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デジタル製造ソリューション

生産現場でいま起きていること

生産計画と実際のシフトが食い違い、設計変更がラインに届くまで数週間かかり、品質問題はバッチが出荷された後になって表面化します。AppXcessはエンジニアリング・計画・生産・品質を連結し、シフトがまだ動きを変えられるうちに工場の状況が見えるようにします。

適用領域

設計から出荷まで
生産の可視化ラインの動きを、その場でリアルタイムに
生産計画・スケジューリング工場が実際に守れる納期
設計変更改訂をより早くラインへ反映
品質管理工程内で必ず実施する検査
予知保全設備の状態に応じた保全
製造アナリティクス意思決定の基準となる一つの数値

生産が実際に時間を失う場所

製造業のお客様との対話では、ほぼ必ず次の六つの状況が挙がります。いずれの場合も、必要な情報はすでに工場のどこかにありますが、それを基に間に合ううちに動ける人がいません。

計画とシフトが噛み合わない

生産計画が工場にない生産能力を前提にしているため、計画が崩れた瞬間、その場に居合わせた人が現場でその日の段取りを組み直します。

エンジニアリングとラインが乖離する

エンジニアリングはある版の製品をリリースし、ラインは別の版で生産します。変更がラインに届くには、システム間で書き写す必要があったからです。

数週間かかる変更

レビュー会議で合意した変更でも、文書・承認・作業指示書を順に通らなければ、現場で何かが変わることはありません。

紙に記録される生産実績

何を、いつ、どの材料で作ったかを紙に書き、後から入力するため、トレーサビリティは作業時点で確保されるのではなく、事後に再構成されます。

後工程で見つかる品質問題

検査が工程の中ではなく最後に行われるため、問題はバッチが作り終わった後、ときには出荷された後になって見つかります。

何も知らせない設備

設備の状態は、誰かが現場を巡回するか、ラインが止まったときにしか分かりません。そのため保全は決まった周期で行われ、その時期は早すぎるか遅すぎるかのどちらかです。

誰のために構築しどこから始めるか

製造業の中にある九つのチームが、現場のそれぞれ異なる立場から同じ問いを投げかけています。

製造部門のリーダー

成果は月次で集計されて報告されますが、届く頃には、それが示している月はすでに終わっています。

着手する起点

すでに使っているシステムをもとに、複数の工場を横断する最新の運用状況を一つにまとめます。

工場運営チーム

ラインが今何をしているかは現場を歩いて確かめるしかなく、その作業記録は一つシフトが過ぎてから届きます。

着手する起点

生産の可視化と現場実行管理を整え、ラインが稼働している間にその状態を読み取れるようにします。

生産計画チーム

工場が物理的に出せない生産能力を前提とした計画をもとに、納期を約束しています。

着手する起点

資材・設備・人が変われば計画を組み直す、有限能力スケジューリングを適用します。

エンジニアリングチーム

リリースされた設計は、変更のたびに工場が作れる形へ手作業で置き換えなければなりません。

着手する起点

改訂がラインの作業指示書まで一貫してつながる、製品・変更管理の仕組みを整えます。

品質チーム

不適合は、複数のシステムから集めた記録をもとに事後に調査されます。

着手する起点

工程内検査を適用し、作業が行われるその瞬間に監査証跡が残るようにします。

供給・オペレーションチーム

資材の在庫状況、生産の進捗、納期の約束が、それぞれ別々のシステムでしか正確ではありません。

着手する起点

その下に一つの運用レイヤーを置き、データの定義は一度だけ合意します。

製造技術チーム

新しいシステムが入るたびに個別の連携が追加され、システム全体は年を追うごとに変更が難しくなります。

着手する起点

新しいものを足す前に、すでにあるシステムから接続し、インターフェースを文書として残します。

設備保全・信頼性チーム

設備は決まった周期で保全されるため、進行中の不具合はラインが止まる前ではなく、止まった後に見つかります。

着手する起点

スループットを制約する設備に状態監視を適用し、設備が知らせる情報から保全作業を起票します。

継続的改善チーム

改善活動は各チームが別々に算出した数値から始まるため、最初の数週間は基準値をすり合わせることに費やされます。

着手する起点

スループット・ロス・スクラップを一つの基準で読み、誰もが認める基準値から改善を始められるようにします。

一本につながる流れ、設計から出荷まで

多くの工場に足りないのはシステムではありません。足りないのは、それらのシステムを貫き、一方の端で起きた変更が反対側の端でも見える一本の流れです。コネクテッド製造こそがその流れであり、八つのステップでつながります。

1

エンジニアリング

製品が何であり、どの改訂版が現行で、前の版から何が変わったかを定義します。

2

計画

使える設備・資材・人を基準に、今週実際に作れるものを決めます。

3

生産

最新の作業指示書を添えた作業オーダーをラインへ発行します。

4

製造現場

各設備と作業者が何をしているかを、シフトの終わりではなく、起きたその場で報告します。

5

品質

工程の中で検査を行い、不適合は発生した場所でそのまま起票します。

6

出荷

完成品を顧客の注文に合わせて出荷し、その生産・品質記録を併せて添付します。

7

アナリティクス

スループット・ロス・スクラップ・設備状態を、すべてのチームが認める一つの基準で読みます。

8

継続的改善

数値が示す内容を、生産計画・工程・次の改訂版へ反映し直します。

製造の略語をわかりやすく解きほぐす

製造の現場は略語なしには回らず、略語は慣れてしまえば役に立ちます。それぞれが何であり、どんな問題を解決するために存在し、正しく機能したときに事業として何が変わるのかを整理しました。

PLM

製品ライフサイクル管理
意味

製品が何であるかを表す単一の記録で、部品・図面・改訂履歴・部品表(BOM)を含みます。EBOMはエンジニアリングが製品を記述する形、MBOMは工場が製品を作らなければならない形、BOPはその両者をつなぐ工程順序です。

解決する課題

エンジニアリングと製造が同じ製品の異なる版で作業し、誰かがその差分を手作業で突き合わせています。

ビジネス効果

ラインはエンジニアリングが実際にリリースしたとおりに生産し、MBOMは入力し直すのではなく既存データから導出されます。

ECR・ECO

設計変更要求/設計変更指示
意味

ECRは何かを変えるための要求です。ECOは承認された変更で、誰が合意したかと何に影響するかが併せて記録されます。

解決する課題

レビュー会議で合意した変更も、図面・BOM・作業指示書に反映されて初めて、現場で何かが変わります。

ビジネス効果

変更サイクルが短くなり、数週間前に置き換えられた改訂版で作られる部品が減ります。

MES

製造実行システム
意味

製造現場が動く基盤となるシステムです。作業オーダー、デジタル作業指示書、そして何を・いつ・誰が・どの材料で作ったかの記録を扱います。

解決する課題

生産実績を紙に書いて後から入力するため、トレーサビリティは作業時点で確保されず、事後に再構成されます。

ビジネス効果

紙を使わない生産実行が実現し、監査やリコールで記録が必要になった瞬間に、製品履歴(ジェネオロジー)の記録がすでに揃っています。

APS

高度生産計画・スケジューリング
意味

無限の生産能力を前提とするのではなく、実際に保有する能力、すなわち設備・人・資材・工具を基準に日程を立てます。

解決する課題

工場が物理的に守れない計画をもとに納期を約束し、シフトごとに現場で帳尻を合わせています。

ビジネス効果

約束した納期を守れるようになり、その日の状況が変われば日程が自動で組み直されます。

IIoT

産業用モノのインターネット
意味

設備が自らの状態、すなわち稼働状態・サイクルタイム・エネルギー使用量・故障情報を、誰も書き留めることなく報告します。

解決する課題

設備の性能は、誰かが現場を巡回したとき、あるいはラインが止まって後から原因を突き止めたときにしか分かりません。

ビジネス効果

設備の状態と稼働率をリアルタイムに把握し、決まった周期ではなく状態を基準に保全を計画します。

QMS

品質管理システム
意味

品質検査・不適合・是正処置を、別のシステムで並行して運用するのではなく、生産の流れの中で管理します。

解決する課題

品質を最後に確認するため、問題はバッチが作り終わった後、ときには出荷された後になって見つかります。

ビジネス効果

検査が工程内で必須として適用され、監査証跡は監査に備えて用意するのではなく、作業が進む間に積み上がります。

予知保全

状態基準の保全
意味

モデルが設備のテレメトリと故障履歴を読み取り、各設備をその設備固有の正常な挙動と照らして点数化し、そこから外れつつある設備を示します。

解決する課題

正常な設備は予定どおり保全される一方で、まさに故障しそうな設備は点検と点検の間に見落とされます。

ビジネス効果

実際の状態に合わせて保全作業を計画でき、稼働中の計画外停止が減ります。

製造インテリジェンス

流れ全体を貫くアナリティクスとAI
意味

エンジニアリング・計画・生産・品質・設備データを貫く一つのアナリティクスレイヤーです。データの定義を一度だけ合意しておくため、二つのチームが同じ答えを得られます。

解決する課題

各チームが自分で抽出したデータで報告するため、同じ問いへの二つの答えがどちらも筋は通っているのに、どちらでも結論が出ません。

ビジネス効果

スループット・スクラップ・資源利用に関する問いに一か所で答えが得られ、しかもその答えはシフトがまだ対応できる時点で出ます。

このページは製造業への入り口です。その土台となるプラットフォームの詳細、すなわちPLM・MES・APS・IIoT・品質の各レイヤーをどう組み合わせるか、そしてそれとともに公開している効果の数値については、スマートファクトリーソリューションのページをご覧ください。

流れが連結されると何が変わるか

工場が見込める成果を、ありのままに整理しました。

生産遅延の低減

計画と実際のシフトのずれを、週末に確認するのではなく、作業順を組み替える時間が残っているうちに把握できます。

OEEの改善

可動率・性能・品質を推定するのではなく、同じ設備・生産データから測定するため、数値は毎回同じ意味を持ちます。

計画外停止の削減

故障に向かっている設備を、その設備自身のテレメトリから示すため、停止を稼働の途中で突然迎えるのではなく、あらかじめ計画できます。

計画効率の向上

実際に存在する能力を基準に日程を立て、資材・設備・人が変われば自動で計画を組み直します。

変更サイクルの短縮

承認された設計変更が、途中で入力し直されることなく、部品表(BOM)と作業指示書までそのままつながります。

生産の可視化の向上

ラインの作業状況を、一つシフトが過ぎてから再構成するのではなく、責任を担う人が稼働中にそのまま読み取れます。

品質管理の強化

検査を工程内で必須として適用し、不適合を発生した場所で起票するため、バッチが仕上がる前に問題を捉えられます。

資源活用の向上

設備・工具・人を、最も声の大きい仕事にではなく、日程上で最も価値が高いところに投入します。

数値について

上の成果にパーセンテージを付けていないのは、意図的な選択です。それぞれの価値は、製品構成、工場の年数、いまの出発点によって変わるからです。プラットフォームの各レイヤーについて公開している効果の数値は、スマートファクトリーソリューションのページに、該当する機能とともに整理してあり、そこで文脈と一緒に確認できます。他社の工場の数値を繰り返すよりも、お客様のデータでお客様に合った効果を一緒に見積もりたいと考えています。

このページは、工場・ライン・その周囲のチームを扱う業界視点のページです。その土台にある各機能は汎用的で、それぞれ専用のページを設けています。製造業 AI活用を支えるモデルとエージェントはAIソリューションで、生産・設備データが集まるプラットフォームはデータ・AIで、承認や作業オーダーを人手を介さず次の工程へ進めるワークフロー領域はインテリジェントオートメーションで扱います。工場が毎週の運用で使うレポーティングはビジネスアナリティクスで、複数の拠点や部門を横断する同じ視点はエンタープライズインテリジェンスでご確認いただけます。運用技術(OT)を接続すると、その分だけ外部から到達可能になるため、サイバーセキュリティは接続の後ではなく、同じ議論の中で取り上げるべき領域です。

このページで主張しないこと

このページには、実名の製造企業、顧客数、工場への導入事例、OEEの改善数値、ケーススタディはありません。責任を持てないものを公開するつもりがないからです。代わりにお示しできるのは、上で説明した連結された流れ、お客様の工場システムに合わせたリファレンスアーキテクチャ、そして前提条件を明示して範囲を定めた第一フェーズの計画です。先へ進む前に実名のレファレンスが必要であれば、最初の打ち合わせでお申し付けください。共有できることとできないことを、はっきりとお伝えします。

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