製造業はBIツール＆データ分析で生産性アップができる

製造業において、工数を要する業務は多岐にわたり、それらの改善方法について模索する一方でどこから手をつけてよいのか悩みを抱える企業は少なくありません。生産調整の意思決定、不良品情報のタイムリーな把握、そして業務が属人的であることなど、これらの課題は生産性向上の大きな障壁となっています。

また近年、IoT技術の導入によりデータ収集の環境は整ってきましたが、そのデータを効果的に活用することが依然として主要課題として取り上げられています。しかしながら製造業の生産性を高めるためには、やはり第一にデータ分析が必須です。特にBIツールの導入は、製造業におけるデータ活用を推進し、業務の効率化を実現するための重要なステップとなります。

本記事では、製造業におけるデータ分析の重要性と、具体的なBIツールの活用方法について詳しく解説します。

製造業で時間がかかる要因とは

製造業において、工数がかかる業務にはいくつかの要因があります。特に以下３つが代表的な要因として挙げられます。

• 生産調整の意思決定
• 不良品情報のタイムリーな把握
• 属人的な業務の問題

生産調整の意思決定

まず、生産調整の意思決定においては、複数のシステムからデータを集めるのに時間を要します。また、どのデータが必要か明確でないことが多いため、社内での情報共有が十分に行われなくなるという新たな課題も発生し、迅速かつ適切な意思決定が難しくなります。

不良品情報のタイムリーな把握

次に、不良品情報のタイムリーな把握です。工場ごとにデータフォーマットが異なるため、データの二次加工に多くの時間がかかりやすくなっている現場は多いといわれています。
さらに、業務システムとの連携が不十分であるため、リアルタイムの情報収集が困難といった悩みも抱えがちです。

意思決定の迅速化と正確性

業務が属人的であることも、製造業にとっては深い悩みとなりやすい課題です。
現場の運用は経験と勘に頼りがちで、システムに明るい社員がいない場合はデータやノウハウ共有がどうしても後回しになります。このため、新人の育成が進まず、知識や技術の継承が難しくなっています。

これらの課題は、製造業の生産性向上やサプライチェーンの強化を妨げる要因となり、データを活用した経営判断が十分に行われていないことが背景にあります。IoT技術の導入によりデータを収集しているのにも関わらず、そのデータを適切に分析・活用できていないという点も無視できない重要課題です。さらにデータ活用ができない分、現場での経験や勘に依存してしまいがちになるのも非常に問題であり、業務に対する一貫性の欠如や人員工数の限界に達することが多く、必要な情報が不足することもあるでしょう。

これを解決するためには、やはりデータに基づいた現場改善できる体制づくりを一刻も早く取り入れることが重要です。

次章ではデータ分析を現場に活かすことがなぜ製造業の生産性アップの理由になるのかをお話します。

データ活用で大切な３つのポイント
みんなでデータ活用するためのBI入門ガイド

製造業の生産性アップはデータ分析がカギ

データ活用をいち早く意識し始めた国内製造業の現場では、近年DX（デジタルトランスフォーメーション）やIT化の一環としてBIツールの導入が進んでいます。これにより、データの収集や分析が飛躍的に向上し、合理的な意思決定が可能になっています。

しかしながら、その一方で多くの企業は未だに各工場や部門の判断に頼り、複雑化したExcelに苦しむ状況です。迅速な情報収集と分析、そしてそれに基づく合理的な意思決定は、現代の製造業にとって避けて通れない課題となっています。

製造業のデータ分析が浸透し始めている背景

今日においてBIは、国内製造業におけるデータ分析の中核を担うようになりつつあります。
BIツールを活用することで、分散しているデータを一元管理し、可視化が可能となり、システム全体の生産性の管理と改善が劇的に楽になります。
さらに、急に起こるパンデミックや戦争などといった予測不可能かつ突発的なイベントや人手不足といった問題が深刻化する現代において、BIツールは製品の仕入、在庫、品質管理から生産性の分析に至るまで、幅広い業務でその威力を発揮しており、市場からの評価も年々高まっています。

BIツールによるデータ分析が製造業で必要な理由

前述のように製造業におけるデータ活用の重要性は日増しに高まってきており、工場内のさまざまなデータを収集し、それを分析して生産管理や製造プロセスの改善に活かすことが求められています。
今注目されている製造業全体の課題としては、IoT技術の導入によりデータ収集のハードルは下がりましたが、データをどのように活用するかという点です。

そこでBIツールを使えば、以下のような具体的なメリットが得られます。

メリット①生産設備の効率的な管理

BIツールを用いることで、機械設備の状態や製造パフーマンスデータ収集から分析まで一気通貫で行えます。これにより、故障リスクの高い設備や製造プロセスのボトルネックを早期に特定できるほか、機械の不調や故障を防げるため、生産性向上や業務の効率化をいち早く実現するのに適した方法なのです。

メリット②データドリブン経営の実現

データの有効活用は、従来の経験や勘に頼る方法から脱却し、データドリブンな経営を可能にします。
データドリブン経営を取り入れると、収集・分析したデータに基づいて意思決定を行い、製造機器の稼働状況や製品の在庫・販売状況をリアルタイムに把握し、迅速かつ適切な判断が下せるようになります。
これにより、精度の高い製造計画の策定や品質改善が行え、生産性向上やコスト削減といった課題解決に寄与します。

このように、BIツールは製造業の現場で不可欠な存在となりつつあります。適切なデータ分析とその結果に基づく意思決定を行うことで、企業は持続的な成長を遂げることができるでしょう。

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製造業がBIツールを活用する方法

この章ではBIツールを活用した具体的な方法について、7つの業務を例にご紹介します。

これにより、製造業がどのようにしてデータを活用し、生産性の向上と効率化を図ることができるか、ぜひ参考にしてみてください。

仕入管理

BIツールを利用することで、仕入に関わるデータを一元的に可視化できます。
例えば担当者、取引先、品番など様々な切り口でデータを分析し、コスト最適化のためになにをすべきかデータから具体的なアクションが見えてきます。
さらに価格の変動や地域、季節、担当者による違いも可視化される他、為替変動のシミュレーションなどにも活用可能です。

生産ライン稼働分析

生産現場では、ヒト・モノに関わるデータを分析することが重要です。
BIツールを活用すれば、生産ラインの稼働時間やダウンタイムを正確に把握できます。
各工場や時間ごとの稼働状況を把握し、現場担当者と迅速に連携することで、生産現場のムリ・ムラ・ムダを素早く特定し、改善策を迅速に実行できます。

生産実績分析

生産現場の現状を迅速に把握することで、意思決定のスピードが向上します。
BIツールを使って生産量や廃棄量の数値を可視化し、工程ごとのコストや稼働時間を分析することで、問題点を迅速に発見できるでしょう。

生産計画レポート

BIツールを使えば、リアルタイムに販売計画数と在庫数を把握しながら生産計画を立てることができます。さらにダッシュボード画面を見ながらリアルタイムに数字を把握し、計画の立案や実行も可能です。

在庫管理

BIツールは、製造・販売・在庫などのデータをタイムリーに監視し、モノの流れや現金化までのプロセスを最適化するのに非常に有効です。さらにダッシュボードを現在在庫と適正在庫の相関が分かるよう設計することで瞬時に確認でき、過剰在庫や在庫不足を防ぎます。

品質管理

BIツールは品質管理においても非常に有用で、IoTデータや実績データを組み合わせて分析することで、経験や勘に依存しないデータに基づいた問題の改善や予防が可能です。
例として、品目ごとの検査値を分布プロットでチャート化したグラフを作成し、規格値に対する傾向を複数層で比較することができます。

トレーサビリティロット検索

BIツールを使えば、特定のロット番号における工場、倉庫、出荷、輸送状況などを追跡することで、顧客からの問い合わせにも迅速に対応できます。
特定ロットがどこで、いつ作られ、どこに出荷されたのかを明細レベルで確認できるほか、顧客が自身で追跡できるダッシュボードを作成し配布することで顧客満足度の向上にも大きく貢献するでしょう。

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製造業データ分析にはDomoがおすすめ

ここまでは製造業のデータ分析が必要な理由と実際にBIツールでどのような使い方ができるのかを見てきました。

最後に、製造業でデータ分析を始める際におすすめのツール「Domo(ドーモ)」をご紹介いたします。

Domoとは

Domoは、各業界におけるビッグデータを効果的に活用して業務を遂行するために設計されたデータ活用プラットフォームです。

このツールは製造業でも多いに活用されており、在庫管理、サプライチェーンの効率性の確認、生産予測など、業界で必要なさまざまなデータ分析を一つのプラットフォームで実現します。

製造業においては、国際標準における製造業の指標として知られる以下のカテゴリーに対して、指標を設定し追跡が可能です。（これ以外にも設計で自由に指標設定ができます）

• 生産性
• 品質
• 環境
• 能力
• 在庫管理
• メンテナンス
  

また、製品や生産ラインのモニタリング、問題の早期発見、予算に対する実際のコストの確認、在庫と生産能力の予測を通じて、製造業の効率性向上に大きく貢献するツールとして、アメリカをはじめ世界で高く評価されています。

製造業のDomo活用シーン

Domoの活用シーンは多岐にわたりますが、ここでは製造業を例に代表的な活用シーンを紹介します。

在庫管理とサプライチェーンの効率化

Domoを使用することで、各拠点の在庫状況をリアタイムで把握し、サプライチェーン全体の効率性を高められます。これにより、過剰在庫や在庫不足を防ぎ、コストの最適化が図れるほか、在庫データと販売データを連携させることで、需要の変動に応じた生産計画の立案も可能です。

品質管理の強化

品質管理においても、Domoは有効です。
各製品の品質データを集約し、異常値やトレンドを即に把握することで、品質問題を早期に発見・対応できるようになります。例として、製品ごとの検査結果を可視化し、品質向上のための具体的な改善策の実施を促す、といった利用が挙げられます。

生産予測と計画の最適化

Domoを使えば、過去の生産データと市場動向を元にした生産予測を行い、それに基づいて生産計画を立てられるようになります。例えば、季節変動やプロモーション時期に合わせた柔軟な生産計画を策定できるといった、ライン稼働率を最大化し、需要に応じた生産を実現できます。

以上のように、Domoは製造業におけるデータ活用強力にサポートし、効率性の向上と合理的な経営判断を実現するための必須ツールと言えます。製造業が直面する複雑な課題に対して、Domoを活用することで、データに基づいた確実な解決策を見つけることができるでしょう。

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まとめ

いかがでしたでしょうか。本記事では、製造業の生産性向上に向けて行うべきアクションと、それを実現するＢＩツールをご紹介しました。

記事内でも触れたように、製造業における生産性向上には、データ分析が鍵を握っています。

BIツールを活用することで、仕入管理から生産ラインの稼働分析、生産実績の把握、生産計画の立案、在庫管理、品質管理、トレーサビリティの確保まで、さまざまな業務の効率化が図れます。

特に、Domoのような統合プラットフォームは、データを一元管理し、迅速な意思決定を支援する強力なツールです。

これにより、製造業はデータに基づいた改善策を迅速に実施し、生産性向上とコスト削減を実現できます。
Domoを活用することで、製造業はさらなる競争力を持ち、持続可能な成長を遂げることが可能になるでしょう。

今こそ、データ活用の重要性を認識し、BIツールの導入を検討する時です。

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