生産ライン可視化が求められる背景
生産ラインは設備面だけでなく、人の作業やエネルギー消費など、さまざまな要素が絡み合っています。稼働率を高めるには、まず何が無駄になっているかを“見える化”し、正確に把握することが欠かせません。ここでは、背景となるいくつかのポイントを整理してみましょう。
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生産ラインの複雑化と停止要因の捉えにくさ
現代の生産ラインでは、多種多様な設備やシステムが並行して動いています。人の手を介する加工工程もあれば、完全自動化された工程もあるでしょう。こうした異なる稼動スタイルが同時に存在すると、停止の原因が設備トラブルなのか段取り不備なのか、あるいは人的な作業ミスなのかを突き止めにくくなることがあります。多角的な視点でデータを収集しなければ、原因を見誤ってしまい、無駄なコストが膨らむ可能性があります。
一方で、停止時間や稼働率を計測せずに運用を続けると、具体的な改善目標を設定しにくくなります。どこに手を打てば効率が上がるのかが曖昧なままでは、生産現場のモチベーションも低下しがちです。可視化されたデータがないと、現場での的確な判断が難しくなるでしょう。
稼動データの記録と分析の重要性
生産ライン可視化の要は、稼動データや停止要因の記録を正確に行うことです。たとえ停止した時間が短くても、累積すると大きな損失になるケースもあります。停止理由が明らかにならないまま放置すると、改善策を打ちにくいうえに、同じトラブルが繰り返されるリスクが高くなります。設備投資の判断を行う際にも、データをもとに“どこに投資すれば効果が最大化されるか”を検討できるため、経営判断のスピードを上げる意義があります。
さらに、データを属人的に扱うのではなく、システム化された仕組みで蓄積・分析することが大切です。記録が散在していると、同じ問題が異なる形で起こるたびに調査が必要になります。集計や可視化を効率よく進めるためにも、統一的な基盤を整えることが求められるでしょう。
生産ライン可視化の効果とは
データ収集や可視化ツールの導入には一定のコストがかかりますが、それ以上の恩恵が得られる可能性があります。経営面と現場面、それぞれにどのようなメリットがあるのかを見ていきましょう。
経営視点でのメリット
経営者にとって最も重要なのは、安定した生産と利益の確保です。生産ライン可視化により稼働率や停止要因を数値で把握できれば、無駄を削減できるのはもちろん、安定して製品を供給できるようになります。結果として、受注機会を逃さずに済み、顧客満足度の向上につながりやすいでしょう。
さらに、DX（デジタルトランスフォーメーション）の一環として少額から可視化プロジェクトを始める企業が増えています。比較的低コストで始められるため、大きな投資を迷う経営者にとっても導入のハードルが下がっています。導入後は停止時間がどれだけ減ったかなどの数値が明確になるため、投資対効果を示しやすく、社内での合意形成もスムーズに進む点もメリットです。
現場視点でのメリット
現場のスタッフにとっては、手動で書き留めていた生産数や停止要因の記録作業を自動化できるという大きな利点があります。以前は「どこに問題があるかわからない」「また同じ現象が起きそうで不安」といった声があった場合でも、数値がリアルタイムで可視化されると、原因k究明の負担が大幅に軽減されます。
また、可視化データをもとにした継続的な改善活動が行いやすくなることも魅力です。特定の工程で停止が多発している場合は、その工程を優先して改善し、問題が解消されたかをさらにモニタリングするというサイクルが回しやすくなります。こうした取り組みが定着すると、現場が自主的に課題を発見し、スピーディに改善策を実行する“現場主導型”の文化が育ちます。
設備の可視化事例：A社（セラミック基板製造）
ここでは、具体的な可視化事例を見ていきます。
課題と導入前の状況
セラミック基板の製造を行っているA社は、設備の台数が多く、従業員数も約130人と中規模の体制で製造を行っていました。しかし、稼動データに誤差が多く、実際の生産数と記録上の数値が合わない問題を抱えていたのです。せっかく稼働率を計測しても誤差があると、停滞の原因を明確に指摘できず、改善の方向性が定まらない状態でした。
また、設備の設定やメンテナンス状況を人が都度把握し切れないことも問題でした。トラブルが起きても、現象レベルの共有で止まってしまい、根本原因の究明や再発防止策までたどり着けないケースが続いたといいます。
可視化ツール導入の取り組み
A社では、稼動情報の精度を高めるために可視化ツールを導入し、各設備に取り付けたセンサーから正確な稼働データをリアルタイムで取得しました。さらに、停止時間とその要因についても従業員が簡単に入力できる仕組みを整え、入力作業がどの工程でも同じ手順で行えるように基準を統一しました。
その結果、停止に至る原因が記録されるだけでなく、停止前の生産量・設備負荷といった付加情報も同時に蓄積されるようになりました。この取り組みで「どんな状態が続いた後にトラブルが発生したのか」がわかりやすくなり、トラブルの背景をより正確に読み解けるようになったのです。
成果と今後の改善活動
精度の高いデータが蓄積されることで、A社の稼働率はわずか4カ月で20%も向上しました。これは将来的にさらなる改善活動を継続し、設備投資や設備保全タイミングの見直しを行ううえでの着実なステップになっています。高い精度のデータさえあれば、改善箇所を正確に把握し、効果が薄い対策を回避できるのも大きな成果といえます。
ヒトの作業状況の可視化事例：B社（食品加工業）
次に、設備ではなく人の動きに注目した事例を紹介します。冷凍食品などを扱うB社は、従業員数約30名と小規模ながら、多岐にわたる作業工程を抱えていました。
分散した作業室と断続的な中断
B社では加工工程が複数の作業室に分散しており、作業者が各部屋を移動して作業を続行する形態をとっていました。しかし、移動にともない頻繁に作業が中断され、作業効率が大きく低下することが問題化していきます。作業者同士の連携も途切れやすく、コミュニケーション不足が生産性に悪影響を与えていました。
それまでは「作業者が動き回っているらしい」という曖昧な認識でしかなかったため、具体的にどのタイミングでどれだけ作業が止まっているのか、定量的なデータをとることができませんでした。
ビーコンを使った可視化と改善
この課題に対処するべく、B社ではスタッフが身に着けられるビーコン（近距離の無線通信技術を利用して位置や情報を取得する仕組み）を導入し、リアルタイムで誰がどの作業室にいるかをデータ化しました。さらに、作業が実際にどのくらいの時間続いているか、またはどれだけ移動に費やされているかを可視化することで、重複作業や効率の悪い段取りを特定する仕組みを整えたのです。
結果、作業が断続的に止まる最大の原因は、「段取り不備で必要な材料や機器が揃っていないこと」だと判明しました。これを受けて、段取りを徹底的に見直し、各作業室の役割分担を最適化するほか、サポート専任スタッフを配置して必要な補助作業を先回りで行う運用を始めました。
生産性161%向上への道
可視化から得られるデータはB社全体で共有され、作業者が自分の業務を客観的に見直すきっかけにもなりました。結果として生産性が161%上昇し、短い時間でより多くの出荷量を確保できるようになっています。導入後は移動にかかる時間が大幅に削減され、スタッフ同士のコミュニケーションもスムーズになったといいます。
エネルギー消費の可視化事例：C社（石材加工・販売）
製造ラインだけでなく、設備のエネルギー消費を可視化する事例も存在します。C社では「コスト削減」や「SDGsへの取り組み」の両面を重視して、エネルギーの可視化に取り組みました。
コンプレッサーのムダ稼動とコスト
石材加工を行うC社は、製造工程でさまざまな電力駆動機器を使用していました。中でもコンプレッサーは稼動時の消費電力が大きく、必要のない時間帯にも動いている疑いがあったことが課題でした。担当者が現場を見回るだけではムダ稼動を完全に把握できず、導入前は「どうやら夜間に稼動している」「昼休みの間も止まっていないらしい」といった状況が推測レベルにとどまっていました。
リアルタイム監視の導入
C社は各種設備にIoTセンサーを設置し、電力の使用状況をリアルタイムでモニタリングする仕組みを構築しました。センサーから送られるデータは時間帯別の消費状況のグラフとして表示され、監視担当者がいつでも確認できるようになっています。これによって、不必要な時間帯に設備が動いている際には即座に気付き、設定変更や停止などの迅速な対処が可能になりました。
13万kWh削減の成果
導入後のデータ分析により、昼休みや生産が行われていない時間帯にコンプレッサーを停止する運用が徹底され、年間13万kWhもの電力使用量が削減されました。ただ削減するだけでなく、SDGsに対する社内外へのアピール効果も大きく、取引先や地域社会からも高い評価を得ています。継続的な監視体制により、新たなムダ稼動の芽を早期に発見し、対策を講じられる点がこの取り組みの強みです。
ユニークな視点と実践的な方法
稼働率や停止要因の可視化は、単に機器の監視にとどまりません。人の作業を可視化してボトルネックを洗い出す方法や、エネルギー消費の見直しなど、多角的な取り組みが行われています。
設備レベルの詳細データがもたらす突破口
停止要因を分析するには、短時間であっても記録をきちんと行うことが重要です。「具体的にどのボタンが押されているときに異常が起きたのか」「稼動前にどんな前工程が詰まっていたのか」など、小さなトリガーが大きな問題に発展する場合もあるからです。設備単位で詳細データを取る仕組みが整うと、ほんの数分単位の非稼動を積み上げることで大きなロスを見つけられるようになります。
また、ビッグデータをより効率的に扱うために、社内でデータ分析チームを立ち上げる企業も増えています。定期的に稼動状況を可視化したレポートを共有し、部署を超えた意見交換を図ることで、より正確な問題把握と改善策の優先順位付けが可能になります。
ヒトの稼動を多角的に捉える取り組み
ビーコンや映像分析を活用すると、人の動きや作業時間の偏りを定量的に把握できます。ただし、現場にはプライバシーへの配慮や導入コストなどのハードルもあるため、明確な目的と導入範囲の設定が欠かせません。たとえば「作業室ごとの移動履歴」だけをまずは取得し、それが効果を発揮した後に「生産ラインの人員配置」を最適化する運用まで拡張していくケースもあります。
実際の作業を行う従業員にとっては、単に監視されるのではなく、自分たちが効率良く動ける環境づくりに可視化結果を活用できるほうがモチベーションが高くなりやすいでしょう。可視化の目的を正しく伝え、現場の声を取り入れながら進めることで、協力的な改善が進行しやすくなります。
エネルギー削減と環境配慮の二重効果
生産ラインの可視化は品質や生産数の向上に直結するだけでなく、エネルギー消費を削減して環境負荷を軽減する効果も見逃せません。消費量のピークを把握すれば電気料金を抑え、CO₂排出量の削減にも貢献できます。また、可視化が進んでいる企業は投資家や顧客からの評価が高まる傾向があり、結果的にビジネスチャンスの拡大につながる場合があります。
SDGsの観点からも、エネルギーの可視化は企業が持続可能なビジネスを営んでいくうえで有力な手段といえるでしょう。単なるコスト削減にとどまらず、環境や地域社会への責任を全うする姿勢を示す機会にもなります。
可視化導入を成功させるステップ
実際に可視化を行うまでには、いくつかのプロセスが存在します。ここでは代表的なステップを押さえておくと、導入後の運用が安定しやすくなります。
初期診断と目標設定
まずは現状を把握するため、生産管理システムや手入力の記録など、あらゆる情報を洗い出します。そこで「どの工程でどのくらい不良が出ているのか」「在庫が過剰になっているのはなぜか」という観点で問題をピックアップすると、重点的に可視化すべきポイントが浮かび上がりやすくなります。導入の目的が不明確だと、せっかくデータをとっても改善につながらない恐れがあるため、数値目標や期間をあらかじめ設定しておくのが望ましいでしょう。
5S体制や改善チームの結成
可視化の効果を最大化するには、現場の整理整頓や清掃などの5S活動とリンクさせることが効果的です。きちんと整った職場でこそ、データの正確な取りやすさや改善の早さが際立ちます。また、導入プロジェクトチームを編成し、情報システム部と現場が協力し合う体制を築くことも重要です。各工程の担当者がデータの意味をしっかり把握し、改善策の提案まで行えるようになると、導入成果が着実に高まります。
工程改善と仕組みづくり
可視化が進むと、次に連動するのが工程そのものの見直しです。複数の工程が連携している場合、どの工程がボトルネックになっているかを可視化データから把握し、優先度に従って改善を進めます。具体的には、作業者の配置換えや機器のレイアウト変更、部品や材料の供給タイミングの最適化などが考えられます。これらの段取りを効率的に行うためには、作業手順や在庫管理のマスター情報を現場の実態に合わせてアップデートすることが大切です。
効果測定とフィードバック
導入後は、「実際にどれだけ停止時間が減ったか」「生産数や不良率に変化はあるか」を定量的に比較し、さらなる改善点を探り続けます。とくに、停止時間や稼働率といった分かりやすい指標だけでなく、実際に改善された結果として従業員の疲労度が軽減したかなど、人への影響も評価軸に含めるとよいでしょう。そのうえで、新たな課題が見つかったら再びデータの収集方法や工程を見直し、改善策を講じます。こうしたPDCAサイクルを回すことが、安定的な成果につながるポイントです。
定着化と拡張
成功した事例やノウハウは、ほかのラインや工場にも横展開できるように整備しておくと組織全体のレベルアップにつながります。現場リーダーが“小さな成功体験”を得ると、率先して新たな導入やプロジェクト推進に協力的になりやすくなります。その結果、各ラインでの止まりがちな工程が同時に可視化・改善され、工場全体としての生産能力が底上げされる可能性が高まるのです。
まとめ
生産ラインの可視化は、複雑化する現代の製造現場において、生産性の向上だけでなくトラブルの根本解決やエネルギー削減、さらに現場の主体的な改善文化づくりにまで寄与します。大切なのは、導入後も継続的にデータを活用し、問題点を明らかにしながら改善サイクルを回し続けることです。生産ライン可視化を導入することで、以下の効果が期待できます。
• 停止要因や人の動きを定量的に把握することで、生産性が大幅に向上する。
• 稼動データの正確さが改善の精度を左右し、投資対効果を明確に示しやすい。
• エネルギー消費の可視化はコスト削減と環境負荷の軽減にもつながる。 継続的な改善を進めたいと考える方は、まずは小さな工程から可視化を始めてみるのがおすすめです。実際のデータをもとに効果を実感できれば、組織全体での拡張もスムーズになります。ぜひ最初の一歩を踏み出して、自社の生産ラインを飛躍させてみてはいかがでしょうか。
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参考文献：
https://www.dnp.co.jp/biz/column/detail/20172220_4969.html
