中堅・中小製造業が製造工程を見える化(IoT化)する際のポイント&課題
2024.04.23
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。
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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。
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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