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設備の稼働率、生産数、不良率、温度・湿度などを見える化する工場が増えています。
大型モニターへ表示する。
事務所のパソコンからリアルタイムで確認する。
クラウドへ蓄積して、月例会議の資料に使う。
以前と比べると、製造現場のデータを取ること自体はずいぶん簡単になりました。
しかし、見える化を導入しただけで工場が改善するわけではありません。
せっかく投資してデータを取れるようにしたのに、
- 会議資料を作るときだけ確認している
- グラフは表示されているが、改善テーマが決まらない
- データが数週間止まっていても、誰も気づかない
- 「数字が悪い」で終わり、原因を確認していない
という状態になっている工場もあります。
見える化はゴールではなく、改善を始めるためのスタート地点です。
この記事では、工場の見える化を「見るだけ」で終わらせず、データを実際の現場改善につなげる考え方を解説します。
見える化には、お金だけでなく現場の協力も必要です
工場の見える化を始めるには、意外と多くの手間がかかります。
アプリや見える化システムの導入、クラウドサービスの契約、設備信号を取り出すための改造、センサーや通信機器の設置などです。
さらに、システム担当者、設備担当者、生産技術、製造現場、場合によっては設備メーカーにも協力してもらう必要があります。
「まずはモデルラインだけで試す」というスモールスタートでも、関係者の調整や作業工数は発生します。
だからこそ、導入後にデータを使わなければ非常にもったいないです。
「データが取れるようになった」
「グラフが表示された」
「大型モニターに稼働率が映った」
ここで終わらせず、そのデータを使って何を変えるのかまで考える必要があります。
見える化システムで起きやすい「あるある」
月例会議が近づいてきたため、担当者が実績を確認しようとアプリを開きます。
すると、データがありません。
「昨日から通信が止まったのか」と思って確認すると、止まっていたのは昨日からではない。
数日前でもない。
数週間前からデータが取れていなかった。
アプリが入っていれば、誰でも見られるはずです。
データも毎日取れているはずです。
それなのに、なぜ誰も気づかなかったのか。
理由は単純で、誰も日常的に見ていなかったからです。
これはシステムが悪いという話ではありません。
見える化すること自体が目的になり、
その後に「数字から何を見つけるか」「誰が見るか」が決まっていないことが原因です。
見える化したデータから、まず問いを作る
データを見たら、すぐに対策を決める必要はありません。
最初にやるべきことは、数字から問いを作ることです。
例えば、設備の稼働率が昨日より低い場合は、次のように考えます。
- どの時間帯に低下したのか
- どの設備で止まっていたのか
- チョコ停が増えたのか
- 材料待ちや部品供給遅れはなかったか
- 作業者の交代、段取り替え、設備調整などの変化はなかったか
大切なのは、数字だけを見て結論を出さないことです。
「稼働率が下がった」ことは結果です。
その背景に、何が起きていたのかを現場で確認して初めて、改善につながる情報になります。
データを工場改善につなげる5つの手順
1．現状を測る
改善前の状態を把握します。
生産数、サイクルタイム、チョコ停回数、停止時間、不良率、温湿度など、改善したい内容に合うデータを取ります。
このとき重要なのは、「何を測れるか」から始めないことです。
先に考えるべきなのは、
このデータを使って、何を改善したいのか
です。
例えば暑さ対策なら、単に温度を表示するのではなく、
- どの工程が特に暑いのか
- 午前と午後でどのように変わるのか
- 外気温に対して工場内は何℃高いのか
- 対策前後で何℃変化したのか
を把握できるように測定します。
2．変化を見つける
日々のデータを見て、通常と違う変化を探します。
例えば、
- チョコ停が急に増えた
- 特定の時間帯だけ生産性が落ちる
- 特定の工程だけ温度が高い
- 不良率が材料ロット変更後に上がった
- 新人教育中に生産数が低下した
といった変化です。
ここで「悪い数字が出た」と終わらせず、いつ、どこで、何が変わったのかを見ます。
3．数字と出来事をセットで残す
数字だけを保存していても、後から原因を調べるのは難しくなります。
半年後にグラフを見て、「この日の14時から急に生産性が落ちている」と分かっても、その日に何があったか誰も覚えていなければ、せっかくのデータを活かせません。
そのため、データと一緒に次のような出来事も記録しておくことをおすすめします。
- 新人教育を実施した
- 材料ロットを変更した
- 設備条件を調整した
- 段取り替えを実施した
- 設備トラブルが発生した
- 部品供給が遅れた
- 改善を実施した
これを続けると、「何が起きたときに数字がどう変わったか」という工場独自のノウハウが蓄積されます。
4．現場で原因を確認する
データは原因そのものではなく、確認すべき場所を教えてくれるものです。
例えば、材料ロットが変わった日にチョコ停が増えていたとします。
このとき設備だけを疑って調整を繰り返すよりも、材料との関係も確認した方がよいかもしれません。
また、新人教育をしながら生産した日に生産性が下がった場合も、「教育をすると生産性が落ちる」で終わらせないことが重要です。
通常と比べて何％低下したのか。
何時間後に通常の生産性へ近づいたのか。
品質やチョコ停への影響はあったのか。
ここまで分かれば、次回の教育時に必要な人員や生産計画を立てやすくなります。
5．改善前後を比較する
改善を実施したら、必ず効果を確認します。
例えば、チョコ停対策を実施した結果、
- 対策前：1日20回
- 対策後：1日5回
まで減ったなら、その改善は効果があったと判断できます。
一方で、20回が18回になっただけなら、期待したほどの効果がなかったことが分かります。
これは失敗ではありません。
別の方法を試すべきか。
追加対策を行うべきか。
他の設備へ横展開するべきか。
次の判断をするための大切な結果です。
温度・湿度の見える化も、考え方は同じです
暑さ対策では、「この工程は暑い」「午後になると作業がつらい」といった現場の声が重要です。
ただし、作業者の感覚だけで高額な設備投資を行い、効果を確認できなければ、投資が適切だったのか判断しにくくなります。
温度・湿度を複数箇所で測定し、工程別・時間別・外気温との関係・改善前後を比較することで、対策すべき場所や時間帯が見えてきます。
改善工房Yの温湿度IoTモニターも、温度と湿度を表示するためだけのものではありません。
工場の環境をデータで把握し、改善前後を比較して、次の改善につなげるための道具として開発しています。
まとめ：見える化は、改善のスタート地点です
工場の見える化は、導入すること自体が目的ではありません。
データを取る。
変化を見つける。
現場で原因を確認する。
改善する。
改善前後を比較する。
次の改善へ活かす。
この流れを繰り返すことで、見える化への投資が工場改善につながります。
「データは取れているが、改善に活かせていない」
「見える化システムを導入したいが、何から始めればよいか分からない」
「温湿度・設備稼働・生産性を数値で比較して改善したい」
このようなお悩みがありましたら、改善工房Yへご相談ください。
高価なシステムを導入することではなく、今あるデータや小さく始められる見える化から、実際の改善につなげる方法を一緒に考えます。
▼工場改善・生産性向上のご相談はこちら
https://forms.gle/di1UjU7bWxYkhWK6A
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