製造業のデータ活用とは？メリットや具体例、効率よく活用する方法

製造現場では、図面やDR議事録、設備の稼働データなど、さまざまなデータが日々生み出されています。しかし、多くの企業ではこれらはとても重要な資産であるにもかかわらず、実際には「必要なときに誰でもすぐに活用できる状態」になっていないケースがほとんどです。

さらに近年は、技術伝承の問題や、人手不足による生産性向上の必要性、取引先からの品質要求の高まりなど、製造現場を取り巻く環境は一層厳しさを増しています。

こうした課題に対し、製造現場に蓄積されたデータを効果的に活用することで、技術やノウハウの継承、品質管理の高度化、生産性の向上といった成果が期待されています。

しかし、ただデータを集めて分析を始めるだけでは十分な効果は得られません。この記事では、製造業におけるデータ活用のメリットや具体的な活用例などを解説します。

製造業におけるデータ活用とは？

製造業におけるデータ活用とは、社内に蓄積された各種データを収集・分析し、製造プロセスの改善に活かす取り組みです。

活用するデータには例えば以下のようなものがあります。

• 図面
• 仕様書
• 不具合情報
• 各種報告書　など

これらを活用することで、技術伝承の円滑化、人材不足対策などの効果が期待できます。

製造業でデータ活用をするメリット

製造業でのデータ活用は、人材不足の対策、生産性の向上など、さまざまなメリットをもたらします。この章では製造業でデータ活用をするメリットを解説します。

スムーズな技術継承により人材不足を解消する

データ活用の推進は、人材不足の対策にもつながります。

例えば、ベテラン社員が作業の際に用いる手法や参照する関連情報をデータ化すれば、ベテラン社員の持つ暗黙知を組織の資産として蓄積・活用できます。

また、1件あたりの図面検索の時間や部品表の作成時間が短縮されれば、設計者は本来やるべき他の業務により多くの時間を充てられるようになるでしょう。このとき人員が足りていない箇所に割り当てれば、結果的に人材不足の対策となります。

モジュール化により生産性が向上する

データ活用では、デジタル技術の活用により不良品情報や過去図面、関連書類などのデータを一元管理できることで、必要な情報をすぐに探し出せるようになります。これまで担当者の経験や勘に頼っていた業務プロセスが明確化され、誰でも同じ品質の作業が可能になります。

例えば、品質管理部門では、不良品の履歴確認から是正措置までの一連の対応手順がシステム化されることで、担当者によらず均一な品質管理が実現します。このように、データの一元管理は業務効率の向上だけでなく、ノウハウの見える化と標準化を促進し、業務のモジュール化を実現します。人員の入れ替わりがあっても業務品質を維持できる生産体制の構築が可能になるでしょう。

製造業におけるデータの具体的な活用例

上記で解説したメリットをよりイメージしやすくなるよう、この章では製造業において、各工程ごとの具体的なデータ活用例を解説します。

製造工程でのデータ活用例

製造工程では、ベテラン社員の製造ノウハウをデータ化することで、若手社員の育成を効率化できます。例えば、ベテラン社員の作業手順や判断基準をデジタルデータとして記録し、システムで分析することで、若手社員でも一定水準の品質を維持した作業が可能になるかもしれません。

また、センサーデータを活用した設備の自動監視や異常検知により、点検作業の効率化を図れるでしょう。従来人手で行っていた設備点検の頻度を削減でき、限られた人員でも効率的な保全管理を行えます。

さらに、製造ラインの稼働データを活用することで、工程改善や品質向上を実現できます。具体的には、工程ごとの作業時間や不良発生状況をリアルタイムで把握し、ボトルネック工程の特定や品質トラブルの原因分析が可能です。このように製造工程の最適化により、生産性の向上にもつながります。

調達業務でのデータ活用例

調達業務においては、発注履歴データの分析を通じて、これまでベテラン社員が経験的に行っていた発注判断をデータに基づいて実施できるようになります。さらに過去の価格交渉データを活用することで、値引き率の傾向や交渉時の重要なポイントをデータベース化し、ベテラン社員の交渉ノウハウを若手社員に継承できます。

この時間短縮により生まれた時間を、価格交渉や新規取引先の開拓といった、より付加価値の高い業務に充てることで、調達業務全体の質も向上させることができます。

生産計画でのデータ活用例

生産計画では、過去の生産実績データを活用することで、最適な生産計画の立案を可能にします。例えば、ベテラン社員の経験則に基づく計画業務をデータ化することで、生産計画のノウハウを若手社員に確実に引き継ぐことができます。

また、データ活用を効率的に行うことで、計画業務に必要な工数を削減できます。AIによる需要予測や最適化計算を活用することで、これまで人手をかけていた計画立案作業を自動化し、限られた人員でも効率的な生産計画の運用が可能になるでしょう。

製造業のデータ活用における課題

製造業のデータ活用では、部門ごとにデータが管理されていたり、そもそも構造化されたデータがなかったりと、課題も存在します。この章では製造業のデータ活用における課題を解説します。

部門間ごとにデータが管理されている

製造業では、設計、製造、品質管理など各部門が独自のシステムやフォーマットでデータを管理していることが一般的です。このように部門ごとにバラバラな管理方法では、他部門のデータを参照する際に以下の問題が発生します。

• データの所在確認に時間がかかる
• 担当者への問い合わせが必要になる
• データ形式の違いで分析が困難
• 最新版の判断が複雑になる

このため、データの横断的な活用や分析が難しく、業務効率の低下を招いています。

構造化されたデータがない

データ活用を進めるためには、まず図面番号や部品表、製品カテゴリーなどを一定の規則に沿って整理し、構造化することが必要です。構造化されていないデータは、AIやデジタルツールでの分析が難しく、期待している効果を得られない可能性があるでしょう。

ただ、データの構造化は、入力規則をあらためて定め、それに則って一から入力し直す手間があります。この煩雑な作業が大きな障壁となり、多くの企業が従来の業務プロセスを続けざるを得ずにいる現状があります。

データ分析や活用するための時間が取れない

製造業では、日々の生産活動や納期対応で手一杯で、データ分析や活用をするための時間がそもそも確保できていない、という課題もあります。

例えば、設計部門では図面作成や仕様変更対応、設計審査などの本来業務に加え、他部署からの技術的問い合わせへの対応に時間を取られています。また調達部門では発注管理や納期調整、価格交渉といった定常業務などに追われる状況です。

データ活用をしたい一方、そもそもの取り組みに十分な時間を確保できていない企業は少なくないでしょう。

製造業のデータ活用を効率化するためのポイント

データ活用においては、まず「何のために」「どのような効果を求めて」データを活用するのかを明確にすることが重要です。

例えば、工程の無駄を削減して生産リードタイムを短縮する「生産性向上」や、不良品の発生要因を分析して歩留まり率を向上させる「品質改善」が挙げられます。

目的が明確になれば、必要なデータの種類や収集方法、分析手法も自ずと見えてきます。また、「不良率を現状の3%から1%以下に低減する」といった具体的な数値目標を設定することで、データ活用の効果測定も容易になるでしょう。

まとめ

製造業のデータ活用では、まず自社の課題を明確にし、データ活用の目的を定めることが重要です。近年はデジタル技術の活用により、データ活用の効率化も進んでいます。製造業の課題である技術継承や人手不足などの課題も解消されるでしょう。

しかし、データ活用のデジタル化は、構造化されたデータ基盤がないと、うまく活用できません。また、一からデータを整備するには膨大な時間や労力がかかります。

このような課題を解決するには、データを自動で構造化できるCADDi Drawer（キャディドロワー）の活用が効果的です。製品の材質や部品、サプライヤーなどのデータを独自のOCR機能により自動でデータを整備できるのが特徴です。基盤となるデータを瞬時に整備できるため、既存データを有効活用でき、業務の時間短縮や製造プロセスの最適化を実現できます。データ活用に課題を持つ企業様はぜひ導入をご検討ください。

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