MES導入で生産性向上！活用法を３つご紹介

2024.12.26

製造現場における生産性の向上やコスト削減は、多くの企業が抱える課題です。MES（製造実行システム）を導入することで、これらの課題を解決できることをご存知でしょうか。この記事では、MESの活用による生産性向上の具体的な方法を3つご紹介します。MESを適切に活用することで、製造業の競争力強化や収益拡大を実現できるでしょう。

MES（製造実行システム）とは

MESとは、Manufacturing Execution Systemの略称で、製造現場における生産活動を最適化するためのシステムを指します。MESは、生産計画の立案から、製造指示の発行、製造実績の収集、品質管理、在庫管理など、製造現場における一連の業務を一元的に管理します。

MESの主な役割は、リアルタイムな情報の収集と分析、生産プロセスの制御と最適化、品質の管理と改善です。MESを導入することで、製造現場における生産性の向上、品質の向上、コストの削減などの効果が期待できます。

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MESの構成要素

MESは、以下のような構成要素から成り立っています。

データ収集・分析機能
プロセス制御・最適化機能
品質管理・改善機能

データ収集・分析機能は、製造現場における各種データを収集し、分析するための機能です。製品や部品、設備や工具、作業者、工程、原材料や在庫などの情報を収集し、生産性や品質、コストなどの観点から分析します。

プロセス制御・最適化機能は、製造プロセスを制御し、最適化するための機能です。生産計画の立案、製造指示の発行、工程管理、在庫管理などを行い、生産性や品質、コストの最適化を図ります。

品質管理・改善機能は、製品の品質を管理し、改善するための機能です。品質基準の設定、検査・試験の実施、品質データの分析、品質改善の計画と実行などを行い、製品の品質向上を図ります。

MESの導入目的

MESの導入目的は、製造現場における生産性の向上、品質の向上、コストの削減などです。MESを導入することで、以下のような効果が期待できます。

生産性の向上
品質の向上
コストの削減

MESを導入することで、製造現場におけるムダを削減し、生産性を向上させることができます。また、品質管理・改善機能により、製品の品質を向上させることができます。さらに、在庫管理の最適化などにより、コストを削減することができます。

MESの導入には、システムの構築や運用にコストがかかりますが、長期的には生産性の向上や品質の向上、コストの削減などの効果により、投資対効果が得られると考えられています。

MESによるデータ収集・分析

続いては、MESによるデータ収集と分析について詳しく説明します。

MESで収集するデータの種類

MESでは、製造現場のさまざまなデータを収集することができます。主なデータの種類としては、製品や部品の識別番号、品質データ、設備や工具の稼働状況、保全履歴、作業者の作業時間やスキル、工程の進捗状況や実績、原材料や在庫の消費量、所在情報などがあります。

これらのデータを収集することで、製品や部品のトレーサビリティが容易になり、設備や工具の故障や停止を防止し、稼働率や寿命を向上させることができます。また、作業者の能力やスキル、作業時間を考慮した人的資源の管理や、工程の安定化や効率化、品質の向上、原材料や在庫の最適な管理にも役立ちます。

データ収集の方法と技術

MESでのデータ収集には、さまざまな方法と技術が用いられます。例えば、バーコードやRFID（Radio Frequency Identifier）などの自動認識技術を用いて、製品や部品、設備や工具、作業者などを識別し、関連するデータを自動的に収集することができます。

また、センサーやIoT（Internet of Things）技術を活用して、設備や工具の稼働状況や環境条件などをリアルタイムに収集することも可能です。収集されたデータは、データベースに蓄積され、必要に応じて分析や活用に利用されます。

収集データの分析と活用

収集されたデータは、さまざまな方法で分析され、活用されます。例えば、製品や部品の品質データを分析することで、品質のばらつきや不良の原因を特定し、改善策を講じることができます。また、設備や工具の稼働状況や保全履歴を分析することで、故障や停止の予兆を早期に発見し、予防保全を実施することが可能となります。

作業者のデータを分析することで、作業の効率化や無駄の削減、スケジューリングの最適化にも役立ちます。さらに、工程や在庫のデータを分析することで、生産計画や在庫管理の最適化を図ることができます。

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データ収集・分析における課題

MESによるデータ収集・分析には、いくつかの課題もあります。まず、データの品質や正確性を確保することが重要です。そのためには、データ収集・分析のルールや基準を明確に設定し、適切な管理や監視を行う必要があります。

また、収集したデータのセキュリティやプライバシーを保護することも欠かせません。データへのアクセス制御や暗号化などの対策を講じ、不正なアクセスや漏洩を防ぐ必要があります。

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MESを用いたプロセスの制御と最適化

製造業においてMESを活用することで、プロセスの制御と最適化を実現できます。ここでは、MESを用いたプロセス制御の事例と、最適化に用いられる技術、そしてその効果と課題について解説します。

MESによるプロセス制御の事例

MESを用いたプロセス制御の事例として、製品や部品の作業指示や検査結果の表示による作業の効率化や無駄の削減、スケジュールの最適化が挙げられます。また、設備や工具の保全スケジュールの立案や故障予測により、設備の稼働率や寿命の向上を図ることができます。

さらに、作業者の能力やスキルを考慮した作業割り当てやスケジューリングにより、人的資源の最適な管理が可能になります。加えて、生産計画や在庫管理の最適化により、工程の安定化や効率化、品質の向上が期待できます。

プロセス最適化に用いられる技術

プロセス最適化には、設備や工具の動作を制御するPLC（Programmable Logic Controller）やFA（Factory Automation）、状況を監視するSCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）やHMI（Human Machine Interface）といった技術が用いられます。

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また、生産計画や在庫管理を管理するERP（Enterprise Resource Planning）やSCM（Supply Chain Management）、さらにはAIやビッグデータ分析を活用した最適化技術も注目されています。これらの技術を組み合わせることで、より高度で効果的なプロセス最適化が実現できます。

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プロセス制御・最適化の効果

MESを用いたプロセス制御と最適化により、生産性の向上や品質の安定化、コスト削減などの効果が期待できます。例えば、設備の稼働率や寿命の向上により、設備投資や保全コストの削減につながります。

また、作業の効率化や無駄の削減により、生産リードタイムの短縮や在庫の適正化が可能になります。さらに、品質の安定化により、不良品の発生やリコールのリスクを低減できます。これらの効果は、企業の競争力強化や顧客満足度の向上に寄与します。

プロセス制御・最適化における課題

一方で、プロセス制御・最適化には課題も存在します。プロセス変更や改善に伴うシステム更新の負担や、作業者のスキルやモチベーションの低下などが挙げられます。

これらの課題に対しては、プロセス制御・最適化のルールや基準の設定と管理が求められます。適切な管理体制を整備し、関係者間の連携を図ることで、課題の解決につなげることができます。

MESによる品質管理と改善

続いては、MESを活用した品質管理と改善の取り組みについて解説します。

MESを活用した品質管理の取り組み

MESを活用することで、製造現場における品質管理をより効果的に行うことができます。例えば、品質基準の設定と検査・試験の実施により、品質の一貫性や信頼性を向上させることができます。また、品質データの分析を通して、品質のばらつきや不良の原因を特定し、改善策を策定することが可能です。

さらに、品質データをフィードバックすることで、品質向上や改善の効果を確認し、品質改善の計画と実行を行うことができます。これにより、顧客からの信頼や満足度を高めることが期待できます。

品質管理・改善に用いられる手法

MESを活用した品質管理・改善では、さまざまな手法が用いられます。まず、国際的品質規格であるISO（International Organization for Standardization）やJIS（Japanese Industrial Standards）への準拠が重要です。これにより、グローバルな市場における競争力を高めることができます。

また、品質管理手法としてQC（Quality Control）やQA（Quality Assurance）が用いられます。QCは製品の品質を管理するための手法であり、QAは品質を保証するための手法です。これらの手法を適切に組み合わせることで、効果的な品質管理が可能になります。

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品質改善手法としては、PDCA（Plan-Do-Check-Act）やDMAIC（Define-Measure-Analyze-Improve-Control）が広く知られています。PDCAは品質改善の基本的なサイクルであり、DMAICは六シグマ手法の一つです。これらの手法を活用することで、継続的な品質改善を実現できます。

さらに、品質設計手法としてQFD（Quality Function Deployment）やFMEA（Failure Mode and Effect Analysis）が用いられます。QFDは顧客の要求を品質特性に展開する手法であり、FMEAは潜在的な故障モードとその影響を分析する手法です。これらの手法を適用することで、品質の高い製品を設計することができます。