近年では、デジタルデータを使って仕事のやり方を変える「スマートファクトリー化」が注目されています。
特に働く人が少なくなっている中で、仕事を楽にすること、省力化・自動化することは重要な課題です。
今回は、製造業におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）を成功させるための「コミュニケーション」の重要性について解説します。
また、惣菜やお弁当の製造ラインを自動化した2社の事例や、農林水産省のガイドラインについて紹介するので、そちらもご参考ください。
- スマートファクトリー: デジタル技術を使って工場の生産を自動化・効率化すること
- 省力化: 労力を減らすこと
DXとは
DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、デジタル技術を使ってビジネスモデルや仕事のやり方を変え、企業の競争力を高める取り組みです。
具体的には「データ分析」「IoT（モノのインターネット）」「AI（人工知能）」「クラウドコンピューティング」などの技術を使って、仕事の効率化や新しい価値の創出を目指します。
- IoT（モノのインターネット）: インターネットを通じて、さまざまな機器が情報をやり取りする仕組み
- クラウドコンピューティング: インターネットを通じて、データやアプリケーションを利用すること
製造業におけるDXの重要性
- 生産効率の向上
- 労働力不足の解消
- 品質管理の強化
- 新しいビジネスモデルの創出
生産効率の向上
デジタル技術を活用することで製造プロセスの効率化が図れます。
例えばIoTセンサーを用いて設備の稼働状況をリアルタイムで監視。
異常が発生した際には即座に対応することが可能です。
これによりダウンタイムを最小限に抑えて生産効率を最大化できます。
- ダウンタイム: 機械やシステムが停止している時間
労働力不足の解消
DXを通じて自動化や省力化を進めることで労働力不足を補えます。
少子高齢化に伴い、製造業では深刻な労働力不足が課題となっています。
労働力を効率良く使えることは、これも生産性を向上させることに繋がります。
品質管理の強化
AIやデータ分析を活用することで製品の品質管理が強化されます。
製造過程で収集されたデータを分析し、品質に影響を与える要因を特定。
これにより、不良品の発生を未然に防げます。
新しいビジネスモデルの創出
DXを通じて、新しいビジネスモデルの創出が可能です。
例えば、製品の販売だけでなくサービスとして提供する「アズ・ア・サービス」モデルを導入。
これにより顧客との関係を強化し、収益の多様化を図れます。
- アズ・ア・サービス: 製品を売るのではなく、サービスとして提供すること
製造業はDXの導入が難しい？
製造業のDX推進は、日本人のある考え方によって遅れていると考えられています。
その考え方とは「しゃべるより手を動かせ」です。
「しゃべるより手を動かせ」が根付いている
日本の製造現場では「しゃべるより手を動かせ」という文化が根付いています。
製造業ではアウトプットが明確であり、全工程が決まっているため、コミュニケーションを取ることが非効率とされがちです。
これがDX推進の障害となると考えられます。
- アウトプット: 出力や成果物
- 推進: 物事を進めること
「しゃべるより手を動かせ」が根付く理由
製造業では、作るものがあらかじめ決まっています。
よって、専用の機械や生産ラインが整備され、使う材料も決められています。
こうした状況では、細かく話し合いながら作業を進めるのは効率が悪いです。
だからこそ、「話すより手を動かす」ことが直接的に利益につながります。
DX(新しい取り組み)にはコミュニケーションが必要
DXはデジタル技術を駆使してビジネスモデルや業務プロセスを革新し、競争力を高める取り組みです。
その第一歩は「良好なコミュニケーション」にあります。
新製品の開発や製造ラインの新規立ち上げでは、コミュニケーションを多くとることも必要です。
新しい製品やラインの立ち上げには多くの調整や確認が必要であり、関係者間での情報共有が不可欠だからです。
- ビジネスモデル: 企業が利益を上げるための仕組み
DX導入のプロセス
- 情報収集と学習
- 計画の立案
- スモールステップから始める
- 継続的なフィードバックと改善
情報収集と学習
DXに取り組む際には情報収集と学習が必要です。
インターネットや書籍、業界誌などから情報を集め、現場スタッフへのヒアリングも行いましょう。
現場の課題を把握してどの業務に時間がかかっているのか、どこに人手が足りていないのかを明確にします。
- ヒアリング: 聞き取り調査。
計画の立案
明確な目標を設定し、その目標を達成するための具体的なステップを計画します。
例えば「このラインに必要な人員を4人から1人に削減する」や「バックオフィス部門の残業時間を週10時間から0時間にする」といった具体的な目標を設定します。
目標は現実的で達成可能なものであることが重要です。
過大な目標を設定すると、挫折の原因にもなりやすいでしょう。
- バックオフィス: 企業の管理部門
スモールステップから始める
新しい挑戦はスモールステップから始めることが賢明です。
まずは小さく始めてみることで、リスクを最小限に抑えながら学びを得ます。
例えば、ノーコードのサービスを用いて業務を改善するための小さなアプリを作り、2週間から1カ月程度運用してみるといった具合です。
- スモールステップ: 小さな段階的な取り組み
- ノーコード: プログラミングをせずにアプリケーションを作ること
継続的なフィードバックと改善
継続的なフィードバックと改善も不可欠です。
批判的なフィードバックも積極的に受け入れ、前向きに捉えましょう。
フィードバックは改善のための貴重な情報源です。
たとえ計画通りの成果が出なかったとしても、それは失敗ではなく組織として学習できたと捉えます。
- フィードバック: 意見や評価を返すこと
製造業 DXの成功事例
事例1: 協働ロボットの導入
企業Aは、協働ロボットを導入して惣菜ラインの自動化を進めました。
これにより、生産効率が向上し、労働力不足の解消に成功しました。
具体的には、盛り付け作業を自動化することで作業時間を大幅に短縮し、品質の均一化も実現しました。
- 協働ロボット: 人と一緒に作業するロボット
事例2: 製造ラインの自動化システムの導入
企業Bは、弁当ラインに自動化システムを導入し、品質管理の向上とコスト削減を実現しました。
特に包装工程の自動化により、人手によるミスを減らし、製品の安全性を高めることができました。
また、データ分析を活用して生産計画を最適化し、在庫管理の効率化も図りました。
農林水産省のガイドライン
農林水産省は「食品製造現場におけるロボット等導入及び運用時の衛生管理ガイドライン」を策定しました。
このガイドラインは、ロボット導入時の衛生管理のポイントを示しており、食品製造業界におけるDX推進を支援しています。
具体的には、ロボットの清掃方法や定期的なメンテナンスの重要性、衛生管理のためのトレーニングプログラムの導入などが含まれています。
- トレーニングプログラム: 特定のスキルや知識を学ぶための訓練計画