東京部長倶楽部の山木のぼるです。
現在、製造業ではIoTという言葉が急速に広がっています。設備や工程からデータを集めれば、工場は自動的に賢くなる。そのような期待もありました。しかし、センサーを付けただけでは、品質も納期も良くなりません。
見えない仕事は、デジタル化しても見えない
工程の開始と終了の定義が人によって違う。異常の判断基準が曖昧。問題が起きても記録の仕方がばらばら。この状態でデータを集めると、数字は増えても、何を意味するかが分かりません。
先に必要なのは、仕事の流れを整理し、標準をつくり、どこに停滞やばらつきがあるかを現場で考えることです。デジタル化は、その活動を置き換えるものではなく、見える範囲と改善の速度を高めるものです。
GE日野工場の事例から考える
日経テクノロジーオンラインの記事は、GEヘルスケア・ジャパン日野工場が、リーン生産と継続改善を土台にIoTとデータ活用を重ねた姿を紹介しました。重要なのは、最初から技術を主役にしなかったことです。
工程の状態を記録し、進捗を早く把握し、遅れや異常がどこで生じたかを見えるようにする。すると、現場と管理者が同じ事実を見て、対策を早く試せます。データは報告書を増やすためではなく、問題発見から行動までの時間を縮めるために使われます。
導入ではなく「使われ方」を設計する
部長が確認すべきは、システムが予定日に稼働したかだけではありません。誰が、どの数字を、いつ見て、何を判断し、どの行動を変えるのか。その流れが決まっているかです。
現場に新しい入力作業だけが増え、判断は従来どおり経験者の頭の中に残るなら、仕組みは活用されません。逆に、必要なデータが自動で集まり、異常時の対話と行動につながれば、改善の循環が速くなります。
小さな工程で確かめる
大規模な構想から始める必要はありません。納期遅れ、待ち時間、不良、手戻りなど、解決したい問題を一つ選びます。次に、現在の標準、見たい変化、異常を知った後の行動を決めます。そのうえで必要なデータだけを取ります。
デジタル化の目的は、設備を増やすことではなく、組織がより早く学び、より良い仕事へ変わることです。技術の導入前に仕事を整える。この順序が、IoTを成果へつなげます。
参考：日経テクノロジーオンライン／日経ものづくり、吉田勝「デジタルとIoTで生産の最適化を加速、改善の倍速化でグループを牽引するGE日野」。本記事は同記事を参考に独自に再構成しています。
