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▼「【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選」無料ダウンロードはこちら URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045 製造業の生産現場では、KPI（重要業績評価指標）の設定と運用が、業績向上や効率化において不可欠な要素となっています。適切なKPIを設定することで、企業は生産の進捗を監視し、目標達成に向けた活動を最適化できます。本記事では、KPI設定の重要性、設定方法、必要なデータ活用法について解説します。さらに、DX（デジタルトランスフォーメーション）やデータ活用した改善手法、実際の成功事例を紹介し、企業がどのように生産現場での生産性を向上させるかについて具体的に説明します。 1. KPIとは？製造業におけるKPIの重要性と基本概念 KPI（Key Performance Indicator）は、企業が目標を達成するための成果指標です。製造業では、生産性の向上、品質の確保、コストの削減、納期遵守など、さまざまな面で業績を測定するためにKPIが活用されます。KPIは単なる数値にとどまらず、企業の戦略的な課題の解決・目標の達成に向けた進捗を評価し、改善の手助けをします。 製造現場においては、KPIが進捗状況を可視化する重要な役割を担います。例えば、生産ラインの効率や製品品質の改善、原価管理・コスト管理の向上などがKPIの対象となり、それに基づいて適切な改善策を講じることができます。KPIを設定することにより、現場改善の方向性を統一することができるようになり、会社全体として一つのKPIに向けて取り組みができるようになります。また、KPIをリアルタイムに表示させることによって現場での問題発見を迅速に行い、早期の改善行動を促すことができるようになるため、製造業では頻繁に使用されている欠かせない指標です。 2. 製造現場でのKPI設定の基本ポイント 単にKPIをやみくもに設定すれば良いというわけではありません。 会社として有効なKPIを設定していくためには抑えるべきポイントがあります。 特に製造業でKPIを設定する際には、以下の基本的なポイントを押さえることが重要です。 ① 具体性 KPIは、具体的で測定可能な指標でなければなりません。例えば、「生産効率を向上させる」という漠然とした目標ではなく、「製造ラインの稼働率を90%以上に保つ」といった具体的な目標を設定します。具体的なKPIは、達成度を明確に測ることができ、現場での行動指針となります。 KPIに具体性を持たせないと、達成度を測ることが出来なくなるため、現在、KPIを達成するまでの自分の立ち位置が不明確となってしまいます。そうすると、KPI達成のために何をすれば良いのかが不明確になるため、暗中模索のごとくいつまで経っても成果が見られなくなってしまうのです。 成果が見られないと、従業員のモチベーション低下につながります。会社として効果を定量的に示すためにKPIを設定したという意図に反して、KPIに具体性を持たせないことにより、結果としてモチベーション低下につながってしまうのです。 ② 測定可能性 KPIは必ず数値で測定できるものでなければなりません。測定可能な指標がないと、目標達成度を評価することができません。 例えば、生産ラインの「稼働率」を測定することで、稼働状況が客観的に評価できます。 KPIを設定するためには、実データの取得が必要です。現場のデータ粒度が細かければ細かいほど、より詳細なデータ分析・KPI設定が出来るようになりますが、入力に手間を擁してしまいます。 当たり前ですが、データ入力は本業ではないため、できるだけ入力の手間は省きたいところです。しかし、入力の粒度を荒くしては詳細な分析・KPI設定が出来なくなってしまうのです。 この2つのバランスを保つことが大切です。 ③ 達成可能性 KPIは、現実的で達成可能なものでなければなりません。必要以上に過度に理想的な目標を設定すると、従業員が挫折しやすく、モチベーションの低下を招きます。例えば、半年で生産量を２倍にするという目標は達成困難であり、実現可能な範囲で目標を設定することが重要です。 達成の可能性はあくまで勘や経験に依存するところがいくつかありますが、過度な設定をしすぎないことが重要です。自身が設定したKPIが過度であるかどうかを見極めるためには、「このKPIを達成するためにはどのような要素をどれだけ達成することが重要なのか」といったストーリーが描けるかどうかが基準となります。 また、管理者としては単にKPIを追うだけではなく、そのKPIに現れる数値がどれだけの背景を兼ね備えているのかを理解する必要があります。KPIに至るまでの様々なパラメータ・数式があり、それらがどのように関係して現在のKPIに至るのかを決める必要があるのです。管理者とは良き現場理解者である必要があります。 ④ 関連性 KPIは、企業の戦略的目標と直接的に関連している必要があります。生産現場でのKPIは、企業全体の目標に貢献できるように設定しなければ、現場の改善が企業の成長に繋がりません。例えば、品質改善のKPIは企業のブランド価値向上に直結する重要な指標です。 会社の描くべき方向性は、PL（損益計算書）から把握することができます。損益計算書は、主に「売上」「費用」「利益」の３つの構成から成り立ちます。会社として利益を確保することを前提とした場合、必要な施策は「売上UP」または「費用DOWN」の２つに起因するものとなります。 現在設定しようとしているKPIが、この「売上UP」と「費用DOWN」のどちらに起因するのかを把握したうえで、それが会社の方向性に即しているかを判断してからKPIを設定することが重要です。 ⑤ 期限 KPIは、達成すべき期限を設定することも重要です。期限を設定することで、目標達成のための取り組みを効率的に進めることができます。例えば、3か月以内に生産効率を10%向上させるという目標は、達成するための計画が具体的になります。 期限を決めることにより、いつまでに何をしなければならないのかが明確になります。また、それが達成可能なのか・不可能なのかも見えるようになるのです。基本的に答えが決まっている中で、どのような手法を用いて、どのように現場から協力を得ることが出来るかがKPI達成の肝なのです。 また、期限を決めた後は、「何度も周知する」「現在の達成状況を常に見える化する」ことが重要です。 これにより、会社として直近で達成しなければならない数字を常に頭の中に入れておくことができるようになり、かつ従業員としても自分の「頑張り」を数字として反映させることができるため、より良い相乗効果を生むのです。 3. KPI設定の具体例：製造業での成功事例 製造業におけるKPI設定の成功事例をいくつか紹介します。 ① 生産性向上のKPI設定事例（岐阜県S社：従業員数30名） 多品種少量生産の板金加工を実施しているS社では、単品・短納期を強みとしており、得意先からの信頼を獲得しながら売上を増やしていました。 単品・短納期を強みとしているため、製造現場では今日・明日の納期の製造を常に追いかけているような忙しい現場でした。また、管理面もシステムなどを使わずに口頭でのやり取りに終始してしまう場面も多く、なかなか製品の全体像が見えずに必要以上に話をしてしまうといった場面も少なくありませんでした。 よく言えば稼働が多く、従業員同士のコミュニケーションが活発となるような仕組みができているのですが、このような仕事の仕方では生産性向上の糸口が見込めないということでKPI設定を実施しました。 この会社で設定したKPIは、「納期達成率」と「標準時間の達成率」です。 多品種少量・短納期であるため納期は厳守していきたい半面、管理面に非効率性があるため納期を守ることができていないのが現状でした。納期達成率も月1回しか見ることが出来ず、現場としても自分事のようにとらえることが今まではできていませんでした。納期達成率をリアルタイムで見えるようにしていき、さらに納期遅延した原因は何か？を追えるようにしていきました。 それによって、各現場は納期達成率を常に意識しながら現場作業を実施することができ、必然的に生産性向上が図れるようになってきたのです。 納期達成率というKPIを達成するためには、様々な要因を分析して改善していく必要があります。 今回は、納期達成率を向上するために「標準時間の達成率」をKPIとして設けました（KPIの為のKPI）。標準時間は製品・工程別で標準時間を設定し、各作業員は自分の工程においてどれだけの時間で作業を完了させなければならないのかを作業中でも意識付けできるような仕組みにしました。 KPIを明確に設けることによって、各現場作業員の全員が常に同じ方向性を向いて改善活動を実施することができるようになりました。 また、不思議な事に、KPIがリアルタイムに見えるようになると、自然とKPIを達成するための働きが出来るようになり、自然と生産性が向上します。「見られているから」だけではなく、実際のデータがすぐに見えるようになり、その場で評価されていけば自ずと評価を上げたくなるものなのです。 ② 品質管理のKPI設定事例（愛知県T社：従業員数100名） 同じく多品種少量生産を実施している部品加工のT社では、今までは客先への報告用として製品別の不良状況を集計していました。当たり前ですが、不良が発生した際には原因と対策を講じ、どのような効果が表れたかを報告するものですが、どうしても社内の現場作業員にまで不良情報が行き届かず、QC活動もなんとなくやっているのみといった状況でした。 「現場作業員が自分事としてとらえ、作業内容・不良の発生原因を全員で議論できるような仕組みが出来れば不良率は改善する！」という社長の相談を受けて、KPIを設定しました。 今回設定したKPIは「製品別工程別不良率」です。 単に「不良率」というKPIを設けるだけではなく、さらに掘り下げて製品別工程別にどれだけ不良が発生したのかをリアルタイムに把握できるようにし、具体的にどの部分で発生して、その原因が何であるのかをすぐに議論できる体制を作りました。 製品別工程別で詳細に不良率が見えるようになることで、各現場作業員はより自分の業務がどれだけ不良率に影響しているかを把握することができるようになるため、自分事としてとらえることができるようになります。良くも悪くも自分の作業の影響がすべてKPIとして見えるようになるため、KPIが達成できていない場合は改善の為の原因追及を自ら実施でき、達成できている場合はその状態を保つための施策を講じることができるようになります。 これらを個人だけに責任を負わせるのではなく、チームとして改善が出来るような体制を作ることにより、より改善を促進することができるようになるのです。T社では、各工程のリーダーを設けることにより、2～3名のグループごとにKPI達成に向けて改善活動が出来るような仕組みを構築しました。 4. KPI運用のために必要なデータとシステムの活用法 KPIの運用には、正確なデータ収集と分析が不可欠です。製造業では、生産管理システムやMES、IoT（モノのインターネット）を活用して、リアルタイムでデータを収集することが求められます。 ① データ収集の方法とその重要性 データ収集は、紙への手動入力といったアナログな集計ではなく、IoTやセンサーなどの自動化されたシステムを活用することで、効率的に行うことができます。生産設備の稼働状況や作業員の進捗、作業員の実績や使用部品の状況などをリアルタイムで把握し、そのデータをもとにKPIを分析します。 今回のKPI設定における重要なポイントは、「正確なデータ」をもとに「リアルタイム」でKPIに対する結果を表示させることです。自身が取り組んだ内容がどれだけ会社全体に影響するのかをすぐにフィードバックする仕組みにすることにより、より現場の改善が促進されます。 多くの企業では、改善活動をするためにKPIを設定しても、KPIに対する結果を見るために多くの労力を費やしてしまうという事態が発生しています。できるだけ費用を抑えて、今できる改善を模索することは良いことですが、アナログなデータ取得・集計では、時間を削減するための改善活動に時間を費やしてしまうことになり、本末転倒となりかねない状態になります。 では、具体的にどのような形でデータの正確性・リアルタイム性を担保するのかについては、次項以降で説明します。 ② KPI運用を支えるITツールとシステム（AI、IoTなど） IoTを活用して工場の設備の状態をモニタリングしたり、AIを用いてデータの傾向を予測することで、より高精度なKPI設定が可能になります。これにより、機器の故障予知や、品質不良の予測が可能になり、効率的な生産が実現します。 KPI運用を実践していくに向けて、「データが足りない」ということが多く発生します。KPI達成は、その場限りの改善にとどまってしまっては意味がなく、改善後も継続的な維持が必要となります。そういった場合、データの取得も同様に継続的に実施していく必要があります。 当たり前ですが、紙によるデータ取りを継続的に実施するのは不可能です。形骸化していき、結果として入力が雑になったり、そもそも入力してもらえなくなったりします。現場作業において、データ取りは本業ではないので当たり前の反応です。 こういった事態を防ぐためにも、AIやIoTなどを活用したデータ取得が重要となるのです。例として挙げたように、設備稼働状態のモニタリングだけではなく、仕掛品の滞留時間、人の動き、段取時間、手直しによる追加工数、等さまざまなデータをIoTを活用することによってデータ化することができるようになります。 また、取得したデータを集計することが手作業ではせっかくのIoTが無駄となってしまいます。そこで登場するのがBIツールなのです。 BIツールの詳細は下記を参考ください。 ▼製造業・工場が実践すべきBIツール活用とは？成功事例も紹介 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/240216-3/ BIツールを活用することにより、IoTで取得したデータをリアルタイムに見たい形式に集計してその結果を評価することができるようになります。リアルタイムにデータが集計され、KPIが見えるようになることによって、現場作業員にとっても「今日はどうだったのか？」「午前中はどうだったのか？」が把握できるようになり、それがモチベーションにつながります。 KPIの成功事例でご紹介した、「納期達成率」・「標準時間の達成率」・「製品別工程別不良率」は、どれもIoTから取得したデータを集計しないとKPIとして表示することができません。 特に、設定するKPIが経営効果に結びつきやすくなればなるほど、複雑な集計作業が必要になるのです。 IoTとBIツールを活用することにより、より正確なデータをよりリアルタイムに現場へフィードバックすることができるようになるのです。 ③ DX（デジタルトランスフォーメーション）を活用した改善手法 DXを活用することで、KPI達成に向けたデータ活用や分析が高度化します。例えば、AIや機械学習を用いて、過去の生産データを基にした予測モデルを作成し、最適な生産計画を自動で設定することができます。 IoTでデータ取得・BIでデータ集計が出来るようになると、次はAIを活用して予測が出来るようになります。予測ができるようになると、事前にトラブルを把握することができ、事前に対処することができるようになります。 AIには、データが必要です。 そのデータが無いと、どんなに良いAIを使ったとしても自社に沿った結果は出てきません。 だからこそ、KPI設定を通して継続的にデータを取得し、それを蓄積していくことが重要なのです。 KPIによる改善活動を実施することにより、将来的にAI活用が実践できるようになります。 5. 製造業におけるKPI達成に向けた改善手法 KPIの達成には、継続的な改善が欠かせません。そのために、PDCAサイクルを回すことが有効です。 ① PDCAサイクル活用法 PDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルを回しながら、KPIの進捗を確認し、改善策を講じていきます。例えば、製造ラインの稼働率向上を目指す場合、まず現状のデータをもとに改善計画を立て（Plan）、実際に改善策を実行（Do）し、結果をチェック（Check）した後、必要に応じて対策を修正（Act）します。このサイクルを繰り返すことで、KPIの達成に近づいていきます。 ② 継続的な改善活動 例えば、品質不良を削減するために、社員全員で定期的に振り返り会議を行い、改善点を議論する場を設けることが有効です。これにより、社員の意識を高め、現場での迅速な問題解決が促進されます。 6. KPIの評価と進捗管理：成果を可視化する方法 KPIの進捗管理には、定期的な評価と成果の可視化が欠かせません。企業は、目標達成度を定期的にチェックし、達成状況に応じたフィードバックを行うことが重要です。これにより、現場のモチベーションを高めると共に、目標達成に向けた最適な戦略を導き出せます。 7. 最後に いかがでしたでしょうか？今回のコラムでは、KPI設定にあたっての重要なポイントと、KPIによる改善活動を実施することによってAI活用にどのように結びついていくのかを説明しました。 今回の内容は、下記セミナーの内容のほんの一部を取り上げてコラムにしました。 より詳細なデータ活用・AI活用・データの取得方法については下記セミナーで具体的な写真やシステム画像を用いてご紹介しています。 是非ご参加ください。 ▼紡績・繊維業向け実際原価管理DXセミナー最新技術を活用した実際原価管理！現場改善～利益率UPまでの具体的な手法をお教えします。 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/123657 8. 関連する記事 製造業経営者必見！基幹システムを最大活用するためのマスタ整備のコツとは？ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/220822/ 製造業におけるマスタ整備の重要性と、その方法について解説しています。マスタ整備が適切に行われていない場合、業務の効率化やデータの活用が難しくなります。この記事では、マスタ整備のポイントや、具体的な方法について紹介しています。   製造業が基幹システム導入・刷新で失敗しないためには https://smart-factory.funaisoken.co.jp/230313-2/ 製造業における基幹システム導入・刷新のポイントについて解説しています。基幹システムの導入・刷新は、企業にとって大きなプロジェクトです。そのため、失敗しないことが重要です。この記事では、失敗しないためのポイントや、成功事例について紹介しています。   AI導入で製造業の仕事はなくなるのか？2024年の展望 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/240522-4/ AIが製造業に与える影響について解説しています。この記事では、AIの導入により、製造業の生産性が向上し、競争力が強まることについて具体的に記載されています。   無人搬送車（AGVとAMR）の違いと製造業への導入メリット・事例について解説 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/230920-2/ 無人搬送車（AGVとAMR）の違いと、製造業への導入メリットについて解説しています。無人搬送車とは、自動で荷物を運ぶロボットです。AGVとAMRは、制御方法や用途が異なります。この記事では、両者の違いや、製造業への導入メリットについて紹介しています。   製造業経営者が知っておきたいChatGPT活用手順 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/240409/ 製造業におけるChatGPTの活用方法について解説しています。ChatGPTとは、自然言語処理モデルの一種です。ChatGPTは、製造業におけるさまざまな業務に活用できます。この記事では、ChatGPTの活用手順や、具体的な活用事例について紹介しています。 9. 関連するレポート 【製造業 原価管理】時流予測レポート2025 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-cost_S045?media=smart-factory_S045 2025年に向けて製造業における原価管理の重要性を説いた記事です。製造業の現状と今後のトレンドを、原価管理の視点から解説しています。正確なデータ収集によるデータドリブン経営の実現、人手不足に対応するための業務効率化方法、AI活用などが主な内容です。ペーパーレス化、製品別利益の把握、AI活用に関心のある経営者におすすめです。 【印刷業向け】時流予測レポート2025 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-printing_S045?media=smart-factory_S045 印刷業界は、デジタル化や人手不足などの課題に直面しています。この記事では、印刷業界が2025年に向けてどのように変化していくのかを予測しています。また、印刷会社が生き残るために必要な対応策についても紹介しています。 【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045 製造業におけるリアルタイム現場データ可視化の事例を20選紹介しています。工場の現場データをリアルタイムに見える化することにより、生産効率の向上や品質管理の強化が期待できます。 【社長特別インタビュー】製造業向け現場主導“完全ペーパレス化”で10人分の工数削減！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03271_S045?media=smart-factory_S045 製造業における完全ペーパレス化の事例を紹介しています。完全ペーパレス化により、業務効率の向上やコスト削減が期待できます。 これらのレポートは、製造業経営者が2025年に向けて知っておくべき情報を提供しています。ぜひ、これらのレポートを読んで、参考にしていただければ幸いです。 ▼紡績・繊維業向け実際原価管理DXセミナー最新技術を活用した実際原価管理！現場改善～利益率UPまでの具体的な手法をお教えします。 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/123657 ▼「【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選」無料ダウンロードはこちら https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045 ▼「【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選」無料ダウンロードはこちら URL:https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045 製造業の生産現場では、KPI（重要業績評価指標）の設定と運用が、業績向上や効率化において不可欠な要素となっています。適切なKPIを設定することで、企業は生産の進捗を監視し、目標達成に向けた活動を最適化できます。本記事では、KPI設定の重要性、設定方法、必要なデータ活用法について解説します。さらに、DX（デジタルトランスフォーメーション）やデータ活用した改善手法、実際の成功事例を紹介し、企業がどのように生産現場での生産性を向上させるかについて具体的に説明します。 1. KPIとは？製造業におけるKPIの重要性と基本概念 KPI（Key Performance Indicator）は、企業が目標を達成するための成果指標です。製造業では、生産性の向上、品質の確保、コストの削減、納期遵守など、さまざまな面で業績を測定するためにKPIが活用されます。KPIは単なる数値にとどまらず、企業の戦略的な課題の解決・目標の達成に向けた進捗を評価し、改善の手助けをします。 製造現場においては、KPIが進捗状況を可視化する重要な役割を担います。例えば、生産ラインの効率や製品品質の改善、原価管理・コスト管理の向上などがKPIの対象となり、それに基づいて適切な改善策を講じることができます。KPIを設定することにより、現場改善の方向性を統一することができるようになり、会社全体として一つのKPIに向けて取り組みができるようになります。また、KPIをリアルタイムに表示させることによって現場での問題発見を迅速に行い、早期の改善行動を促すことができるようになるため、製造業では頻繁に使用されている欠かせない指標です。 2. 製造現場でのKPI設定の基本ポイント 単にKPIをやみくもに設定すれば良いというわけではありません。 会社として有効なKPIを設定していくためには抑えるべきポイントがあります。 特に製造業でKPIを設定する際には、以下の基本的なポイントを押さえることが重要です。 ① 具体性 KPIは、具体的で測定可能な指標でなければなりません。例えば、「生産効率を向上させる」という漠然とした目標ではなく、「製造ラインの稼働率を90%以上に保つ」といった具体的な目標を設定します。具体的なKPIは、達成度を明確に測ることができ、現場での行動指針となります。 KPIに具体性を持たせないと、達成度を測ることが出来なくなるため、現在、KPIを達成するまでの自分の立ち位置が不明確となってしまいます。そうすると、KPI達成のために何をすれば良いのかが不明確になるため、暗中模索のごとくいつまで経っても成果が見られなくなってしまうのです。 成果が見られないと、従業員のモチベーション低下につながります。会社として効果を定量的に示すためにKPIを設定したという意図に反して、KPIに具体性を持たせないことにより、結果としてモチベーション低下につながってしまうのです。 ② 測定可能性 KPIは必ず数値で測定できるものでなければなりません。測定可能な指標がないと、目標達成度を評価することができません。 例えば、生産ラインの「稼働率」を測定することで、稼働状況が客観的に評価できます。 KPIを設定するためには、実データの取得が必要です。現場のデータ粒度が細かければ細かいほど、より詳細なデータ分析・KPI設定が出来るようになりますが、入力に手間を擁してしまいます。 当たり前ですが、データ入力は本業ではないため、できるだけ入力の手間は省きたいところです。しかし、入力の粒度を荒くしては詳細な分析・KPI設定が出来なくなってしまうのです。 この2つのバランスを保つことが大切です。 ③ 達成可能性 KPIは、現実的で達成可能なものでなければなりません。必要以上に過度に理想的な目標を設定すると、従業員が挫折しやすく、モチベーションの低下を招きます。例えば、半年で生産量を２倍にするという目標は達成困難であり、実現可能な範囲で目標を設定することが重要です。 達成の可能性はあくまで勘や経験に依存するところがいくつかありますが、過度な設定をしすぎないことが重要です。自身が設定したKPIが過度であるかどうかを見極めるためには、「このKPIを達成するためにはどのような要素をどれだけ達成することが重要なのか」といったストーリーが描けるかどうかが基準となります。 また、管理者としては単にKPIを追うだけではなく、そのKPIに現れる数値がどれだけの背景を兼ね備えているのかを理解する必要があります。KPIに至るまでの様々なパラメータ・数式があり、それらがどのように関係して現在のKPIに至るのかを決める必要があるのです。管理者とは良き現場理解者である必要があります。 ④ 関連性 KPIは、企業の戦略的目標と直接的に関連している必要があります。生産現場でのKPIは、企業全体の目標に貢献できるように設定しなければ、現場の改善が企業の成長に繋がりません。例えば、品質改善のKPIは企業のブランド価値向上に直結する重要な指標です。 会社の描くべき方向性は、PL（損益計算書）から把握することができます。損益計算書は、主に「売上」「費用」「利益」の３つの構成から成り立ちます。会社として利益を確保することを前提とした場合、必要な施策は「売上UP」または「費用DOWN」の２つに起因するものとなります。 現在設定しようとしているKPIが、この「売上UP」と「費用DOWN」のどちらに起因するのかを把握したうえで、それが会社の方向性に即しているかを判断してからKPIを設定することが重要です。 ⑤ 期限 KPIは、達成すべき期限を設定することも重要です。期限を設定することで、目標達成のための取り組みを効率的に進めることができます。例えば、3か月以内に生産効率を10%向上させるという目標は、達成するための計画が具体的になります。 期限を決めることにより、いつまでに何をしなければならないのかが明確になります。また、それが達成可能なのか・不可能なのかも見えるようになるのです。基本的に答えが決まっている中で、どのような手法を用いて、どのように現場から協力を得ることが出来るかがKPI達成の肝なのです。 また、期限を決めた後は、「何度も周知する」「現在の達成状況を常に見える化する」ことが重要です。 これにより、会社として直近で達成しなければならない数字を常に頭の中に入れておくことができるようになり、かつ従業員としても自分の「頑張り」を数字として反映させることができるため、より良い相乗効果を生むのです。 3. KPI設定の具体例：製造業での成功事例 製造業におけるKPI設定の成功事例をいくつか紹介します。 ① 生産性向上のKPI設定事例（岐阜県S社：従業員数30名） 多品種少量生産の板金加工を実施しているS社では、単品・短納期を強みとしており、得意先からの信頼を獲得しながら売上を増やしていました。 単品・短納期を強みとしているため、製造現場では今日・明日の納期の製造を常に追いかけているような忙しい現場でした。また、管理面もシステムなどを使わずに口頭でのやり取りに終始してしまう場面も多く、なかなか製品の全体像が見えずに必要以上に話をしてしまうといった場面も少なくありませんでした。 よく言えば稼働が多く、従業員同士のコミュニケーションが活発となるような仕組みができているのですが、このような仕事の仕方では生産性向上の糸口が見込めないということでKPI設定を実施しました。 この会社で設定したKPIは、「納期達成率」と「標準時間の達成率」です。 多品種少量・短納期であるため納期は厳守していきたい半面、管理面に非効率性があるため納期を守ることができていないのが現状でした。納期達成率も月1回しか見ることが出来ず、現場としても自分事のようにとらえることが今まではできていませんでした。納期達成率をリアルタイムで見えるようにしていき、さらに納期遅延した原因は何か？を追えるようにしていきました。 それによって、各現場は納期達成率を常に意識しながら現場作業を実施することができ、必然的に生産性向上が図れるようになってきたのです。 納期達成率というKPIを達成するためには、様々な要因を分析して改善していく必要があります。 今回は、納期達成率を向上するために「標準時間の達成率」をKPIとして設けました（KPIの為のKPI）。標準時間は製品・工程別で標準時間を設定し、各作業員は自分の工程においてどれだけの時間で作業を完了させなければならないのかを作業中でも意識付けできるような仕組みにしました。 KPIを明確に設けることによって、各現場作業員の全員が常に同じ方向性を向いて改善活動を実施することができるようになりました。 また、不思議な事に、KPIがリアルタイムに見えるようになると、自然とKPIを達成するための働きが出来るようになり、自然と生産性が向上します。「見られているから」だけではなく、実際のデータがすぐに見えるようになり、その場で評価されていけば自ずと評価を上げたくなるものなのです。 ② 品質管理のKPI設定事例（愛知県T社：従業員数100名） 同じく多品種少量生産を実施している部品加工のT社では、今までは客先への報告用として製品別の不良状況を集計していました。当たり前ですが、不良が発生した際には原因と対策を講じ、どのような効果が表れたかを報告するものですが、どうしても社内の現場作業員にまで不良情報が行き届かず、QC活動もなんとなくやっているのみといった状況でした。 「現場作業員が自分事としてとらえ、作業内容・不良の発生原因を全員で議論できるような仕組みが出来れば不良率は改善する！」という社長の相談を受けて、KPIを設定しました。 今回設定したKPIは「製品別工程別不良率」です。 単に「不良率」というKPIを設けるだけではなく、さらに掘り下げて製品別工程別にどれだけ不良が発生したのかをリアルタイムに把握できるようにし、具体的にどの部分で発生して、その原因が何であるのかをすぐに議論できる体制を作りました。 製品別工程別で詳細に不良率が見えるようになることで、各現場作業員はより自分の業務がどれだけ不良率に影響しているかを把握することができるようになるため、自分事としてとらえることができるようになります。良くも悪くも自分の作業の影響がすべてKPIとして見えるようになるため、KPIが達成できていない場合は改善の為の原因追及を自ら実施でき、達成できている場合はその状態を保つための施策を講じることができるようになります。 これらを個人だけに責任を負わせるのではなく、チームとして改善が出来るような体制を作ることにより、より改善を促進することができるようになるのです。T社では、各工程のリーダーを設けることにより、2～3名のグループごとにKPI達成に向けて改善活動が出来るような仕組みを構築しました。 4. KPI運用のために必要なデータとシステムの活用法 KPIの運用には、正確なデータ収集と分析が不可欠です。製造業では、生産管理システムやMES、IoT（モノのインターネット）を活用して、リアルタイムでデータを収集することが求められます。 ① データ収集の方法とその重要性 データ収集は、紙への手動入力といったアナログな集計ではなく、IoTやセンサーなどの自動化されたシステムを活用することで、効率的に行うことができます。生産設備の稼働状況や作業員の進捗、作業員の実績や使用部品の状況などをリアルタイムで把握し、そのデータをもとにKPIを分析します。 今回のKPI設定における重要なポイントは、「正確なデータ」をもとに「リアルタイム」でKPIに対する結果を表示させることです。自身が取り組んだ内容がどれだけ会社全体に影響するのかをすぐにフィードバックする仕組みにすることにより、より現場の改善が促進されます。 多くの企業では、改善活動をするためにKPIを設定しても、KPIに対する結果を見るために多くの労力を費やしてしまうという事態が発生しています。できるだけ費用を抑えて、今できる改善を模索することは良いことですが、アナログなデータ取得・集計では、時間を削減するための改善活動に時間を費やしてしまうことになり、本末転倒となりかねない状態になります。 では、具体的にどのような形でデータの正確性・リアルタイム性を担保するのかについては、次項以降で説明します。 ② KPI運用を支えるITツールとシステム（AI、IoTなど） IoTを活用して工場の設備の状態をモニタリングしたり、AIを用いてデータの傾向を予測することで、より高精度なKPI設定が可能になります。これにより、機器の故障予知や、品質不良の予測が可能になり、効率的な生産が実現します。 KPI運用を実践していくに向けて、「データが足りない」ということが多く発生します。KPI達成は、その場限りの改善にとどまってしまっては意味がなく、改善後も継続的な維持が必要となります。そういった場合、データの取得も同様に継続的に実施していく必要があります。 当たり前ですが、紙によるデータ取りを継続的に実施するのは不可能です。形骸化していき、結果として入力が雑になったり、そもそも入力してもらえなくなったりします。現場作業において、データ取りは本業ではないので当たり前の反応です。 こういった事態を防ぐためにも、AIやIoTなどを活用したデータ取得が重要となるのです。例として挙げたように、設備稼働状態のモニタリングだけではなく、仕掛品の滞留時間、人の動き、段取時間、手直しによる追加工数、等さまざまなデータをIoTを活用することによってデータ化することができるようになります。 また、取得したデータを集計することが手作業ではせっかくのIoTが無駄となってしまいます。そこで登場するのがBIツールなのです。 BIツールの詳細は下記を参考ください。 ▼製造業・工場が実践すべきBIツール活用とは？成功事例も紹介 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/240216-3/ BIツールを活用することにより、IoTで取得したデータをリアルタイムに見たい形式に集計してその結果を評価することができるようになります。リアルタイムにデータが集計され、KPIが見えるようになることによって、現場作業員にとっても「今日はどうだったのか？」「午前中はどうだったのか？」が把握できるようになり、それがモチベーションにつながります。 KPIの成功事例でご紹介した、「納期達成率」・「標準時間の達成率」・「製品別工程別不良率」は、どれもIoTから取得したデータを集計しないとKPIとして表示することができません。 特に、設定するKPIが経営効果に結びつきやすくなればなるほど、複雑な集計作業が必要になるのです。 IoTとBIツールを活用することにより、より正確なデータをよりリアルタイムに現場へフィードバックすることができるようになるのです。 ③ DX（デジタルトランスフォーメーション）を活用した改善手法 DXを活用することで、KPI達成に向けたデータ活用や分析が高度化します。例えば、AIや機械学習を用いて、過去の生産データを基にした予測モデルを作成し、最適な生産計画を自動で設定することができます。 IoTでデータ取得・BIでデータ集計が出来るようになると、次はAIを活用して予測が出来るようになります。予測ができるようになると、事前にトラブルを把握することができ、事前に対処することができるようになります。 AIには、データが必要です。 そのデータが無いと、どんなに良いAIを使ったとしても自社に沿った結果は出てきません。 だからこそ、KPI設定を通して継続的にデータを取得し、それを蓄積していくことが重要なのです。 KPIによる改善活動を実施することにより、将来的にAI活用が実践できるようになります。 5. 製造業におけるKPI達成に向けた改善手法 KPIの達成には、継続的な改善が欠かせません。そのために、PDCAサイクルを回すことが有効です。 ① PDCAサイクル活用法 PDCA（Plan-Do-Check-Act）サイクルを回しながら、KPIの進捗を確認し、改善策を講じていきます。例えば、製造ラインの稼働率向上を目指す場合、まず現状のデータをもとに改善計画を立て（Plan）、実際に改善策を実行（Do）し、結果をチェック（Check）した後、必要に応じて対策を修正（Act）します。このサイクルを繰り返すことで、KPIの達成に近づいていきます。 ② 継続的な改善活動 例えば、品質不良を削減するために、社員全員で定期的に振り返り会議を行い、改善点を議論する場を設けることが有効です。これにより、社員の意識を高め、現場での迅速な問題解決が促進されます。 6. KPIの評価と進捗管理：成果を可視化する方法 KPIの進捗管理には、定期的な評価と成果の可視化が欠かせません。企業は、目標達成度を定期的にチェックし、達成状況に応じたフィードバックを行うことが重要です。これにより、現場のモチベーションを高めると共に、目標達成に向けた最適な戦略を導き出せます。 7. 最後に いかがでしたでしょうか？今回のコラムでは、KPI設定にあたっての重要なポイントと、KPIによる改善活動を実施することによってAI活用にどのように結びついていくのかを説明しました。 今回の内容は、下記セミナーの内容のほんの一部を取り上げてコラムにしました。 より詳細なデータ活用・AI活用・データの取得方法については下記セミナーで具体的な写真やシステム画像を用いてご紹介しています。 是非ご参加ください。 ▼紡績・繊維業向け実際原価管理DXセミナー最新技術を活用した実際原価管理！現場改善～利益率UPまでの具体的な手法をお教えします。 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/123657 8. 関連する記事 製造業経営者必見！基幹システムを最大活用するためのマスタ整備のコツとは？ https://smart-factory.funaisoken.co.jp/220822/ 製造業におけるマスタ整備の重要性と、その方法について解説しています。マスタ整備が適切に行われていない場合、業務の効率化やデータの活用が難しくなります。この記事では、マスタ整備のポイントや、具体的な方法について紹介しています。   製造業が基幹システム導入・刷新で失敗しないためには https://smart-factory.funaisoken.co.jp/230313-2/ 製造業における基幹システム導入・刷新のポイントについて解説しています。基幹システムの導入・刷新は、企業にとって大きなプロジェクトです。そのため、失敗しないことが重要です。この記事では、失敗しないためのポイントや、成功事例について紹介しています。   AI導入で製造業の仕事はなくなるのか？2024年の展望 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/240522-4/ AIが製造業に与える影響について解説しています。この記事では、AIの導入により、製造業の生産性が向上し、競争力が強まることについて具体的に記載されています。   無人搬送車（AGVとAMR）の違いと製造業への導入メリット・事例について解説 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/230920-2/ 無人搬送車（AGVとAMR）の違いと、製造業への導入メリットについて解説しています。無人搬送車とは、自動で荷物を運ぶロボットです。AGVとAMRは、制御方法や用途が異なります。この記事では、両者の違いや、製造業への導入メリットについて紹介しています。   製造業経営者が知っておきたいChatGPT活用手順 https://smart-factory.funaisoken.co.jp/240409/ 製造業におけるChatGPTの活用方法について解説しています。ChatGPTとは、自然言語処理モデルの一種です。ChatGPTは、製造業におけるさまざまな業務に活用できます。この記事では、ChatGPTの活用手順や、具体的な活用事例について紹介しています。 9. 関連するレポート 【製造業 原価管理】時流予測レポート2025 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-cost_S045?media=smart-factory_S045 2025年に向けて製造業における原価管理の重要性を説いた記事です。製造業の現状と今後のトレンドを、原価管理の視点から解説しています。正確なデータ収集によるデータドリブン経営の実現、人手不足に対応するための業務効率化方法、AI活用などが主な内容です。ペーパーレス化、製品別利益の把握、AI活用に関心のある経営者におすすめです。 【印刷業向け】時流予測レポート2025 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-printing_S045?media=smart-factory_S045 印刷業界は、デジタル化や人手不足などの課題に直面しています。この記事では、印刷業界が2025年に向けてどのように変化していくのかを予測しています。また、印刷会社が生き残るために必要な対応策についても紹介しています。 【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045 製造業におけるリアルタイム現場データ可視化の事例を20選紹介しています。工場の現場データをリアルタイムに見える化することにより、生産効率の向上や品質管理の強化が期待できます。 【社長特別インタビュー】製造業向け現場主導“完全ペーパレス化”で10人分の工数削減！ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03271_S045?media=smart-factory_S045 製造業における完全ペーパレス化の事例を紹介しています。完全ペーパレス化により、業務効率の向上やコスト削減が期待できます。 これらのレポートは、製造業経営者が2025年に向けて知っておくべき情報を提供しています。ぜひ、これらのレポートを読んで、参考にしていただければ幸いです。 ▼紡績・繊維業向け実際原価管理DXセミナー最新技術を活用した実際原価管理！現場改善～利益率UPまでの具体的な手法をお教えします。 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/123657 ▼「【製造業向け】リアルタイム現場データ可視化事例20選」無料ダウンロードはこちら https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045?media=smart-factory_S045

この度は本コラムをお読みいただきありがとうございます。船井総合研究所の志田雅樹です。 ここでは「製造業　原価管理時流予測レポート2025」の内容を一部ご紹介します。 ご興味のある方はぜひレポートをダウンロードいただき、詳細をお読みください。 URL： https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-cost_S045 本コラムが皆様のさらなる発展の一助になりますと幸いです。 1. はじめに 製造業を取り巻く環境は、少子高齢化による労働力不足、グローバル競争の激化、そして技術革新の加速など、常に変化し続けています。このような状況下で、企業が持続的に成長するためには、デジタルトランスフォーメーション（DX）によるコスト削減を実現させることが不可欠です。 本コラムでは、製造業におけるDX推進の鍵となる「原価管理」と、その進化を支える「AI」および「IoT」の活用について解説します。これらの技術を導入することで、経営改善を効率的に進め、競争優位性を確立することが可能です。特に、現場の従業員がデータに基づいた改善活動を自律的に行える体制構築を目指す経営者の方々はぜひ最後までお読みいただけますと幸いです。 2. 2025年のトレンド 2025年には、AI技術がほぼすべての業種で導入・活用されることが予測されています。特に製造業においては、見積AI、生産計画AI、類似図面検索AI、画像検査AI、工程設計AIなど、様々なAIが実用化され、業務効率化やコスト削減に大きく貢献すると考えられます。 これらのAI技術を最大限に活用するためには、正確なデータが不可欠です。そこで、製造現場における従業員の作業時間（工数）をタブレットやIoTを活用して正確に収集することが求められます。 3. 原価管理でできること 原価管理とは、製品を製造する上でかかる費用を適切に管理し、利益を確保するための活動です。原価管理が適切に行われていない場合、製品別の利益や見積価格の妥当性、見積と実績の差異などが曖昧になり、経営判断に悪影響を及ぼす可能性があります。 原価管理を徹底することで、以下のことが可能になります。 製品ごとの正確な利益を把握する 適切な見積価格を設定する 見積と実績の差異を分析し、改善点を見つける コスト削減のための具体的な施策を立案・実行する 生産計画の最適化 また、収集したデータを可視化することで、さらに多くの情報を引き出すことができます。例えば、以下のような可視化が可能です: 製品別の粗利額 顧客別の売上と粗利 製品・工程・不良理由別の不良件数 日別の不良率の推移 これらのデータを分析することで、経営者は迅速かつ正確な意思決定を行うことができ、企業の競争力強化に繋がります。 4. 原価管理とAIの関係性 これまで原価管理とAIについて2軸で述べてきましたが、原価管理とAI活用は密接な関係があります。AIは、学習データに基づいて答えを導き出すため、その元となるデータが不正確だとAIの精度も低下してしまいます。原価管理で正確な製造工数データを収集することで、見積AIや生産計画AIなどの精度が向上し、利益率の向上や生産性の向上が期待できます。 具体的には、以下の様なデータがAIの学習に用いられます。 見積データ 製造工数データ 生産計画データ 不良データ 図面データ これらのデータを蓄積し、AIが分析することで、より精度の高い予測や最適化が可能になります。例えば、過去の見積データを蓄積することで、新規案件の見積をAIが自動で算出したり、過去の製造実績データを蓄積することで、最適化された生産計画をAIが自動で立案したりすることが可能になります。 また、IoTを活用することで、製造現場のデータをリアルタイムで収集し、より正確な原価管理を実現できます。RFIDタグやビーコンを利用して人の動きを把握したり、センサーで設備の稼働状況や生産量を把握したりすることで、リアルタイムな原価把握、正確な原価計算、ムダの可視化、迅速な意思決定に繋がります。 5. まとめ 原価管理は、製造業における経営改善の基盤であり、AIやIoTといった最新技術を活用することで、その効果を最大化することが可能です。正確なデータ収集、データに基づいた分析、そして継続的な改善が、競争の激しい現代の製造業において、持続的な成長を達成するための鍵となります。本コラムで紹介した情報を参考に、ぜひ貴社の原価管理改革に取り組んでみてください。 6. レポートダウンロードのご案内 本コラムでは、製造業における原価管理の重要性、AIやIoTの活用について解説しました。 原価管理は、AI活用と非常に親和性の高い取り組みであり、もはや決算のためだけのものではありません。今後の人手不足に立ち向かうため、本コラムが皆様の原価管理・AIの活用に取り組むきっかけになれば幸いです。 より詳しい情報や具体的な導入事例については、本コラムで参照したレポートをダウンロードしてご確認ください。 船井総研では、工場診断・データ取得方法の検討・データ可視化・AI活用まで一気通貫したお手伝いが可能です。ご興味を持っていただいた方はぜひ、無料の経営相談をご活用ください。 今後とも船井総研として情報発信を進めてまいりますので、よろしくお願い申し上げます。 ご興味のある方はぜひご参加ください。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-cost_S045 https://formslp.funaisoken.co.jp/form01/lp/post/inquiry-S045.html?siteno=S045 この度は本コラムをお読みいただきありがとうございます。船井総合研究所の志田雅樹です。 ここでは「製造業　原価管理時流予測レポート2025」の内容を一部ご紹介します。 ご興味のある方はぜひレポートをダウンロードいただき、詳細をお読みください。 URL： https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-cost_S045 本コラムが皆様のさらなる発展の一助になりますと幸いです。 1. はじめに 製造業を取り巻く環境は、少子高齢化による労働力不足、グローバル競争の激化、そして技術革新の加速など、常に変化し続けています。このような状況下で、企業が持続的に成長するためには、デジタルトランスフォーメーション（DX）によるコスト削減を実現させることが不可欠です。 本コラムでは、製造業におけるDX推進の鍵となる「原価管理」と、その進化を支える「AI」および「IoT」の活用について解説します。これらの技術を導入することで、経営改善を効率的に進め、競争優位性を確立することが可能です。特に、現場の従業員がデータに基づいた改善活動を自律的に行える体制構築を目指す経営者の方々はぜひ最後までお読みいただけますと幸いです。 2. 2025年のトレンド 2025年には、AI技術がほぼすべての業種で導入・活用されることが予測されています。特に製造業においては、見積AI、生産計画AI、類似図面検索AI、画像検査AI、工程設計AIなど、様々なAIが実用化され、業務効率化やコスト削減に大きく貢献すると考えられます。 これらのAI技術を最大限に活用するためには、正確なデータが不可欠です。そこで、製造現場における従業員の作業時間（工数）をタブレットやIoTを活用して正確に収集することが求められます。 3. 原価管理でできること 原価管理とは、製品を製造する上でかかる費用を適切に管理し、利益を確保するための活動です。原価管理が適切に行われていない場合、製品別の利益や見積価格の妥当性、見積と実績の差異などが曖昧になり、経営判断に悪影響を及ぼす可能性があります。 原価管理を徹底することで、以下のことが可能になります。 製品ごとの正確な利益を把握する 適切な見積価格を設定する 見積と実績の差異を分析し、改善点を見つける コスト削減のための具体的な施策を立案・実行する 生産計画の最適化 また、収集したデータを可視化することで、さらに多くの情報を引き出すことができます。例えば、以下のような可視化が可能です: 製品別の粗利額 顧客別の売上と粗利 製品・工程・不良理由別の不良件数 日別の不良率の推移 これらのデータを分析することで、経営者は迅速かつ正確な意思決定を行うことができ、企業の競争力強化に繋がります。 4. 原価管理とAIの関係性 これまで原価管理とAIについて2軸で述べてきましたが、原価管理とAI活用は密接な関係があります。AIは、学習データに基づいて答えを導き出すため、その元となるデータが不正確だとAIの精度も低下してしまいます。原価管理で正確な製造工数データを収集することで、見積AIや生産計画AIなどの精度が向上し、利益率の向上や生産性の向上が期待できます。 具体的には、以下の様なデータがAIの学習に用いられます。 見積データ 製造工数データ 生産計画データ 不良データ 図面データ これらのデータを蓄積し、AIが分析することで、より精度の高い予測や最適化が可能になります。例えば、過去の見積データを蓄積することで、新規案件の見積をAIが自動で算出したり、過去の製造実績データを蓄積することで、最適化された生産計画をAIが自動で立案したりすることが可能になります。 また、IoTを活用することで、製造現場のデータをリアルタイムで収集し、より正確な原価管理を実現できます。RFIDタグやビーコンを利用して人の動きを把握したり、センサーで設備の稼働状況や生産量を把握したりすることで、リアルタイムな原価把握、正確な原価計算、ムダの可視化、迅速な意思決定に繋がります。 5. まとめ 原価管理は、製造業における経営改善の基盤であり、AIやIoTといった最新技術を活用することで、その効果を最大化することが可能です。正確なデータ収集、データに基づいた分析、そして継続的な改善が、競争の激しい現代の製造業において、持続的な成長を達成するための鍵となります。本コラムで紹介した情報を参考に、ぜひ貴社の原価管理改革に取り組んでみてください。 6. レポートダウンロードのご案内 本コラムでは、製造業における原価管理の重要性、AIやIoTの活用について解説しました。 原価管理は、AI活用と非常に親和性の高い取り組みであり、もはや決算のためだけのものではありません。今後の人手不足に立ち向かうため、本コラムが皆様の原価管理・AIの活用に取り組むきっかけになれば幸いです。 より詳しい情報や具体的な導入事例については、本コラムで参照したレポートをダウンロードしてご確認ください。 船井総研では、工場診断・データ取得方法の検討・データ可視化・AI活用まで一気通貫したお手伝いが可能です。ご興味を持っていただいた方はぜひ、無料の経営相談をご活用ください。 今後とも船井総研として情報発信を進めてまいりますので、よろしくお願い申し上げます。 ご興味のある方はぜひご参加ください。 https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/jy-cost_S045 https://formslp.funaisoken.co.jp/form01/lp/post/inquiry-S045.html?siteno=S045

1. 製造業における人手不足と少子高齢化の影響 製造業は日本経済の柱となる産業ですが、少子高齢化が進む中で、労働力人口の減少が業界に大きな影響を与えています。厚生労働省や経済産業省の調査によれば、製造業の現場では人手不足がますます深刻化しており、特に若年層の採用が難しくなっています。高齢化が進む中で熟練工の引退が進み、技術伝承ができず、企業の生産性や競争力に影響を及ぼしています。また、これにより製造業全体の成長が鈍化し、競争力の低下を招いています。 経済産業省の「ものづくり白書」では、製造業の労働力人口が過去10年間で約10%減少したことが示されています。これは主に、少子化による若年層の労働力不足と、業界における高齢化が主な原因です。 2. 人手不足の根本的な原因とその影響 製造業の人手不足の原因は、少子高齢化に加え、労働環境や業務の属人化にもあります。少子化によって新たな労働力を確保するのが難しく、現場作業の多くが高齢者に依存しています。この結果、熟練工の引退後のスキル継承がうまくいかず、業務の質や効率が低下するという悪循環に陥っています。 さらに、製造業の業務は肉体的に負担が大きく、また、作業内容が複雑なため、若年層の参入が少ないという問題もあります。これにより、企業は急速な生産性向上や競争力維持が困難となり、業績の低下に繋がっています。 製造業の人手不足が生産性に与える影響は大きく、作業の効率が下がり、競争力が低下します。また、離職率の増加も問題であり、特に製造現場では若年層の定着率が低く、慢性的な人手不足が解消されない状況が続いています。 3. 効率化と技術革新の導入で人手不足を解消 人手不足を解決するためには、効率化が不可欠です。特に、AIやIoT技術、ロボットによる自動化の導入は、製造業において非常に効果的です。これらの技術を活用することで、作業の効率を劇的に向上させ、人的資源の不足を補うことができます。 AI・IoTの導入事例ある製造企業では、AIを活用して生産ラインのデータをリアルタイムで分析し、最適な生産計画を立てています。この結果、生産性が向上し、人的作業の負担が軽減されました。また、IoT技術を使って工場内の機器の状態を常に監視し、メンテナンスのタイミングを最適化することで、設備の稼働率が向上しています。また、IoT機器を導入して作業者の工数を完全自動取得し、正確なデータ分析から生産計画・見積に反映させることができます。 ロボットによる自動化ロボットを活用した生産ラインの自動化により、製造業の現場では作業の効率化が進んでいます。これにより、作業者の負担が減り、少ない人数でも高い生産性を維持できるようになっています。自動化は、人手不足の解消に直結する重要な要素となります。 4. 人材確保と育成の重要性 人材確保と育成は、製造業の人手不足を解消するための鍵となります。特に、技術者や現場作業員の確保が難しい中で、企業は自社内での人材育成に力を入れる必要があります。育成プログラムを強化し、従業員のスキルアップを図ることが求められます。 育成のポイント新たな技術や技能を学ぶ機会を提供することは、社員のモチベーションを高め、定着率を向上させるために重要です。また、継続的な教育を通じて、現場の従業員が最新技術に対応できるようにすることも、企業の競争力を保つために必要です。 成功事例ある企業では、若手社員を対象にした技術研修プログラムを導入し、その結果、新入社員の定着率が大幅に向上しました。このプログラムでは、AIやロボット技術の基本を学ぶことができ、現場での実務に直結するスキルを習得することができます。 5. 実践的な対策と今後の展望 製造業が人手不足を解消するためには、効率化技術の導入だけでなく、人材の確保と育成も重要な施策です。具体的な対策として、ITシステムやデジタル技術の活用が挙げられます。例えば、企業は業務をデジタル化し、作業負担を軽減するためにAIや自動化技術を積極的に導入しています。また、従業員が業務をより効率的にこなせるようにするための教育や訓練プログラムも不可欠です。 今後の展望製造業の人手不足問題は、技術革新とともに解消される可能性があります。デジタル化が進む中で、製造業の効率化が進み、さらに競争力を高めることができます。今後も、AIやIoT、ロボティクスなどの技術が進化する中で、製造業は持続可能な成長を実現するための新たな戦略を打ち出していくことが求められます。 6. まとめ 製造業の人手不足は、少子高齢化や労働環境の厳しさによって引き起こされていますが、これに対処するためには効率化技術の導入と人材の確保、育成が不可欠です。企業は、自社内での人材育成やデジタル技術を活用した業務効率化を進めることで、人手不足を解消し、生産性を向上させることができます。今後、AIやロボット技術の導入が進む中で、製造業は新たな成長を遂げることが期待されます。 今回の「板金・プレス加工業のための自社データAI活用セミナー」では、現場主導の業務改善を行い付加価値額20%向上した事例を交えて徹底解説いたします。 ご興味のある方はぜひご参加ください。 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122446 1. 製造業における人手不足と少子高齢化の影響 製造業は日本経済の柱となる産業ですが、少子高齢化が進む中で、労働力人口の減少が業界に大きな影響を与えています。厚生労働省や経済産業省の調査によれば、製造業の現場では人手不足がますます深刻化しており、特に若年層の採用が難しくなっています。高齢化が進む中で熟練工の引退が進み、技術伝承ができず、企業の生産性や競争力に影響を及ぼしています。また、これにより製造業全体の成長が鈍化し、競争力の低下を招いています。 経済産業省の「ものづくり白書」では、製造業の労働力人口が過去10年間で約10%減少したことが示されています。これは主に、少子化による若年層の労働力不足と、業界における高齢化が主な原因です。 2. 人手不足の根本的な原因とその影響 製造業の人手不足の原因は、少子高齢化に加え、労働環境や業務の属人化にもあります。少子化によって新たな労働力を確保するのが難しく、現場作業の多くが高齢者に依存しています。この結果、熟練工の引退後のスキル継承がうまくいかず、業務の質や効率が低下するという悪循環に陥っています。 さらに、製造業の業務は肉体的に負担が大きく、また、作業内容が複雑なため、若年層の参入が少ないという問題もあります。これにより、企業は急速な生産性向上や競争力維持が困難となり、業績の低下に繋がっています。 製造業の人手不足が生産性に与える影響は大きく、作業の効率が下がり、競争力が低下します。また、離職率の増加も問題であり、特に製造現場では若年層の定着率が低く、慢性的な人手不足が解消されない状況が続いています。 3. 効率化と技術革新の導入で人手不足を解消 人手不足を解決するためには、効率化が不可欠です。特に、AIやIoT技術、ロボットによる自動化の導入は、製造業において非常に効果的です。これらの技術を活用することで、作業の効率を劇的に向上させ、人的資源の不足を補うことができます。 AI・IoTの導入事例ある製造企業では、AIを活用して生産ラインのデータをリアルタイムで分析し、最適な生産計画を立てています。この結果、生産性が向上し、人的作業の負担が軽減されました。また、IoT技術を使って工場内の機器の状態を常に監視し、メンテナンスのタイミングを最適化することで、設備の稼働率が向上しています。また、IoT機器を導入して作業者の工数を完全自動取得し、正確なデータ分析から生産計画・見積に反映させることができます。 ロボットによる自動化ロボットを活用した生産ラインの自動化により、製造業の現場では作業の効率化が進んでいます。これにより、作業者の負担が減り、少ない人数でも高い生産性を維持できるようになっています。自動化は、人手不足の解消に直結する重要な要素となります。 4. 人材確保と育成の重要性 人材確保と育成は、製造業の人手不足を解消するための鍵となります。特に、技術者や現場作業員の確保が難しい中で、企業は自社内での人材育成に力を入れる必要があります。育成プログラムを強化し、従業員のスキルアップを図ることが求められます。 育成のポイント新たな技術や技能を学ぶ機会を提供することは、社員のモチベーションを高め、定着率を向上させるために重要です。また、継続的な教育を通じて、現場の従業員が最新技術に対応できるようにすることも、企業の競争力を保つために必要です。 成功事例ある企業では、若手社員を対象にした技術研修プログラムを導入し、その結果、新入社員の定着率が大幅に向上しました。このプログラムでは、AIやロボット技術の基本を学ぶことができ、現場での実務に直結するスキルを習得することができます。 5. 実践的な対策と今後の展望 製造業が人手不足を解消するためには、効率化技術の導入だけでなく、人材の確保と育成も重要な施策です。具体的な対策として、ITシステムやデジタル技術の活用が挙げられます。例えば、企業は業務をデジタル化し、作業負担を軽減するためにAIや自動化技術を積極的に導入しています。また、従業員が業務をより効率的にこなせるようにするための教育や訓練プログラムも不可欠です。 今後の展望製造業の人手不足問題は、技術革新とともに解消される可能性があります。デジタル化が進む中で、製造業の効率化が進み、さらに競争力を高めることができます。今後も、AIやIoT、ロボティクスなどの技術が進化する中で、製造業は持続可能な成長を実現するための新たな戦略を打ち出していくことが求められます。 6. まとめ 製造業の人手不足は、少子高齢化や労働環境の厳しさによって引き起こされていますが、これに対処するためには効率化技術の導入と人材の確保、育成が不可欠です。企業は、自社内での人材育成やデジタル技術を活用した業務効率化を進めることで、人手不足を解消し、生産性を向上させることができます。今後、AIやロボット技術の導入が進む中で、製造業は新たな成長を遂げることが期待されます。 今回の「板金・プレス加工業のための自社データAI活用セミナー」では、現場主導の業務改善を行い付加価値額20%向上した事例を交えて徹底解説いたします。 ご興味のある方はぜひご参加ください。 https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122446

本コラムをお読みいただきありがとうございます。船井総合研究所の熊谷俊作です。 １．はじめに 印刷・製本・製紙業界を取り巻く環境は、デジタル化の波や顧客ニーズの多様化、そして原材料価格の高騰など、多くの課題に直面しています。特に印刷業界では、事業所数、出荷額、売上高が右肩下がりで、業界全体が縮小傾向にあることは周知の事実です。しかし、厳しい市場環境下でも、データ活用によって収益を改善し、持続的な成長を遂げている企業も存在します。 本コラムでは、印刷・製本・製紙業界全体におけるデータ取得・可視化の重要性について解説し、2025年に向けた具体的な戦略と成功事例をご紹介します。 ２．業界現状の深掘り：深刻化する収益悪化の要因 印刷・製本・製紙業界は、長年、需要の減少、価格競争の激化、デジタル化の進展といった課題に直面してきました。 特に印刷業界においては、2002年の事業所数を100％とした場合、2021年には37.0%まで減少しており、業界全体の縮小傾向が顕著です。 出荷額も減少傾向にあり、2002年の出荷額を100%とした指数は、2021年には64.0%まで落ち込んでいます。 売上高も2008年以降減少傾向が続いており、2023年には前年比約9.1%の減少となりました。 これらの要因に加え、近年では原材料価格や人件費の高騰が収益を圧迫する大きな要因となっています。 特に、人件費の上昇分を見積価格に反映させることが難しく、価格交渉が難航しているケースが多く見られます。 収益悪化の根本的な原因は、多くの企業で正確な原価管理が実施できていない ことにあります。 実際にかかった原価、特に実際にかかった直接労務費を正しく把握できていないため、どの製品がどれだけの利益を生み出しているのか、あるいは赤字になっているのかを把握することが困難になっています。 その結果、事実上不採算となってしまう案件の受注や、価格交渉における根拠の不足といった事態が発生し、収益悪化に拍車をかけているのです。 ３．データ活用戦略深化：各工程における具体的アクションプラン 今回の2025年時流予測レポートでは、１．２．で挙げた市場動向に対して、自社が取り組むべき具体的なプランをステップごとに示しています。 本コラムでは、その一部をご紹介します。 3-1.実際原価管理の実施と見積作成体制の構築 3-1-1. データ取得基盤の強化 原価管理の精度向上には、正確な実績データの取得が不可欠です。 タブレット端末やRFID、センサーなどを活用し、製品・工程・担当者・設備・段取/加工・開始時間・終了時間・完了/終了 といったデータ項目を自動で収集する仕組みを構築する必要があります。 これにより、現場の負担をできるだけ少なくした状態で実績をデータ化することができるようになり、さらに今まで発生していた手書きによる人為的なミスを削減し、リアルタイムなデータ収集が可能になるのです。 3-1-2. 見積自動化・最適化システムの導入 実績原価に基づいた見積もりを自動作成するシステムを導入することで、見積業務の効率化と精度向上を同時に実現できます。 製品仕様情報を入力すると、単価表に基づいた最適な概算見積もりが自動出力される仕組みを構築することで、属人的な要素を排除し、より客観的な見積もりを作成することが可能になります。 3-1-3. 単価表の定期的な見直し 単価表は、現場の実態に合わせて定期的に見直すことが重要です。 材料価格や人件費の変動、生産効率の向上などを反映することで、新しい案件が来た際には実態に即した見積を提出することができるようになるため、見積精度の向上と利益確保に繋がります。 3-2. デザインAI活用によるデザイン工数の削減 3-2-1. 顧客ニーズカルテとデザイン仕様書の標準化・DB化 デザイン制作を効率化するため、顧客ニーズカルテとデザイン仕様書を標準フォーマット化し、データベース化しましょう。 これにより、顧客、営業担当者、デザイナー間での情報共有がスムーズになり、手戻りを削減できます。 3-2-2. デザインAIの導入と活用範囲の拡大 顧客の要望や過去のデザインデータに基づいてデザイン案を自動生成するAIツールを導入することで、デザイン工程の効率化とリードタイムの短縮を実現できます。 ロゴデザイン、バナー作成、レイアウト提案など、AIの活用範囲を段階的に拡大していくことで、デザイナーはより創造的な業務に集中できるようになります。 3-3. Webマーケティングによる新規顧客開拓と案件の選択と集中 3-3-1. 独自性の高いWebサイト構築とSEO対策 自社の強みや差別化ポイントを明確に訴求するWebサイトを構築し、SEO対策を徹底することで、検索エンジンからの集客力を強化しましょう。 ターゲット顧客の検索キーワードを分析し、Webサイトの内容を最適化することで、より多くの潜在顧客にアプローチできます。 3-3-2. マーケティングオートメーションの導入 Webサイトへの訪問者を追跡し、属性や行動に基づいて最適なコンテンツを自動配信するマーケティングオートメーションツールを導入することで、見込み客の育成と受注率向上を図ります。 メルマガ配信、スコアリング、行動トリガーメールなど、多様な機能を活用し、効率的な顧客開拓を実現しましょう。 3-3-3. 利益率に基づいた案件の選択と集中 Webマーケティングによって獲得した新規顧客に対しては、最適化した見積もりで受注することで利益確保を徹底します。 利益率の高い案件に優先的に取り組み、収益性の低い案件は断る勇気を持つことが重要です。 3-4. 製紙・製本業界特有のデータ活用戦略 製紙業界: 顧客の購買履歴や市場トレンドを分析し、ニーズに合致した特殊紙や環境配慮型製品を開発することで、高付加価値製品の販売を強化できます。 製本業界: オンデマンド印刷や電子書籍の需要に対応した小ロット・多品種生産体制を構築し、生産管理システムと連携することで、効率的な生産計画立案と在庫管理を実現できます。 4．成功事例から学ぶ：原価管理システム導入によるコスト削減と生産性向上 株式会社M社（製造業）の事例 では、原価管理システムの導入により、手書き日報や手動転記作業を廃止し、間接作業時間を大幅に削減しました。 リアルタイムな収支把握が可能となり、削減した工数を品質改善業務に充てることで、生産性向上を実現しています。 さらに、ノーコードstrongIツールを導入することで、データ分析の属人化を解消し、誰でも簡単にデータ分析を行える環境を整備しました。 M社の成功要因は、システム導入を単なるツール導入ではなく、業務改革の手段として捉え、担当者を巻き込んだフロー構築を行ったこと にあります。 システム導入によって、リアルタイムで原価管理・製造進捗を把握できるようになり、製品別のボトルネック工程の特定が可能となりました。 また、実績入力担当の事務員を不良入力に充てることで、情報の一元管理を実現し、生産管理システムの進捗管理機能を有効活用できるようになりました。 5．データ活用は持続的成長への鍵 印刷・製本・製紙業界を取り巻く環境は厳しさを増していますが、データ活用は企業の収益改善、効率化、そして持続的成長を実現するための強力な武器となります。本コラムでご紹介した内容を参考に、ぜひ貴社でもデータ活用を推進し、未来を切り拓いてください。 6.レポートダウンロードのお勧め 本レポートでは、印刷業界におけるデータ活用による成功事例や、2025年に向けた具体的な戦略をさらに詳しく解説しています。 市場縮小の波を乗り越え、貴社が持続的な成長を実現するためにも、データ活用はもはや避けて通れない道となっています。本レポートをダウンロードし、貴社の経営戦略策定にお役立てください。 7.最後に 印刷・製本・製紙業界にとって、適切なデータ取得・活用によるリアルタイムな経営判断が2025年にはより一層求められます。 是非、本コラムやレポート「時流予測レポート2025 （今後の見通し・業界動向・トレンド）」を参考に、自社のデータ活用戦略に役立てていただければ幸いです。 そして、船井総研では、製造業の皆様のデータ活用を支援するためのセミナーやコンサルティングサービスも提供しております。データ活用でお困りのことがございましたら、お気軽にご相談ください。 ■お問い合わせページ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045 本コラムをお読みいただきありがとうございます。船井総合研究所の熊谷俊作です。 １．はじめに 印刷・製本・製紙業界を取り巻く環境は、デジタル化の波や顧客ニーズの多様化、そして原材料価格の高騰など、多くの課題に直面しています。特に印刷業界では、事業所数、出荷額、売上高が右肩下がりで、業界全体が縮小傾向にあることは周知の事実です。しかし、厳しい市場環境下でも、データ活用によって収益を改善し、持続的な成長を遂げている企業も存在します。 本コラムでは、印刷・製本・製紙業界全体におけるデータ取得・可視化の重要性について解説し、2025年に向けた具体的な戦略と成功事例をご紹介します。 ２．業界現状の深掘り：深刻化する収益悪化の要因 印刷・製本・製紙業界は、長年、需要の減少、価格競争の激化、デジタル化の進展といった課題に直面してきました。 特に印刷業界においては、2002年の事業所数を100％とした場合、2021年には37.0%まで減少しており、業界全体の縮小傾向が顕著です。 出荷額も減少傾向にあり、2002年の出荷額を100%とした指数は、2021年には64.0%まで落ち込んでいます。 売上高も2008年以降減少傾向が続いており、2023年には前年比約9.1%の減少となりました。 これらの要因に加え、近年では原材料価格や人件費の高騰が収益を圧迫する大きな要因となっています。 特に、人件費の上昇分を見積価格に反映させることが難しく、価格交渉が難航しているケースが多く見られます。 収益悪化の根本的な原因は、多くの企業で正確な原価管理が実施できていない ことにあります。 実際にかかった原価、特に実際にかかった直接労務費を正しく把握できていないため、どの製品がどれだけの利益を生み出しているのか、あるいは赤字になっているのかを把握することが困難になっています。 その結果、事実上不採算となってしまう案件の受注や、価格交渉における根拠の不足といった事態が発生し、収益悪化に拍車をかけているのです。 ３．データ活用戦略深化：各工程における具体的アクションプラン 今回の2025年時流予測レポートでは、１．２．で挙げた市場動向に対して、自社が取り組むべき具体的なプランをステップごとに示しています。 本コラムでは、その一部をご紹介します。 3-1.実際原価管理の実施と見積作成体制の構築 3-1-1. データ取得基盤の強化 原価管理の精度向上には、正確な実績データの取得が不可欠です。 タブレット端末やRFID、センサーなどを活用し、製品・工程・担当者・設備・段取/加工・開始時間・終了時間・完了/終了 といったデータ項目を自動で収集する仕組みを構築する必要があります。 これにより、現場の負担をできるだけ少なくした状態で実績をデータ化することができるようになり、さらに今まで発生していた手書きによる人為的なミスを削減し、リアルタイムなデータ収集が可能になるのです。 3-1-2. 見積自動化・最適化システムの導入 実績原価に基づいた見積もりを自動作成するシステムを導入することで、見積業務の効率化と精度向上を同時に実現できます。 製品仕様情報を入力すると、単価表に基づいた最適な概算見積もりが自動出力される仕組みを構築することで、属人的な要素を排除し、より客観的な見積もりを作成することが可能になります。 3-1-3. 単価表の定期的な見直し 単価表は、現場の実態に合わせて定期的に見直すことが重要です。 材料価格や人件費の変動、生産効率の向上などを反映することで、新しい案件が来た際には実態に即した見積を提出することができるようになるため、見積精度の向上と利益確保に繋がります。 3-2. デザインAI活用によるデザイン工数の削減 3-2-1. 顧客ニーズカルテとデザイン仕様書の標準化・DB化 デザイン制作を効率化するため、顧客ニーズカルテとデザイン仕様書を標準フォーマット化し、データベース化しましょう。 これにより、顧客、営業担当者、デザイナー間での情報共有がスムーズになり、手戻りを削減できます。 3-2-2. デザインAIの導入と活用範囲の拡大 顧客の要望や過去のデザインデータに基づいてデザイン案を自動生成するAIツールを導入することで、デザイン工程の効率化とリードタイムの短縮を実現できます。 ロゴデザイン、バナー作成、レイアウト提案など、AIの活用範囲を段階的に拡大していくことで、デザイナーはより創造的な業務に集中できるようになります。 3-3. Webマーケティングによる新規顧客開拓と案件の選択と集中 3-3-1. 独自性の高いWebサイト構築とSEO対策 自社の強みや差別化ポイントを明確に訴求するWebサイトを構築し、SEO対策を徹底することで、検索エンジンからの集客力を強化しましょう。 ターゲット顧客の検索キーワードを分析し、Webサイトの内容を最適化することで、より多くの潜在顧客にアプローチできます。 3-3-2. マーケティングオートメーションの導入 Webサイトへの訪問者を追跡し、属性や行動に基づいて最適なコンテンツを自動配信するマーケティングオートメーションツールを導入することで、見込み客の育成と受注率向上を図ります。 メルマガ配信、スコアリング、行動トリガーメールなど、多様な機能を活用し、効率的な顧客開拓を実現しましょう。 3-3-3. 利益率に基づいた案件の選択と集中 Webマーケティングによって獲得した新規顧客に対しては、最適化した見積もりで受注することで利益確保を徹底します。 利益率の高い案件に優先的に取り組み、収益性の低い案件は断る勇気を持つことが重要です。 3-4. 製紙・製本業界特有のデータ活用戦略 製紙業界: 顧客の購買履歴や市場トレンドを分析し、ニーズに合致した特殊紙や環境配慮型製品を開発することで、高付加価値製品の販売を強化できます。 製本業界: オンデマンド印刷や電子書籍の需要に対応した小ロット・多品種生産体制を構築し、生産管理システムと連携することで、効率的な生産計画立案と在庫管理を実現できます。 4．成功事例から学ぶ：原価管理システム導入によるコスト削減と生産性向上 株式会社M社（製造業）の事例 では、原価管理システムの導入により、手書き日報や手動転記作業を廃止し、間接作業時間を大幅に削減しました。 リアルタイムな収支把握が可能となり、削減した工数を品質改善業務に充てることで、生産性向上を実現しています。 さらに、ノーコードstrongIツールを導入することで、データ分析の属人化を解消し、誰でも簡単にデータ分析を行える環境を整備しました。 M社の成功要因は、システム導入を単なるツール導入ではなく、業務改革の手段として捉え、担当者を巻き込んだフロー構築を行ったこと にあります。 システム導入によって、リアルタイムで原価管理・製造進捗を把握できるようになり、製品別のボトルネック工程の特定が可能となりました。 また、実績入力担当の事務員を不良入力に充てることで、情報の一元管理を実現し、生産管理システムの進捗管理機能を有効活用できるようになりました。 5．データ活用は持続的成長への鍵 印刷・製本・製紙業界を取り巻く環境は厳しさを増していますが、データ活用は企業の収益改善、効率化、そして持続的成長を実現するための強力な武器となります。本コラムでご紹介した内容を参考に、ぜひ貴社でもデータ活用を推進し、未来を切り拓いてください。 6.レポートダウンロードのお勧め 本レポートでは、印刷業界におけるデータ活用による成功事例や、2025年に向けた具体的な戦略をさらに詳しく解説しています。 市場縮小の波を乗り越え、貴社が持続的な成長を実現するためにも、データ活用はもはや避けて通れない道となっています。本レポートをダウンロードし、貴社の経営戦略策定にお役立てください。 7.最後に 印刷・製本・製紙業界にとって、適切なデータ取得・活用によるリアルタイムな経営判断が2025年にはより一層求められます。 是非、本コラムやレポート「時流予測レポート2025 （今後の見通し・業界動向・トレンド）」を参考に、自社のデータ活用戦略に役立てていただければ幸いです。 そして、船井総研では、製造業の皆様のデータ活用を支援するためのセミナーやコンサルティングサービスも提供しております。データ活用でお困りのことがございましたら、お気軽にご相談ください。 ■お問い合わせページ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03546_S045

人手不足が深刻化する中、製造現場における自動化は喫緊の課題となっています。 特に、品質管理の要である外観検査の自動化は、多くの企業が関心を寄せているのではないでしょうか？ 外観検査自動化は、AI技術の進化により、近年急速に普及が進んでいます。 しかし、AI外観検査を導入したものの、期待した効果を得られなかった、あるいは、かえってコストや手間が増えてしまったというケースも少なくありません。 そこで今回は、外観検査自動化に取り組む際に注意すべき点について、失敗例とその対策をお伝えします。 ぜひ最後までお読みいただき、今後の参考としていただければ幸いです。 1.対象品種の選定ミス 「とりあえずAIを導入すれば、何でも自動化できる！」と考えていませんか？ 実は、AI外観検査が得意な品種と苦手な品種があります。 例えば、複雑な形状の部品や、表面に凹凸が多い部品は、画像処理が難しく、AIによる検出精度が低下する可能性があります。 また、小ロット生産の製品の場合、AIモデルの学習に必要なデータ量が不足し、十分な精度が得られないケースも。 さらに、製品のライフサイクルが短い場合は、AIモデルの構築や調整に時間がかかり、費用対効果が低くなる可能性も考えられます。 ☆対策 導入前に、AI外観検査に適した品種かどうかを慎重に検討しましょう。 複雑な形状の部品には、3Dカメラや特殊な照明を用いるなど、工夫が必要です。 小ロット生産品には、データ拡張技術や転移学習などを活用し、少ないデータでも高精度なAIモデルを構築する必要があります。 2.AIへの過度な期待 AIは、近年目覚ましい発展を遂げていますが、万能ではありません。 特に、外観検査においては、以下のような限界があります。 未知の不良に対応できないAIは、学習データに含まれる不良しか検出できません。 例えば、学習データに「傷」のデータが含まれていない場合、AIは「傷」を不良として認識できません。 微妙な判断が難しい人間であれば、経験や勘に基づいて判断できる微妙な不良も、AIには難しい場合があります。 例えば、「わずかな色の違い」や「微妙な形状の歪み」などは、AIでは判断が難しい場合があります。 環境変化に弱い照明条件やカメラの位置が変わると、AIの検出精度が低下する可能性があります。 例えば、日中の自然光と夜間の人工光では、同じ製品でも画像の見え方が異なるため、AIの認識精度に影響を与える可能性があります。 ☆対策 AIの得意・不得意を理解し、過度な期待は禁物です。 AIはあくまで人間の作業を支援するツールとして捉え、最終的な判断は人間が行うようにしましょう。 目視検査とAI検査を併用することで、より高い精度で不良を検出できます。 定期的にAIモデルの精度を評価し、必要があれば再学習や調整を行いましょう。 3.費用見積もりの甘さ AI外観検査システムの導入には、以下のような費用がかかります。 初期費用・ソフトウェアライセンス費用・ハードウェア費用（カメラ、照明、検査装置など）・システム構築費用（コンサルティング、設計、開発、設置など）・AIモデル作成費用（データ収集、アノテーション、学習など） 運用費用・システム保守費用・AIモデルのメンテナンス費用（再学習、調整など）・電力料金・人件費 これらの費用を正確に見積もらないと、導入後に予想外の出費が発生し、予算オーバーに陥る可能性があります。 ☆対策 導入前に、複数のベンダーから見積もりを取り、費用を比較検討しましょう。 見積もり内容を詳細に確認し、不明な点は必ず質問しましょう。 運用費用についても、事前にしっかりと見積もり、長期的なコストを把握しましょう。 費用対効果をシミュレーションし、投資回収の期間を見積もりましょう。 4.導入後、検査機を放置してしまった AI外観検査システムを導入したら終わりではありません。 AIモデルは、時間の経過とともに精度が低下していくため、定期的なメンテナンスや再学習が必要です。 また、製品の仕様変更や新たな不良が発生した場合にも、AIモデルを更新する必要があります。 ☆対策 AIモデルの運用担当者を決め、責任を持ってメンテナンスや再学習を行う体制を整えましょう。 定期的にAIモデルの精度を評価し、必要があれば再学習や調整を行いましょう。 製品仕様の変更や新たな不良発生時には、速やかにAIモデルを更新しましょう。 運用マニュアルを作成し、担当者が変更になった場合でもスムーズに引き継ぎができるようにしましょう。 5.まとめ 5-1次世代の金属加工技術 AIやIoTを駆使した次世代の金属加工技術は、加工プロセスの可視化や自動化により、さらなる生産性の向上を目指しています。特に、AIを用いた品質管理の自動化やリアルタイムデータの分析により、製品の精度を保ちながら効率的な生産が可能となりました。 導入目的を明確にする 適切な対象品種を選ぶ AIの特性を理解する 費用対効果をシミュレーションする 運用体制を整える しかし、いざ導入を検討するとなると、 「具体的にどのように進めればいいのかわからない…」 「自社に合ったシステムやAIの見極め方が難しい…」 といった悩みをお持ちの方もいらっしゃるのではないでしょうか？ そんな皆様に朗報です！ 船井総研では、樹脂成型・ゴム製品製造業の社長様向けに、AI外観検査導入を成功に導くためのセミナーを開催いたします。 本セミナーでは AI外観検査導入の成功ポイント 具体的な取り組み事例 多品種小ロット生産における自動化の進め方 AI導入・自動化を成功させるための社長の役割 など、盛りだくさんの内容をご用意しております。 過去の失敗事例から学び、成功へと繋がるヒントが満載です。 AI外観検査導入を成功させ、人材不足解消、品質向上、コスト削減を実現したいとお考えの社長様は、ぜひこの機会にご参加ください。   ▼セミナー詳細・申込はこちらから▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701 人手不足が深刻化する中、製造現場における自動化は喫緊の課題となっています。 特に、品質管理の要である外観検査の自動化は、多くの企業が関心を寄せているのではないでしょうか？ 外観検査自動化は、AI技術の進化により、近年急速に普及が進んでいます。 しかし、AI外観検査を導入したものの、期待した効果を得られなかった、あるいは、かえってコストや手間が増えてしまったというケースも少なくありません。 そこで今回は、外観検査自動化に取り組む際に注意すべき点について、失敗例とその対策をお伝えします。 ぜひ最後までお読みいただき、今後の参考としていただければ幸いです。 1.対象品種の選定ミス 「とりあえずAIを導入すれば、何でも自動化できる！」と考えていませんか？ 実は、AI外観検査が得意な品種と苦手な品種があります。 例えば、複雑な形状の部品や、表面に凹凸が多い部品は、画像処理が難しく、AIによる検出精度が低下する可能性があります。 また、小ロット生産の製品の場合、AIモデルの学習に必要なデータ量が不足し、十分な精度が得られないケースも。 さらに、製品のライフサイクルが短い場合は、AIモデルの構築や調整に時間がかかり、費用対効果が低くなる可能性も考えられます。 ☆対策 導入前に、AI外観検査に適した品種かどうかを慎重に検討しましょう。 複雑な形状の部品には、3Dカメラや特殊な照明を用いるなど、工夫が必要です。 小ロット生産品には、データ拡張技術や転移学習などを活用し、少ないデータでも高精度なAIモデルを構築する必要があります。 2.AIへの過度な期待 AIは、近年目覚ましい発展を遂げていますが、万能ではありません。 特に、外観検査においては、以下のような限界があります。 未知の不良に対応できないAIは、学習データに含まれる不良しか検出できません。 例えば、学習データに「傷」のデータが含まれていない場合、AIは「傷」を不良として認識できません。 微妙な判断が難しい人間であれば、経験や勘に基づいて判断できる微妙な不良も、AIには難しい場合があります。 例えば、「わずかな色の違い」や「微妙な形状の歪み」などは、AIでは判断が難しい場合があります。 環境変化に弱い照明条件やカメラの位置が変わると、AIの検出精度が低下する可能性があります。 例えば、日中の自然光と夜間の人工光では、同じ製品でも画像の見え方が異なるため、AIの認識精度に影響を与える可能性があります。 ☆対策 AIの得意・不得意を理解し、過度な期待は禁物です。 AIはあくまで人間の作業を支援するツールとして捉え、最終的な判断は人間が行うようにしましょう。 目視検査とAI検査を併用することで、より高い精度で不良を検出できます。 定期的にAIモデルの精度を評価し、必要があれば再学習や調整を行いましょう。 3.費用見積もりの甘さ AI外観検査システムの導入には、以下のような費用がかかります。 初期費用・ソフトウェアライセンス費用・ハードウェア費用（カメラ、照明、検査装置など）・システム構築費用（コンサルティング、設計、開発、設置など）・AIモデル作成費用（データ収集、アノテーション、学習など） 運用費用・システム保守費用・AIモデルのメンテナンス費用（再学習、調整など）・電力料金・人件費 これらの費用を正確に見積もらないと、導入後に予想外の出費が発生し、予算オーバーに陥る可能性があります。 ☆対策 導入前に、複数のベンダーから見積もりを取り、費用を比較検討しましょう。 見積もり内容を詳細に確認し、不明な点は必ず質問しましょう。 運用費用についても、事前にしっかりと見積もり、長期的なコストを把握しましょう。 費用対効果をシミュレーションし、投資回収の期間を見積もりましょう。 4.導入後、検査機を放置してしまった AI外観検査システムを導入したら終わりではありません。 AIモデルは、時間の経過とともに精度が低下していくため、定期的なメンテナンスや再学習が必要です。 また、製品の仕様変更や新たな不良が発生した場合にも、AIモデルを更新する必要があります。 ☆対策 AIモデルの運用担当者を決め、責任を持ってメンテナンスや再学習を行う体制を整えましょう。 定期的にAIモデルの精度を評価し、必要があれば再学習や調整を行いましょう。 製品仕様の変更や新たな不良発生時には、速やかにAIモデルを更新しましょう。 運用マニュアルを作成し、担当者が変更になった場合でもスムーズに引き継ぎができるようにしましょう。 5.まとめ 5-1次世代の金属加工技術 AIやIoTを駆使した次世代の金属加工技術は、加工プロセスの可視化や自動化により、さらなる生産性の向上を目指しています。特に、AIを用いた品質管理の自動化やリアルタイムデータの分析により、製品の精度を保ちながら効率的な生産が可能となりました。 導入目的を明確にする 適切な対象品種を選ぶ AIの特性を理解する 費用対効果をシミュレーションする 運用体制を整える しかし、いざ導入を検討するとなると、 「具体的にどのように進めればいいのかわからない…」 「自社に合ったシステムやAIの見極め方が難しい…」 といった悩みをお持ちの方もいらっしゃるのではないでしょうか？ そんな皆様に朗報です！ 船井総研では、樹脂成型・ゴム製品製造業の社長様向けに、AI外観検査導入を成功に導くためのセミナーを開催いたします。 本セミナーでは AI外観検査導入の成功ポイント 具体的な取り組み事例 多品種小ロット生産における自動化の進め方 AI導入・自動化を成功させるための社長の役割 など、盛りだくさんの内容をご用意しております。 過去の失敗事例から学び、成功へと繋がるヒントが満載です。 AI外観検査導入を成功させ、人材不足解消、品質向上、コスト削減を実現したいとお考えの社長様は、ぜひこの機会にご参加ください。   ▼セミナー詳細・申込はこちらから▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701

1.はじめに：金属加工業界の現状と未来の展望 金属加工業界は今、大きな転換期を迎えています。自動車業界の電動化や半導体の需要拡大、環境対応への高まる関心により、板金プレス加工業もその動向に合わせた変革が求められています。本記事では、板金プレス加工業の最新トレンドや業界全体が直面している課題に焦点を当て、今後の成長に必要な戦略について考察します。 2.第2章: 中小企業の挑戦と戦略 2-1 不況からの回復に向けた取り組み 2024年現在、不況の影響は依然として多くの中小企業に重くのしかかっています。特に板金プレス加工業においては、設備投資や技術力の維持が課題となっています。企業はコスト削減や効率化に取り組む一方、試作品や小ロット生産を重視することで、受注を確保する努力を続けています。 2-2 M&Aを通じた企業の生き残り戦略 業界再編が進む中で、多くの企業がM&Aを通じて事業を拡大し、新しい市場への参入を目指しています。特に、自社の強みを活かした企業買収や提携により、一貫生産体制を確立する企業が増加しています。この動きは、安定的な受注を確保し、経営基盤を強化するための重要な手段となっています。 3.第3章: 技術革新と自動化の影響 3-1 板金加工と切削加工の融合 板金加工と切削加工の融合は、製品の多様化や顧客ニーズの高まりに対応するための手段として注目されています。これにより、製品の品質や精度を高め、加工コストを削減することが可能です。特に、複雑な形状を短期間で加工する能力が高く評価され、顧客からの問い合わせも増加しています。 3-2 世界的な技術展とその実態 金属加工業界では、年々進化する技術を活用した新たな加工方法が次々と登場しています。ドイツや中国などで開催される技術展には、多くの日本企業も出展しており、最新のプレス機やAI技術を駆使した自動化装置が注目を集めています。これらの技術導入は、生産効率の向上とコスト削減に大きく寄与しています。 4.第4章: 業界の未来を支える力 経営者に必要な知識と力 「2025年の崖」という言葉があるように、今後はさらなる労働人口の減少によりDX化が急務となります。ただし、闇雲にシステム導入をする・社内のDXプロジェクトを担当者に一任するとDX化は成功しません。急速に変化する業界に対応するためには、経営者自らが新技術の導入や設備投資について深く理解し、最適な選択を行う力が求められます。特に、中小企業においては、現場の声を反映した柔軟な経営戦略が不可欠です。経営者は積極的に情報収集を行い、技術や市場動向を把握することが企業の成長に繋がります。 5.第5章: プレス加工と新たな技術の展開 5-1次世代の金属加工技術 AIやIoTを駆使した次世代の金属加工技術は、加工プロセスの可視化や自動化により、さらなる生産性の向上を目指しています。特に、AIを用いた品質管理の自動化やリアルタイムデータの分析により、製品の精度を保ちながら効率的な生産が可能となりました。 5-2次世代の原価管理 原価管理において材料費や光熱費などは管理しやすいですが、労務費には作業者の製造工数が含まれるため正確に管理できていない企業も多いのではないでしょうか。原価管理が適切にできていない場合、製品別にどれくらいの利益が出ているのか・見積価格をどれくらいに設定したらよいのか・見積と実績にどれくらいの差異があるのか、など経営に直結する情報があいまいになってしまいます。そのため、製造に誰が・いつ・どれくらい関わったのかを正確に把握する必要があります。 そこで、タブレットやIoTを活用してデータをシステムに自動転送できるようになると、紙日報に記入するよりも作業者の負担にならずに、二重・三重のシステム転記作業もなくなります。 6.おわりに: 今後の展望と金属加工業界が培った力 これからの金属加工業界は、持続可能な成長に向けた取り組みが重要です。業界全体が技術革新と経営戦略の見直しを図り、次世代の課題に向き合っていくことが求められます。板金プレス加工業も、他業界と連携を強化し、新しい製品開発やサービス提供を通じて市場の需要に応えていく必要があります。 今回の「板金・プレス加工業のための自社データAI活用セミナー」では、現場主導の業務改善を行い付加価値額20%向上した事例を交えて徹底解説いたします。 ご興味のある方はぜひご参加ください。   ▼セミナー詳細・申込はこちらから▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122446 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122446 1.はじめに：金属加工業界の現状と未来の展望 金属加工業界は今、大きな転換期を迎えています。自動車業界の電動化や半導体の需要拡大、環境対応への高まる関心により、板金プレス加工業もその動向に合わせた変革が求められています。本記事では、板金プレス加工業の最新トレンドや業界全体が直面している課題に焦点を当て、今後の成長に必要な戦略について考察します。 2.第2章: 中小企業の挑戦と戦略 2-1 不況からの回復に向けた取り組み 2024年現在、不況の影響は依然として多くの中小企業に重くのしかかっています。特に板金プレス加工業においては、設備投資や技術力の維持が課題となっています。企業はコスト削減や効率化に取り組む一方、試作品や小ロット生産を重視することで、受注を確保する努力を続けています。 2-2 M&Aを通じた企業の生き残り戦略 業界再編が進む中で、多くの企業がM&Aを通じて事業を拡大し、新しい市場への参入を目指しています。特に、自社の強みを活かした企業買収や提携により、一貫生産体制を確立する企業が増加しています。この動きは、安定的な受注を確保し、経営基盤を強化するための重要な手段となっています。 3.第3章: 技術革新と自動化の影響 3-1 板金加工と切削加工の融合 板金加工と切削加工の融合は、製品の多様化や顧客ニーズの高まりに対応するための手段として注目されています。これにより、製品の品質や精度を高め、加工コストを削減することが可能です。特に、複雑な形状を短期間で加工する能力が高く評価され、顧客からの問い合わせも増加しています。 3-2 世界的な技術展とその実態 金属加工業界では、年々進化する技術を活用した新たな加工方法が次々と登場しています。ドイツや中国などで開催される技術展には、多くの日本企業も出展しており、最新のプレス機やAI技術を駆使した自動化装置が注目を集めています。これらの技術導入は、生産効率の向上とコスト削減に大きく寄与しています。 4.第4章: 業界の未来を支える力 経営者に必要な知識と力 「2025年の崖」という言葉があるように、今後はさらなる労働人口の減少によりDX化が急務となります。ただし、闇雲にシステム導入をする・社内のDXプロジェクトを担当者に一任するとDX化は成功しません。急速に変化する業界に対応するためには、経営者自らが新技術の導入や設備投資について深く理解し、最適な選択を行う力が求められます。特に、中小企業においては、現場の声を反映した柔軟な経営戦略が不可欠です。経営者は積極的に情報収集を行い、技術や市場動向を把握することが企業の成長に繋がります。 5.第5章: プレス加工と新たな技術の展開 5-1次世代の金属加工技術 AIやIoTを駆使した次世代の金属加工技術は、加工プロセスの可視化や自動化により、さらなる生産性の向上を目指しています。特に、AIを用いた品質管理の自動化やリアルタイムデータの分析により、製品の精度を保ちながら効率的な生産が可能となりました。 5-2次世代の原価管理 原価管理において材料費や光熱費などは管理しやすいですが、労務費には作業者の製造工数が含まれるため正確に管理できていない企業も多いのではないでしょうか。原価管理が適切にできていない場合、製品別にどれくらいの利益が出ているのか・見積価格をどれくらいに設定したらよいのか・見積と実績にどれくらいの差異があるのか、など経営に直結する情報があいまいになってしまいます。そのため、製造に誰が・いつ・どれくらい関わったのかを正確に把握する必要があります。 そこで、タブレットやIoTを活用してデータをシステムに自動転送できるようになると、紙日報に記入するよりも作業者の負担にならずに、二重・三重のシステム転記作業もなくなります。 6.おわりに: 今後の展望と金属加工業界が培った力 これからの金属加工業界は、持続可能な成長に向けた取り組みが重要です。業界全体が技術革新と経営戦略の見直しを図り、次世代の課題に向き合っていくことが求められます。板金プレス加工業も、他業界と連携を強化し、新しい製品開発やサービス提供を通じて市場の需要に応えていく必要があります。 今回の「板金・プレス加工業のための自社データAI活用セミナー」では、現場主導の業務改善を行い付加価値額20%向上した事例を交えて徹底解説いたします。 ご興味のある方はぜひご参加ください。   ▼セミナー詳細・申込はこちらから▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122446 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122446

プラスチック射出成形は、製造業において広く使用されている生産技術であり、精密な製品を大量に生産することが可能です。しかし、その一方で、コスト管理の難しさが業界の課題として挙げられます。原材料費、加工費、設備費など、多くのコスト要因が絡み合い、適切な管理を怠ると、企業の利益を圧迫することになります。この記事では、プラスチック射出成形における原価管理の基本から、具体的なコスト削減方法、生産管理システムの活用方法、さらに実践的な事例を通じて、競争力を維持するための最適な原価管理手法を紹介します。 1.はじめに：射出成形における原価管理の重要性とその背景 射出成形は、プラスチックや金属の加工において非常に重要な技術です。この技術を使用することで、複雑な形状や高精度な製品を短期間で生産することが可能になります。しかし、生産効率を最大化するためには、細かなコスト管理が必要不可欠です。 原材料費、加工費、設備維持費などが製造コストに影響を与えるため、それらのコストを的確に把握・管理を行い、データをもとにした原価改善を実施することが競争力維持に繋がります。 射出成形のプロセスは、多くの工程が絡むため、各工程で発生するコストを細かく分けて管理する必要があります。 例えば、原材料の仕入れから製品の完成までにかかる時間や人件費、そして生産設備の稼働率や保守管理費用が、全体的なコストにどのように影響するのかを理解することが重要です。 射出成形では、製品単価が低くなることが多いため、大量生産における効率化が求められます。そのため、製造原価を把握するためには、原価計算の手法を十分に理解し、適切な管理体制を築くことが必要です。 しかし近年の製品の多様化に伴って各社が製造する製品の品目数は多くなり、それぞれロット数も少なくなってきているのが現状です。 こういった多品種少量生産が求められる現在では、特に製品の製造に必要な準備時間（段取時間）をいかに効率的に最適化することができるかが原価低減における重要な視点となっていきます。 2.原価管理の目的：競争力向上と利益確保 射出成形は、プラスチックや金属の加工において非常に重要な技術です。この技術を使用することで、複雑な形状や高精度な製品を短期間で生産することが可能になります。しかし、生産効率を最大化するためには、細かなコスト管理が必要不可欠です。原材料費、加工費、設備維持費などが製造コストに影響を与えるため、それらのコストを的確に把握・管理を行い、データをもとにした原価改善を実施することが競争力維持に繋がります。 射出成形のプロセスは、多くの工程が絡むため、各工程で発生するコストを細かく分けて管理する必要があります。 例えば、原材料の仕入れから製品の完成までにかかる時間や人件費、そして生産設備の稼働率や保守管理費用が、全体的なコストにどのように影響するのかを理解することが重要です。 射出成形では、製品単価が低くなることが多いため、大量生産における効率化が求められます。そのため、製造原価を把握するためには、原価計算の手法を十分に理解し、適切な管理体制を築くことが必要です。 しかし近年の製品の多様化に伴って各社が製造する製品の品目数は多くなり、それぞれロット数も少なくなってきているのが現状です。 こういった多品種少量生産が求められる現在では、特に製品の製造に必要な準備時間（段取時間）をいかに効率的に最適化することができるかが原価低減における重要な視点となっていきます。 ①実際工数のデータ化・一元化（データ取得） こちらの画像をご覧ください。 こちらは弊社主催セミナーの資料の一部です。 画像に示されているように、多くの製造業では特に実際にかかった「労務費（工賃×工数）」と「光熱費」を正確に製品別工程別に取得することができていません。 実際にかかった労務費と光熱費が把握できないため、製造原価を把握することが出来ず、売価に対する利益を把握することが出来なくなってしまうのです。 実際原価を把握するためには、特に実際にかかった製造工数を現場でリアルタイムに取得していく必要があります。 光熱費においても、カーボンニュートラル等の観点から正確なデータ取得は必要ですが、光熱費を削減していく場合には新電力活用や設備投資等の投資による施策が挙げられることが多いため、現場改善・原価低減の観点で見る場合は、労務費をもとに按分するという進め方で取り急ぎは問題ないと考えられます。 皆さんの現場ではいかがでしょうか？ 製造工数は正確に取れていますでしょうか？ また、そのデータを原価管理・現場改善へと活用することができていますか？ 管理会計分野でも様々な分析・管理手法がありますが、それらもすべて「正確なデータが取得できていること」が前提です。 会社として、競争力を向上させるためには、特に正確な工数データを取得することが重要なのです。 ②実際原価の可視化（集計） 製品別・工程別の実際にかかった原価を可視化することにより、どの製品・工程で無駄が発生しているかを特定できます。これにより、コスト削減の余地が明確になり、改善策を講じることができます。 多くの企業では、まだまだ標準原価計算によって原価管理されているのが実態です。 標準原価計算による製品別の原価を把握してしまうと、実際にかかった原価が見えなくなるため、生産計画・見積作成に影響を及ぼしてしまいます。 結果として、適切な経営判断を行うことが出来なくなってしまうのです。 データが集計されて可視化されてくれば、おのずと改善箇所が見えるようになっていきます。 製品別であれば、利益率のGood・Bad分析・製品分類別の利益率の推移・客先毎の利益率等が分析できるようになります。 工程別であれば、各ライン・設備における稼働時間の分析・製品別における製造ラインの特性等が統計的に分析できるようになります。 ③利益の最大化（改善） 実際原価を可視化することによって得られる効果は、改善箇所が見えるようになることだけではなく、 改善後の結果が経営効果として数値化できるようになる ことが挙げられます。 実際原価の可視化は実態を表すものであるため、改善の実施により過去と比較してどれだけ改善できたのかを数値で示すことができるようになるのです。 これにより、現場の方の改善活動に対するモチベーション向上につながることができ、会社として改善活動を活発化することができるようになります。 さらに、経営者・管理者としても、結果が数値で現れるようになるため根拠をもとに適切な評価ができるようになります。 現場の方からすると、やはり経営者・管理者からの適切な評価や適切な鼓舞はうれしいものであり、より改善活動を実施しようという考えを持ってくれるようになります。 そうすると、現場の方が率先して「データを見て気づきを得て」「改善ポイントを把握して」「自らが改善活動を実施する」ことができるようになるのです。 これにより、現場主導の経営改善・原価改善体制が出来上がります。 当たり前ですが、現場改善の気づきを得やすいのは現場の方々です。 日々作業をしているため、自部門の製造特性を熟知しているからです。 これを、「なんとなくやっている」「仕事だからやっている」といった意識で製造をする場合と、「この部分に改善ポイントがありそうだな」と考えながら製造をする場合では雲泥の差があることは明らかです。 こういった「原価意識を持った製造」意識を持たせるためにも、上記のような正確なデータ取得・可視化が重要となります。 生産性を向上させ、製造コストを抑えることができれば、同じ製品をより多くの利益を得ることができるようになります。利益率を改善するためには、原価計算と適切な価格設定が必要なのです。 現場主導の経営改善・原価改善体制を構築するためには、正確なデータ取得・可視化が重要なのです。 ④競争力の向上（経営効果へと結びつける） 原価管理をすることは、社内の原価低減の為だけでなく、価格交渉や新規の見積による利益確保の材料ともなります。 価格交渉 自社の製品別工程別の原価を正しく把握することができれば、「どの製品が儲かっているか・儲かっていないか」「この製品のどの工程が儲かっているか・儲かっていないか」が詳細に分かるようになります。 さらに、近年の賃上げの状況を鑑みて、この工賃であればどの程度の利益を得ることができるのかが分かるようになります。 これにより、価格交渉しなければならない製品をピックアップすることができるようになります。 多くの企業では、材料費高騰に伴って、材料費の高騰分の価格交渉をすることはできていますが、賃上げに伴う価格交渉ができていないことが課題として挙げられます。 もちろん、客先との関係性などによりどうしても引き受けざるを得ない仕事もあるため、一筋縄で価格交渉をすることは難しいとは思いますが、データによる根拠が無い状態で行う価格交渉より、根拠のある価格交渉を行う方がより建設的な議論ができるようになることは間違いありません。 見積 新製品等の新規案件に対する見積作成の際には、過去の類似の案件・製品の見積情報を参考に作成することが少なからずあると思います。 原価管理が正しくできていなければ、その見積情報が実際に正しい見積であったのかどうかを判断できないため、仮に間違っていた場合は再び間違った見積を作成してしまうのです。 こういった際に、製品別工程別の原価を正しく把握することができていれば、過去の見積情報だけでなくその見積に対する実際原価を参考に作成することにより、新しい見積作成時には適切な価格で見積作成をすることができるようになるのです。 当たり前ですが、競争が激しい市場においてコスト管理を徹底することが、他社との差別化を図るための重要な要素となります。 ⑤市場の変化に対応した柔軟な戦略（盤石な体制のもと、新たな経営判断へ） 原価管理を適切に行うことにより、急な市場の変化にも柔軟に対応で切るようになります。 近年の原材料費高騰や賃上げに伴う労務費の増加に対して迅速に対応するためには、リアルタイムでコスト情報を把握する必要があるのです。 また、データを蓄積しておくことにより、今後の予測を立てることも可能となります。 賃上げに伴い、最低賃金が上昇した場合、現在の加工時間では製品別でどれほど儲けを出すことができるのかが分かるようになります。 これは材料費も同様です。 シミュレーションを実施することにより、事前に対処をすることができるようになるのです。 3.直接費と間接費の分類と影響：材料費・加工費の詳細解説 原価管理の中で最も重要なのは、直接費（材料費や加工費）と間接費（管理費や設備費）を明確に区別し、それぞれに対する管理を行うことです。 直接費（材料費・加工費） 射出成形の原価において、直接費は非常に重要です。材料費は、使用するプラスチックの種類や量に依存し、製品の品質やコストに直結します。加工費は、成形機の稼働時間や人件費、エネルギーコストなどが含まれます。これらを適切に管理するためには、リアルタイムでコストを把握できるシステムが必要です。 特に多品種少量生産を実施している企業では、製造時間を段取時間と加工時間に区分けして管理することが重要です。 IoT等を活用して設備の稼働率を取得している企業もありますが、多品種少量生産では稼働率だけを現場の指標とするのは難しいため、段取時間の適正化を重要視する必要があるのです。 間接費（設備費・管理費） 設備費や管理費は、直接製品に関連しない費用ですが、企業の収益に大きな影響を与える要素です。例えば、成形機の維持管理費用や、工場の光熱費、スタッフの給与などがこれに該当します。これらの費用も管理し、効率化を図ることが利益向上に繋がります。 間接費においては、原価に占める割合が比較的少ないことが多いため、実際原価管理をしていくための優先順位は低くてもよいと考えられます。 しかし、間接費のうち特に光熱費においては、近年のカーボンニュートラルのトレンドを考慮して将来的には管理していく必要があります。 4.生産管理システムと原価管理の連携：費用効率の最適化 生産管理システムを導入することにより、原価管理と生産効率を最適化できます。ここでは、現代の生産管理システムを利用してどのようにコスト管理を行い、効率を向上させるかについて説明します。 ①ERPシステム・生産管理システムの活用 ERP（統合基幹業務システム）を導入することで、財務、在庫管理、生産計画などの情報を一元化できます。これにより、製造工程における各コストをリアルタイムで監視し、必要な改善策を迅速に講じることが可能です。 ERP・生産管理システムに関しては、多くの企業で導入済であることが多いと考えています。 しかし、 実績入力が開始時間・終了時間で正確に入力ができていない。 工数をもとに実際原価計算ができるような機能になっていない。 といったシステム機能面での課題によって、実際原価管理を実現できていない企業も多いのではないでしょうか？ こういった課題に関しては、次項で説明するように実際工数取得に特化した別のツールとの連携を視野に入れながら検討するのが良いと考えられます。 ②MES（製造実行システム）による生産管理の向上 MESを使用することで、製造工程の詳細なデータを収集し、コストを最適化することができます。生産ラインの稼働状況や材料の使用状況を可視化し、無駄を削減するためのデータを提供します。 いわゆるMESシステムを導入しようとすると、設備との連携等を考慮しなければならず、大がかりな投資になってしまいがちですが、自社にとって必要なMES機能は何か？を整理することによって、投資を必要最低限にまで最適化することができるようになります。 多くの企業にとって必要なMES機能は、あくまで製造実績データを取得する部分であることが多いのではないかと考えられます。 ③データに基づく意思決定 正確なデータが取得できれば、集計された結果が正確なものになります。 そのため、現場で実践するコスト削減のアクションをリアルタイムで実行することができます。データドリブンで意思決定を行うことで、正確な予測と計画を立てることが可能となり、コストの無駄を減らすことができます。 さらに、コスト削減のアクションを実行した結果がリアルタイムに現れるようになるため、コスト削減実行者・管理者・経営者としても経営効果を共通認識化することができるようになるのです。 5.工数管理・不良品削減を通じた現場改善 射出成形における現場改善は、工数管理と不良品削減に大きく依存します。生産性を高め、品質を保ちながらコストを削減する方法を見ていきましょう。 ①工数管理 製品別工程別で実際にかかった工数と標準工数の差を一目でわかるように集計することで、今回の製造時間が適切であるかどうかを判断することができるようになります。 またある企業では、日ごとの担当者別の標準工数との差を集計することにより、各担当者がその日どれだけ効率的に製造をすることができたかを現場にフィードバックする仕組みを構築し、現場に標準工数の意識を持たせる働きかけをしています。 現場で標準工数の意識を持つことにより、都度の製造において適切な工数で製造ができるようになり、結果として原価低減につながるのです。 ②不良品削減 現場の評価軸として、工数管理だけでは品質がおろそかになってしまいがちです。 そのため、現場では「工数×品質」で評価軸を設けることが重要です。 前述した企業では、工数の他に不良品・手直し品の集計を実施することによって各現場で対策を議論するための場を設けています。 「なんとなくこの工程で不良が出やすい」「この製品は製造が難しい」といったベテランの主観による議論をするのでは無く、数値をもとに傾向をつかんで議論をすることにより、より建設的な議論ができるようになるのです。 品質管理を徹底し、不良品を減らすことで再加工や廃棄処分費用を削減できます。継続的な品質改善活動が、全体のコスト削減に繋がります。 6.分析ツールの活用とその効果：データに基づく意思決定 コスト管理におけるデータ分析は、現代の製造業において不可欠です。分析ツールを駆使して、データに基づく意思決定を行う方法について説明します。 ①データ分析ツール データ分析ツールを使用することで、製造工程のパフォーマンスをリアルタイムで監視し、問題点を特定できます。これにより、改善のための迅速なアクションを取ることができます。 多くの企業では、まだまだExcelによるデータ集計を実施されていることが多いのではないでしょうか？ 画像にもある通り、現場改善のPDCAを回すにあたって多くの企業では、「現場のデータ化」「可視化・分析」に工数をかけすぎてしまっていると考えられます。 そのため、改善施策検討の議論に十分な工数を割くことが出来ず、結果として現場改善が進まないという状況が発生しているのではないでしょうか？ データの可視化・分析には、Excel等による集計ではなく、BIツールを使った自動集計を実施することが重要であると考えられます。 BIツールについては、こちらの記事をご確認ください。 製造業・工場が実践すべきBIツール活用とは？成功事例も紹介 ②ROI（投資対効果）の分析 BIツールの活用によってリアルタイムにデータ集計ができるようになると、投資した・または投資する予定の設備やシステムがどれほどのコスト削減効果をもたらしているのかを分析することも可能です。ROI分析により、投資判断を適切に行うことができます。 「データに基づく意思決定」の項でも述べましたが、データ集計によって改善箇所が見えるようになると、その改善効果金額をシミュレーションできるようになります。 そうすることで、必要な投資金額が見えるようになり、できるだけ失敗する確率を下げた投資ができるようになるのです。 7.現場改善の成功事例 ここでは、実際の現場改善事例を取り上げ、どのようにコスト削減を実現したのかを見ていきます。また、改善活動での失敗例とその教訓も紹介します。 ①成功事例 ペーパレス化により、10人分の工数を削減した事例 【社長特別インタビュー】製造業向け現場主導“完全ペーパレス化”で10人分の工数削減！ 実際製造実績を取得し、実際原価管理を実現させた事例 【製造業向け】原価管理システムと補助金成功事例レポート BI活用によるリアルタイムデータ集計成功事例 【製造業向け】BI活用によるデータ集計自動化事例 8.まとめ プラスチック射出成形における原価管理は、製造業の競争力を維持し、利益を最大化するために非常に重要です。最新の技術やシステムを活用することで、より精度の高い原価計算と効率的な生産管理が可能になります。企業の規模やニーズに合ったシステムを導入し、日々の生産活動においてコスト削減に向けた取り組みを継続的に実施することが、長期的な成功に繋がります。 今回のコラムの内容は、セミナーの内容のほんの一部の抜粋となります。 より詳細な内容については、下記セミナーでお話ししておりますので是非ご参加ください。   ▼セミナー詳細・申込はこちらから▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/120968   ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01906_S045 プラスチック射出成形は、製造業において広く使用されている生産技術であり、精密な製品を大量に生産することが可能です。しかし、その一方で、コスト管理の難しさが業界の課題として挙げられます。原材料費、加工費、設備費など、多くのコスト要因が絡み合い、適切な管理を怠ると、企業の利益を圧迫することになります。この記事では、プラスチック射出成形における原価管理の基本から、具体的なコスト削減方法、生産管理システムの活用方法、さらに実践的な事例を通じて、競争力を維持するための最適な原価管理手法を紹介します。 1.はじめに：射出成形における原価管理の重要性とその背景 射出成形は、プラスチックや金属の加工において非常に重要な技術です。この技術を使用することで、複雑な形状や高精度な製品を短期間で生産することが可能になります。しかし、生産効率を最大化するためには、細かなコスト管理が必要不可欠です。 原材料費、加工費、設備維持費などが製造コストに影響を与えるため、それらのコストを的確に把握・管理を行い、データをもとにした原価改善を実施することが競争力維持に繋がります。 射出成形のプロセスは、多くの工程が絡むため、各工程で発生するコストを細かく分けて管理する必要があります。 例えば、原材料の仕入れから製品の完成までにかかる時間や人件費、そして生産設備の稼働率や保守管理費用が、全体的なコストにどのように影響するのかを理解することが重要です。 射出成形では、製品単価が低くなることが多いため、大量生産における効率化が求められます。そのため、製造原価を把握するためには、原価計算の手法を十分に理解し、適切な管理体制を築くことが必要です。 しかし近年の製品の多様化に伴って各社が製造する製品の品目数は多くなり、それぞれロット数も少なくなってきているのが現状です。 こういった多品種少量生産が求められる現在では、特に製品の製造に必要な準備時間（段取時間）をいかに効率的に最適化することができるかが原価低減における重要な視点となっていきます。 2.原価管理の目的：競争力向上と利益確保 射出成形は、プラスチックや金属の加工において非常に重要な技術です。この技術を使用することで、複雑な形状や高精度な製品を短期間で生産することが可能になります。しかし、生産効率を最大化するためには、細かなコスト管理が必要不可欠です。原材料費、加工費、設備維持費などが製造コストに影響を与えるため、それらのコストを的確に把握・管理を行い、データをもとにした原価改善を実施することが競争力維持に繋がります。 射出成形のプロセスは、多くの工程が絡むため、各工程で発生するコストを細かく分けて管理する必要があります。 例えば、原材料の仕入れから製品の完成までにかかる時間や人件費、そして生産設備の稼働率や保守管理費用が、全体的なコストにどのように影響するのかを理解することが重要です。 射出成形では、製品単価が低くなることが多いため、大量生産における効率化が求められます。そのため、製造原価を把握するためには、原価計算の手法を十分に理解し、適切な管理体制を築くことが必要です。 しかし近年の製品の多様化に伴って各社が製造する製品の品目数は多くなり、それぞれロット数も少なくなってきているのが現状です。 こういった多品種少量生産が求められる現在では、特に製品の製造に必要な準備時間（段取時間）をいかに効率的に最適化することができるかが原価低減における重要な視点となっていきます。 ①実際工数のデータ化・一元化（データ取得） こちらの画像をご覧ください。 こちらは弊社主催セミナーの資料の一部です。 画像に示されているように、多くの製造業では特に実際にかかった「労務費（工賃×工数）」と「光熱費」を正確に製品別工程別に取得することができていません。 実際にかかった労務費と光熱費が把握できないため、製造原価を把握することが出来ず、売価に対する利益を把握することが出来なくなってしまうのです。 実際原価を把握するためには、特に実際にかかった製造工数を現場でリアルタイムに取得していく必要があります。 光熱費においても、カーボンニュートラル等の観点から正確なデータ取得は必要ですが、光熱費を削減していく場合には新電力活用や設備投資等の投資による施策が挙げられることが多いため、現場改善・原価低減の観点で見る場合は、労務費をもとに按分するという進め方で取り急ぎは問題ないと考えられます。 皆さんの現場ではいかがでしょうか？ 製造工数は正確に取れていますでしょうか？ また、そのデータを原価管理・現場改善へと活用することができていますか？ 管理会計分野でも様々な分析・管理手法がありますが、それらもすべて「正確なデータが取得できていること」が前提です。 会社として、競争力を向上させるためには、特に正確な工数データを取得することが重要なのです。 ②実際原価の可視化（集計） 製品別・工程別の実際にかかった原価を可視化することにより、どの製品・工程で無駄が発生しているかを特定できます。これにより、コスト削減の余地が明確になり、改善策を講じることができます。 多くの企業では、まだまだ標準原価計算によって原価管理されているのが実態です。 標準原価計算による製品別の原価を把握してしまうと、実際にかかった原価が見えなくなるため、生産計画・見積作成に影響を及ぼしてしまいます。 結果として、適切な経営判断を行うことが出来なくなってしまうのです。 データが集計されて可視化されてくれば、おのずと改善箇所が見えるようになっていきます。 製品別であれば、利益率のGood・Bad分析・製品分類別の利益率の推移・客先毎の利益率等が分析できるようになります。 工程別であれば、各ライン・設備における稼働時間の分析・製品別における製造ラインの特性等が統計的に分析できるようになります。 ③利益の最大化（改善） 実際原価を可視化することによって得られる効果は、改善箇所が見えるようになることだけではなく、 改善後の結果が経営効果として数値化できるようになる ことが挙げられます。 実際原価の可視化は実態を表すものであるため、改善の実施により過去と比較してどれだけ改善できたのかを数値で示すことができるようになるのです。 これにより、現場の方の改善活動に対するモチベーション向上につながることができ、会社として改善活動を活発化することができるようになります。 さらに、経営者・管理者としても、結果が数値で現れるようになるため根拠をもとに適切な評価ができるようになります。 現場の方からすると、やはり経営者・管理者からの適切な評価や適切な鼓舞はうれしいものであり、より改善活動を実施しようという考えを持ってくれるようになります。 そうすると、現場の方が率先して「データを見て気づきを得て」「改善ポイントを把握して」「自らが改善活動を実施する」ことができるようになるのです。 これにより、現場主導の経営改善・原価改善体制が出来上がります。 当たり前ですが、現場改善の気づきを得やすいのは現場の方々です。 日々作業をしているため、自部門の製造特性を熟知しているからです。 これを、「なんとなくやっている」「仕事だからやっている」といった意識で製造をする場合と、「この部分に改善ポイントがありそうだな」と考えながら製造をする場合では雲泥の差があることは明らかです。 こういった「原価意識を持った製造」意識を持たせるためにも、上記のような正確なデータ取得・可視化が重要となります。 生産性を向上させ、製造コストを抑えることができれば、同じ製品をより多くの利益を得ることができるようになります。利益率を改善するためには、原価計算と適切な価格設定が必要なのです。 現場主導の経営改善・原価改善体制を構築するためには、正確なデータ取得・可視化が重要なのです。 ④競争力の向上（経営効果へと結びつける） 原価管理をすることは、社内の原価低減の為だけでなく、価格交渉や新規の見積による利益確保の材料ともなります。 価格交渉 自社の製品別工程別の原価を正しく把握することができれば、「どの製品が儲かっているか・儲かっていないか」「この製品のどの工程が儲かっているか・儲かっていないか」が詳細に分かるようになります。 さらに、近年の賃上げの状況を鑑みて、この工賃であればどの程度の利益を得ることができるのかが分かるようになります。 これにより、価格交渉しなければならない製品をピックアップすることができるようになります。 多くの企業では、材料費高騰に伴って、材料費の高騰分の価格交渉をすることはできていますが、賃上げに伴う価格交渉ができていないことが課題として挙げられます。 もちろん、客先との関係性などによりどうしても引き受けざるを得ない仕事もあるため、一筋縄で価格交渉をすることは難しいとは思いますが、データによる根拠が無い状態で行う価格交渉より、根拠のある価格交渉を行う方がより建設的な議論ができるようになることは間違いありません。 見積 新製品等の新規案件に対する見積作成の際には、過去の類似の案件・製品の見積情報を参考に作成することが少なからずあると思います。 原価管理が正しくできていなければ、その見積情報が実際に正しい見積であったのかどうかを判断できないため、仮に間違っていた場合は再び間違った見積を作成してしまうのです。 こういった際に、製品別工程別の原価を正しく把握することができていれば、過去の見積情報だけでなくその見積に対する実際原価を参考に作成することにより、新しい見積作成時には適切な価格で見積作成をすることができるようになるのです。 当たり前ですが、競争が激しい市場においてコスト管理を徹底することが、他社との差別化を図るための重要な要素となります。 ⑤市場の変化に対応した柔軟な戦略（盤石な体制のもと、新たな経営判断へ） 原価管理を適切に行うことにより、急な市場の変化にも柔軟に対応で切るようになります。 近年の原材料費高騰や賃上げに伴う労務費の増加に対して迅速に対応するためには、リアルタイムでコスト情報を把握する必要があるのです。 また、データを蓄積しておくことにより、今後の予測を立てることも可能となります。 賃上げに伴い、最低賃金が上昇した場合、現在の加工時間では製品別でどれほど儲けを出すことができるのかが分かるようになります。 これは材料費も同様です。 シミュレーションを実施することにより、事前に対処をすることができるようになるのです。 3.直接費と間接費の分類と影響：材料費・加工費の詳細解説 原価管理の中で最も重要なのは、直接費（材料費や加工費）と間接費（管理費や設備費）を明確に区別し、それぞれに対する管理を行うことです。 直接費（材料費・加工費） 射出成形の原価において、直接費は非常に重要です。材料費は、使用するプラスチックの種類や量に依存し、製品の品質やコストに直結します。加工費は、成形機の稼働時間や人件費、エネルギーコストなどが含まれます。これらを適切に管理するためには、リアルタイムでコストを把握できるシステムが必要です。 特に多品種少量生産を実施している企業では、製造時間を段取時間と加工時間に区分けして管理することが重要です。 IoT等を活用して設備の稼働率を取得している企業もありますが、多品種少量生産では稼働率だけを現場の指標とするのは難しいため、段取時間の適正化を重要視する必要があるのです。 間接費（設備費・管理費） 設備費や管理費は、直接製品に関連しない費用ですが、企業の収益に大きな影響を与える要素です。例えば、成形機の維持管理費用や、工場の光熱費、スタッフの給与などがこれに該当します。これらの費用も管理し、効率化を図ることが利益向上に繋がります。 間接費においては、原価に占める割合が比較的少ないことが多いため、実際原価管理をしていくための優先順位は低くてもよいと考えられます。 しかし、間接費のうち特に光熱費においては、近年のカーボンニュートラルのトレンドを考慮して将来的には管理していく必要があります。 4.生産管理システムと原価管理の連携：費用効率の最適化 生産管理システムを導入することにより、原価管理と生産効率を最適化できます。ここでは、現代の生産管理システムを利用してどのようにコスト管理を行い、効率を向上させるかについて説明します。 ①ERPシステム・生産管理システムの活用 ERP（統合基幹業務システム）を導入することで、財務、在庫管理、生産計画などの情報を一元化できます。これにより、製造工程における各コストをリアルタイムで監視し、必要な改善策を迅速に講じることが可能です。 ERP・生産管理システムに関しては、多くの企業で導入済であることが多いと考えています。 しかし、 実績入力が開始時間・終了時間で正確に入力ができていない。 工数をもとに実際原価計算ができるような機能になっていない。 といったシステム機能面での課題によって、実際原価管理を実現できていない企業も多いのではないでしょうか？ こういった課題に関しては、次項で説明するように実際工数取得に特化した別のツールとの連携を視野に入れながら検討するのが良いと考えられます。 ②MES（製造実行システム）による生産管理の向上 MESを使用することで、製造工程の詳細なデータを収集し、コストを最適化することができます。生産ラインの稼働状況や材料の使用状況を可視化し、無駄を削減するためのデータを提供します。 いわゆるMESシステムを導入しようとすると、設備との連携等を考慮しなければならず、大がかりな投資になってしまいがちですが、自社にとって必要なMES機能は何か？を整理することによって、投資を必要最低限にまで最適化することができるようになります。 多くの企業にとって必要なMES機能は、あくまで製造実績データを取得する部分であることが多いのではないかと考えられます。 ③データに基づく意思決定 正確なデータが取得できれば、集計された結果が正確なものになります。 そのため、現場で実践するコスト削減のアクションをリアルタイムで実行することができます。データドリブンで意思決定を行うことで、正確な予測と計画を立てることが可能となり、コストの無駄を減らすことができます。 さらに、コスト削減のアクションを実行した結果がリアルタイムに現れるようになるため、コスト削減実行者・管理者・経営者としても経営効果を共通認識化することができるようになるのです。 5.工数管理・不良品削減を通じた現場改善 射出成形における現場改善は、工数管理と不良品削減に大きく依存します。生産性を高め、品質を保ちながらコストを削減する方法を見ていきましょう。 ①工数管理 製品別工程別で実際にかかった工数と標準工数の差を一目でわかるように集計することで、今回の製造時間が適切であるかどうかを判断することができるようになります。 またある企業では、日ごとの担当者別の標準工数との差を集計することにより、各担当者がその日どれだけ効率的に製造をすることができたかを現場にフィードバックする仕組みを構築し、現場に標準工数の意識を持たせる働きかけをしています。 現場で標準工数の意識を持つことにより、都度の製造において適切な工数で製造ができるようになり、結果として原価低減につながるのです。 ②不良品削減 現場の評価軸として、工数管理だけでは品質がおろそかになってしまいがちです。 そのため、現場では「工数×品質」で評価軸を設けることが重要です。 前述した企業では、工数の他に不良品・手直し品の集計を実施することによって各現場で対策を議論するための場を設けています。 「なんとなくこの工程で不良が出やすい」「この製品は製造が難しい」といったベテランの主観による議論をするのでは無く、数値をもとに傾向をつかんで議論をすることにより、より建設的な議論ができるようになるのです。 品質管理を徹底し、不良品を減らすことで再加工や廃棄処分費用を削減できます。継続的な品質改善活動が、全体のコスト削減に繋がります。 6.分析ツールの活用とその効果：データに基づく意思決定 コスト管理におけるデータ分析は、現代の製造業において不可欠です。分析ツールを駆使して、データに基づく意思決定を行う方法について説明します。 ①データ分析ツール データ分析ツールを使用することで、製造工程のパフォーマンスをリアルタイムで監視し、問題点を特定できます。これにより、改善のための迅速なアクションを取ることができます。 多くの企業では、まだまだExcelによるデータ集計を実施されていることが多いのではないでしょうか？ 画像にもある通り、現場改善のPDCAを回すにあたって多くの企業では、「現場のデータ化」「可視化・分析」に工数をかけすぎてしまっていると考えられます。 そのため、改善施策検討の議論に十分な工数を割くことが出来ず、結果として現場改善が進まないという状況が発生しているのではないでしょうか？ データの可視化・分析には、Excel等による集計ではなく、BIツールを使った自動集計を実施することが重要であると考えられます。 BIツールについては、こちらの記事をご確認ください。 製造業・工場が実践すべきBIツール活用とは？成功事例も紹介 ②ROI（投資対効果）の分析 BIツールの活用によってリアルタイムにデータ集計ができるようになると、投資した・または投資する予定の設備やシステムがどれほどのコスト削減効果をもたらしているのかを分析することも可能です。ROI分析により、投資判断を適切に行うことができます。 「データに基づく意思決定」の項でも述べましたが、データ集計によって改善箇所が見えるようになると、その改善効果金額をシミュレーションできるようになります。 そうすることで、必要な投資金額が見えるようになり、できるだけ失敗する確率を下げた投資ができるようになるのです。 7.現場改善の成功事例 ここでは、実際の現場改善事例を取り上げ、どのようにコスト削減を実現したのかを見ていきます。また、改善活動での失敗例とその教訓も紹介します。 ①成功事例 ペーパレス化により、10人分の工数を削減した事例 【社長特別インタビュー】製造業向け現場主導“完全ペーパレス化”で10人分の工数削減！ 実際製造実績を取得し、実際原価管理を実現させた事例 【製造業向け】原価管理システムと補助金成功事例レポート BI活用によるリアルタイムデータ集計成功事例 【製造業向け】BI活用によるデータ集計自動化事例 8.まとめ プラスチック射出成形における原価管理は、製造業の競争力を維持し、利益を最大化するために非常に重要です。最新の技術やシステムを活用することで、より精度の高い原価計算と効率的な生産管理が可能になります。企業の規模やニーズに合ったシステムを導入し、日々の生産活動においてコスト削減に向けた取り組みを継続的に実施することが、長期的な成功に繋がります。 今回のコラムの内容は、セミナーの内容のほんの一部の抜粋となります。 より詳細な内容については、下記セミナーでお話ししておりますので是非ご参加ください。   ▼セミナー詳細・申込はこちらから▼ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/105866 お申し込みはこちらから⇒ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/120968   ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_01906_S045

１．樹脂成形業における“品質課題” 株式会社船井総合研究所の松川です。 みなさまは、 「品質が安定しない」 「不良率が高い」 「コストが増加している」… そんな悩みをお持ちではありませんか？ 実は、これらの課題はすべて“品質課題”として捉えることができます。 成形材料の管理、金型管理、生産管理・工程管理、製品品質、品質保証… これらの課題をそれぞれ解決していくことで、 結果的に 品質向上 そして利益率UPにつながるのです。 今回のメルマガでは、AI・IoTを使って、樹脂成形の品質向上に成功したカワイ精工様へのインタビューをご紹介いたします。 ぜひ最後までご覧ください！ ２．専務インタビュー_IoT/AIを活用した保全の効率化&品質向上した事例！ 松川:今日は、カワイ精工の川合専務に、DX推進の取り組みについてお伺いします。近年、IoTを活用した金型保全に力を入れていると伺いましたが、その内容について詳しく教えていただけますか？ 川合専務:ありがとうございます。以前は、金型の状態を把握するのに、担当者が目視で確認したり、紙の記録に頼ったりしていました。そのため、どうしてもタイムラグが発生し、不具合が発生してから対応する、という後手に回ることが多かったんです。 そこで、金型の状態をリアルタイムで監視できるシステムを導入しようと考えたのがきっかけです。成形機にセンサーを取り付け、ショット数やサイクルタイム、金型の温度などのデータを収集し、クラウド上で一元管理できるシステムを導入しました。 松川:なるほど。導入によって、どのような効果がありましたか？ 川合専務:まず、金型の状態をリアルタイムで把握できるようになったことで、異常が発生した場合に、すぐに対応できるようになりました。例えば、金型温度が設定値を超えた場合、アラートが通知されるので、すぐに冷却などの対応ができます。 また、蓄積されたデータから、金型の劣化状況を予測できるようになり、計画的なメンテナンスが可能になりました。 以前は、金型の故障による突発的な生産停止が発生することがありましたが、今ではそのようなリスクを大幅に減らすことができています。 さらに、データ分析によって、金型の寿命を延ばすための最適な成形条件を見つけるなど、品質向上にも役立っています。 松川:金型保全の効率化だけでなく、品質向上にもつながっているんですね。 ３．まとめ 本コラムでは、樹脂・ゴム成形業界の皆さまが抱える、品質、不良率、コストに関する課題を解決する糸口として、品質管理の重要性とIoT活用の可能性についてお伝えしました。 多くの企業が、成形材料の管理、金型管理、生産管理・工程管理、製品品質、品質保証など、様々な課題に直面しています。 これらの課題を放置すると、品質の低下、不良率の増加、コストの増加、顧客からの信頼失墜などを招く可能性があります。 しかし、諦める必要はありません！ これらの課題は、適切な品質管理とIoT技術の活用によって解決できるのです。 IoTを導入することで、金型の状態をリアルタイムで監視し、異常発生時に迅速に対応することができます。 また、蓄積されたデータから金型の劣化状況を予測し、計画的なメンテナンスを行うことで、突発的な生産停止のリスクを減らすことができます。 さらに、データ分析によって金型の寿命を延ばすための最適な成形条件を見つけるなど、品質向上にも役立ちます。 カワイ精工様の事例では、IoT導入によって金型保全の効率化だけでなく、品質向上、ひいては利益率UPにも成功しています。 品質向上は、企業の成長に欠かせない要素です。ぜひ、この機会に製造現場の課題解決に取り組み、さらなる成長を目指しませんか？ ご興味のある方は、12月開催の「多品種小ロット樹脂・ゴム成形業の品質UP・不良率改善セミナー」にご参加ください。 みなさまのご参加をお待ちしております。 ■関連するセミナーのご案内 樹脂・ゴム成形業の品質UP・不良率改善セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/120854 １．樹脂成形業における“品質課題” 株式会社船井総合研究所の松川です。 みなさまは、 「品質が安定しない」 「不良率が高い」 「コストが増加している」… そんな悩みをお持ちではありませんか？ 実は、これらの課題はすべて“品質課題”として捉えることができます。 成形材料の管理、金型管理、生産管理・工程管理、製品品質、品質保証… これらの課題をそれぞれ解決していくことで、 結果的に 品質向上 そして利益率UPにつながるのです。 今回のメルマガでは、AI・IoTを使って、樹脂成形の品質向上に成功したカワイ精工様へのインタビューをご紹介いたします。 ぜひ最後までご覧ください！ ２．専務インタビュー_IoT/AIを活用した保全の効率化&品質向上した事例！ 松川:今日は、カワイ精工の川合専務に、DX推進の取り組みについてお伺いします。近年、IoTを活用した金型保全に力を入れていると伺いましたが、その内容について詳しく教えていただけますか？ 川合専務:ありがとうございます。以前は、金型の状態を把握するのに、担当者が目視で確認したり、紙の記録に頼ったりしていました。そのため、どうしてもタイムラグが発生し、不具合が発生してから対応する、という後手に回ることが多かったんです。 そこで、金型の状態をリアルタイムで監視できるシステムを導入しようと考えたのがきっかけです。成形機にセンサーを取り付け、ショット数やサイクルタイム、金型の温度などのデータを収集し、クラウド上で一元管理できるシステムを導入しました。 松川:なるほど。導入によって、どのような効果がありましたか？ 川合専務:まず、金型の状態をリアルタイムで把握できるようになったことで、異常が発生した場合に、すぐに対応できるようになりました。例えば、金型温度が設定値を超えた場合、アラートが通知されるので、すぐに冷却などの対応ができます。 また、蓄積されたデータから、金型の劣化状況を予測できるようになり、計画的なメンテナンスが可能になりました。 以前は、金型の故障による突発的な生産停止が発生することがありましたが、今ではそのようなリスクを大幅に減らすことができています。 さらに、データ分析によって、金型の寿命を延ばすための最適な成形条件を見つけるなど、品質向上にも役立っています。 松川:金型保全の効率化だけでなく、品質向上にもつながっているんですね。 ３．まとめ 本コラムでは、樹脂・ゴム成形業界の皆さまが抱える、品質、不良率、コストに関する課題を解決する糸口として、品質管理の重要性とIoT活用の可能性についてお伝えしました。 多くの企業が、成形材料の管理、金型管理、生産管理・工程管理、製品品質、品質保証など、様々な課題に直面しています。 これらの課題を放置すると、品質の低下、不良率の増加、コストの増加、顧客からの信頼失墜などを招く可能性があります。 しかし、諦める必要はありません！ これらの課題は、適切な品質管理とIoT技術の活用によって解決できるのです。 IoTを導入することで、金型の状態をリアルタイムで監視し、異常発生時に迅速に対応することができます。 また、蓄積されたデータから金型の劣化状況を予測し、計画的なメンテナンスを行うことで、突発的な生産停止のリスクを減らすことができます。 さらに、データ分析によって金型の寿命を延ばすための最適な成形条件を見つけるなど、品質向上にも役立ちます。 カワイ精工様の事例では、IoT導入によって金型保全の効率化だけでなく、品質向上、ひいては利益率UPにも成功しています。 品質向上は、企業の成長に欠かせない要素です。ぜひ、この機会に製造現場の課題解決に取り組み、さらなる成長を目指しませんか？ ご興味のある方は、12月開催の「多品種小ロット樹脂・ゴム成形業の品質UP・不良率改善セミナー」にご参加ください。 みなさまのご参加をお待ちしております。 ■関連するセミナーのご案内 樹脂・ゴム成形業の品質UP・不良率改善セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/120854

経営に直結する原価管理ですが、皆様の会社では本当に正しい原価管理ができていますでしょうか？ 正しい原価管理ができるようになると、 正しい経営判断ができるようになり、 利益アップへ結び付けることができるようになります。 今回は、原価管理を利益アップへ結び付けるまでの流れを実例を用いてご紹介いたします。 このコラムは原価管理を行うことによる利益アップまでの詳細を2週間に1回のペースで第6回に分けて配信しています。 第1回：「本当に」正しい原価管理できていますか？ 第2回：原価管理に必要なデータ「実行系データ」について 第3回：多品種少量生産だからこそ原価分析①～工程別の原価差異の把握～ 第4回：多品種少量生産だからこそ原価分析②～分類別原価比較～ 第5回：原価管理の次フェーズ～利益アップの単純な法則～ 第6回：AIの活用～適応型経営から予測型経営へ～ １．多品種少量生産“だからこそ”行うべき利益UPの論理的アプローチ方法 そもそも、原価管理は何のために実施するのでしょうか？ 船井総研としては、「製品個別の原価を把握し、利益に基づいた経営判断を行うため」であると考えています。 当たり前の話だと感じられるかもしれません。 では、「利益に基づいた経営判断」とはどのようなことを指すのでしょうか？ そのヒントを得るためにP/L（損益計算書）から見ていきましょう。 こちらがよく見る損益計算書の図です。 すべての企業は売上・費用・利益で表されます。 利益を上げるためには、基本的に2つのアプローチがあります。 売上UP 費用DOWN また、それぞれの施策は例として下記のように挙げられます。 売上UP 受注UP　・マーケティング・営業・etc・・・ 単価UP　・付加価値向上・価格折衝・etc・・・ 費用DOWN 直接業務効率化　・工程自動化・ロボット導入・段取・工程改善・etc・・・ 間接業務効率化　・システム導入・業務改善・etc・・・ デジタルツールや技術の発展により、利益UPの為の手段はより多くの選択肢が生まれています。 多くの選択肢が生まれているからこそ、自社にとって「本当に」効果の出る手段を論理的に選択する必要があるのです。 では、この売上UPと費用DOWNに関して、自分の会社ではどちらを優先的に実施しなければならないのか？ 大きく「現場の負荷」と「期待受注量」の側面から判断することができます。 現場の負荷が低く、期待受注量も低い場合、「売上UP」の優先度が高くなります。 対して、現場の負荷が高く、期待受注量も高い場合、「費用DOWN」の優先度が高くなります。 今回は、費用DOWNを目指していくにあたっての取組についてご紹介いたします。 費用DOWNをしていくためには、まずは現状の費用を詳細に把握する必要があります。 全体費用と材料費・直接労務費・間接費などの大まかな内訳は把握することができますが、 特に多品種少量生産では、決算時の内訳を見ただけでコスト削減の具体的なアクションを打つことはできません。 さらに、人的リソースや投資金額が限られていることが多い中堅・中小企業にとって、1つの投資が会社の行方を左右しかねません。 そういった状況下で適切な投資をするためには、「製品別の原価」を把握し、製品別での収益性改善の分析が重要となるのです。 そうすることにより、投資金額を抑えつつ、着実な効果を得ることができます。 しかし、製品別で原価を把握しても、それが見積時の予定原価では意味がありません。 様々な外部要因が絡まり、日々状況が刻々と変化する多品種少量生産体制では、想定していた見積時の原価と比較して、実際にかかった原価が大幅に超えてしまうということも十分起こり得ます。 そのため、製品別で本当に利益が出ているのか？出ていないのか？が不明であり、決算時に「なぜか想定より利益が出ていないな・・・」と感じてしまうのです。 ２．正確な原価管理・利益管理を行うためのデータの重要性 製造業において、原価率が最も高い部分は「直接労務費」と「材料費」であることが多いかと思います。 その中でも見積原価との乖離が発生する原価は「直接労務費」です。 多くの製造業において、実際にかかった直接労務費を正確に把握できている企業は多くありません。 それは、直接労務費が 直接労務費　＝　実際にかかった製造工数　×　工賃 で算出されるものであり、 実際にかかった製造工数（製造実績データ）を正確に取得することに大きな障壁があるためです。 皆さんの企業でもいかがでしょうか？ 紙日報で管理していて、管理工数がかかるためデータを活用できていない・・・ ハンディ等で完了データは取得しているが、実際にかかった工数までは取得できていない・・・ そもそもデータ化していない・・・ 日々が忙しくてそんなことやってられない・・・ しかし、本当に利益を出していく経営を実践していくためには、「正確な労務費（工数）把握」が重要となります。 逆に言えば、 正確な製造工数がデータ化できれば、製品別の正確な原価・利益把握が出来るようになるのです！ 製品別の原価を正確に計算するには、到底手計算やExcel計算では対応しきれません。 そのためのDXです。 デジタルツールや技術の発展により、複雑な計算作業や情報の流動性は以前と比較して各段に早く正確になってきています。 データさえあれば、即座に見たい情報がいつでもどこでも見ることができるようになります。 しかし、そのデータが無い企業が多いのです。 ３．まとめ ここまでで、まずは実際にかかる製造工数をデータ化することの重要性についてはご理解いただけたかと思います。 では、実際にどのようにデータ化するのか？ もちろん、現場作業者の負担になるようなデータ取得方法では生産性が落ちるため、本末転倒です。 次回のコラムでは、具体的に実際にかかった製造工数を正確に取得した事例についてお話しさせていただきます。 また、取得したデータがどのように原価管理・利益管理できるようになるのかについて、実際の画面をもとに説明させていただきます。 ※今回の内容は、原価管理セミナーでお話ししている内容の抜粋です。より詳細に聞きたい・具体的に聞きたいと感じていただけた方は是非セミナーへのご参加をお願いいたします。 セミナーページ：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■関連するセミナーのご案内 板金・プレス加工業のための自社データAI活用セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122446 ■【社長特別インタビュー】製造業向け現場主導“完全ペーパレス化”で10人分の工数削減！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03271_S045 次のコラムはこちら 第2回：原価管理に必要なデータ「実行系データ」について 経営に直結する原価管理ですが、皆様の会社では本当に正しい原価管理ができていますでしょうか？ 正しい原価管理ができるようになると、 正しい経営判断ができるようになり、 利益アップへ結び付けることができるようになります。 今回は、原価管理を利益アップへ結び付けるまでの流れを実例を用いてご紹介いたします。 このコラムは原価管理を行うことによる利益アップまでの詳細を2週間に1回のペースで第6回に分けて配信しています。 第1回：「本当に」正しい原価管理できていますか？ 第2回：原価管理に必要なデータ「実行系データ」について 第3回：多品種少量生産だからこそ原価分析①～工程別の原価差異の把握～ 第4回：多品種少量生産だからこそ原価分析②～分類別原価比較～ 第5回：原価管理の次フェーズ～利益アップの単純な法則～ 第6回：AIの活用～適応型経営から予測型経営へ～ １．多品種少量生産“だからこそ”行うべき利益UPの論理的アプローチ方法 そもそも、原価管理は何のために実施するのでしょうか？ 船井総研としては、「製品個別の原価を把握し、利益に基づいた経営判断を行うため」であると考えています。 当たり前の話だと感じられるかもしれません。 では、「利益に基づいた経営判断」とはどのようなことを指すのでしょうか？ そのヒントを得るためにP/L（損益計算書）から見ていきましょう。 こちらがよく見る損益計算書の図です。 すべての企業は売上・費用・利益で表されます。 利益を上げるためには、基本的に2つのアプローチがあります。 売上UP 費用DOWN また、それぞれの施策は例として下記のように挙げられます。 売上UP 受注UP　・マーケティング・営業・etc・・・ 単価UP　・付加価値向上・価格折衝・etc・・・ 費用DOWN 直接業務効率化　・工程自動化・ロボット導入・段取・工程改善・etc・・・ 間接業務効率化　・システム導入・業務改善・etc・・・ デジタルツールや技術の発展により、利益UPの為の手段はより多くの選択肢が生まれています。 多くの選択肢が生まれているからこそ、自社にとって「本当に」効果の出る手段を論理的に選択する必要があるのです。 では、この売上UPと費用DOWNに関して、自分の会社ではどちらを優先的に実施しなければならないのか？ 大きく「現場の負荷」と「期待受注量」の側面から判断することができます。 現場の負荷が低く、期待受注量も低い場合、「売上UP」の優先度が高くなります。 対して、現場の負荷が高く、期待受注量も高い場合、「費用DOWN」の優先度が高くなります。 今回は、費用DOWNを目指していくにあたっての取組についてご紹介いたします。 費用DOWNをしていくためには、まずは現状の費用を詳細に把握する必要があります。 全体費用と材料費・直接労務費・間接費などの大まかな内訳は把握することができますが、 特に多品種少量生産では、決算時の内訳を見ただけでコスト削減の具体的なアクションを打つことはできません。 さらに、人的リソースや投資金額が限られていることが多い中堅・中小企業にとって、1つの投資が会社の行方を左右しかねません。 そういった状況下で適切な投資をするためには、「製品別の原価」を把握し、製品別での収益性改善の分析が重要となるのです。 そうすることにより、投資金額を抑えつつ、着実な効果を得ることができます。 しかし、製品別で原価を把握しても、それが見積時の予定原価では意味がありません。 様々な外部要因が絡まり、日々状況が刻々と変化する多品種少量生産体制では、想定していた見積時の原価と比較して、実際にかかった原価が大幅に超えてしまうということも十分起こり得ます。 そのため、製品別で本当に利益が出ているのか？出ていないのか？が不明であり、決算時に「なぜか想定より利益が出ていないな・・・」と感じてしまうのです。 ２．正確な原価管理・利益管理を行うためのデータの重要性 製造業において、原価率が最も高い部分は「直接労務費」と「材料費」であることが多いかと思います。 その中でも見積原価との乖離が発生する原価は「直接労務費」です。 多くの製造業において、実際にかかった直接労務費を正確に把握できている企業は多くありません。 それは、直接労務費が 直接労務費　＝　実際にかかった製造工数　×　工賃 で算出されるものであり、 実際にかかった製造工数（製造実績データ）を正確に取得することに大きな障壁があるためです。 皆さんの企業でもいかがでしょうか？ 紙日報で管理していて、管理工数がかかるためデータを活用できていない・・・ ハンディ等で完了データは取得しているが、実際にかかった工数までは取得できていない・・・ そもそもデータ化していない・・・ 日々が忙しくてそんなことやってられない・・・ しかし、本当に利益を出していく経営を実践していくためには、「正確な労務費（工数）把握」が重要となります。 逆に言えば、 正確な製造工数がデータ化できれば、製品別の正確な原価・利益把握が出来るようになるのです！ 製品別の原価を正確に計算するには、到底手計算やExcel計算では対応しきれません。 そのためのDXです。 デジタルツールや技術の発展により、複雑な計算作業や情報の流動性は以前と比較して各段に早く正確になってきています。 データさえあれば、即座に見たい情報がいつでもどこでも見ることができるようになります。 しかし、そのデータが無い企業が多いのです。 ３．まとめ ここまでで、まずは実際にかかる製造工数をデータ化することの重要性についてはご理解いただけたかと思います。 では、実際にどのようにデータ化するのか？ もちろん、現場作業者の負担になるようなデータ取得方法では生産性が落ちるため、本末転倒です。 次回のコラムでは、具体的に実際にかかった製造工数を正確に取得した事例についてお話しさせていただきます。 また、取得したデータがどのように原価管理・利益管理できるようになるのかについて、実際の画面をもとに説明させていただきます。 ※今回の内容は、原価管理セミナーでお話ししている内容の抜粋です。より詳細に聞きたい・具体的に聞きたいと感じていただけた方は是非セミナーへのご参加をお願いいたします。 セミナーページ：https://smart-factory.funaisoken.co.jp/event/ ■関連するセミナーのご案内 板金・プレス加工業のための自社データAI活用セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/122446 ■【社長特別インタビュー】製造業向け現場主導“完全ペーパレス化”で10人分の工数削減！ ▼事例レポート無料ダウンロードお申し込みはこちら▼ https://www.funaisoken.co.jp/dl-contents/smart-factory_smart-factory_03271_S045 次のコラムはこちら 第2回：原価管理に必要なデータ「実行系データ」について

いつもお世話になっております。株式会社船井総合研究所の川端です。 今回は、製造現場における人材不足や品質管理にお悩みの方必見！ AI外観検査システムの導入に成功した株式会社ササノ合成 代表取締役 笹野英一氏にインタビューを行いました。 導入のきっかけから、費用対効果、導入後の良かった点・悪かった点まで、笹野社長の生の声をお届けします。 貴社の情報収集の一助になれば幸いです。 １．導入の経緯 川端：本日は、AI外観検査導入の成功事例として、笹野社長にお話を伺います。まず、導入のきっかけを教えていただけますか？ 笹野社長：そうですね、以前から外観検査の自動化は検討していました。というのも、検査員の不足や高齢化、検査基準を統一するのが難しいといった課題があったからです。それに、検査員によって検査の出来高にばらつきがあって、残業や休日出勤で対応しなければならないこともあって困っていました。そこで、自動化について色々調べていたんですが、10年ほど前に検査の自動化を検討した時は、画像検査の後に結局人の検査が必要になってしまい、なかなか良い方法が見つかりませんでした。 川端：従来の画像検査では完全な自動化は難しかったということでしょうか？ 笹野社長：ええ、当時はそうでしたね。ところが、2019年に船井総研様のAIを用いた外観検査のセミナーを聴講して、AIなら自動化できる可能性を感じたんです。もちろん、不安もありましたけどね。透明な製品や乳白色、シルバー、白色の製品などの不良品が画像として見ることができるのか、検査作業時の人の作業が取り込めるのか、製品の合否の判定はどうやって行うのかなど、色々考えました。 川端：AIによる画像検査は未知数な部分が多かったと思いますが、導入に踏み切ったのはなぜですか？ 笹野社長：まずは個別に面談をしていただき、概要説明や調査を依頼しました。そして、実際に自動化できるのか、確証をつかみたかったので、コンサルを依頼し、PoC（概念実証）を実施しました。2回のPoCにより、グッと検査自動化の実現性を高めることができました。当時最新の検査システムの導入実現性を検証できたこと、そして、AI化による検査工程の自動化の内容でものづくり補助金の申請・採択されたことも大きかったです。 ２．費用対効果 川端：導入費用と費用対効果について教えてください。 笹野社長：導入前は、目視検査員2名で年間約1,000万円の人件費がかかっていました。導入費用は、搬送部が約3,400万円、検査部が1,000万円で、補助金が1,000万円でした。費用対効果としては、約3.5年で投資金額を回収できる見込みです。 川端：なるほど。投資回収のめども立って、導入に踏み切れたわけですね。 笹野社長：はい、そうです。人件費の削減以外にも効果はありました。 ３．導入後の良かった点、悪かった点 川端：実際に検査機を導入してみて、良かった点はありますか？ 笹野社長：そうですね、まず挙げられるのは、やはり目視検査を自動化できたことですね。以前は検査員不足に悩まされていましたが、その問題を解消できたことは非常に大きいです。 川端：人材不足の解消は大きなメリットですね。 笹野社長：はい。それに加えて、検査基準が一定になったことも大きなメリットです。人の目による検査では、どうしても担当者によって判断にばらつきが出てしまうことがありましたが、AIなら常に同じ基準で検査を行うことができます。おかげで、品質の安定化につながっています。 川端：品質の安定化は、お客様からの信頼にもつながりますね。 笹野社長：おっしゃる通りです。さらに、外観過剰品質の見直しもできました。以前は、人の目で見て判断していたため、必要以上に厳しく検査を行っていた部分がありました。AI外観検査システムの導入により、客観的なデータに基づいた検査が可能となり、過剰品質を見直すことで、コスト削減にも貢献しました。 川端：なるほど。コスト削減にもつながったんですね。 笹野社長：はい。あと、これは副次的な効果かもしれませんが、元々は目視検査を担当していた従業員を、他の業務に配置転換することができたことも良かった点ですね。AI外観検査システムの導入によって、人材をより有効に活用できるようになりました。 川端：人材の有効活用は、企業にとって非常に重要ですね。 笹野社長：ええ、まさにその通りです。 川端：反対に、導入して困った点はありますか？ 笹野社長：そうですね…、検査機のトラブルが起こったとき、復旧までに時間がかかる場合があるのが課題ですね。特に、人の調整が難しく、生産計画に影響が出ることがありました。 川端：トラブル発生時の対応は、今後の改善点ですね。 笹野社長：はい。また、光源のずれなどが発生した場合、元の状態に戻すのが難しいこともありました。調整に時間がかかり、作業効率が低下する原因となることもありましたね。 川端：なるほど。光源調整の難しさも課題として挙げられるんですね。 笹野社長：ええ。それと、導入後に課題だと感じたことは..... 続きは下部に記載のセミナーにてご紹介いたします！ ４．まとめ 今回は、株式会社ササノ合成 代表取締役 笹野氏にAI外観検査システム導入の背景や効果、そして導入後の良かった点、悪かった点についてお伺いしました。 AI外観検査システム導入を検討されている方は、ぜひ今回のインタビューを参考にしてください。 2025年2月に開催されるAI外観検査セミナーでは、笹野社長が実際に経験したAI外観検査導入の成功事例をさらに詳しくご紹介いたします。 AI外観検査導入を検討されている方、製造現場の効率化・省人化にご興味のある方は、ぜひご参加ください！ ■関連するセミナーのご案内 樹脂成型・ゴム製品製造業向け AI外観検査　社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701_MV いつもお世話になっております。株式会社船井総合研究所の川端です。 今回は、製造現場における人材不足や品質管理にお悩みの方必見！ AI外観検査システムの導入に成功した株式会社ササノ合成 代表取締役 笹野英一氏にインタビューを行いました。 導入のきっかけから、費用対効果、導入後の良かった点・悪かった点まで、笹野社長の生の声をお届けします。 貴社の情報収集の一助になれば幸いです。 １．導入の経緯 川端：本日は、AI外観検査導入の成功事例として、笹野社長にお話を伺います。まず、導入のきっかけを教えていただけますか？ 笹野社長：そうですね、以前から外観検査の自動化は検討していました。というのも、検査員の不足や高齢化、検査基準を統一するのが難しいといった課題があったからです。それに、検査員によって検査の出来高にばらつきがあって、残業や休日出勤で対応しなければならないこともあって困っていました。そこで、自動化について色々調べていたんですが、10年ほど前に検査の自動化を検討した時は、画像検査の後に結局人の検査が必要になってしまい、なかなか良い方法が見つかりませんでした。 川端：従来の画像検査では完全な自動化は難しかったということでしょうか？ 笹野社長：ええ、当時はそうでしたね。ところが、2019年に船井総研様のAIを用いた外観検査のセミナーを聴講して、AIなら自動化できる可能性を感じたんです。もちろん、不安もありましたけどね。透明な製品や乳白色、シルバー、白色の製品などの不良品が画像として見ることができるのか、検査作業時の人の作業が取り込めるのか、製品の合否の判定はどうやって行うのかなど、色々考えました。 川端：AIによる画像検査は未知数な部分が多かったと思いますが、導入に踏み切ったのはなぜですか？ 笹野社長：まずは個別に面談をしていただき、概要説明や調査を依頼しました。そして、実際に自動化できるのか、確証をつかみたかったので、コンサルを依頼し、PoC（概念実証）を実施しました。2回のPoCにより、グッと検査自動化の実現性を高めることができました。当時最新の検査システムの導入実現性を検証できたこと、そして、AI化による検査工程の自動化の内容でものづくり補助金の申請・採択されたことも大きかったです。 ２．費用対効果 川端：導入費用と費用対効果について教えてください。 笹野社長：導入前は、目視検査員2名で年間約1,000万円の人件費がかかっていました。導入費用は、搬送部が約3,400万円、検査部が1,000万円で、補助金が1,000万円でした。費用対効果としては、約3.5年で投資金額を回収できる見込みです。 川端：なるほど。投資回収のめども立って、導入に踏み切れたわけですね。 笹野社長：はい、そうです。人件費の削減以外にも効果はありました。 ３．導入後の良かった点、悪かった点 川端：実際に検査機を導入してみて、良かった点はありますか？ 笹野社長：そうですね、まず挙げられるのは、やはり目視検査を自動化できたことですね。以前は検査員不足に悩まされていましたが、その問題を解消できたことは非常に大きいです。 川端：人材不足の解消は大きなメリットですね。 笹野社長：はい。それに加えて、検査基準が一定になったことも大きなメリットです。人の目による検査では、どうしても担当者によって判断にばらつきが出てしまうことがありましたが、AIなら常に同じ基準で検査を行うことができます。おかげで、品質の安定化につながっています。 川端：品質の安定化は、お客様からの信頼にもつながりますね。 笹野社長：おっしゃる通りです。さらに、外観過剰品質の見直しもできました。以前は、人の目で見て判断していたため、必要以上に厳しく検査を行っていた部分がありました。AI外観検査システムの導入により、客観的なデータに基づいた検査が可能となり、過剰品質を見直すことで、コスト削減にも貢献しました。 川端：なるほど。コスト削減にもつながったんですね。 笹野社長：はい。あと、これは副次的な効果かもしれませんが、元々は目視検査を担当していた従業員を、他の業務に配置転換することができたことも良かった点ですね。AI外観検査システムの導入によって、人材をより有効に活用できるようになりました。 川端：人材の有効活用は、企業にとって非常に重要ですね。 笹野社長：ええ、まさにその通りです。 川端：反対に、導入して困った点はありますか？ 笹野社長：そうですね…、検査機のトラブルが起こったとき、復旧までに時間がかかる場合があるのが課題ですね。特に、人の調整が難しく、生産計画に影響が出ることがありました。 川端：トラブル発生時の対応は、今後の改善点ですね。 笹野社長：はい。また、光源のずれなどが発生した場合、元の状態に戻すのが難しいこともありました。調整に時間がかかり、作業効率が低下する原因となることもありましたね。 川端：なるほど。光源調整の難しさも課題として挙げられるんですね。 笹野社長：ええ。それと、導入後に課題だと感じたことは..... 続きは下部に記載のセミナーにてご紹介いたします！ ４．まとめ 今回は、株式会社ササノ合成 代表取締役 笹野氏にAI外観検査システム導入の背景や効果、そして導入後の良かった点、悪かった点についてお伺いしました。 AI外観検査システム導入を検討されている方は、ぜひ今回のインタビューを参考にしてください。 2025年2月に開催されるAI外観検査セミナーでは、笹野社長が実際に経験したAI外観検査導入の成功事例をさらに詳しくご紹介いたします。 AI外観検査導入を検討されている方、製造現場の効率化・省人化にご興味のある方は、ぜひご参加ください！ ■関連するセミナーのご案内 樹脂成型・ゴム製品製造業向け AI外観検査　社長セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/121701_MV

～樹脂・ゴム成形業の経営者必見！ 品質向上と不良率改善で利益を伸ばす～ 「多品種小ロット生産に対応する中で、品質が安定しない…」 「不良率が高く、コスト増に悩んでいる…」 「熟練工の技術に頼っていて、人材育成が追い付かない…」 樹脂・ゴム成形業の経営者であれば、このような悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか？ 顧客ニーズの多様化、競争激化、人材不足など、製造業を取り巻く環境は厳しさを増しています。 そのような状況下で生き残り、更なる成長を遂げるためには、品質向上と不良率改善による収益力強化が不可欠です。 １．品質問題が引き起こす負の連鎖 品質問題を放置すると、以下のような悪影響が生じ、企業の存続を脅かす可能性も孕んでいます。 顧客からの信頼を失う：不良品によるクレームは、企業の評判を落とすだけでなく、顧客離れを引き起こす可能性があります。 コスト増加：不良品の発生は、材料費、人件費、廃棄費用などの増加に繋がり、利益を圧迫します。 納期遅延：品質問題による手戻りは、納期遅延に繋がり、顧客との信頼関係を損なう可能性があります。 従業員のモチベーション低下：品質問題の発生は、従業員のモチベーション低下や離職に繋がる可能性があります。 ２．今こそ見直すべき、製造現場の課題 樹脂・ゴム成形業において、品質問題や不良率の高さに繋がる要因は様々です。 材料管理の不徹底：適切な保管方法や先入れ先出しができていない、材料の廃棄が多いなど、材料管理の不徹底は品質のバラつきや不良品の発生に繋がります。 金型管理の不備：金型の保管状態が悪く、メンテナンス不足や仕様書の未整備は、成形品の品質に悪影響を及ぼします。 生産管理・工程管理の不足：最適な生産計画や段取り替え計画が立てられていない、標準作業が徹底されていないなど、生産管理・工程管理の不足は、生産効率の低下や品質の不安定さに繋がります。 人材不足・技術継承の遅れ：熟練工の経験や勘に頼った製造現場では、人材不足や技術継承の遅れが、品質のバラつきや不良品の発生に繋がります。 品質保証体制の不備：不良原因の分析が不十分、検査基準が曖昧など、品質保証体制の不備は、不良品の流出や顧客からのクレームに繋がります。 これらの課題を解決し、品質向上と不良率改善を実現するためには、以下の取り組みが有効です。 ３．データ活用で、品質向上と不良率改善を実現 これらの課題を解決し、品質向上と不良率改善を実現するためには、以下の取り組みが有効です。 材料管理の徹底：在庫管理システムの導入や、材料の保管方法・使用期限の明確化などにより、材料管理を徹底します。 金型管理のシステム化：金型管理システムを導入し、金型の保管状態、メンテナンス履歴、仕様書などを一元管理します。 生産管理・工程管理の見える化：生産管理システムを導入し、生産計画の精度向上、工程の進捗管理、標準作業の徹底などを図ります。 IoT・AIの活用：IoTセンサーやAIを活用し、熟練工の技術をデータ化することで、品質の安定化、不良率の低減、人材育成の効率化を実現します。 品質保証体制の構築：品質管理システムを導入し、不良原因の分析、検査データの収集・分析、品質改善活動などを推進します。 ４．専門家の知見を活かして、さらなる飛躍を これらの取り組みを効果的に進めるためには、専門家の知見を活かすことが重要です。 多品種小ロット樹脂・ゴム成形業の品質向上・不良率改善セミナーでは、製造現場の課題解決、IoT・AIの活用、品質保証体制の構築など、具体的な方法を学ぶことができます。 本セミナーで得られる知識やノウハウは、企業の競争力強化に大きく貢献するでしょう。 「品質向上・不良率改善で、会社をもっと強くしたい！」 そう考えている経営者の方は、ぜひセミナーにご参加ください。 ■関連するセミナーのご案内 樹脂・ゴム成形業の品質UP・不良率改善セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/120854 ～樹脂・ゴム成形業の経営者必見！ 品質向上と不良率改善で利益を伸ばす～ 「多品種小ロット生産に対応する中で、品質が安定しない…」 「不良率が高く、コスト増に悩んでいる…」 「熟練工の技術に頼っていて、人材育成が追い付かない…」 樹脂・ゴム成形業の経営者であれば、このような悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか？ 顧客ニーズの多様化、競争激化、人材不足など、製造業を取り巻く環境は厳しさを増しています。 そのような状況下で生き残り、更なる成長を遂げるためには、品質向上と不良率改善による収益力強化が不可欠です。 １．品質問題が引き起こす負の連鎖 品質問題を放置すると、以下のような悪影響が生じ、企業の存続を脅かす可能性も孕んでいます。 顧客からの信頼を失う：不良品によるクレームは、企業の評判を落とすだけでなく、顧客離れを引き起こす可能性があります。 コスト増加：不良品の発生は、材料費、人件費、廃棄費用などの増加に繋がり、利益を圧迫します。 納期遅延：品質問題による手戻りは、納期遅延に繋がり、顧客との信頼関係を損なう可能性があります。 従業員のモチベーション低下：品質問題の発生は、従業員のモチベーション低下や離職に繋がる可能性があります。 ２．今こそ見直すべき、製造現場の課題 樹脂・ゴム成形業において、品質問題や不良率の高さに繋がる要因は様々です。 材料管理の不徹底：適切な保管方法や先入れ先出しができていない、材料の廃棄が多いなど、材料管理の不徹底は品質のバラつきや不良品の発生に繋がります。 金型管理の不備：金型の保管状態が悪く、メンテナンス不足や仕様書の未整備は、成形品の品質に悪影響を及ぼします。 生産管理・工程管理の不足：最適な生産計画や段取り替え計画が立てられていない、標準作業が徹底されていないなど、生産管理・工程管理の不足は、生産効率の低下や品質の不安定さに繋がります。 人材不足・技術継承の遅れ：熟練工の経験や勘に頼った製造現場では、人材不足や技術継承の遅れが、品質のバラつきや不良品の発生に繋がります。 品質保証体制の不備：不良原因の分析が不十分、検査基準が曖昧など、品質保証体制の不備は、不良品の流出や顧客からのクレームに繋がります。 これらの課題を解決し、品質向上と不良率改善を実現するためには、以下の取り組みが有効です。 ３．データ活用で、品質向上と不良率改善を実現 これらの課題を解決し、品質向上と不良率改善を実現するためには、以下の取り組みが有効です。 材料管理の徹底：在庫管理システムの導入や、材料の保管方法・使用期限の明確化などにより、材料管理を徹底します。 金型管理のシステム化：金型管理システムを導入し、金型の保管状態、メンテナンス履歴、仕様書などを一元管理します。 生産管理・工程管理の見える化：生産管理システムを導入し、生産計画の精度向上、工程の進捗管理、標準作業の徹底などを図ります。 IoT・AIの活用：IoTセンサーやAIを活用し、熟練工の技術をデータ化することで、品質の安定化、不良率の低減、人材育成の効率化を実現します。 品質保証体制の構築：品質管理システムを導入し、不良原因の分析、検査データの収集・分析、品質改善活動などを推進します。 ４．専門家の知見を活かして、さらなる飛躍を これらの取り組みを効果的に進めるためには、専門家の知見を活かすことが重要です。 多品種小ロット樹脂・ゴム成形業の品質向上・不良率改善セミナーでは、製造現場の課題解決、IoT・AIの活用、品質保証体制の構築など、具体的な方法を学ぶことができます。 本セミナーで得られる知識やノウハウは、企業の競争力強化に大きく貢献するでしょう。 「品質向上・不良率改善で、会社をもっと強くしたい！」 そう考えている経営者の方は、ぜひセミナーにご参加ください。 ■関連するセミナーのご案内 樹脂・ゴム成形業の品質UP・不良率改善セミナー セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/120854

１．製造業におけるカーボンニュートラルの必須課題とは？ ●製造業が脱炭素に取り組む理由と重要性 製造業は、世界中で多くのエネルギーを消費し、大量の炭素排出を行う主要産業のひとつです。カーボンニュートラルへの移行は、気候変動を抑えるために不可欠であり、特に製造業はその影響力が大きいことから、早急な対応が求められています。炭素排出削減は、企業が持続可能な未来を目指す上で避けて通れない道であり、環境保護だけでなく、競争力を維持・向上させるためにも必須の取り組みです。 実際にはIoTやロボット、AI、ビックデータを活用しながら取組みを行っていきます。 ＤＸの取組みにより、ニーズの多様化・人材不足・原料高などなど悩み事が多い製造業において以下のことが期待されます。 ●2024年以降、企業経営に求められる新たなステップ 2024年以降、各国政府や国際機関が設定するカーボンニュートラル目標に向けた規制が厳格化されることが予想されます。これに伴い、製造業は自社の炭素排出量を積極的に削減し、再生可能エネルギーの導入や製造プロセスの見直しに取り組むことが重要です。企業経営においても、エネルギー効率を向上させる技術投資が経営戦略の一環として不可欠になりつつあり、持続可能な経営を実現するための新たなステップが求められます。 ２．製造業の脱炭素化に向けた取り組みのメリットと課題 ●炭素排出量削減のメリットとは？ 炭素排出量の削減には多くのメリットがあります。第一に、環境への貢献が評価され、企業の社会的責任（CSR）やブランドイメージの向上につながります。さらに、省エネルギー対策を講じることで、エネルギーコストの削減が可能です。加えて、政府や自治体からの補助金や税制優遇措置も受けやすくなり、長期的な経済的利益を得ることができます。 ●中小企業が直面する課題と対策 一方で、特に中小企業においては、脱炭素化の取り組みに多くの課題が存在します。技術や設備への初期投資コストが大きな負担となり、対応が遅れるケースも少なくありません。これに対して、政府や業界団体が提供する支援策を活用することで、資金調達や技術導入のハードルを下げることができます。中小企業は、大企業との連携やサプライチェーン全体の見直しを通じて、より効率的に脱炭素化を進めることが可能です。 ３．カーボンニュートラル実現に向けた技術の焦点 ●AIやIoTを活用した工場での取り組み 多くの製造業がカーボンニュートラルに取り組む際、高いハードルとなるのが下記4つの課題です。 コスト負担の高さ 技術・ノウハウの不足 データの収集と活用の難しさ サプライチェーン全体での連携不足 製造業企業の多くは、”コスト、設備、人員など限られた条件の中で、脱炭素化に取り組んでいく必要“があります。 そこで、脱炭素化だけ、としての取り組みではなく 製造の見える化 製品原価管理（製造工数管理）など、本来の製造業務としてのDXの取り組みと合わせて、 そこで得られたデータを活用することで、脱炭素化にも取り組んでいくのが良いと思われます。 さらに、データ解析にAIを活用することでより早くより最適な生産性向上と脱炭素化を実現出来る様になります。 ●スコープ1・2・3とは？企業が取り組むべき視点を解説 脱炭素化に向けた企業の取り組みは、スコープ1・2・3という概念で分類されます。スコープ1は企業の直接的な炭素排出、スコープ2はエネルギーの間接的な使用による排出、スコープ3はサプライチェーン全体での排出を指します。 大手完成品メーカーはScope3のGHG(温室効果ガス)排出量削減を取り組み始めており、今後は製品LCA(ライフサイクルアセスメント)管理へ移行していきます。 GHG(温室効果ガス)排出量の算定範囲を自社からサプライチェーン全体へ、製品サイクル全体へ拡大していくことになります。 このサプライチェーンを担う、大手完成品メーカーに部品を供給している製造業企業も、これまで積極的に取り組んでいなかった脱炭素化に対応する必要が生じてきます。 これは非上場企業であっても最低限、Scope1/Scope2に該当する自社のCO2排出量の測定・公開・削減の取り組みが、最終的には協力会社の排出量の把握も含め、自社のサプライチェーン全体であるScope3への取り組みが必須となってきます。 ４．製造業が脱炭素化を加速させるためのステップ解説 ●簡単に始められる3ステップで実現する炭素削減 脱炭素化への取り組みは、段階的に進めることが可能です。まず、1ステップ目としてエネルギーの使用量を可視化し、無駄な消費を抑えることが重要です。2ステップ目として、再生可能エネルギーへの切り替えを進め、3ステップ目で長期的な製造プロセスの見直しを図ることで、継続的な炭素削減が実現できます。 ●クリーンエネルギー使用や製造プロセスの見直し クリーンエネルギーの導入は、脱炭素化における大きな鍵となります。太陽光発電や風力発電といった再生可能エネルギーの活用により、エネルギーの供給元からの炭素排出を削減することができます。さらに、製造プロセスの効率化や設備の更新によって、エネルギー消費そのものを削減することも大切です。 ５．サプライチェーンと製品の脱炭素化 ●製品を運ぶ、送る際の脱炭素化が重要な理由 製品の運搬や配送も、カーボンニュートラルの観点では重要な要素です。輸送過程での燃料使用量が増加することで、炭素排出量が増加します。したがって、エコロジーな輸送手段を採用することや、物流の効率化を進めることが求められます。また、サプライチェーン全体での炭素排出量削減を図るためには、製造過程だけでなく、輸送過程までの見直しが必要です。 ●大企業から中小企業まで、サプライチェーン全体の見直し カーボンニュートラルを実現するためには、大企業から中小企業まで、サプライチェーン全体での協力が不可欠です。各企業が独立して脱炭素化に取り組むだけでなく、全体として協調しながら持続可能なプロセスを構築することが、効果的な炭素排出削減に繋がります。 ６．カーボンニュートラルの実現に向けた未来の展望 ●2024年以降、製造業が目指すべき持続可能な経営 2024年以降、製造業が目指すべきは、持続可能な経営モデルの確立です。脱炭素化の取り組みは、企業の成長を支えるだけでなく、地球規模での環境保護にも貢献します。再生可能エネルギーの導入、技術革新、プロセスの効率化を通じて、製造業はより持続可能な方向へと進化するでしょう。 ●変わる製品づくりとその影響 製品づくりのプロセスも大きく変わりつつあります。エネルギー効率や資源の利用効率を高めた新しい製品設計が求められており、これにより消費者の需要も変化しています。持続可能な製品を提供することで、企業は市場での競争力を維持・向上させ、同時に環境負荷を軽減することが可能です。 AI・IoTを活用したGXの取組についてご興味のある方は「無料個別質疑応答会」へお申し込みください。 URL：https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html LCA Plusは三井物産が提供する製品単位のCO2排出量（カーボンフットプリント）算定ツールｘ算定業務支援コンサルティングサービスです。 ご興味ある方はこちら URL：https://lp.lcaplus-pf.com/ ■関連するセミナーのご案内 樹脂・ゴム成形加工業のための「自社データ学習AI」経営活用 セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/120968 １．製造業におけるカーボンニュートラルの必須課題とは？ ●製造業が脱炭素に取り組む理由と重要性 製造業は、世界中で多くのエネルギーを消費し、大量の炭素排出を行う主要産業のひとつです。カーボンニュートラルへの移行は、気候変動を抑えるために不可欠であり、特に製造業はその影響力が大きいことから、早急な対応が求められています。炭素排出削減は、企業が持続可能な未来を目指す上で避けて通れない道であり、環境保護だけでなく、競争力を維持・向上させるためにも必須の取り組みです。 実際にはIoTやロボット、AI、ビックデータを活用しながら取組みを行っていきます。 ＤＸの取組みにより、ニーズの多様化・人材不足・原料高などなど悩み事が多い製造業において以下のことが期待されます。 ●2024年以降、企業経営に求められる新たなステップ 2024年以降、各国政府や国際機関が設定するカーボンニュートラル目標に向けた規制が厳格化されることが予想されます。これに伴い、製造業は自社の炭素排出量を積極的に削減し、再生可能エネルギーの導入や製造プロセスの見直しに取り組むことが重要です。企業経営においても、エネルギー効率を向上させる技術投資が経営戦略の一環として不可欠になりつつあり、持続可能な経営を実現するための新たなステップが求められます。 ２．製造業の脱炭素化に向けた取り組みのメリットと課題 ●炭素排出量削減のメリットとは？ 炭素排出量の削減には多くのメリットがあります。第一に、環境への貢献が評価され、企業の社会的責任（CSR）やブランドイメージの向上につながります。さらに、省エネルギー対策を講じることで、エネルギーコストの削減が可能です。加えて、政府や自治体からの補助金や税制優遇措置も受けやすくなり、長期的な経済的利益を得ることができます。 ●中小企業が直面する課題と対策 一方で、特に中小企業においては、脱炭素化の取り組みに多くの課題が存在します。技術や設備への初期投資コストが大きな負担となり、対応が遅れるケースも少なくありません。これに対して、政府や業界団体が提供する支援策を活用することで、資金調達や技術導入のハードルを下げることができます。中小企業は、大企業との連携やサプライチェーン全体の見直しを通じて、より効率的に脱炭素化を進めることが可能です。 ３．カーボンニュートラル実現に向けた技術の焦点 ●AIやIoTを活用した工場での取り組み 多くの製造業がカーボンニュートラルに取り組む際、高いハードルとなるのが下記4つの課題です。 コスト負担の高さ 技術・ノウハウの不足 データの収集と活用の難しさ サプライチェーン全体での連携不足 製造業企業の多くは、”コスト、設備、人員など限られた条件の中で、脱炭素化に取り組んでいく必要“があります。 そこで、脱炭素化だけ、としての取り組みではなく 製造の見える化 製品原価管理（製造工数管理）など、本来の製造業務としてのDXの取り組みと合わせて、 そこで得られたデータを活用することで、脱炭素化にも取り組んでいくのが良いと思われます。 さらに、データ解析にAIを活用することでより早くより最適な生産性向上と脱炭素化を実現出来る様になります。 ●スコープ1・2・3とは？企業が取り組むべき視点を解説 脱炭素化に向けた企業の取り組みは、スコープ1・2・3という概念で分類されます。スコープ1は企業の直接的な炭素排出、スコープ2はエネルギーの間接的な使用による排出、スコープ3はサプライチェーン全体での排出を指します。 大手完成品メーカーはScope3のGHG(温室効果ガス)排出量削減を取り組み始めており、今後は製品LCA(ライフサイクルアセスメント)管理へ移行していきます。 GHG(温室効果ガス)排出量の算定範囲を自社からサプライチェーン全体へ、製品サイクル全体へ拡大していくことになります。 このサプライチェーンを担う、大手完成品メーカーに部品を供給している製造業企業も、これまで積極的に取り組んでいなかった脱炭素化に対応する必要が生じてきます。 これは非上場企業であっても最低限、Scope1/Scope2に該当する自社のCO2排出量の測定・公開・削減の取り組みが、最終的には協力会社の排出量の把握も含め、自社のサプライチェーン全体であるScope3への取り組みが必須となってきます。 ４．製造業が脱炭素化を加速させるためのステップ解説 ●簡単に始められる3ステップで実現する炭素削減 脱炭素化への取り組みは、段階的に進めることが可能です。まず、1ステップ目としてエネルギーの使用量を可視化し、無駄な消費を抑えることが重要です。2ステップ目として、再生可能エネルギーへの切り替えを進め、3ステップ目で長期的な製造プロセスの見直しを図ることで、継続的な炭素削減が実現できます。 ●クリーンエネルギー使用や製造プロセスの見直し クリーンエネルギーの導入は、脱炭素化における大きな鍵となります。太陽光発電や風力発電といった再生可能エネルギーの活用により、エネルギーの供給元からの炭素排出を削減することができます。さらに、製造プロセスの効率化や設備の更新によって、エネルギー消費そのものを削減することも大切です。 ５．サプライチェーンと製品の脱炭素化 ●製品を運ぶ、送る際の脱炭素化が重要な理由 製品の運搬や配送も、カーボンニュートラルの観点では重要な要素です。輸送過程での燃料使用量が増加することで、炭素排出量が増加します。したがって、エコロジーな輸送手段を採用することや、物流の効率化を進めることが求められます。また、サプライチェーン全体での炭素排出量削減を図るためには、製造過程だけでなく、輸送過程までの見直しが必要です。 ●大企業から中小企業まで、サプライチェーン全体の見直し カーボンニュートラルを実現するためには、大企業から中小企業まで、サプライチェーン全体での協力が不可欠です。各企業が独立して脱炭素化に取り組むだけでなく、全体として協調しながら持続可能なプロセスを構築することが、効果的な炭素排出削減に繋がります。 ６．カーボンニュートラルの実現に向けた未来の展望 ●2024年以降、製造業が目指すべき持続可能な経営 2024年以降、製造業が目指すべきは、持続可能な経営モデルの確立です。脱炭素化の取り組みは、企業の成長を支えるだけでなく、地球規模での環境保護にも貢献します。再生可能エネルギーの導入、技術革新、プロセスの効率化を通じて、製造業はより持続可能な方向へと進化するでしょう。 ●変わる製品づくりとその影響 製品づくりのプロセスも大きく変わりつつあります。エネルギー効率や資源の利用効率を高めた新しい製品設計が求められており、これにより消費者の需要も変化しています。持続可能な製品を提供することで、企業は市場での競争力を維持・向上させ、同時に環境負荷を軽減することが可能です。 AI・IoTを活用したGXの取組についてご興味のある方は「無料個別質疑応答会」へお申し込みください。 URL：https://lp.funaisoken.co.jp/mt/form01/inquiry-S045.html LCA Plusは三井物産が提供する製品単位のCO2排出量（カーボンフットプリント）算定ツールｘ算定業務支援コンサルティングサービスです。 ご興味ある方はこちら URL：https://lp.lcaplus-pf.com/ ■関連するセミナーのご案内 樹脂・ゴム成形加工業のための「自社データ学習AI」経営活用 セミナー詳細・申込はこちらから↓↓↓ https://www.funaisoken.co.jp/seminar/120968