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「お客様のアイデア図鑑」では

実際のお客様が

社内の課題をどのように解決したか？

をテーマに

試した方法や具体的なアイデア

やってみて気付いた従業員の変化などを

読者の方にお届けします。

製造業ではなかなか

横のつながりがなく

社員交流やアイデア交換というと

海外ではかなり少ないです。

なので

仕事の中で

私たちが聞くだけではもったいない、

と感じた

改善、デジタル活用、仕組み/制度の改革を

シェアしていければと思います。

(何かヒントになればうれしく思います。)

ーーーー

▼テーマ

中国工場のデータ活用の課題

(１)問題の分解

(２)原因の追究

を現地に合わせて乗り越え

プロセス、手順にまで標準にしたアイデア。

▼お客様(中国浙江省)の動機

ボトルネック工程の生産性アップ

(半自動の金属加工機)

▼背景

オーダー減のため

設備の寄せ止めの検討が必要。

しかし、

大まかな出来高でしか

数値を把握しておらず

寄せ止めしても対応可能かが分からない。

現場は

この設備を止めることはできないと言っている。

正確な数値がない中、判断ができず

結局そのままの生産を継続。

ーーーー

本当の生産性がわからない

現場の意見と日報が頼り

そもそも、

何が問題かがいまいちわからないから

次にすることが決まらない。(この場合だと寄せ止め)

デジタル化をスタートするときに

このような動機で

始まることはよくありますし

まず今どうなっているかを

数値で見ようということが始まりました。

しかし、

数値でデータを取って

悪いところを見つけて

そこに対策を打って生産性が上がる。

言葉にすると簡単そうですが

データが取れたとしても

そんなうまくいかないことは多々あります。

・データを取ってみた。

・1日8時間の内、2時間30分も停止している。

(作っていない時間がある。)

・予想していたより効率が悪いぞ。

数値で見えることによって

ここまでは

すべての工場共通です。

(中国企業だと稼働状態をデータやグラフで見れて満足してしまうこともある。。)

しかし、

この停止時間を

短くするにはどうしたらよいか？

については

現地管理者は

・具体的な進め方が分からない

・そこまで重要度が高くない

(納期が遅れる、

出来高が間に合わない

などの問題が起こる訳ではない。)

などの理由で

毎日可視化され、

変化するこの停止時間を見るだけで

時間が過ぎていってしまいます。。

しかし、

このお客様はかなり違いました。

数値で

停止時間を把握した後

次は、

1個当たりの生産時間データの分析に入りました。

稼動率のデータは

大まかに言うと

正常に生産している時間÷(正常に生産している時間＋停止している時間)

厳密に言うと

設備状態というPLCのデータを使っています。

大まかに把握するには良いですが

問題が分解できません。

そこで

問題をより細かく見るために

一個当たりの生産時間の分析に入りました。

細かい話になるのですが

だいたいのシステムは

1個当たりの生産時間データを取るというと

設備の中の

サイクルタイムデータ(CT)を取ります。

加工の開始から終わりまでの時間が

設備に記録されているため

そのデータを引っ張り出します。

なので、

ほとんど一定の時間になり

あまり意味のあるデータではありません。

しかし、

一個当たりの生産時間を

生産個数のカウンターから

データを取ったのが今回の1つ目のポイントです。

(問題の分解ができた事例)

何が違うかというと

加工にかかった時間ではなく

1個目の生産ができたら

カウンターが1となり

2個目の生産ができたら

カウンターが2となる。

その間の時間をカウントしているため

停止時間も含まれます。

例で言うと

8時に生産開始して1個1分だとすると

8時1分に1個(CT1分)

ここで作業者が離れ

8時5分に戻ってきて一個作り

8時6分に2個目ができると

2個目の生産時間は5分となるのです。

(基準より4分長いとすぐわかる。)

通常のCTデータを取るシステムは

1個目も2個目も1分となり

分析に使えないため

このようなデータの取り方にしたのが

問題の分解ができないという課題を解決しました。

(すごく細かい話なのですが、ほとんどの稼働監視システムはこの分解ができないことが改善のハードルになります。)

このお客様は

その1個当たり生産時間データを

横軸に個数、縦軸にかかった時間を並べ

管理図のような形式で分析しました。

すると

基準時間に対して波が高い部分が

生産が長い(止まっている時間が長い)、

それがいつ、何回起こっているか

ひと目でわかります。

(いつ、どこでまで分解ができる。)

ここが次のポイントで

じゃあなぜ長いのか？(原因)を探す

というのがデータだけではできない部分です。

日本の製造企業で言うと

ここが管理者の腕の見せ所で

仮説を立てたり、観察したり、

現場に聞き込みをしたりして

何が原因なのかを探ります。

海外では

ここがすごく弱く

・管理者は原因が分からない

・作業者に聞いてもわからない

・今までにあった原因だとカンコツで決める

このステップがうまくいかず

実は毎回同じ問題が再発することになります。

よく

中国の現場からも

原因まで自動でわかるようにしてほしいと

言われますが、それはかなり厳しく

原因別にボタンを取り付けて、

作業者に毎回押させるなどを要望されることもあります。

(停止時間を原因別に手動で分けるという考え方)

しかし、

それでは人を介したデータになってしまい

自動収集データの意味がなくなりますし

管理者が原因を調べないという本末転倒が起こるので

あまりお勧めはしていません。

ここで

このお客様が何をしたかというと

監視カメラとの連動でした。

いつ、どこで、

どれだけ止まるかまでの分解は

今回取得したデータで見えるようになったので

そのデータを

既存の監視カメラと連動させ、

停止発生前後の様子を観察するという方法です。

とてもシンプルですが

事実のみで原因が分かります。

・あ、ここで作業者は別の仕事をしている。

・切粉を捨てに行った。

・品管がやるはずの測定作業を作業者がしていた。

・材料が来ないから取りに行っている。

などなど

長時間停止も

細かなチョコ停も一気に原因が分かるようになりました。

本来は

加工に集中するはずの作業者が

加工場を離れざるを得ない仕事が

大量に発生しており

作業者自身もそれが当たり前

特に中国では行内物流の概念が

あまりないことが多いため

作業者が生産以外もすべて動くようになってしまっています。

ここまで具体的に問題と原因が分かると

ローカル管理者は、対策アイデアをどんどん出します。

どうやったら作業者が動かずすむか

動く原因は、これとこれとこれ。

ここまで絞り込まれると

解決策もかなり出てきますし

すぐに実施できます。

ここからすぐに効果を上げ

従来より約15％も生産性が上がり

よせ止めが可能になりました。

管理者に感想を聞くと

ーー

最初はシステムに対して

監視されているようなイメージを持っており

作業者にもプレッシャーを与えたように思う。

しかし、

実際は監視ではなく

やりにくい作業や、

作業者自身がやらなくてよい作業

をなくすために使えることが分かった。

私もそんなことをしていることを知らなかったので

数値で可視化できるようになったから気づけた。

初めてデータを使った改善しましたが

これは今後も使えるとわかりました。(笑)

ーー

とすごく率直に

導入当初からの感想を教えてくれました。

そして

(1)現状の数値の把握

(2)問題を細かく分解する

(3)カメラで原因を具体的に洗い出す

(4)それぞれに対策を打つ

という流れは

初めこそ、駐在員の方が

分析の方法や順序を教えましたが

他のラインでも使えるフォーマットとして

ローカル管理者にも

手順が定着したことを喜んでいました。

こんなに止まっているのか、、

なんとかしてくれ。。では

管理者も何から手を付けてよいかわからないですが

1度ここまで

手順が明確化されると

管理者もその部下もあとはこれ通りに

やるだけ。

データを使った改善という仕事が

To DOにまで分解され

誰でもマネできるようになったことが

一番大きな成果だと感じているそうです。

ほとんどの工場DXの課題である

データ取得、可視化で終わらず

生産時間の分析から問題の特定

カメラという事実のみを使った原因発見と対策実行。

さらに

データ活用をした改善という

属人化しそうな考える仕事を

誰がやってもできるようにする

プロセス、手順、標準化までを

半年もかからずに

ローカル社員をメインに据えやり切った

という

生産データを使った改善のお手本として

として紹介させていただきました。

実際の資料も交えながら教えて頂き

大変ありがとうございました。

P.S.

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