます。 品質管理の向上　:　データ分析を通じて、製品の品質を向上させ、不良品発生を削減できます。 リアルタイムリーン管理　:　生産ライン上のリーン管理をリアルタイムで行い、無駄を削減できます。 資材の適切な供給　:　IoTデータを活用して、必要な資材の供給を最適化し、在庫の過不足を解消できます。 フレキシブルな生産計画　:　IoTデータを基にした予測分析により、フレキシブルな生産計画を策定し、需要の変化に対応できます。 環境への配慮　:　IoT導入により、省エネやリサイクルなど、環境に配慮した生産活動が可能になります。 ３．導入プロセス IoT導入のプロセスは以下の通りです。 要件定義とシステム設計　:　“導入するIoTシステムの要件“を明確にし、システムの設計を行います。 センサーの設置　:　生産ラインにセンサーを設置し、必要なデータを収集します。 データの収集と分析システムの構築　:　センサーからのデータを収集し、分析システムを構築して生産データを解析します。 システムの統合とテスト　:　IoTシステムを既存の生産ラインに統合し、システムのテストと運用を行います。 従業員のトレーニングと運用　:　IoTシステムの運用やデータ解析に必要なスキルを持つ従業員を育成し、システムの運用を開始します。 ４．IoT導入(見える化)の際の注意点 IoT導入に際しては以下の点に注意する必要があります。 セキュリティ対策の強化　:　IoTシステムはネットワークに接続されるため、セキュリティリスクが高まります。その為適切なセキュリティ対策を講じる必要があります データの適切な活用　:　大量のデータを収集するため、適切なデータ解析手法を使用し、有益な情報を抽出する必要があります。 従業員のトレーニング　:　IoTシステムの運用やデータ解析に必要なスキルを持つ従業員を育成する必要があります。 予算とリソースの適切な配分　:　導入には費用とリソースが必要です。予算とリソースの適切な配分を行うことが重要です。 透明性とコミュニケーション　:　従業員や関係者との透明なコミュニケーションを確保し、導入プロセスに参加させることが重要です。 ５．IoT化した製造工程から得られた情報の活用事例 IoT化(見える化)した製造工程から得られた情報の活用事例を下記に示します。 機器の稼働率向上　:　センサーデータを活用して、機器の稼働状況をリアルタイムでモニタリングし、メンテナンス計画を最適化。 生産効率の向上　:　IoTデータを解析して、生産ライン上のボトルネックを特定し、効率改善策を実施。 品質管理の強化　:　センサーデータを使用して製品の品質をモニタリングし、異常が検出されると自動的に生産ラインを停止するシステムを導入。併せて生産管理システムの品質管理機能とIoTデータを組み合わせ、品質管理を強化。 資材の最適化　:　在庫レベルや需要予測をIoTデータで管理し、資材の適切な供給を実現。 リアルタイムな生産状況把握　：　生産管理システムとIoTデータを連携させ、リアルタイムで生産状況を把握し、迅速な対応を可能とした。 リアルタイム生産計画の実現　:　IoTデータを活用して生産スケジュールをリアルタイムで調整し、生産計画の柔軟性を向上。 生産計画の最適化　：　生産管理システムとIoTデータを統合し、生産計画をリアルタイムで最適化。 在庫管理の改善　：　生産状況と在庫状況を統合管理し、在庫の適切な調整を実施。 生産効率の向上　：　生産管理システムの生産効率分析とIoTデータの統合分析により、生産効率を向上。 熟練作業者の技術伝承　:　IoTデータを活用して熟練作業者の作業手順や技術を記録し、後継者に技術を伝承。 採用促進　:　先進的なIoT導入により、優秀な人材の採用を促進。 若手技術者の育成コスト削減　:　IoTシステムの導入により、若手技術者の教育やトレーニングにかかるコストを削減。 製品不良原因の把握　:　IoTデータを解析して、製品不良の原因を特定し、生産プロセスの改善。 以上のように、IoTの導入により製造工程の見える化は多くの利点をもたらし、効率性や品質の向上、環境への配慮など、さまざまな面で生産活動の革新を促進します。 ６．まとめ 今回のコラムでは、“製造工程を見える化(IoT化)する際のポイント＆課題”につきまして簡単ではありますが説明させていただきました。 本コラムの内容に関して、ダウンロードレポートや関連セミナーでより詳細の内容や事例を紹介しています。 併せてご参考にしていただければ幸いです。 また、上記内容について、より具体的に詳細をお知りになりたい場合や導入支援が必要となった場合は、お気軽に弊社にご相談ください。 最後までお読みいただきありがとうございました。   ■関連するセミナーのご案内 脱属人化＆技術継承！工場技術のDX化！AI＆IoT活用！ セミナー詳細・申込はこちらから https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/113456   経営者向けIoT化による高付加価値化・差別化製品開発解説レポート ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ レポートの内容 自社製品をワイヤレスIoT化し高付加価値化・差別化を行うためのポイントを解説 IoT化の目的 無線技術を使用したIoT化の方法 無線技術を使用する際に考慮が必要な電波法・認証 を中心にポイントを１冊にまとめています。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_02477_S045