＜町工場編＞
生産管理システム導入事例

ここでは、町工場で実際に生産管理システムを導入した会社の事例をいくつかピックアップして紹介します。

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誰もが図面を確認できるようになり
現状を把握しやすくなった

これまでは1日数十枚やってくる図面を1人で管理していましたが、「M:net」を導入したことで誰もが一目で見れるようになり、受注可能な状態かどうかや稼働状況がすぐに判断できるようになりました。

元々パソコンは得意ではなかったので、もっと時間が掛かるかと思っていたのですが、思った以上にわかりやすく、簡単に思えました。

参照元：M:net公式サイト（https://mnet.netkojo.biz/voice/katagiri.html）

自信を持って
納期回答ができるようになった

今までは社長自らがこれまでの経験を基に工程や進捗管理をしてきましたが、仕事量の増加や現場のコミュニケーション不足等により、進捗状況が把握できなくっていました。

「サクっと工程」を導入して効果を感じているのは、やはり納期遅れがなくなったことです。今では顧客に対して自信を持って納期を回答できるようになりました。また受注が込み合っているときでも、先のスケジュールが見えていることで、残業や外注計画などを事前に組み立てることができるようになりました。

参照元：サクっと工程公式サイト（https://www.otsuka-shokai.co.jp/erpnavi/category/manufacturing/rakuraku-kaizen/sakutto-koutei/）

お互いが担当設備以外の工程も
意識するように

限られた作業人数で多くの案件に対応するためにも作業工程を見える化する必要があると思い、導入を決めました。システムは現場における使いやすさを重視し、見た目や操作性のよさで選定。

実際に導入してみると、当初の予定だった工程管理の実現だけでなく、見える化されたことにより、作業員が担当設備以外の工程を意識するようになり、現場のコミュニケーションも活発になりました。

参照元：ものレボ公式サイト（https://monorevo.jp/case/shinsei.html）

伝票管理がラクにできるようになった

うちは伝票の手書きが多いので、手書きで書いて破って、お客様ごとに分けていました。正直なところ、書類の数が膨大になってしまい、どこに何があるかわからなくなってしまっていました。
「鉄人くん」は一度打ち込めば、品物の名前、材料は自動的に記入してくれます。さらに、モニターを見れば納期などがすぐ確認できるので、紙よりも管理しやすく、非常に助かっています。

参照元：鉄人くん公式サイト（https://www.tetsujinkun.com）

工程の遅れを具体的に
説明できるようになった

製造が遅れたときに、以前はなぜ遅れたのかということをしっかりと提示できなかったんです。でもシステム導入したことで、「故障のため」とか「会議に出てストップしてました」など、具体的に遅れた原因を提示できるようになって。漠然と何で遅れてるの？と言われることがなくなった。もうちょっと生産の計画を緩和することができますか？とか、それに対してどうフォローしますか？っていうところまで話せるようになって、現場だけが悪いって言われることがなくなりました。

参照元：UNIFACE公式サイト（https://wuni-face.co.jp/wp/interview/27/）

製造業向けの生産管理システム
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生産管理導入前のよくある課題

製造業における生産管理システムの導入は、業務効率化や品質向上、コスト削減など、数多くのメリットをもたらします。しかし、その導入に至るまでには、さまざまな課題が存在します。本稿では、製造業が生産管理システム導入前に直面する一般的な問題点を掘り下げ、それらがどのように業務の効率化を妨げているかを解析します。

棚卸作業の非効率性

多くの製造業で、棚卸作業は膨大な時間と労力を要するプロセスです。紙ベースの棚表を使用している場合、作業員が物理的に在庫を確認し、紙に記録する必要があります。このプロセスは、入出庫時の計算ミスや、紙への入力漏れ、入力ミスにより、正確な在庫管理を困難にします。

手作業によるエラーの発生

製造業では、エクセル管理や紙ベースの指示書と製品ラベルの目視確認など、多くのプロセスが手作業に依存しています。これにより、計算ミス、先入先出ミス、出荷ミスなど、様々なエラーが生じるリスクが高まります。特に、目視確認による出荷ミスは、顧客満足度の低下に直結するため、深刻な問題です。

在庫管理の不確実性

適正在庫の把握が困難であることは、製造業で頻繁に直面する問題です。在庫の過剰や不足は、それぞれ過剰在庫コストの増大や生産停止リスクを高めることにつながります。また、部品の在庫確認・発注プロセスにおける時間のかかり具合やミスの発生も、業務の効率性を大きく損ないます。

固定資産管理の課題

固定資産の棚卸を行っていない、または不十分な場合、企業は資産状態を正確に把握できず、結果として無駄な固定資産税の出費が発生する可能性があります。このような状況は、企業の財務健全性にも影響を及ぼします。

解決策としての生産管理システム

これらの課題は、生産管理システムの導入により大幅に解決することが可能です。システムによる自動化とデジタル化は、手作業によるエラーを削減し、在庫管理の正確性を高めます。また、リアルタイムでの在庫状況の可視化により、適正在庫レベルの維持が容易になります。さらに、固定資産のデジタル管理により、資産状態の正確な把握と無駄なコストの削減が可能になります。

生産管理システムの導入は、製造業が直面する多くの課題を解決し、業務の効率化、コスト削減、品質向上を実現します。しかし、その導入には、現状の課題を正確に理解し、適切なシステムを選択することが不可欠です。本稿で挙げた課題を踏まえ、製造業は生産管理システムを選定する際の重要な参考情報とすることができます。

導入前におさえておきたいポイント

生産管理システムの導入は、製造業における業務の効率化、品質の向上、コスト削減など多大なメリットをもたらします。しかし、その成功は導入前の準備に大きく依存します。ここでは、導入前に押さえておくべきポイントを詳細に解説します。

導入目的の明確化

最初のステップは、導入の目的を明確にすることです。この段階では、業務の棚卸しを行い、現状の業務フローを整理し、課題を洗い出すことが重要です。具体的な課題が明らかになれば、生産管理システムに求める機能や改善を期待する点が明確になり、システム選定が効率的に進められます。目的を定めずに導入を進めると、要件の不明確さからコスト増加や導入期間の長期化を招くリスクがあります。

全社プロジェクト化と現場のキーマンのアサイン

生産管理システムの導入は、単なるITプロジェクトではなく、全社を巻き込んだ組織変革プロジェクトとして捉える必要があります。経営層から現場のキーマンまでが参加する全社プロジェクト化により、組織全体の最適化を目指します。経営トップがプロジェクト責任者となり、各部門の推進担当には現場のキーマンをアサインすることで、プロジェクトは現実の業務フローに即した形で進行します。このアプローチにより、導入後の「使い勝手の悪さ」「業務の複雑化」などの問題を未然に防ぎます。

要件定義と選定基準の設定

目的の明確化後、具体的な要件定義を行うことが次のステップです。何を解決したいのか、どの業務プロセスを改善したいのかを定め、それに基づいた機能要件や非機能要件をリストアップします。また、導入する生産管理システムを選定する際の基準を設定することも重要です。これには、システムの拡張性、カスタマイズの容易さ、既存システムとの互換性、コストパフォーマンスなどが含まれます。

ステークホルダーとのコミュニケーション

導入プロジェクトの成功には、ステークホルダー間の効果的なコミュニケーションが不可欠です。プロジェクトの目的、進捗、期待される変更点などを全社員に透明に共有することで、理解と協力を得やすくなります。特に、変更に対する不安や抵抗を軽減するためには、早期からの情報共有と意見交換が重要です。

パイロット導入と段階的展開

全社規模での一斉導入にはリスクが伴います。初期段階でパイロット導入を行い、限定された範囲でシステムの適用性を検証しましょう。パイロット導入により、実際の運用環境でのシステムのパフォーマンスや利用者の受け入れ状況を確認でき、必要な調整を行いやすくなります。成功した場合、段階的に導入範囲を拡大していくことで、リスクを抑えつつ効果的にシステムを展開できます。

技術トレンドと将来性の検討

生産管理システムの導入を検討する際には、現在の技術トレンドと将来の展望を理解することが重要です。例えば、IoT技術を活用した機器の連携や、ビッグデータ分析を駆使した生産プロセスの最適化など、新しい技術が生産管理にもたらす可能性について検討する必要があります。将来的にシステムを拡張する可能性を考慮し、柔軟性の高いシステム選択が求められます。

ベンダー選定とパートナーシップの構築

適切な生産管理システムを選定する上で、信頼できるベンダーを見つけ、長期的なパートナーシップを構築することが不可欠です。ベンダー選定のプロセスでは、技術サポート、カスタマイズの柔軟性、アップデートの頻度など、サービス提供後のサポート体制にも注目する必要があります。また、導入後のトレーニングやコンサルティングサービスの提供が可能なベンダーを選択することで、システムの効果的な活用が促進されます。

まとめ

生産管理システムの導入は、企業の競争力を高める重要なステップですが、その成功は事前の準備にかかっています。導入目的の明確化から始め、全社プロジェクト化、適切なシステムの選定、ステークホルダーとのコミュニケーション、そして段階的な導入といったポイントをしっかり押さえることが、導入成功への鍵となります。また、技術トレンドへの適応と信頼できるベンダーとのパートナーシップ構築も、長期的な視点で重要です。

最新技術の活用

生産管理システムの導入におけるクラウドサービスや量子コンピューティングなどの最新技術活用は、製造業界における効率化、柔軟性の向上、コスト削減の実現に向けた重要なステップです。これらの技術は、生産プロセスを根本から変える可能性を持っています。

クラウドサービスの活用

クラウドサービスは、生産管理システムの運用面で大きな変化をもたらし、企業が面する物理的な制約や初期投資の課題を大幅に軽減します。クラウドベースの生産管理システムは、地理的な制約を超えてリアルタイムでのデータアクセスと共有を可能にし、分散したチーム間の協力を促進します。また、クラウドプロバイダーがシステムの保守やアップデートを担当するため、ITリソースの負担が軽減され、企業は本業により集中できるようになります。

量子コンピューティングの適用

量子コンピューティングは、従来のコンピューティングシステムでは解決が困難だった問題を解くための革新的な技術です。量子ビットを使用して複数の状態を同時に表現できるため、計算能力が飛躍的に向上します。この技術を生産管理システムに適用することで、生産スケジューリング、供給網最適化、材料の使用効率化など、複雑な問題を迅速に解決できるようになります。また、量子コンピューティングは新しい材料の発見や製造プロセスのイノベーションを加速させる可能性も秘めています。

ローコード開発ツールの提供

ローコード開発プラットフォームは、従来の開発プロセスを大幅に簡略化し、カスタムアプリケーションの迅速な開発を可能にします。このツールを使用することで、生産管理システムのカスタマイズや拡張が従来よりもはるかに容易になり、企業は独自の業務要件に迅速に対応できます。また、ローコード開発はプログラミングスキルが限られた従業員でもアプリケーションの開発やカスタマイズに参加できるため、IT部門と現場の間のギャップを埋めることができます。

人工知能と機械学習の統合

人工知能(AI)と機械学習(ML)の技術は、生産管理システムにおける意思決定プロセスを大きく変革します。これらの技術を活用することで、生産データからの洞察を深め、予測精度を高めることが可能になります。例えば、機械学習モデルを使用して生産ラインのパフォーマンスを分析し、保守が必要な機器を事前に特定する予防保守が実現できます。また、AIによる需要予測は、在庫過剰や不足のリスクを最小限に抑え、より効率的な生産計画を可能にします。

これらの最新技術の活用は、製造業における生産管理システムの可能性を大きく拡張し、企業が直面する多くの課題を解決する新たな道を開きます。未来に向けて、これらの技術を積極的に取り入れ、革新を推進することが、競争力の源泉となります。

まとめ

クラウドサービス、量子コンピューティング技術、ローコード開発ツールの活用は、生産管理システムの未来を大きく変える可能性を秘めています。これらの技術を取り入れることで、生産管理はより効率的で柔軟、かつコスト効果的なものに変わります。企業はこれらの技術革新を積極的に取り入れ、生産管理の最適化を図ること生産管理システムの導入における最新技術の活用は、製造業における効率化、コスト削減、そして柔軟性の向上に対して少なからず貢献をしていくでしょう。