MENU CLOSE

CONTACT TRY TRYETING

COLUMN コラム

生産管理

生産管理にIoTを活用して生産性向上!導入方法やメリットも紹介

製造業におけるIoTの活用が、近年注目されています。生産管理システムをIoT化することで、今まで属人化していた業務を自動化してデータを可視化し、効率的に生産管理を行うことが可能です。しかし、コスト面や導入後の浸透具合などの理由で、導入を決断できない企業も存在します。

ご担当者様のなかにも、IoTの導入に懸念がある方がいるのではないでしょうか。

そこで、この記事では、導入方法やメリットもふまえ、生産管理のIoT化についてご紹介します。

▼更に生産管理について詳しく知るには?
生産管理の仕組みや役割とは?業務フローでの課題や効率化する方法を解説

▼社内のデータをAI化するには?
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ(活用事例あり)
AI tool service

生産管理の現場で起こる主な課題

日々の業務には、課題がつきものです。生産管理における課題としては、製造現場との物理的な距離によるリアルタイムでの進捗確認の難しさ、収集データを手入力でデジタル化する生産管理担当者の負担、目視チェックや手入力によるヒューマンエラーなどが挙げられます。

進捗状況をリアルタイムで把握できない

製造業において、生産管理担当者は、資材、購買、工程、品質、納期、在庫、コストの管理など、様々な業務を担当します。そのため、製造現場以外のロケーションで業務に携わることも多くあります。

しかし、進捗状況を把握するため、製造現場を実際にチェックしないと情報を得られないケースもあるでしょう。生産管理担当者が製造現場に出向く業務体制だと、担当者の負荷が多くなり、進捗状況をリアルタイムで把握することが難しくなります。

生産管理を担当する人材の負担が多い

前述したとおり、生産管理担当者の業務は多岐にわたります。業務の一つひとつが納期や品質に関わるため、担当者の負荷も多くなります。

進捗管理のため製造現場に出向き、紙ベースでデータを収集し、データを事務所に持ち帰りパソコンでデジタル化するといった流れです。こういったマンパワーに頼った業務体制は効率が悪いばかりでなく、生産管理担当者の負担となり、ほかの業務に影響を及ぼす可能性もあるでしょう。

人的ミスが発生する

目視チェックでの資材や在庫の確認、進捗データの手入力など、マンパワーに頼った業務体制ではヒューマンエラーは避けて通れません。人間が作業に当たる以上、見落としや思い込み、勘違いなどが発生する可能性があるからです。

勘違いなどによって起こるミスは、納期の遅れや品質の低下、ビジネスチャンスの逸失につながる恐れがあります。このような問題が起こりうる属人的な業務体制を変革し、これらのミスを減らしていく取り組みが必要です。

2. 生産管理をIoT化するメリット

生産管理現場には様々な課題があり、生産管理に多くの影響を与えています。これらの課題の多くは作業の属人化が原因と考えられるため、IoT化することで改善が期待できます。

例えば進捗管理では、工場をIoT化し、データを可視化することによりリモートでの管理が可能です。手入力によるデータ入力の必要もないため、ヒューマンエラーが避けられるだけでなく、生産管理担当者の負荷も大幅に減らせるでしょう。

今まで単純作業に取られていた稼働を削減し効率化を実現するだけでなく、人的ミスを未然に防ぎ品質の向上も期待できます。

生産管理にIoTを導入する目的


IoTとは「Internet of Things」の略で、日本語では「モノのインターネット」と言われています。従来、インターネットはコンピュータ同士をつなぐためのものでしたが、近年ではパソコン以外のあらゆる機械がインターネットに接続し、情報をやり取りしています。この項では、なぜ生産管理にIoTを導入するのか、その目的についてご紹介します。

データの可視化

生産管理のIoT化によって、データの収集と可視化が可能です。製造現場のあらゆる機械や管理システムをインターネットと接続し、データを収集します。データを収集することで、従業員が「どこで」「何の作業を」「どのくらい行ったのか」などを取得できます。

蓄積したデータは統計学的手法で分析し、数値化も可能です。可視化したデータにより、品質レベルや不良率、工程の不備など、様々な問題が一目でわかるため、今後の改善施策などを明確に立てることができるでしょう。

業務の効率化

収集したデータを可視化し、活用することには様々なメリットがあります。データ収集に人手を介さないため、稼働の削減はもちろん、ヒューマンエラーも防げます。また、データをクラウド上に保存し、いつでもどこでも参照できるようにしておけば、生産管理担当者はロケーションに縛られずに業務に携わることができるでしょう。

さらに、蓄積したデータをAIによって分析することで、問題点があぶり出され、改善に向け取り組みを強化することも可能です。

4. 生産現場のIoT化は大きく分けて2種類

生産現場のIoT化は、「製品のIoT化」と「工場のIoT化」の大きく分けて2種類あります。この2つの特徴やメリットを理解して、適切なIoT化を目指しましょう。

製品のIoT化

製品のIoT化は、インターネットを介して情報をやり取りすることで、遠隔からのモノの操作や、モノの状態把握、モノの動作検知、モノ同士での通信を実現することを指します。

例えば、出先からエアコンの電源を入れたり、人が部屋に入ったことを検知し自動で電気を付けたりすることなどが挙げられます。また、製品の使用状況を収集して、データ化し、AIを使って分析することでマーケティングに活かすことも可能です。近年では、製品のIoT化によって収集したビッグデータの活用は大きなトピックとなっています。

工場のIoT化

工場のIoT化とは、前項まででご説明した製造現場のデジタル化です。
近年では、「スマートファクトリー」という考え方が注目されています。これは、製造ラインのあらゆる機械にセンサーデバイスやカメラを搭載してデータを収集し、そのデータを活用して効率化や品質向上につなげていくという考え方です。

「スマートファクトリー」では、今まで属人化していた業務が自動化され、遠隔対応も可能になるなど稼働の効率化が図れます。また、製造ラインのあらゆる工程をデータ化し、分析、可視化することで、製造工程に潜む無駄をあぶり出し、収益性の改善も期待できます。そのほか、不良や不具合をセンサーデバイスで自動検出する仕組みを作り出し、品質向上を目指すことも可能です。

製造業にIoTを導入する際のプロセス

「IoTの活用」には、効率化や生産性、品質の向上など、様々なメリットがあります。しかし、「どうやってIoTを活用したら良いか実際のプロセスがわからない」という方もいるのではないでしょうか。

この項では、製造業を例に、実際にどのようにIoTを活用していけばよいのか、順を追ってご紹介します。

導入目的を明確にする

まず、IoTを活用する上で大切なのが、導入目的の明確化です。製造ラインにセンサーデバイスやカメラを取り付け、データを収集しても、そのデータが何を表しているのか、適切に分析・可視化しないと意味がありません。

「効率化を図りたいのか」「品質を高めたいのか」など、目的によって収集するデータも変わってきます。「IoTを導入すること」を目的とするのではなく、現在の課題を明確にして「何を改善したいのか」を定め、その手段としてIoTを活用する姿勢が大切です。

データを可視化する

次に、「データの収集と可視化」を行いましょう。現在の製造ラインのなかで、品質や納期の順守具合、製造工程などのデータを収集、可視化することで課題をあぶり出します。

捻出された課題が、どのデータを収集・分析すれば解決できるかを検討し、IoT化の対象を明確化しましょう。製造業のIoT化は「データの分析によって洗い出された課題をいかにして解決するのか」に依存するため、このプロセスは非常に大切です。

集めたデータを分析してシステム制御方法を決める

分析・可視化したデータをもとに、AIによるシステム制御方式を決定しましょう。品質管理を人の目視確認で行っていた場合、製品を1つずつ確認するための膨大な稼働と、ヒューマンエラーによる品質の低下が起きる可能性があります。

製造ラインにセンサーデバイスやカメラを配置し、自動でデータ収集、監視する体制を整えることで、人手を介さない圧倒的な稼働削減と、ヒューマンエラー回避による品質改善が実現できます。

システムを自動化する

IoT化の目的とシステム制御方式が決定したら、実際にシステムを自動化しましょう。センサーなどによって自動でデータが収集され、AIによって分析・可視化できます。

人間が介在せずAIによって自動で行われるため、人間では察知できないエラーや不具合の検知や、膨大な数のビッグデータの分析ができるようになります。適切にIoTを導入しシステムを自動化できると、大幅な稼働の削減と品質の改善が期待できるでしょう。

生産管理をIoT化する際の注意点

効率化や品質改善など、様々なメリットがある生産管理のIoT化ですが、注意しなければならないポイントもあります。注意点をあらかじめ知っておき、適切な製品を導入しましょう。

この項では、IoT導入において注意しなければならない課題について、改めてご紹介します。

コストがかかる

IoT導入において、まず課題となるのがコスト面の問題です。製造ラインをIoT化するには、センサーデバイスやカメラ、制御用のパソコンなどを導入しなければならず、一定のコストがかかります。既存設備の手直しでは対応できず、機器のリプレースが必要になればさらに莫大なコストがかかります。

一方で、IoT化の目的を明確に定め、適切に導入できれば大幅な省力化が実現でき、コスト以上のリターンが得られます。導入による効果を見定め、継続的に運用できるシステムを導入することが大切です。

専門技術を持った人材がいない

IoTの導入には専門の技術や知識が必要です。現在、ネットワーク技術は高度に発達しているため、担当者には高いスキルと知見が求められます。社内に知識を有した人材が存在しない場合、技術や知識を一から身に付けなければならず、時間やコスト面でも大きな負担となるでしょう。

一方で、近年では専門知識不要でIoTを一括導入できるパッケージなども登場してきています。このようなシステムの活用も視野に入れ検討すると良いでしょう。

負担が増える可能性がある

大規模なIoT導入によって現場のオペレーションが変化し、負担が増えてしまうケースもあります。現場のオペレーションが一変し、不要な混乱を招く可能性もあるでしょう。

これでは、効率化を目的としたIoTの導入は失敗と言わざるを得ません。実際に導入後の作業フローや人員配置などを考慮し、うまくIoTを活用できるような設計が必要です。

生産管理のIoT化にはTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ!

ご担当者様のなかには、「IoTの導入はハードルが高い」と考えている方もいるのではないでしょうか。生産管理のIoT化には、TRYETINGの「UMWELT」がおすすめです。
IoT導入に必要な幅広い機能やアルゴリズムを有し、専門知識不要でどなたでも簡単、低価格に導入できます。

7.1. AI構築に必要な幅広い機能を提供

「UMWELT」はシステム構築に必要な幅広い機能を有しています。主な機能として、「機械学習」「最適化技術」「RPA」「API連携」「データクレンジング(前処理)」「コミュニケーションツール連携」などが挙げられます。

これらの機能を組み合わせることで、お客様の状況に合わせて柔軟な対応が可能です。また、必要な機能が一通り揃っていることで、コストをかけず、短時間でスムーズにIoTを導入できます。

多種多様なアルゴリズムを一括提供

「UMWELT」には100種類のアルゴリズムが事前に用意されており、これらをシンプルなUI上でドラッグ&ドロップするだけで、複数のアルゴリズムを組み合わせたAIを構築できます。アルゴリズムの細部を把握する必要がないため、高度なスキルも必要としません。

また、アルゴリズム実行用の専用サーバーを構築する必要もないため、スキル面、コスト面のハードルは一層低くなっています。構築したアルゴリズムはユニークなAPIが発行されるため、既存システムとの連携も簡単です。

専門の人材がいなくても導入・運用できる

今まで専門家の存在が不可欠だったIoT導入ですが、TRYETINGではその導入から運用まで専門スタッフが伴走します。まず、お問い合わせいただいたらヒアリングを行い、ご納得の上で「UMWELT」を導入していただきます。

導入後はコンサルタントが解析をサポートし、導入の効果を十分に発揮できるようAI導入、IoT化の推進を実施します。社内にAIの専門家が不在でIoTの導入を躊躇われているお客様にも安心してご利用いただけるソリューションです。

ノーコードAIなら

詳細はこちら

まずは簡単に

無料相談

まとめ


生産管理のIoT化には、業務の効率化、生産性の向上、品質改善など、様々なメリットがあります。しかし、コスト面や専門知識の必要性など、導入へのハードルもあることを念頭においておきましょう。

生産管理のIoT化には、TRYETINGの「UMWELT」がおすすめです。生産管理のIoT化をご検討中のお客様はお気軽にTRYETINGまでお問い合わせください。

UMWELTのサービスページをチェックする(下記画像をクリック)

ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ(活用事例あり)
AI tool service

WRITING BY

TRYETING

公式

TRYETING公式です。
お知らせやIR情報などを発信します。