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近年製造業では、DXやスマート工場を実現するために工場の設備を対象としたデータ収集が行われています。集めたデータの的確な活用は、人手不足に苦しむ製造業では急務の課題です。

この記事ではそんな製造業におけるデータ活用について解説していきます。

製造業でデータを活用する目的は？

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製造業では、深刻な人手不足や技能継承の難しさなどを理由として工場内のデータ活用がどんどん進んできました。

経済産業省の調査によると製造業の就業者数は、2002年から2021年までの20年間で約157万人も減少しています。

少子高齢化も進んでおり、今後もどんどん人材確保が難しくなっていくと考えられます。そんな人材確保の課題を解消するために、データを活用して業務効率や生産効率をアップさせることを目標にしている工場が増えてきました。

また、製造業の特異的な問題として技能継承が難しいという問題点も浮き彫りになっています。2020年度に行われた人材育成による調査では、6割を超える事業所が指導する人材が不足していると答えています。

指導者不足を補い、会社を支える次世代の技術者を育成するには工場内のデータ活用が絶対的に必要です。

このように工場内のデータは、人材不足や技能継承を補うことなどを目的に活用していかなければなりません。

データ活用のメリット

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データを活用することにより、具体的にはどのようなメリットを受けることができるのでしょう。ここからは、データ活用によるメリットについて解説していきます。

業務の効率化

1つめのメリットは業務の効率化です。具体的には、今まで工場内で活用されていなかったデータを収集し活かすことにより、既存業務のプロセスを効率化させることができ製品の製造コストを下げることができます。

また、生産設備などから収集したデータにより不良品発生のメカニズムを分析し対策を実行することでも業務効率の向上が可能となります。

さらには、データを活用し異常兆候に合わせたタイミングでメンテナンスを行うことにより保全にかかるコストや負担の軽減も行うことが可能です。

収益性の向上

2つめは、収益性の向上です。データの活用を行うことで、企業による既存のビジネスに新たな付加価値を見出すことができます。

また、既存のビジネスに付属して新たなビジネスを生み出すことも可能です。

このような付加価値や新たなビジネスにより企業の収益性が向上していきます。

データの活用は、業務効率の改善に留まらず将来的な収益性の向上や企業競争力の強化にも繋がっていきます。

データ活用を進めるには？

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具体的なデータ活用を進めるにはどのような手順を踏めばよいのでしょう。ここからは、データ活用を進める方法について解説していきます。

課題設定と洗い出し

まずは、業務上で抱えている課題の設定を行なった上で課題の解決策を洗い出していきます。

課題解決までのゴールをしっかりと描いておかないと、課題を解決する目的からだんだんとデータを活用すること自体が目的になってしまいます。

そうなると、最大限の効果を得ることができず何のためのデータ活用なのかが分からなくなるため注意が必要です。

データを集める

課題の設定と解決方法の洗い出しが終わったら、その課題に対応するデータを集める必要があります。

データは既に使えるものが収集されている場合もあるので、まずは活用できるデータの見極めを行いましょう。

新しくデータを集める場合は、いきなり大規模なシステムを導入するのではなくPoCと呼ばれる検証プロセスで導入効果がありそうかを判断していきながら少しずつ適用範囲を広げていくのが一般的です。

※ PoCとは、新しいアイデアや技術の実現可能性を検証することです。

データ分析

集めたデータを的確にデータ分析することで、成果に結びつきやすくなります。

的確なデータ分析は、しっかりとした課題設定と洗い出しが必要となるため、1番初めに説明したステップをしっかりと行うようにしましょう。

成果をさらに活かす

データを活用することで課題を解決する成功事例ができたら、その成果をさらに活かしていくとよいでしょう。

データの活用を日常的な業務に取り入れて定着させていくことで、社内での水平展開やより大きな課題の解決を成功させていくための足がかりにすることが可能です。

実際のデータ活用事例

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ここからは、実際に企業が取り入れたデータ活用の事例でヤマハ発動機を例に挙げて解説していきます。

ヤマハ発動機は、製造過程での生産ロスを減らし歩留まり率を改善していくためにビックデータを用いています。

そんなヤマハ発動機は、不良品が発生しやすい鋳造工程に目をつけました。鋳造部品の加工はベテラン社員の経験やカンに頼るところが多くマンパワーに頼った品質改善は難しいです。

そこで、鋳造工程に関するデータを200種類集めて分析を行いました。

結果的に、そのデータ分析により年間約1億円もの生産ロス削減に繋げています。

このように、データを活用することにより決して小さくないコストの削減も実現することが可能です。

まとめ

人手不足を補い、企業としての競争率を上げていくにはデータの活用がどうしても必要になります。

早め早めにデータを活用し、実践していくことが重要でしょう。