生産管理システムにIoTをどう使う？製造業のこれからを担うIoTとは

IoTを生産管理に導入する目的

IoT（Internet of Things）とは「モノのインターネット」のことで、モノにソフトウェアを組み込むことによって、モノの状態をインターネットを介していつでも・どこでも知れるシステムのことを指します。ここでは、なぜ生産管理にIoTを導入するのか、その目的について説明します。

データを「見える化」する

工場内の生産に関するあらゆるデータをリアルタイムに収集し、一元的に管理し、統計的な手法によって分析することで、状態や傾向を「見える化」します。

例えば、工場の省エネルギーに取り組みたい場合には、「いつ」「どの部門のどのラインのどの設備で」「何のエネルギーを」「どれだけ使用したか」といった細分化されたデータを計測できるセンサーシステムを導入し、そのデータを収集して管理部門で一元管理します。

このようにデータを「見える化」することにより、エネルギーを過剰に利用している部門やエネルギー削減を検討すべき余地を持つ工程が一目瞭然となり、各部門・各ラインごとにエネルギー削減の目標値を具体的に設定することが可能になります。

異常や故障の原因がわかる

無人の生産設備では、生産中の異常や故障発生時の管理者への通知にパトランプが利用されることがよくあります。しかし、管理者の見落としや発見までのタイムロスにより、ダウンタイムが長期化されたり後工程に遅延が発生するといったリスクが考えられます。

この場合、異常や故障の発生をリアルタイムに検知し、管理者へ自動的にメール等で通知するシステムの導入により、管理者が即座に対処でき、異常や故障の影響を最小限に食い止めることが可能になります。

さらに、設備ごと・機種ごとの故障率のデータを分析することで、必要な保守部品数を洗いだしたり、生産工程を見直す作業にも活用できます。

稼働率がわかる

通常、生産設備は稼働状況や生産状況を管理するためのソフトウェアを有しています。

しかし、その内容やプロトコルはメーカーごとにバラバラで、互換性はありません。工場内で複数のメーカーの生産設備を利用している場合、工場全体での稼働状況を管理したいと思っても、生産設備メーカーごとにバラバラのソフトウェアを使用せざるを得ない状況で、一元的に管理することは困難です。

この問題を解決するためには、生産設備ごとに電力計を取り付け、計測した電力値から生産設備が停止・待機・稼働のいずれの状態であるのかをリアルタイムに把握することで、稼働状況を管理するという手があります。

専用ソフトウェアよりも取得できるデータは少ないものの、メーカーに依存せず一元管理することが可能になります。

見えたデータを利用して効率化する

IoTは、見える化された情報を人口知能の活用によって制御し、最適化し、自律することを目指しています。今はまだ発展途中にある技術で、どのような段階をたどることが正しいのかに関してはまだ解がない状態です。

今後、見える化されたデータを利用してさらなる効率化が進むことに期待しつつ、まずはデータの収集からはじめてみましょう。

生産管理×IoTの効果

生産管理でIoTを導入する目的を理解できたところで、次はその効果について詳しく解説していきます。

IoTを生産管理に活用することによって、生産における情報が、すべてリアルタイムで登録されます。

コスト削減

昨今の多品種少量生産の流れの中、それぞれの品種の在庫を多く保有すると不良在庫につながる可能性が高いため、生産量を標準化しにくいという課題があります。

この場合、生産管理システムを導入すれば、受注した製品を作るために必要なタクトタイムや段取り時間などの各種データの収集によって的確な生産計画を作成できます。その結果、受注の増減に大きく左右されることのない生産を続けることができ、コスト削減が可能です。

データの精度向上

システムが導入されていない環境で原価管理を行う場合、生産指示書を基に製造が行われ、実際に使用した材料の数を作業員が手入力するという運用になります。この時、人の手が介在することで、どうしても人的なミスが起きやすく、間違った数値で原価を計算することにもなりかねません。

この問題を解決するために、製造装置に使った材料データを収集するシステムを組み込み、人的ミスの介在を無くしてデータの精度を向上させるといった方法が可能です。もちろん、これによって手作業が大幅に効率化されるというメリットもあります。

いつでも・どこでも状況確認できる

工場のような施設では、設備が正常に稼働しているか常に把握しておくことは非常に重要です。IoTを使えば、どこのドアが開きっぱなしだとか、あそこの機械が正常に作動してないだとか、あの機械が壊れそうだ、という情報をいつでも・どこでも把握できます。

また、機会が出す数値を分析し、トラブルや故障が予想される機械に対しての予防策を講じることも可能です。

稼働率の上昇

IoTの導入によって見える化を図った工場の中には、稼働率が想定以上に低いことが発覚するケースもあります。この時、いつ・どのラインで稼働率の低下が見られるかという細部まで分析ができますので、稼働率の改善に向けた対策を立てることが可能です。

導入に失敗しないための注意点

生産管理でIoTを導入する目的や効果を理解した上で実際にIoTを導入する場合に、失敗しないための注意点をお伝えしたいと思います。

課題・目的を明確にする

IoTを導入するにあたっては、現状の課題を洗い出し、システム導入の目的を明確にしておかなくてはいけません。解決すべき課題があり、その解決のためのツールとしてIoTを導入するならば、関係者の理解が得やすくスムーズに導入でき、効果も検証しやすくなります。

一方で、「周りが取り入れているから、わが社もやってみよう」というだけで目的を持たずにやみくもに導入を進めても本来の効果は発揮できず、無駄な投資に終わってしまうおそれもあるでしょう。

また、システム導入の目標を明確にしておくことも重要です。目標があることで、達成に向けて関係者のモチベーションを維持することができるとともに、費用対効果を測定でき、プロジェクトの導入が成功だったかどうかの確認にもつながります。

必要最低限の機能から導入する

IoTは新しい技術であり、まだ成熟されたシステムにはなっていません。そのため、いきなり大規模なプロジェクトを立ち上げるのはリスクがあります。必要最低限の機能から導入すれば、試行錯誤しながら迅速にプロジェクトを進められ、例え失敗しても経営への負担は小さく、経験を積んで再度トライすることもできます。

比較的短い期間でプロジェクトを遂行し、成功すれば段階的に機能を拡張していくことが望まれます。このため、システムを選定する際は、機能の拡張性に優れ、今後の市場や生産現場の変化に対応できる柔軟性を有するかを確認しておくことも重要です。

経営層・現場が一丸となって運用する

IoTを導入するにあたっては、経営層と現場が一丸になって導入・運用を推進していかなくてはなりません。

生産管理システムの導入には、生産・購買・品質／原価／在庫管理など様々な部門が関わります。各部門の合意がないままにシステムを導入しても、正しく運用されず、効果が発揮されないおそれがあります。

一方、それぞれの部門が部門内の最適ばかりを優先しても、生産管理全体を最適化することはできません。導入の途中で部門間の利害が一致せず調整が難航した場合には、当初決めたシステム導入の目的に立ち返り、経営層が強いリーダーシップを発揮して全体最適のための優先順位を決めていく必要があります。

IoT技術により自社にあった生産管理システムを導入しよう

今回、IoTを導入する目的やその効果を解説し、さらに導入する際に失敗しないためのポイントについても説明しました。この記事を読むことで、IoTの基礎知識が身に付いたことと思います。新しいテクノロジーではありますが、自社の課題に照らし合わせて効果を発揮できそうなポイントがあれば、ぜひチャレンジしてみましょう。

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