S-20

造船業における
デジタルトランスフォーメーションの検討委員会

最終報告書

2023 年 3 月

公益社団法人日本船舶海洋工学会
S-20 ストラテジー研究委員会

目次
はじめに.......................................................................................................................................... 4
委員名簿(設立当時) ........................................................................................................................ 5
委員会活動報告 .............................................................................................................................. 6
成果の公表・活用（講演会オーガナイズドセッションの実施） ................................................ 7
おわりに.......................................................................................................................................... 8

はじめに
日本の造船所が今後に直面する状況として、人口減少・急速な少子化・外国人労働者の受け入れなどによる造船所内の熟練者割合の減少、働き方改革の導入による作業可能時間の減少などが挙げられ、従来の延長線の上での現場力に頼る建造方法の見直しが急務である。造船業の産業力強化のためにも、学会としても検討を行う必要がある。
デジタルトランスフォーメーション(以下、DX)は思想設計を基にした CAD データを利活用
して工程をデジタル化して見える化を行い、どのように工程マネージメントを実施するかにある。大量生産型の製造業では多くの工程のデジタル化が進み、IoT 技術とリンクすることにより、膨大なデータから効率化の糸口を探す方法が取られている。本質的には工程のデジタル化により得られた情報を最大限活用し、生産性向上を目指すものと考える。
一方、重厚長大の造船業は他の製造業とは異なり個別生産であることから、どの工程のデジタル化が実施可能であり、費用対効果がどの程度なのかが明らかでなく、DX の検討を躊躇しているところがある。
日本の他産業や海外造船所への DX の導入による成功事例はあり、これらの成功事例を直ぐに導入できるかというと、各造船所の実状に合わない、現状の建造方式を変えてまで合わせることをためらうことがネックとなり、進んでいないことが現状であると考える。
S-20 ストラテジー研究委員会では、実務者、研究者、有識者がこの問題を議論し、日本の造船工程への DX を推進するための効果的なシナリオを作成することを目的として以下の項目に取り組んだ。
A) 製造業全般での DX に関する事例の調査
B) 造船業への DX に関する海外等の事例の調査
C) 調査に基づいた、日本の造船業への DX 法のシナリオ作成と評価
D) 議論を通じた実務者、研究者、有識者による DX に関わるコミュニティの立ち上げ

委員名簿(設立当時)
氏名

勤務先

委員長

篠田 岳思

九州大学 大学院 工学研究院 教授

会計担当

満行 泰河

横浜国立大学 工学研究院 准教授

委員

濱田 邦裕

広島大学 大学院 工学研究科 教授

委員

稗方 和夫

東京大学 大学院 新領域創成科学研究科 教授

委員

土井 裕文

三井 E&S 造船株式会社

委員

笠野 和輝

住友重機械工業委員

松井 倫太郎

住友重機械工業

委員

酒井 徹

名村造船所

委員

松尾 直

ディアイスクエア

委員

鈴木 弘道

ダッソーシステムズ

委員

渡邊 薫

日立製作所

委員

中川 直人

ジェトロヒューストン

委員

工藤 崇

プログレッシブ・フロー・ジャパン

委員

長沼啓介

佐川急便

委員会活動報告
当初は、DX 取り組んでいる海外造船所等の視察も予定していたが、令和２年度はコロナの影響から、国内・海外動向の大きな変化から、予定通りに委員会を実施することができなかった。しかし、コロナ禍がむしろ DX を加速させている現状もあり、大きな社会・経営環境の変化をキャッチして、いま本当に必要な DX への議論は何かを整理することとし、委員のみならず、日本の造船所１０社、DX の世界企業 IT ベンダー３社等々と、研究のコラボレー
ションを行い、IT ベンダーの DX のコンセプト、運航に関する DX、造船所の設計・生産に関する DX についての造船所からの DX ニーズ調査、適用事例等について、意見交換を重ねて、造船所が DX の潮流や、現状への理解を深められるように委員会開催を構成して、造船DX に対する価値のある議論として進める準備を行ってきた。
具体的には、以下の日程で委員会を実施した。
第１回 S-20 委員会 2021 年 9 月 15 日(水) 13:30 ‒ 17:00 @オンライン
テーマ：現状での DX のツール・コンセプト・ソリューション・事例紹介
発表１：日立製作所の取り組み（日立製作所 渡辺氏）
発表２：ジーメンスの取り組み（ジーメンス 深津氏・山本氏・大関氏）
発表３：ダッソーシステムズの取り組み（ダッソーシステムズ 武田氏）
第２回 S-20 委員会 2021 年 12 月 21 日(火) 13:30 ‒ 17:00 @オンライン
テーマ：造船所からの DX に求めるニーズへの委員や DX 専門家によるアドバイス
発表１：設計・建造に関わるニーズ（常石造船 柏原氏）
発表２：運航に関わるニーズ（三菱造船 野田氏）
第 3 回 S-20 委員会 2022 年 3 月 2 日(水) 13:30 ‒ 17:00 @オンライン
テーマ：造船所からの DX ニーズに対応する事例の紹介
発表１：日立製作所の取り組み（日立製作所 渡辺氏）
発表２：ジーメンスの取り組み（ジーメンス 山本氏・大関氏）
発表３：ダッソーシステムズの取り組み（ダッソーシステムズ 武田氏）

成果の公表・活用（講演会オーガナイズドセッションの実施）
成果の一部は令和４年度の日本船舶海洋工学会講演会においてオーガナイズドセッション
OS4：造船・海運におけるデジタルトランスフォーメーション(DX)として開催を行い、実施会場や web セッションを通して多くの参加者と意見交換を行った。
講演会論文集に掲載された講演論文の文献情報を以下に示す。
文献情報2022S-OS4-1

和田祐次郎，平山大貴，濱田邦裕，五十嵐祐介，渡邊大介，間島隆
博：船舶動静情報を活用した海運市況予測システムの構築とその実用化に関する研究，日本船舶海洋工学会講演会論文集，第 34 号，pp.107-108，2022．
（JASNAOE 会員専用ライブラリリンク）

2022S-OS4-2

大久保友結，満行泰河：船舶建造工程モデリングとプロセスシミュ
レーションを用いた生産計画立案手法の試運，日本船舶海洋工学
会講演会論文集，第 34 号，pp.109-112，2022．
（JASNAOE 会
員専用ライブラリリンク）

2022S-OS4-3

土井裕文，篠田岳思，橋本州文，陸田秀実：TOC 思考プロセスによる日本の造船・産業に潜む対立構造の可視化に関する研究，日本
船舶海洋工学会講演会論文集，第 34 号，pp.113-116，2022．
（JASNAOE 会員専用ライブラリリンク）

2022S-OS4-4

土井裕文，篠田岳思：TOC 思考プロセスを活用した企業継続のための資金繰りに関する考察，日本船舶海洋工学会講演会論文集，第34 号，pp.117-120，2022．
（JASNAOE 会員専用ライブラリリ
ンク）

2022S-OS4-5

稗方和夫：海事における DX 推進支援のアプローチの提案，日本船舶海洋工学会講演会論文集，第 34 号，pp.121-122，2022．
（JASNAOE 会員専用ライブラリリンク）

2022S-OS4-6

篠田岳思，福田優作，田中太氏，柳井和之：造船所における建造を模擬した SCM と作業工程情報の取得に関する研究，日本船舶海洋 工 学 会 講 演 会 論 文 集 ， 第 34 号 ， pp.123-124 ， 2022 ．
（JASNAOE 会員専用ライブラリリンク）

2022S-OS4-7

篠田岳思，土田裕愛，田中太氏，藤澤俊介：造船所の小組立工程ラ
イン化の建造シミュレーションによる生産性評価に関する研究，
日本船舶海洋工学会講演会論文集，第 34 号，pp.125-126，2022．
（JASNAOE 会員専用ライブラリリンク）

日本船舶海洋工学会講演会論文集

第 34 号

論文番号 2022S-OS4-1

船舶動静情報を活用した海運市況予測システムの構築とその実用化に関する研究
正 会 員
正 会 員

和
濱
渡

田
田
邊

祐次郎*
邦 裕*
大 介***

学生会員
正 会 員

平 山
五十嵐
間 島

貴*
介**
博****

大
祐
隆

Development of Shipping Market Forecasting System Using Vessel Movement Data and its Practical Application
by

Yujiro Wada, Member
Kunihiro Hamada, Member
Daisuke Watanabe

Hiroki Hirayama, Student Member
Yusuke Igarashi
Takahiro Majima, Member

Key Words: Maritime Market Forecasting, Vessel Movement Data, Deep Learning言

2. 先行研究の課題先行研究では，AIS データと Deep Learning を用いて予測モデルを構築することで高い予測精度を示すモデルの構築，また海運市況予測における AIS データの有効性を示した．一方で，実用化に際して以下が課題となる．
・予測モデルの予測可能な範囲が不明確である．
・実務者の予測に比べて予測モデルがどの程度の精度を有するか十分に把握できていない．
・予測モデルの実運用が可能であるか検証できていない．
以上の課題を踏まえて本研究では，予測精度が悪化す
る原因を予測モデルの内的因子から分析する．また予測システムを開発し，人の予測に対する予測モデルの優位性を確認する．

が悪化する期間が存在し，その原因が特定されておらず，予測の信頼性を十分に担保されていない．そこで一般的に予測が困難とされる外挿データに対する Deep Learning
モデルの頑健性を検証し，予測可能な範囲を定めた．
本研究では，統計データ 2)-4)と AIS データ 5)-6)から抽出した海域の船舶動静データ合わせて 14 項目の変数を使用する．また一つの項目ごとに過去 60 日分の実績値と差分値を利用するため、合計で 1694 個の入力変数を生成する．
この全 1694 個のうち外挿が発生した件数（外挿数）と 14
項目のうち外挿した数（項目数）を基に予測精度との関係性を分析した．Case 1 は 990 日間の Training 期間と 320
日間の Validation 期間でモデル構築し，2018/6/29 から
2021/1/30 を Test 期間とした．予測対象は 1 か月先の豪州―中国間の運賃である．
Fig. 1 のグラフ(a)は予測結果を示し，グラフ(b)は入力
変数の外挿を分析した結果である．第一軸（積み上げグラフ）は外挿数，第二軸（折れ線グラフ）は項目数を示す．また Period 1 と Period 2 は予測精度が悪化した期間を表している．これらの期間は共通して外挿数と項目数が共に増大する期間であった．このように過去の海運マーケットから大きく状況が変化した場合，Deep Learning の予測が困難となることが分かった．
9
7ActualCase 1

5
3

Δ$/ton1. 緒

海運業界は運賃のボラティリティが非常に大きい業界である．そのため船社が持続的に発展するためには正確に海運市況を予測し，経営戦略を支援することが重要である．一方で近年，船舶自動識別装置（AIS）の発展により，船舶の位置情報をリアルタイムに把握することが可能となった．この AIS データを用いて海運市況を予測し，船社を支援する取り組みが実施されている．先行研究 1)
では AIS データと機械学習を駆使して海運市況を予測する手法が提案され，高精度な予測が期待できることが分かった．しかし実用的なモデルの構築は未だ実現できていない．そこで本研究では先行研究の知見を基に実用的な海運市況予測モデルを開発することを目的とする．

1
-1
-3
-5

-7

2018/6/29

3. モデルの適用範囲

Period 2

Period 1
2019/1/15

2020/2/19(a) Prediction result

2019/8/3

2020/9/6

75

Item

50

6

25

3

Item

Extrapolation number*
広島大学 大学院先進理工系科学研究科**
川崎汽船株式会社*** 丸紅株式会社**** 国研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所 海上技術安全研究所
原稿受付 令和 4 年 3 月 4 日
公開日 令和 4 年 5 月 19 日
春季講演会において講演 令和 4 年 5 月 26, 27 日
©日本船舶海洋工学会

9Extrapolation number

3.1 入力変数の外挿の分析
これまでに提案された Deep Learning モデルは予測精度

Date02018/6/29

Fig. 1

2019/1/15

2019/8/3

2020/2/19

2020/9/60Date(b) Extrapolation of input data

Relation for extrapolation and prediction accuracy

3.2 モデルの改善
以上の結果より，外挿数 25 個以上かつ項目数 3 個を超えた場合にアラートを発令し，次のように対策を講じた．
A) 直近のデータを学習させて，モデルを再構築する．
B) A)の対応後もアラートが出る場合は，FFA（海運マ─107─

ーケットに参加しているトレーダーの予想）に切り替える.
上記の対策を講じて予測した結果を Case 2 とし，Fig. 2と Table 1 にその結果を示す．Case 1 は上述した 3.1 と同様で，予測モデルの結果を示す．Case 2 は Case 1 より方向一致率（MDA）と平均二乗誤差（MSE）共に精度が改善されることが分かる．このように外挿が発生する状況
下でも柔軟にモデルの開発が可能であることを示した．
8

ActualCase 11.

入力変数の外挿数と項目数が共に増大した場合に予測精度が悪化する．
適切にモデルの再構築と FFA の予想を組み合わせることで精度が改善される．
構築した予測モデルが実務者の予測を上回るポテ
ンシャルを持つ.

2.
3.

Ship movement
AIS

Model

Case 2

Input data

6

Predicted
Value

Δ$/ton4
Web2Statistics

Visualization System

0

Database

10
5

-2

0

・Bunker Price・Iron ore et.al.

-4
2019/8/1

2019/11/9

2020/2/17

2020/5/27

2020/9/4

2020/12/13

Fig. 2 Prediction result for Case 1 and Case 2
Table 1
MethodCase 1Case 215

Prediction accuracy for Case 1 and Case 2
MDA
64.7%
76.4%

7/15

9/3

ActualVer.1

2021/6/15

2021/7/20

Ver.2

Person

10

MSE
3.79
2.41

4. 実証試験50-5

これまでの知見を基に予測モデルを構築し，2021 年の3 月から 8 月までの半年間，予測モデルと共同研究先の実
務者 5 人で毎日 1 か月先の予測値を記録して結果をとりまとめた．
実運用の検証のために，海運市況をリアルタイムに予測するシステム(Fig. 3)を開発した．システムは，①自動的に最新のデータをデータベースに格納する機能，②予測モデルに入力するデータを生成し，予測モデルを稼働させる機能，③予測モデルが算出した値や各海域の船舶
動静情報を Web 上でシステムユーザーと共有する機能の3 つで構成される．システムは Microsoft Azure, Microsoft
Internet Information Services (IIS)，wfastCGI, Flask 等を用いて，Python 環境で実装した．本実証試験においてシステ
ムが途中で停止することはなく，実運用が可能であることが確認できた．
1 か月先のブラジルー中国間の運賃を予測した結果をFig. 4 と Table 3 に整理する．なお，人の予測値は実務者5 人の平均値とした．Ver. 1 モデルでは入力変数の一つである建設用鋼材価格が過去最高値まで高騰した影響から精度が悪く，実務者も予測ができなかったことが分かる．
そのため Ver. 2 モデルでは価格が高騰した期間までを学習に追加してモデルを再構築し，2021/6/3 より予測を行った．その結果，Ver. 2 モデルは Ver. 1 モデルよりも精度が大きく改善され，MDA では実務者の予測を 14.2%上回る結果を獲得した．
以上の結果より外挿が発生した場合は 3.2 で提案した手法を基にモデルを構築することで，実務者よりも高精度に予測することが可能であることを示した．

5. 結

5/26

Fig. 3 Prediction system

Date

Δ$/ton

-6

4/6
-5
-10

-10
2021/4/6

2021/8/24

2021/9/28 Date

Table 3
MethodVer.1
Ver.2
PersonPrediction accuracy for Verification test
2021/4/6 - 2021/6/2
2021/6/3 - 2021/9/28
MDA
MSE
MDA
MSE
21.1%
74.2
59.8%
32.3
75.6%
21.3
28.9%
34.2
61.4%
16.4

謝

辞

本研究の一部は JSPS 科研費 JP21K04501，JP20H00286,
JP20H02371 の助成を受けたものです．

参 考 文 献
1)

2)
3)
4)
5)

言

本研究では，実用的な海運市況予測モデルの開発を目的にモデルの適用範囲の特定と実証試験を実施した．本研究で得られた知見を以下に総括する．

2021/5/11

Fig. 4 Prediction result for Verification test

6)

─108─

和田祐次郎, 平山大貴, 河原大輝, 濱田邦裕, 七尾丈太, 渡邊大介, 間島隆博：Deep Learning と海上物
流ビッグデータを用いた海運市況の予測に関する研究 , 日 本 船 舶 海 洋 工 学 会 講 演 論 文 集 , 第 32 号 ,pp.177-178, 2021.
Clarkson: https://www.clarksons.com, (Accessed on
2022/2/13）
Investing.com: https://jp.invsting.com, (Accessed on
2022/2/13)
TRAMP
Data
Service:
http://www.tramp.co.jp/,(Accessed on 2022/2/13)
exactEarth:https://spire.com/maritime/?utm_campaign=m
aritime_2022_exactearth_redirect&utm_source=exactearth&utm_medium=website&utm_content=homepage,(Accecced on 2022/2/13）
FleetMon: https://www.fleetmon.com/, (Accessed on
2022/2/13)

日本船舶海洋工学会講演会論文集

第 34 号

論文番号 2022S-OS4-2

船舶建造工程モデリングとプロセスシミュレーションを用いた生産計画立案手法の試運
学生会員

大久保 友結*正 会 員

満行 泰河**

Trial Operation of Production Planning Methodology
Using Shipbuilding System Modeling and Process Simulation
by

Yui Okubo,Student Member

Taiga Mitsuyuki,

Member

Key Words: process simulation; system modeling; production planning; bottleneck analysis

1. 緒

言

造船業は, 部材の種類が膨大かつ非常に煩雑な工程を有するため, 製造業の中でも最も複雑な生産システムである. 造船所全体を通したデータの一元管理ができないので, シミュレーションベースで生産計画を立案できていないことが現状である. 以上の理由から, 各作業場間で情報連携が上手く取れず, 生産計画に莫大な時間を要する, 最適な現場管理が困難であるといった課題を抱えている. 本研究では, 属人化された生産管理業務に対して, 現場の情報からモデルを作成しプロセスシミュレー
ションを実施することで自動的に造船所の生産計画を立案できる仕組みの実現を目的とする. また, 実際の造船所の生産現場に対して, 本手法を適用するケースを実施
し, 提案手法の有効性と実用化の可能性を示す.

2. 提案手法
本研究の提案手法は, 筆者の著書である参考文献(1)の論文中で示した手法であり, その概要を Fig. 1 に示す.

入力とし, 生産計画を出力するプロセスシミュレーショ
ンのアルゴリズムを提案し, これを実行できるシミュレ
ーションツールを開発した. Fig. 1 に示す 3 枚板製品の生産工程を例にして提案手法の詳細を述べる.
2. 1 モデリングに必要な情報
作業者が設備を使って製品を製造する過程をシミュレ
ーションベースで検討するためには, 生産に要するあらゆる情報について整理し, 正確に記述する必要がある.
これらを, M-BOM (Manufacturing Bill of Materials)データ,
BOP (Bill of Process)データ, 設備情報, 作業者情報に分類した. Fig. 2 に示すように, 設計部門から生産部門に与えられた製品の設計図や CAD データをもとに, 製品に関する情報を M-BOM データ, 製品の製造プロセスを BOP データとして整理する. M-BOM データとは, 製品が完成するまでの中間状態を含め, 部品同士の関係を階層構造で管理した生産部品表である. BOP データでは, M-BOM データで定義した各製品に対する作業内容を表す「タスク」,「タスク間の実行順序」, 各タスクの実行に要する「工数」
を定義する.

Fig. 1 Overview for Proposed Method.
まず, 対象の船舶建造工程をモデリングするために必要な造船所の情報を整理する. 次に, 整理した情報から生産工程のシミュレーションモデルをモデリングする手法を示す. そして, 作成したシミュレーションモデルを* 横浜国立大学大学院 理工学府** 横浜国立大学大学院 工学研究院
原稿受付 令和 4 年 3 月 4 日
公開日 令和 4 年 5 月 19 日
春季講演会において講演 令和 4 年 5 月 26, 27 日
©日本船舶海洋工学会

Fig. 2 M-BOM Data & BOP Data.
Fig. 3 に示す造船所のレイアウトからは, 作業場や設備に関する情報を設備情報として整理する. 「作業場」, 作
業場に配置された「設備」, 設備の「対象タスク」を示す.
生産管理が把握する各作業者の能力情報や経験値からは,作業者に関する情報を作業者情報として整理する. 組織
である「チーム」, チームに所属する「作業者」と, 各作業者が実行できる「対応可能タスク」を示す. また, 対象の造船所特有の設備機能, 制約がある場合は, それらの─109─着手したタスクが出力される. これらの記録をもとに,生産計画案となるガントチャートが作成される.
提案したアルゴリズムを python 言語で実装できるプロ
セスシミュレーション「pDESy」を開発した. pDESy はオープンソースソフトウェアとして GitHub にて公開登録しているため, jupyter notebook などの実装環境に必要なpython モジュールと pDESy をインストールすれば, 誰でも簡単にシミュレーションを実行することができる.

情報も追記する.

3. ケーススタディ

Fig. 3 Facilities Info & Workers Info.
2. 2 シミュレーションモデル
定義したデータを用いて, シミュレーションに入力できる形式であるシミュレーションモデルを作成する.
シミュレーションモデルは, 製品を表す Product モデル,
作業内容を表す Workflow モデル, 作業場と設備を表す
Workplace, 組織と作業者を表す Team モデルの 4 モデルで構成されるとした. Fig. 4 には, シミュレーション実行に必要な各モデルの必要な要素を示す. 2. 1 節で示したデータと 4 つのモデルの関係性について, M-BOM
データから Product モデル, BOP データから Workflow
モデル, 設備情報から Workplace モデル, 作業者情報から Team モデルを生成する. 4 モデルは, ノード(Node)とリンク(Link) とプロパティ(property)によってデータ間の関係性を表現するグラフ理論に基づき, モデリン
グする. ノードはデータ要素であり, 丸で表現する.
リンクはデータ同士の関係であり, ノード間を接続する線や矢印線で表現する. プロパティはノードやリンクの属性情報のことである. Fig. 4 は, 3 枚板製品の生産工程のシミュレーションモデルを示す.

提案手法を, 実在する造船所の小組立コンベアラインを対象に適用した. Fig. 5 には, 現場で採用されている作
業者の割り当て状況を含んだ南北 2 台のコンベアレイア
ウトを示す. また, 製造対象の製品は, 北コンベアに投入する左舷側大組ブロック BLOCKP を構成する複数の小組ブロックと, 南コンベアに投入する右舷側大組ブロック
BLOCKS を構成する複数の小組サブである.

Fig. 5 Layout for Real Shipyard.
大組ブロックの M-BOM データは Fig. 6 のように与えられた. 大組ブロック BLOCKP を親製品としたとき, 小組サブ SUB1P〜SUB6P が子製品に, 大組ブロック
BLOCKS を親製品としたとき, 小組サブ SUB1S〜SUB6S
が子製品になる.

Fig. 6 M-BOM Data for Real Shipyard.
Fig. 4 Simulation Model.
2. 3 プロセスシミュレーション
作成したシミュレーションモデルを入力とし生産計画を出力するプロセスシミュレーションのアルゴリズムを提案する. これは, 時間ステップ毎にタスク状態を追っていく離散事象システムを基盤とする. タスク状態は,
NONE:開始不可, READY:開始可能, WORKING:実行中,
FINISHED:完了の４種類を定義した. タスクの実行は,該当のタスクに割り当てた設備と作業者のスキル値に基づいて, 残り工数を減らし, 状態更新を行うことで表現する. 全てのタスク工数が 0 になった時点でシミュレー
ションを終了する. 出力結果には, シミュレーション終了時刻, 各時刻における各モデルの状態, 各リソースが切り出された部材は配材, 取付, 自動溶接, 手溶接という工程を経て小組サブへと組み上がる. これらの工程はコンベア上で区画分けされた作業場単位で実行される.
しかし, 対象の造船所のコンベアには, 何も作業を行わずに小組サブを置いておく予備区画が取付区画と自動溶接区画の間, 自動溶接区画と手溶接区画の間に存在する.
これは, 早く作業が終了した小組サブを前詰めし, 次の小組サブの作業着手を円滑に実行し効率を上げる工夫である. 本ケースでは, 全ての小組サブが予備区画を必ず通過すると捉え, 通過現象も 1 つのタスクとして定義した. つまり, 各小組サブは配材, 取付, 通過 1, 自動溶接,
通過 2, 手溶接のタスクを順番に経由するとした. また,左舷側大組ブロックを構成する小組サブと右舷側大組ブロックを構成する小組サブは混じることなく異なるコン

─110─ベアラインに流すことが制約となるため, 同じ作業内容でも異なるタスク名を与える. 例えば SUB○P の配材工
程を配材 P, SUB○S の配材工程を配材 S とする. 以上を踏まえて作成した BOP データを Table. 1 に示す. 各小組サブの配材, 取付, 自動溶接, 手溶接の計画工数は造船所から提供されたデータを利用し, 通過タスクの計画工
数には 1 を与えた. 工数の単位は [人分] である.
Table. 1 BOP Data for Real Shipyard.
2番⽬タスク

3番⽬タスク

4番⽬タスク

5番⽬タスク

タスク名

⼯数

タスク名

⼯数

タスク名

⼯数

タスク名

⼯数

タスク名

⼯数

タスク名

⼯数

SUB1P

配材 P

15

取付 P

19

通過 1P

1

⾃動溶接 P

25

通過 2P

1

⼿溶接 P

86

SUB2P

配材 P

23

取付 P

28

通過 1P

1

⾃動溶接 P

49

通過 2P

1

⼿溶接 P

72

SUB3P

配材 P

18

取付 P

29

通過 1P

1

⾃動溶接 P

46

通過 2P

1

⼿溶接 P

70

SUB4P

配材 P

19

取付 P

31

通過 1P

1

⾃動溶接 P

47

通過 2P

1

⼿溶接 P

64

SUB5P

配材 P

17

取付 P

31

通過 1P

1

⾃動溶接 P

46

通過 2P

1

⼿溶接 P

53

SUB6P

配材 P

17

取付 P

29

通過 1P

1

⾃動溶接 P

32

通過 2P

1

⼿溶接 P

59

SUB1S

配材 S

13

取付 S

19

通過 1S

1

⾃動溶接 S

25

通過 2S

1

⼿溶接 S

96

SUB2S

配材 S

18

取付 S

28

通過 1S

1

⾃動溶接 S

47

通過 2S

1

⼿溶接 S

69

SUB3S

配材 S

20

取付 S

29

通過 1S

1

⾃動溶接 S

53

通過 2S

1

⼿溶接 S

69

SUB4S

配材 S

21

取付 S

31

通過 1S

1

⾃動溶接 S

49

通過 2S

1

⼿溶接 S

61

SUB5S

配材 S

19

取付 S

30

通過 1S

1

⾃動溶接 S

45

通過 2S

1

⼿溶接 S

56

SUB6S

配材 S

19

取付S

27

通過 1S

1

⾃動溶接 S

33

通過 2S

1

⼿溶接 S

67

製品名

1番⽬タスク

6番⽬タスク

Fig. 5 のコンベアレイアウトをもとに作成した設備情報と作業者情報を Table. 2 に示す. コンベア上の 1 区画
を 1 作業場とする. 北コンベアと南コンベアの間で小組サブが行き来しないため, 作業場の属性情報に, 「前の作業場」と「次の作業場」を追加し, 作業場間の移動制約を定義した. また, 作業場の属性情報に「許容数」を追加し,配置できる小組サブの個数制約を定義した. １つの作業場に対し 1 つの小組サブを配置するため, 許容数を１と設定した. 作業者については, 「使用可能設備」を属性に追加し, 作業者を特定の作業場に割り当てる.
Table. 2 Facilities Info & Workers Info for Real Shipyard.
作業場

設備

対象タスク

許容数

前の作業場

次の作業場

N1

Tool N1

配材 P

1

-

N2

N2

Tool N2

取付 P

1

N1

N3

通過 1P

1

N2

N4

N3
Tool N4

⾃動溶接 P

1

N3

N5

N5

通過 2P

1

N4

N6

N6

Tool N6

⼿溶接 P

1

N4

N5

-

S1

Tool S1

配材 S

1

-

S2

S2

Tool S2

取付 S

1

S1

S3

通過 1S

1

S2

S4

Tool S4

⾃動溶接 S

1

S3

S5

通過 2S

1

S4

S6

Tool N6

⼿溶接 S

1

S5

-

S3
S4
S5
S6

作業者

WorkerA
WorkerB
WorkerC
WorkerD
WorkerE

対象可能タスク

使⽤可能設備配材 P

Tool N1

配材 S

Tool S1

取付 P

Tool N2

取付 S

Tool S2

⾃動溶接 P

Tool N4

⾃動溶接 S

Tool S4

⼿溶接 P

Tool N6

⼿溶接 S

Tool S6

⼿溶接 P

Tool N6

⼿溶接 S

Tool S6

上記の造船所情報をもとに作成したシミュレーション
モデルを入力とし, pDESy を用いてシミュレーションを実行した結果を Fig. 3 に示す. Fig. 7 のガントチャートでは, 縦軸は各作業場を示し, 横軸は仮に設定した 2021 年
1 月 1 日 8:00 からの時刻を示す. 色付けされた箇所は, 12
種類の各小組サブが WORKING 状態であることを表す.

Fig. 7 Gannt Chart for Real Shipyard.

具体的に小組サブ SUB1P の時刻ごとの動きに着目すると, コンベア上の N1 から N6 の 6 箇所の作業場を順番に通過していることを確認できる. SUB1P 以外の小組サブについても, 同じ順で作業場を通過していることが確認できた. よって定義したタスクの実行順序に従って, 全ての小組サブは作業の実行がされた. 続いて, 北コンベ
アの各作業場が着手した小組サブに着目すると, どの作
業場も SUB1P, SUB2P, SUB3P, SUB4P, SUB5P, SUB6P の順に作業着手している. 同様に, 南コンベアの各作業場が着手した小組サブに着目すると, どの作業場も SUB1S,
SUB2S, SUB3S, SUB4S, SUB5S, SUB6S の順に作業着手している. よって, 左舷側の小組サブは北コンベアで, 右舷側の小組サブは南コンベアで, 一個流し生産されていることが確認できた.
以上より, シミュレーション結果は, 実在する造船所の機能特性を正確に捉えており, モデルリング通りに出力できていることが示された. また, 出力したガントチ
ャートを造船所の生産管理者に提示したところ, 十分に現場管理に使える計画案として妥当なものであると評価して頂いた.

4. 考察
プロセスシミュレーションを利用した生産計画の立案
手法を, 生産管理者の立場で現場活用する具体的なユー
スケースを行った.
4. 1 ボトルネック調査
コンベア上のどの作業場の効率が悪化すると, 当初の計画に最も影響を与えるかを確認するボトルネック調査を行う. ボトルネックの調査方法は, ある 1 つの作業場を調査対象として選択し, そこに配置された作業者の作業効率だけを２割低下させてシミュレーションした出力結果と当初の計画を比較する. この調査を全ての作業場に対して実行した. ボトルネックの抽出には, 適切な評価
指標 KPI (Key Performance Indicator)を選択して定量評価する必要があり, KPI が最も悪い値を示した作業場がボトルネックになる. プロジェクト全体のリードタイム, 小組サブがコンベア上で停滞する総時間, 作業者の手待ち
総時間の 3 種類を KPI として採用した. 調査結果を示し
た Table. 3 から, 3 種類の全ての KPI に共通して最も影響する作業場は, 自動溶接を行う N4 と S4 の作業場であることが確認できた. この結果をもとに, 生産管理者は作業開始前にボトルネック箇所を把握できるので, 作業者に注意喚起をするなど, 計画遅れを未然に防ぐ適切な対策や現場管理を行うことができる.
Table. 3 Bottleneck Analysis.
調査対象

プロジェクト
リードタイム[分]⼩組サブ
停滞総時間[分]作業者
⼿待ち総時間[分]

当初の計画

601

1303

289

N1 & S1

610

1072

281

N2 & S2

615

1118

372

N4 & S4

738

2011

732

N6 & S6

623

1311

132

4. 2 作業者の割り当て案の検討
現場で採用される作業者の割り当て計画の評価を行う.
各作業者の手待ち時間に着目し, 最も手待ち時間が多い
作業者を抽出した. Fig. 8 に示すガントチャートは作業者

─111─

が稼働する状態を色付けしている. 当初の割り当てモデ
ルでは, 自動溶接に 1 人, 手溶接に 2 人配置していて, シ
ミュレーション結果から, 手溶接の作業者 Worker D さんと Worker E さんは手待ち時間が多いことが分かる. そこで, 変更モデルでは, 4. 1 節で自動溶接の作業場がボトルネックとして抽出された結果を踏まえて, 手溶接の作業者 1 人(Worker E さん)を自動溶接と手溶接の 2 区間で流動的に動ける割り当て計画を考案した. その結果, 全体のリードタイムは 601[分]から 527[分]に改善し, 作業者の手待ち時間も減ったことが確認できる. このように,複数のパターンの割り当て計画を作成することが可能である. これらのパターンをシミュレーションを用いて試行錯誤し, その違いを定量評価することで, 生産管理者
は最適な割り当て計画を立案することが容易にできる.

ム開発の面で多大なご協力を頂いた. ここに感謝の意を表する.

参 考 文 献1)
2)

3)

Fig. 8 Allocation Plan for Real Shipyard.

5. 結論
本研究では, 造船所特有の複雑な製品構造や生産現場シ
ステムをモデリングし, プロセスシミュレーションを用いて造船所の生産計画を立案する手法を提案した. 具体
的には, 対象の船舶建造工程をシミュレーションベース
で検討するために必要なデータを M-BOM データ, BOP
データ, 作業者情報, 設備情報に整理した. 整理したデー
タからノードとリンクとプロパティを用いて, Product,
Workflow, Workplace, Team の 4 モデルで対象工程を表現するシミュレーションモデルを作る方法を示した. シミ
ュレーションモデルを入力とし, 生産計画案となるガントチャートを出力できるプロセスシミュレーションを開発した. ケーススタディでは, 提案手法を実際の造船所現場へ適用し, 出力結果は現場で利用できる妥当な計画であることを確認した. また, シミュレーションを用いて事前にボトルネックの把握, 作業者の割り当て計画の検討を行った考察より, 生産管理者が本手法を造船工程の生産計画/現場管理における意思決定支援ツールとして実用していく可能性とその有効性を示した. 入力モデルを変更するだけで, 最適な作業計画の吟味が容易にできるため, 作業者の欠員や設備故障による後工程への影響把握, 新規設備導入の費用対効果の評価, 作業者の能力差による総合的な影響評価, などにも応用することが期
待できる.

謝

辞

本研究は造船学術研究推進機構(REDAS)の助成を受けて実施したものである. また, 川崎重工業株式会社(KHI) エネルギーソリューション・マリンカンパニー船舶海洋ディビジョン坂出工場の松野二郎様, 山崎健太郎
様, 山口聖様, 安部岳志様には, 造船所見学の際に工場ツアーの実施や, 現場データの提供, オンライン会議での議論などの沢山のご協力を頂いた. 株式会社ウニークスの杉山達彦様, 鎌田幹夫様には, 本研究に必要なシステ

─112─

Yui Okubo et. al. Ship Production Planning Using
Shipbuilding System Modeling and Discrete Time
Process Simulation, J. Mar. Sci. Eng. vol. 10, 2022, 17
満行泰河, 稗方和夫 他：船舶建造プロセスシミュレーションを用いた生産設備の導入に関する研究. ”日
本船舶海洋工学会論文集, vol. 24, 2016, pp. 291-29
造船工作法 (船舶海洋工学シリーズ 9), 奥本泰久,大沢直樹,青山和浩,後藤浩二,成山堂書店出版, 2012

日本船舶海洋工学会講演会論文集

第 34 号

論文番号 2022S-OS4-3

TOC 思考プロセスによる日本の造船・産業に潜む対立構造の可視化に関する研究
正 会 員 土 井 裕 文*
正 会 員 篠 田 岳 思*****
正 会 員 橋 本 州 文
正 会 員 陸 田 秀 実****Study on Visualization of Core Dilemma in Japanese Shipbuilding Industries
by TOC Thinking ProcessbyHirofumi Doi, Member
Kunifumi Hashimoto,Member

Takeshi Shinoda, Member
Hidemi Mutsuda,Member

Key Words: Undesirable effect（UDE）, Conflict, Common good, TOC thinking process, Cause ＆ effect

1. 緒言会による TOC の思考のフレームワークの学習等を通して企業等の組織では一生懸命に働いても、残念ながら、望討議してきたが、UDE の数量が限られていた。

Undesirable Element）が幾つも現

今回は、2022 年 2 月 9 日に開催された、日本船舶海洋れてくる。産業界や組織を仮に一つのシステムと定義す

工学会・西部支部のシンポジウム「造船力の復活～10 年

ると、システムの中に UDE が存在し、UDE のコアにおい

後 20 年後の造船業の在り方」が開催され大きな反響があて対立や Dilemma というものが存在しているはずである。

り参加者 219 名あった。質疑時間には制約があったこと

Goldratt による TOC1)のフレームワークでは、この UDEから、参加した方々に自由記述によるアンケート調査をが何かしらの対立や Dilemma により引き起こされており、行い UDE の状況調査を行った。アンケートは締め切り前

また、個々の UDE には各状況間に連鎖があり、根本となの 2022 年 2 月 23 日時点での回答者 62 名のデータを用いる対立や Dilemma の存在がある、という考え方に基づい分析を行うこととした。

ましくない状況（UDE,ている。この Dilemma の解消を行わない限り、UDE であアンケートの設問と設問の位置付けを定義したものをる個々の望ましくない状況を個々に解決しても、やがてTable 1 に示す。設問から DE(Desirable Element)、問題とUDE が再発してしまうことになる。いわゆる、問題解決感じている点、UDE として関連付けして、自由記述によのもぐらたたき状態を引き起こすことになる。

るアンケートから DE や UDE の特徴を示す用語を抽出しこのため、TOC のフレームワークは、全体最適の問題

た。

解決 2)とも言われ、何を何にどうやって変えるかを導く思現状分析では、自由記述によるアンケートから特徴を考方法を提示しており、行き詰まった組織の問題解決方

示す用語（以下、特徴用語と略す）を抽出した。Fig. 1 か法として有効性があると言われている。

ら Fig. 4 には各 A から B の設問から、特徴用語に要約し、本研究では、日本の造船業界を一つのシステムとして頻度の多い順にグラフとして示している。

定義して、日本の造船業界に潜むコアの対立や Dilemmaを探り出し、新たな日本の造船業の現状を打開するための解決の方向性について TOC の思考プロセス 3）を適用して考察を行う。

2．アンケート結果情報
造船業界における UDE に基づく思考解決には、これまでも、日本船舶海洋工学会・西部支部での若手技術者交流* 三井造船特機エンジニアリング株式会社 /九州大学大学院工学府** 九州大学大学院工学研究院***長崎大学大学院工学研究科****広島大学対学院先進理工系科学研究科
原稿受付 令和 4 年 3 月 4 日
公開日 令和 4 年 5 月 19 日
春季講演会において講演 令和 4 年 5 月 26, 27 日
©日本船舶海洋工学会

─113─

Table 1 A questionnaires utilized in core dilemma analysis例えば、Fig. 1 においては、設問 A の産学官への期待のDE として集計すると、産業界の存在意義の明確化、連携しシステム力を最大化する、先行し新たなフィールドへのリーダーシップの構築等が約 80%の大半を占めている。

Fig. 5

Fig. 1

Dilemma structure by TOC thinking process

Expectations to industries, academy and government.

Fig. 6
Fig. 2

Topics paid attention mostDilemma analyzed by Undesirable effect

一方、Fig. 3 には設問 C の現状の UDE について集計すると、評価の定義が成長に繋がっていない、売上げが減っている、改善をやり尽くしている、等が約 60%を占めている。このように DE と UDE には大きなギャップがあることが分かる。

3．コアの対立・Dilemma 解析

Fig. 3

Undesirable effect existed in shipbuilding industries

Fig. 4

Ideal strategy of future shipbuilding industries

3.1 対立・Dilemma の構造
TOC 思考プロセスでは、対立・Dilemma の構造を Fig.
5 のように表現している。共通の目標を実現するための 2
つの主要な要望から生まれてくる行動が相反することを対立と定義している。2 つの行動とも論理的な繋がりがあるので、幾ら議論しても平行線を辿り、対立の解消に妥協を繰り返していることになる。対立上の反対派は抵抗勢力となることもあり、システムの中に不調和を生み出すこともある。
3.2 対立・Dilemma が引き起こす UDE
対立は見えにくいが UDE は捉えやすい。TOC 思考プ
ロセスでは UDE から、原因となる対立を導き出すことができる。Fig. 6 に 5 つの質問を問いかけることにより、UDE からコアになる対立構造を導くことができる。
3.3 コアの対立・Dilemma
コアの対立構造の明確化には、3 つのなるべく分野の離れた望ましくない状況を選び、対立構造を作くる。次に、
その 3 つの対立構造の夫々のボックスに書かれている内容の共通部分は何かを推察していく。例えば、みかん、メロン、バナナだと果物です。バナナを地球に変えると丸いになるように言葉の共通部分を読み取る。

─114─

Fig. 9Fig. 7

Chained Solution of core dilemma

Chained undesirable effect induced by core dilemma

Fig. 10

Fig. 8

Solution of dilemma by making 4 questions

3.4 コアの対立・Dilemma と UDE の連鎖
コアの対立・Dilemma が解消されない場合には、常に妥協の選択が行われることになる。Fig. 7 には、コアの UDEの連鎖を生んでいる様相を表したものである UDE が循環しているところもあり、資金不足から、コスト思考にかけて、負のスパイラルである悪循環を形成している。このまま放っておくと状況はさらに悪化することになる。組織の問題は UDE を生み出す Dilemma の存在であり、現状を打破するためには、この Dilemma の解消を目指した
解決策の導入が必要となる。

Desirable effect against UDE

3.5 コアの対立・Dilemma の解決策
コアの対立・Dilemma は Fig.5 で示される構造が成立するときに生まれる。コアの対立・Dilemma の解決策には、これらの関係や繋がりを壊すことが必要になる。TOC の思考プロセスでは、この解決策を引き出すための質問を問いかけることによりコアの対立・Dilemma の解消を図る。Fig. 8 には 4 つの繋がりを壊す質問を示している。Fig.
9 には先の 4 つの問により、コアの対立・Dilemma の解決策を見つけ出し、その解決策の繋がりを考察したものである。4-3 にあるコスト競争から顧客の困りごとの解決にシフトするところがコアの対立・Dilemma ブレークポイ
ントになるものと考えられる。
3.6 望ましい状況
アンケートの質問 D で DE の回答を得て、質問 C では
実際に起こっている UDE への回答を得た。この回答内容を整理することにより、UDE から DE と関連付けることができる。関連図により注目すべき点は、相反する状態を見出し、より望ましい状況に変革できる対策を見出すことである。さらに思考を整理すると、望ましい状況は、より進化した望ましい状況を生み出せるものと考えられる。
Fig. 10 に UDE から DE を考え整理した例を示す。
また、
Fig.11 には、望ましい状況をネットワークとして整理した

─115─

ものを示す。質問 D の回答は望ましい状況のネットワー
クの中でも十分に表現されていることが分かる。
Fig. 12 にコアの対立・Dilemma の解決策と望ましい状
況の繋がりを表した。このネットワーク図を用いると対策の連鎖により、産業界というシステムの有るべき姿を導くことができる。

1)
2)

3)

4)

産業界や組織に実在する望ましくない状況（UDE）は20 項目を超えるものであった。
産業界や組織のコアの対立・Dilemma は新しい生産方式（投資をする）か、今の生産方式を改善する（新しい生産方式に投資しない）という対立構造が明らかになった。
コアの対立・Dilemma の解決策には望ましくない状況から（UDE）、考えられた望ましい状況（DE）に、シフトさせられることが分かった。
コアのジレンマの解決対策において最初に実行すべき対策は資金繰であることが分かった。

TOC 思考プロセスでは、コアの対立・Dilemma を可視化し、これらの対立を解消するために進むべき改善の方向も示すフレームワークである。このフレームワークは、それぞれの組織をシステムとして一旦定義し、解決手法
をチャレンジし、システムの能力の最大化を図り、迫り来る脱炭素やエネルギーシフトを指向した持続可能社会・産業への移行に対応できる組織作りに寄与されるものと期待される。

参考文献
1） エリヤフ・ゴールドラット.：ザ・ゴール, ダイヤモンド社, p.552, 2001
2） 岸良裕司：全体最適の問題解決入門「木を見て森も見る」最強の思考プロセス、ダイヤモンド社、
p177、20083） エリヤフ・ゴールドラット.：ザ・ゴール 2 , ダイヤ
モンド社, p.400, 2002

Fig. 11 Linkage of Desirable effectFig. 12Create desirable effect by executing solution of coredilemma

4. 結言
産業界や組織というシステムには可視化されていない
対立・Dilemma が存在しており、この見えない対立・
Dilemma が多くの妥協を繰り返させ、産業界や組織というシステムの成長を阻害している。本研究では、日本船舶
海洋工学会のシンポジウムの参加者へのアンケート調査の デ ー タ を 用 い 、 産 業 界 や組 織 に 潜 む コ ア の 対 立 ・Dilemma 解析を行い、以下のことが分かった。

─116─

日本船舶海洋工学会講演会論文集

第 34 号

論文番号 2022S-OS4-4

TOC 思考プロセスを活用した
企業継続のための資金繰りに関する考察
正 会 員

土 井

裕

文*

正 会 員

篠

田

岳

思**

Study on Steady Operational Capital Management to Last Company Operation
by TOC Thinking ProcessbyHirofumi Doi, Member

Takeshi Shinoda, Member

Key Words: Cash flow, TOC thinking process, Operating capital, LT, Financial risk

1. 緒言
企業や産業界の業績評価は一般的に売上・利益の数字に着目して経営されている。一方では、利益が出ている黒字状態でも倒産（黒字倒産）は起こっており、前述の評価
は企業経営が継続するうえでは適切でない。企業や産業の終焉は入金・出金行動で起こるキャッシュフローが成立しないときに発生する。簡潔に述べると、支払い請求に対して払えない事象が発生する。これは、支払いが可能な資金繰りに躓くことが主たる原因である。資金繰りには金融機関からの支援等も必要とされるが、将来的な営業
キャッシュフローが見込めない場合は、この金融支援も道が閉ざされることになる。また、外部資金の導入は、他社の意思決定に基づくものであり脆弱な対策と考える必要もある。
造船業界では、ビジネスの仕組みと、それに対する資金繰りの関係性について具体的な議論よりも、コスト低減
により企業が生き抜くことが重要である、という考えが支配的である。
本研究では、キャッシュフローの動きを作る入金・出金に着目し、生産方法やビジネスルールが企業経営にどのように影響を与えるかの検討を行った。またキャッシュ
フローと利益（業績）は重要視されているものの関連性が掴みにくいことから、TOC 思考プロセスを使ってどういう相関関係について洞察を行った。

2．企業システムを流れるキャッシュの公式
企業継続判断をするキャッシュフローに関する式は以下のような不等式となる。
Oc＝Oc0＋ΣCin i－ΣCout i－ΣCoutf i
ここに、Oc: 運転資金Oc0: 初期資金Cin I: 入金
Cout I: 出金（変動費）
Coutf I
: 出金（固定費）＞

0

Fig. 1

Standard schedule of project

企業運営は(1)式を常時満足しなければ事業継続ができない。入金には、売り上げの入金、金融支援の借入金、金融益、売却代金等の全ての入金を含む。出金・入金は時間に伴い発生するため、いつ入金するかあるいは出金するかにより値は変わることになる。造船業では従来より入金は船価を大きく四つのステージである契約時、切起工時、進水時、引渡時に分割して支払われる慣習がある。一方、出金は材料費等の変動費や工程に応じて決まる。ここでは、固定費は量および時期とも一定として、工程の影響と入金予定の金額分配が資金繰りにどのように影響するのかを計算する。また、仕掛品は変動費の投資が回収できていない在庫のような状態と見なせることから、仕掛品の影響についても検討を行う。

（1）* 三井造船特機エンジニアリング株式会社 /九州大学大学院工学府** 九州大学大学院工学研究院
原稿受付 令和 4 年 3 月 4 日
公開日 令和 4 年 5 月 19 日
春季講演会において講演 令和 4 年 5 月 26, 27 日
©日本船舶海洋工学会

3．資金繰りシミュレーション
3.1 計算モデル
以下に述べる建造条件について検討を行う
1) 建造船舶情報
船価：30 億円／隻
材料費：20 億円／隻2) システム情報
年間建造能力：6 隻／年
標準工程：Fig. 1 に示す月単位とする
計画固定費：48 億円／年、4 億円／月3) 支払い時期
入金：契約時、起工時、進水時、引渡時
出金（変動費）、船台開始月、固定費は毎月均等

─117─

4)

システム採算計画
利益＝年間売上―年間変動費－年間固定費＝30×6－20×6－48＝12 億円
なお、計算を簡単化するために初期の設備投資額や借財の金利、配当等は考慮しないこととする。
3.2 入金予定（額の配分）の影響次に示す 3CASE により比較計算を行い、計算結果をFig. 2～4 に示す。
契約時
起工時 進水時
引渡時
CASE1：
10%
10%
10%
80%
3億
3億
3億
21 億
CASE2：
17%
17%
17%
50%
5億
5億
5億
15 億
CASE3：
25%
25%
25%
25%
7.5 億
7.5 億
7.5 億 7.5 億Fig. 4

Calculation on CASE 3

企業活動に伴い入出金を繰り返したときのお金の出入りと都度の収支計の変化を表しており、比較のため CASE
１の収支計を重ねて表示している。初期資金は 0 としているため、グラフの最小値が必要初期資金になる。必要初期資金額が準備できない場合には、ある時点で支払いが不可能となり倒産することになる。CASE 3 が最も少ない資金で事業ができる財務的に優れた入金予定計画である。

Fig. 2

Fig. 3Fig. 5

Minimum initial operational capital vs cash･
time

Fig. 6

Lead time reduction by delayed start of construction

Calculation on CASE 1

Calculation on CASE 2

入出金額の差は限界利益である。入出金額に契約時を起点にした時間を掛けたものの総和を限界利益で除すると、限界利益がどの時期に獲得できているかが分かる。この数字が大きいということは入金が遅く、生産者側は自分のお金を立て替えて生産しているということを表す。
Fig. 5 は入金・出金と時間（契約時を起点とした入出金時期）の積の総和を横軸に必要初期資金を縦軸にプロットしたものである。同じプロジェクトを同じように生産

─118─

Fig. 7

Calculation on 50% of lead time reduction

しても入金額の配分が異なると必要初期資金の額に大きく影響していることが分かる。この額は起業時に準備をして支払いの為に他に流用することができない拘束された資金である。入金予定を変えると必要初期資金の大きさが変わるので同じ金額を資本準備できた場合はフリー
キャッシュフローを創出したことになる。入金予定は極めて重要な決定である。
3.3 工期短縮の影響
生産開始を遅らせて工期短縮を実現した時の影響を計算した。Fig. 6 に工期短縮の変化を示し、Fig. 7 にこの場合の計算結果を示す。工期短縮は資金繰りに基づいた改善思考とも言え、常に目指すべき改善方法であると考える。また Fig. 5 の図中の四角マークのプロットが工期短縮ケースの結果を示している。
3.4 仕掛品の影響について
資金繰りの視点から仕掛品の功罪について検討する。
仕掛品は材料購入という投資を行っているが、売上という入金では投資回収が未実施のお金に相当し、さらに財務的には資産に入ることから、仕掛かり品の増大には適切な理解を必要とする。Fig. 2〜4 および Fig. 7 には仕掛品を未回収金として、黄色にハッチして示す。横軸より上方のお金は未回収金である売掛金と考えられる。造船のように比較的工期の長い製品では顧客も外部環境の影響の予想も難しい。つまり顧客の倒産リスクも大きいと考えるべきである。財務リスクを低減するには売掛金を少なくする経営が望ましい。
3.5 船舶建造に対する金融支援
船舶の建造段階になると一般的に船主側は資金調達を行い、船価を予定にしたがい造船所に支払うことが推測される。一方で造船所も建造のための金融支援を必要となる。このため 30 億円の船舶を建造するためには船主と造船所の双方に金融支援を必要とし、船価以上の借入れを必要とし、大きな経済市場からみると投資効率が悪い状態であり、最悪の場合はファンドが枯渇し、必要な投資機会を逸することになる。このため、政策的な金融支援においてもキャッシュフローを考慮することは重要である。

4. 資金繰りと収益の指標の意味合い
TOC1)の思考プロセス 2)で企業が継続していることを表現すると Fig. 8 のように表せる。これは「もし、市場が存在し、スキルを有し、財務的な規則があれば、企業活

Fig. 8Fig. 9Company continuity expressed by TOC
thinking process

Company Profit & Loss evaluation expressedby TOC thinking process動を行うと、企業は活動を継続することができる。なぜな
らば、運転資金がいかなる支払いを可能としているから」ということを表現している。言い換えると運転資金のマネージメントができていないと、企業の存在がいくら市
場やスキルを有していても存在できないことになる。Fig.
9 は企業の損益について、思考プロセスにより表現している。収益の前提条件には企業の存続がある。これは事業継続に関する指標が、事業収益に関する指標よりも優先すべきことを示している。

5. 結言
通常は、造船所等の企業の業績は損益表の数値から検討されるが、必ずしも企業活動の実体を表すわすものでは無いことから、キャッシュフローに着目した経営を必要とすることが分かった。結論を以下の様に箇条書きす
る。
1)
2)

─119─

利益は同じでも必要資金の量は、入金・出金の計画で大きく変えることができる。
利益は同じであるとしても、必要資金の量は入金出金の計画で大きく変わる。

3)

4)

5)

6)

キャッシュフローは事業継続の資金繰りに大きな影響を及ぼすので経営者はキャッシュフロー重視の経営を実行することが求められる。
工期短縮は資金繰りの改善に効果を生みだす。このため、不況時に建造スローダウン計画を実行する時も生産数は減少しても、工期を短縮することは必要であり、工期延長はリスクを伴うことになる。
キャッシュフローを思考プロセスにより分析すると、最良の入出金計画を考えることが、投資機会を増やせる可能性がある。
事業継続は事業収益よりも優先される指標と考えられ、同列ではない。

参考文献
1） エリヤフ・ゴールドラット.：ザ・ゴール, ダイヤモンド社, pp.552, 2001
2） エリヤフ・ゴールドラット.：ザ・ゴール 2 , ダイヤ
モンド社, pp.400, 2002

─120─

日本船舶海洋工学会講演会論文集

第 34 号

論文番号 2022S-OS4-5

海事における DX 推進支援のアプローチの提案
正 会 員

稗

方 和

夫*

Organization Design Method for DX in Maritime IndustrybyKazuo Hiekata, Member

Key Words: Digital Transformation, Simulation, Systems Thinking, Design Method

1. 緒

言

2. 提案するアプローチ

海事産業においても，社会や市場，技術の変化に対応するため，デジタルトランスフォーメーション(DX)と呼ばれるデジタル技術の導入によるプロセス革新への要請が高まってきている．
DX は，企業などの組織が現在のオペレーションを大きく変更する必要があるため，プロセス変更にかかわる組織の責任者による意思決定が必要となる．DX 導入により新しく利用する技術やプロセス変更に伴う不確実性から，
DX を行うか行わないかという意思決定は困難である．造船所を例に具体的に説明すると，造船所は多くの部門とサプライヤー，船主や船級などの利害関係者の協業により船舶を建造する組織であり，その組織の複雑さから DX
やプロセス改善に取り組んだ場合の効果の予測が難しい．
この困難性は，システムオブシステムズ(SoS: System of
Systems)の概念で説明される 1)．SoS は運用および管理の独立性など，従来のシステムとは異なる特徴を持つ．例
えば，事業者が異なる鉄道とバスの乗り継ぎは SoS によるサービスである．
また，DX は，意思決定を行った後，実務担当者側の組織が新しいプロセスを実装しないと実現されない．組織において DX 後のプロセスへの理解や合意形成が十分にできていないと DX の実現は困難になる．産業界において問題を解決しうる新しい技術が開発されても，先端技術を利用する新しいサービスやオペレーションの社会実装には困難を伴う．造船所は DX やプロセス改善に影響を与える多くの利害関係者は造船所とは独立に意思決定を行う主体であり，これらの利害関係者が DX 後のプロセスについてのビジョンを共有できていないと DX を実現することはできない．Vial によれば DX の成功には，組織慣性などの組織自身の持つ属性や，関係者のリーダーシップなどのソーシャルな要素が大きく影響を与える
2)．
本稿は，DX を推進する関連研究のレビューを行い，前述の DX の困難性を解決するアプローチを提案することを目的とする．

* 東京大学大学院新領域創成科学研究科
原稿受付 令和 4 年 3 月 4 日
公開日 令和 4 年 5 月 19 日
春季講演会において講演 令和 4 年 5 月 26, 27 日
©日本船舶海洋工学会

2. 1 概要
本稿では，DX を行った際の効果の予測が困難であること，DX の実現にあたって組織の中でのビジョンの共有や合意形成が難しいことの 2 つの困難性を扱う．
DX を行った際の効果の予測が困難であることに対しては，離散イベントシミュレーションなどの組織や業務プロセスの変更を行った際のパフォーマンスを推定できるシミュレーション手法の利用を提案する．
組織におけるビジョンの共有や合意形成が難しいことについては，UML や SysML，IDEF に代表される組織や業務プロセスを記述するフォーマットを用いることを提案する．この難しさには標準化されたダイアグラム等による分析や共通認識の構築を行うモデルベースエンジニ
アリングが有効であることが示されており，NASA など
は積極的に導入している．また，利害関係者の関係性は，
Crawley ら 3)の方法により記述し，各者の要求を要求工学の概念 4)に合わせて記述することで SoS のモデル化も可能となる．多くの場合，利害関係や要求はあいまいさを含むため定性的なモデルにより記述されるが，可能な範囲で定量的な目標値も記述することで，DX 後のオペレーションを定性的かつ定量的に具体化できる．DX について
考えると，DX により雇用が脅かされるなどの理由から変化 を望 まな いス テーク ホル ダー も存 在する はず で，
Crawley らはこれらの利害関係は例外処理を必要とする
ステークホルダーとして整理している．
以上の DX に向けた 2 つの困難性とその対処について，
図 1 に示す．
Digital Transformation

Challenges
for DX

Complexity of
Stakeholder
Relationship

Complexity ofOrganization

Approach to
the Challenges

SystemRepresentations

Process
Simulation

Fig. 1 Proposed approach for DX
2. 2 プロセスのシミュレーションと意思決定支援プロセスや組織の変更，新技術の導入によるパフォー
マンスへの影響推定には，離散イベントシミュレーショ
ンが有効である．Suzuki らは業務プロセスのシミュレー

─121─

ションを行うためのソフトウエアツールである PMT を開発し，組織のプロセス変更に関する意思決定に有効であることを示した 5)．また，満行らは造船所に新しい設備を導入した際の効果をシミュレーションにより評価する手法を提案した 6)．
このほか，プロジェクトを進める際の不確実性を考慮したシミュレーションも多く研究がある．ソフトウエア
開発プロジェクトにおけるプロセス変更では，アジャイ
ルソフトウエア開発プロセスの導入の効果の推定に離散系のシミュレーションで取り組んだ研究 7)や，
システムダ
イナミクスという連続系のシミュレーションによりリワーク作業による不確実性の影響を受けるプロジェクトに関する意思決定を支援する研究 8)など，組織の変更に関する意思決定をシミュレーションで支援する事例が数多く存在する．
様々なシミュレーション手法による DX の効果の予測
は DX に向けた意思決定の支援に有益である．シミュレーション手法だけでなく DX に向けた意思決定の支援への応用方法についても今後の研究が期待される．
2. 3 デジタルトランスフォーメーションの実現
情報技術が急速に普及した 2000 年前後には，企業等の組織の活動と情報システムの統合が進んだことから組織のインセンティブという指標の重要度が高まり，情報シ
ステムのデザインや評価の新たな評価軸として Ba らに提案された 9)．この中でユーザーの行動は，組織全体のイ
ンセンティブ，経済学・社会科学・心理学などで研究されている振る舞いの理論に加えて，新たに導入した情報システムにより影響を受けるとする．新しい情報システ
ムを評価は，(1)技術的性能を代表するソフトウエアエン
ジニアリングの軸，(2)受け入れやすさを代表するユーザ
ーの受容性の軸，新しい(3)インセンティブアラインメン
トという軸により行う．例えば，(1)軸の技術的性能が悪く，(2)軸の受容性が低い新システムであっても，(3)のユーザーのインセンティブが非常に高いシステムであれば利用は進む．インセンティブアラインメントは企業などの同一組織内での新しい情報システムの利用の推進を想定したものであり，DX の実現に有益な概念と考える．
また，海事産業においては，システム思考の手法群を用いて，利害関係や要求の分析を行い，ダイアグラム等を用いて海上物流システムの定性的な分析を行い，分析結果に基づいて開発したシミュレーションモデルによりどのような IoT 技術を導入することが効果的であるかの意思決定を支援した研究 10)もある．このような研究のアプローチは，シミュレーション開発の過程で DX 推進に関する意思決定の根拠情報が取りまとめられるため，DXのビジョンの実現するにあたって有益であると考える．
DX の実現には社会科学的なアプローチの研究も多く参照することが重要と考える．

組みや関連研究を DX の推進に有益な形で体系化し，海事産業の DX を推進することは日本船舶海洋工学会の重要なミッションであると考える．

参 考 文 献1) Maier, M. W. (1998). Architecting principles for
systems-of-systems. Systems Engineering, 1(4), 267–284.
https://doi.org/10.1002/(SICI)1520-6858(1998)
2) Vial, G. (2019). Understanding digital transformation: A
review and a research agenda. In Journal of Strategic
Information Systems (Vol. 28, Issue 2, pp. 118–144). Elsevier
B.V. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2019.01.003
3) E. Crawley, B. Cameron and D. Selva, System Architecture:
Strategy and Product Development for Complex Systems,
Pearson, 2016.
4) 一般社団法人情報サービス産業協会 REBOK 企画
WG, 要求工学知識体系 第 1 版, 20115) Suzuki, Y., Yahyaei, M., Jin, Y., Koyama, H., & Kang, G.
(2012). Simulation based process design: Modeling andapplications. Advanced Engineering Informatics, 26(4).
https://doi.org/10.1016/j.aei.2012.06.002
6) 満 行 泰 河 , 稗 方 和 夫 , 松 原 洸 也 , 大 和 裕 幸 , Bryan
Moser. 船舶建造プロセスシミュレーションを用いた生産設備の導入に関する研究, 日本船舶海洋工学会論文集,
第 24 号, pp. 291-298, 2017.02.
7) Taiga Mitsuyuki, Kazuo Hiekata, Takuya Goto, Bryan
Moser. Evaluation of Project Architecture in Software
Development Mixing Waterfall and Agile by Using Process
Simulation, Journal of Industrial Integration and Management:
Innovation and Entrepreneurship, Vol.2, No.2, 1750007, 2017.
8) Mst Taskia Khatun, Kazuo Hiekata, Yutaka Takahashi &Isaac Okada (2022). Design and management of softwaredevelopment projects under rework uncertainty: a study using
system dynamics. Journal of Decision Systems, 1-24.
https://doi.org/10.1080/12460125.2021.2023257
9) Ba, S., Stallaert, J., & Whinston, A. B. (2001). ResearchCommentary: Introducing a Third Dimension in Information
Systems Design - The Case for Incentive Alignment.
Information
Systems
Research,
12(3),
225–239.
https://doi.org/10.1287/isre.12.3.225.9712
10) Kazuo Hiekata, Shinnosuke Wanaka, Taiga Mitsuyuki,
Ryuji Ueno, Ryota Wada, Bryan Moser (2021), “System
Analysis for Deployment of Internet of Things(IoT) in the
Maritime Industry”, Journal of Marine Science andTechnology, https://doi.org/10.1007/s00773-020-00750-5

3. まとめ企業などの組織における DX を推進するための困難性について述べ，その対処を提案した．組織やプロセスの複雑さから DX の効果の推定が難しいという問題の解決には，シミュレーションを利用する研究が数多く存在し，それらが有効と考える．組織慣性や合意形成などのソー
シャルな問題には，情報システムの利用を推進に関する研究やシステム思考に関する手法群を用いたソーシャルなアプローチがとられている．海事産業界としての取り─122─€ Å ‚ ƒ „ … † ‡ ˆ ‰ Š ˆ ‹ Œ ç Ž è 34 ê

‹ Œ ‘ ê2022S-OS4-6

造船所における建造を模擬した SCM と作業工程情報の取得に関する研究
正会員
正会員

篠田 岳思*
田中 太氏*

福 田 優 作 **柳 井 和 之 ***Study on SCM and Work Information Acquisition in Shipyard by Constructing Simulated Production Modelby

Takeshi Shinoda, Member
Yusaku Fukuda
Takashi Tanaka, Member
Kazuhiro Yanai
Key Words: Supply Chain Management, Just in Time, Manufacturing System, Simulated Model

１. 緒言
多くの造船所では、工程遅延防止や資材コストの削減を目的とした多くの建造のための舶用品等の資材在庫を抱えており、ストック場所の確保や管理方法等に課題が現れ、生産性の低下や建造コストの増大の遠因ともなっている。生産性の向上を考慮した製品在庫の削減に
は資材の JIT(Just in Time) を目指した SCM(Supply Chain
Management) の構築の検討が必須課題になると考える。
本研究では、今後の造船 DX(Digital Transformation) による建造システムの検討のために、造船所における建造を模擬した構造物の組立を通して、SCM と作業工程情報の取得について、RFID タグを用いた管理方法について検討を行う。

２．模擬構造物を用いた実験準備の概要

phython プログラムにより作成した。
4) 組立前の事前準備：組立のためのパイプにはパイプ同士の取付場所が分かりやすい様に事前にマーキングしておき、資材管理のためにパイプや保管容器には RFID タ
グを貼付しておく。
5) 作業者：組立作業者は 2 名とし、組立途中の倒壊を防止するために、部材を支持するジグを要するが、ここでは、人を配置して安全に配慮した。

３．模擬構造物の組立実験の概要
模擬構造物の組立実験は、2020 年 8 月 20 日に福岡市東区の佐川急便九州支社の配送仕分場において実施した。
模擬構造物の組立は、造船所への資材の搬入から組立を想定して、1) 資材納品、2) 資材仕分け、さらに組立工
程には造船所の工程を考慮して 3) 小組立、4) 総組立て、を想定して進める。JIT を想定することから必要な資材を必要な分のみ供給するよう投入量を制御しているものと仮定しており、実験では以下の Step に展開して進めた。
Step 1) 資材納品：Fig. 2 に示すように、カゴ台車を舶用
品の資材を搬入するトラックと見立て造船所に資材を納品することを想定し、検収担当者によるトラック ID やパ
イプやパイプ・クランプの ID の読取りを RFID により入荷時刻と入荷者の紐付けのための読取り実験を実施した。
Step 2) 資材仕分け：Fig. 3 に示すように、カゴ台車を資材カゴと見立て、各工程に資材を搬送するために資材カ

船舶の建造を想定した模擬構造物の組立を通した実験を実施する。実験の目的は、Fig.1 に示すパイプとパイプ・クランプを用いて、立体構造を有したジャングルジムの様な模擬構造物の組立を行い、資材の SCM と作業工程
情報の取得の FS(Fisibility Study) を実施することにより、想定しているコンセプトを実験を通して確認する。
本研究での模擬構造物の組立実験の事前準備のための概要は以下の通りである。
1) 模擬構造物の規模：3m(L) x 3m(W) x 2m(H) の立体構造物として、3m パイプ (40 本 )、2m パイプ (25 本 ) により構成し、パイプ同士は、溶接を模擬してクランプにより72 箇所を用いて接合して製作する。
2) 構造物の構成：農業用パイプ (25.4mm Φ ) を用いることとして、予備品を含め 3m パイプ（45 本）、2m パイプ（30 本、パイプ・クランプ（120 個）（平和技研製）とし、各パイプには取り付け場所や管理のための ID が割り当てられ、また、パイプ・クランプは容器に ID を割り当てて
RFID を用いて読み取れる様に準備する。
3) 組立工具：蓄電池型インパクトドライバー 2 台にボッパイプ Y5
クスレンチ 6M を取付ける。
パイプ Y44) 資材管理ツール：ここでは RFID タグ（佐川印刷製）
パイプ Y3
および読取り装置（BHT-1281QULWB-CE、デンソー社製）
パイプ Y２
読取り後のデータ抽出と資材に関するガントチャートは、

パイプ Z1

パイプ Z4

パイプ Z5

位置 Z3

位置 Z2
パイプ X5
パイプ X4ユニット U5
パイプ X3 ユニット U4
パイプ X２ ユニット U3
パイプ X1
ユニット U2
ユニット U1
位置 Z1

Z
X

Y

原稿受付 令和 4 年 3 月 4 日
公開日 令和 4 年 5 月 19 日
春季講演会において講演 令和 4 年 5 月 26, 27 日
©日本船舶海洋工学会

パイプ Z3

位置 Z4

パイプ Y1*
九州大学大学院工学研究院** 佐川急便株式会社*** 佐川印刷株式会社

パイプ Z２赤青緑 ・ 線書き ： パイプ○印 ： クランプ

Fig. 1 Components of simulated production modelfor experimentation€ 123€

カゴ台車（資材カゴに見立て）

造船所
カゴ台車
（トラックに見立て）

ゲート

検収者

組立作業者1

組立作業者2

運転手

RFID による検品
パイプ資材

組立ユニットU 1

Fig. 2 Step 1) Inspection of delivered goods
by use of RFID system

Fig. 4 Step 3) Construction of assembly unit
by two workers

カゴ台車（資材カゴに見立て）
仕分け資材
資材仕分け
担当者

組立作業者2

組立作業者1

RFID による検品

安全担当（治具に見立て）Fig. 5 Step 4) Construction of general unit assemblyby two workers

Fig. 3 Step 2) Inspection of sorting goods to deliver
to each assembly process by use of RFID system

Table 1 Evaluation of production management by use of RFID system
作業時間評価

物量

組立評価

ユニット１
ユニット 2ユニット 3

2m 尺
本数
5
5
5

パイプ
3m 尺
本数
4
4
4

合計
本数
9
9
9

クランプ
合計
個数
14
14
14

ユニット 4

5

4

9

14

0:10:20

0:10:25

0:01:09

0:00:44

ユニット 5
ユニット：合計
ユニット：平均

54
25

20

9
45

14
70

0:09:42
0:50:23
0:10:05

0:09:52
0:51:20
0:10:16

0:01:05‑
0:01:07

0:00:42‑
0:00:43

組立ユニット

ゴに資材の仕分けを行い、資材担当者による資材カゴと資材の RFID による読取り実験を実施した。
Step 3) ユニットの組立工程：造船所での小組立工程を想定している。ここでは RFID によるパレットの品揃えを確認し、Fig. 4 に示すようにユニット U1 の組立作業を示している。U1 の組立工程では次の作業を設定している。
U1-Z1 から U1-Z5 の 2m パイプ 5 本を敷いて配材し、その上に U1-X1 から U1-X4 の 3m パイプ 4 本を配材しながら、クランプ接合を電動工具で実施する。この作業をユニット U1 から U5 まで実施する。なお、また、組立前後に RFID タグから作業情報スキャンして、組立に要した物量や時間を把握した。
Step 4) ユニットの総組工程：造船所での総組工程を想定
し、Fig. 5 に示すように各ユニットの総組立作業を示している。ここではユニット U1 から U5 をパイプ材とをパ
イプ・クランプを電動工具を用いて接合して行く。

RFID 読取 作業観測
パイプ
クランプ
読取り時 作業開始時 （本/ 時間）（個/ 時間）を基準
を基準
0:10:09
0:10:26
0:01:08
0:00:44
0:09:35
0:01:04
0:09:53
0:00:41
0:10:37
0:10:44
0:01:11
0:00:46

４．RFID タグによる作業時間の取得
Table 1 に RFID タグより取得した時間や物量情報を整理するしたものを示す。RFID から得られる作業時間と作業観測から得られる時間と差を比較しているが大きな差も無く時間観測がなされていることが分かった。また、各ユニットの組立に要した時間や物量に関わる情報から、パイプを取り付ける時間や、クランプ接合に要する時間が取得でき、標準作業の設定にも役立てることができる。

５．結言
今後の造船 DX のために、SCM と作業工程情報の取得は必須である。本研究では、導入の FS を検討するために建造を模擬した構造物の組立を通して、RFID タグを用いた管理方法について検討を行った。資材の入荷、検品等の資材管理、作業工程上の標準作業の設定等にも役立てることができる有効性を確認した。

€ 124€€ Å ‚ ƒ „ … † ‡ ˆ ‰ Š ˆ ‹ Œ ç Ž è 34 ê

‹ Œ ‘ ê2022S-OS4-7

造船所の小組立工程ライン化の建造シミュレーションによる生産性評価に関する研究
正会員
正会員

篠田 岳思*
田中 太氏*

学生会員
学生会員

土 田 裕 愛 **藤 澤 俊 介 ***Productivity Assessment of Line Production System for Sub-assembly Processin Shipyard by Working SimulationbyTakeshi Shinoda, Member

Yuuma Tsuchida, Student Member

Takashi Tanaka, Member

Syunsuke Fujisawa, Member

Key Words: Manufacturing System,, Line production system, Working simulation, Productivity assessment

１. 緒言
多くの造船所では、建造の各工程上に多数の仕掛品を抱えており、ストック場所の確保や、管理方法に課題を抱えている。また、これらが、建造コストの増大の要因になっており、今後の造船所の収益性を改善して行くた
めには，キャッシュフローを改善するための仕掛品の削減、短工期化等を考慮した生産方式も含めた検討も必須
課題になるものと考える。
本研究では、今後の DX(Digital Transformation) を踏ま
え小組立工程における作業の標準化を元にしたライン型生産方式を導入した場合について建造シミュレーション
によりにより生産性の評価およびラインバランスについて検討を行う。

２．建造工程の現状と課題
昭和 40 年代 (1970 年頃 ) には、造船各社は他産業に先駆けて、生産性の改善に向けて、IE(Industrial Engineering)の導入や PERT による行程分析を積極的行い、施工要領、作業標準、工程管理システム等が整備されたが、その後は改訂があまりなされていないのが現状である。
国内の一部の造船所や、海外の大型客船建造の造船所
では大組工程までもコンベアラインの導入がなされ、仕掛品を極力抑えて生産性を上げているが、多くの造船所
ではライン化は限定的である。
小組立工程において仕掛品を最小化するためには投入量を抑えたライン型生産方式を取り入れ、必要な部材を必要な時に必要なだけ供給するような JIT(Just In Time) 型の建造システムの検討も必要である。

断部材を展開して、人、物、道具の多くの移動が伴いな
がら建造する。P2 はタクト型生産方式を示しており、小組立工場の定盤に一日当たりの生産量を定めて切断部材を限定的に展開して、人、物、道具の移動を極力抑えた生産方式である。P3 はライン型生産方式を示しており、小組立部材をパレットを用いて移動させ、人や物の移動を抑制し、物の移動による生産方式である。
本研究では小組立工程の従来定盤型生産方式から作業情報を得て、タクトタイムを設定したライン型生産方式の検討を作業シミュレーションにより検討する。

４．小組立工程の標準作業順序および標準作業時間の設定
作業シミュレーションの計算設定要素には、作業手順と作業標準時間を必要とする。作業情報の取得には、小組立工程を把握できるようにビデオカメラを設置して、作業動画を取得し、この画像を基にして作業分析を行い生産状況を把握する。パナマックスサイズのバルクキャ
リアでは、作業分析によると、小組立工程の作業は、大きく、1) 配材作業、2) 仮付け作業、3) 簡易自動溶接機を用いた溶接作業、4) 半自動溶接機を用いた仕上げ溶接作業、5) 小組立材を反転しさらにトランスリングのフェイ
スプレートの半自動溶接機を用いた仕上げ溶接作業、にP1：従来型
定盤生産方式( 部材定盤全体 )P2：タクト型
生産方式( 部材配置管理 )３．小組立工場のライン型生産方式の検討

原稿受付 令和 4 年 3 月 4 日
公開日 令和 4 年 5 月 19 日
春季講演会において講演 令和 4 年 5 月 26, 27 日
©日本船舶海洋工学会

溶接

仮付け

資材置場
配材

溶接

( 部材ライン化 )仕上げ溶接

船種にもよるが、大凡、船殻構造にはトップサイドタ
ンクやビルジのトランスウエブのような同様の部材が多数存在する。本研究では、このような共通部材の組立に 配材方法
ついて、小組立工程においてライン化生産方式を実施した場合について検討する。
図１に生産方式の検討案を示す。P1 は従来型定盤生産方式であり、小組立部材を大ロットにより生産する方式である。この生産方式では、小組立工場の定盤に広く切*九州大学大学院工学研究院** 九州大学大学院工学府*** 株式会社デンソー（研究当時 : 九州大学大学院工学府）

P3：パレット化・ライン型生産方式

仮付け

手溶接

作業の流れ

資材置場
配材

溶接

仮付け

手溶接

作業の流れ

配材

パレット移動作業の流れ
資材置場

Fig. 1 Concepts of production systems in sub-assemble process.

€ 125€

Table 1 Calculation results of working simulation.

Fihishing welding 1(

Fihishing welding 2)()

Fig. 2 A screen-shot of working simulation.
分けられる。作業毎に作業観測を実施し、作業手順および、作業時間を取得し、標準作業に関わる標準作業手順と標準作業時間を仮に設定していく。

)))

)))

５．小組立工程でのライン型生産方式の作業シミュレーション
標準作業手順の設定では、取得した作業画像から、作業シミュレーションに展開しやすいように、作業や機器の動作を「作業者 / 機器が、どこで / どこへ、何を、したか」に注意して進める。さらに、標準作業手順に標準作業を仮定して作業観測より求めた標準作業時間を設定する。
作業シミュレーションでは、これらの標準作業手順と標準作業時間を設定して計算を進める。なお、研究ではDassault sytems 社の３D EXPERIENCE V6 を用い、ライン工程に必要なパレットやクレーン等の Resource の要素をCATIA を用い 3D モデルを作成し、また小組立の製品である Product の 3D CAD モデルは造船所において AVEVA
により作成された CAD ファイルを中間ファイルにより変換し CATIA に取込み、これらを DELMIA により 3D モ
デルに動作を割当て、建造シミュレーションを行う。
Fig. 2 に建造シミュレーションでのスクリーンショットを示す。作業者と Product の取合いや間合い、作業の進行状況、各作業者の手待ち等を、把握しやすい。
Table 1 に建造シミュレーションによる計算結果を示す。Case 1 での計算条件に示すように、パレット化によるライン型生産方式では、最も時間を要する工程が、パレットを流すタイミングのボトルネックになり、多くの工程で手待ちが発生し、ラインバランスが悪化する。工程での手待ちが多くラインバランスが悪い場合にはこれを改善する必要があり、各工程間の作業時間差をできるだけ最小化し、手待ち時間を最小にする必要がある。
ここでは、建造シミュレーションとして、以下の Caseを改善の方向性として、設定して小組立工程のラインバ
ランスの検討を進める。
Case 1：基準となる作業方法
Case 2：ボトルネック工程の仕上げ溶接１の作業者を２名に変更する。
Case 3：使用する道具が同じで作業時間も短い仕上げ溶
接２は、作業が終わり次第仕上げ溶接１の作業に加わる。
Case 4：Case ２、３の複合案であり、仕上げ溶接１の作(sec.)
5,000

Cycle time

4,000
3,000
2,000
1,000
Case 1Case 2
Case 3
Case 4
簡易自動溶接配材
仮付け
仕上げ溶接１
仕上げ溶接 2
Fig. 3 Difference of working time with improving cycle time.
業者を 2 名を配員し、仕上げ溶接２の作業者は作業が終わり次第仕上げ溶接１の作業に加わる。
建造シミュレーションによると、Case 2 または 4 の条件で作業した場合が生産性が高いことがわかる。
ライン型生産方式において必要作業時間とタクトタイ
ム、サイクルタイムから、ラインバランスの検討を必要とするが、タクトタイムとは、必要生産量から決められる数値であるため、ここでは、1 日の生産量から、1 枚当の生産時間をサイクルタイムと仮定して検討する。
Fig. 3 には、計算した各作業の必要作業時間とサイク
ルタイムを示す。この図によると検討案 Case 2、4 がサイクルタイムと工程必要作業時間との差が小さくでき、また、投入人員もバランスが最良であることが分かった。

６．結言
本研究では小組立工程に新たにライン型生産方式を導入した場合の建造シミュレーションからサイクルタイム
およびタクトタイムによる管理を検討した。新しい生産方式を導入した場合においても、建造シミュレーション
により作業者間の取り合いや間合い、作業の進行状況、各作業者の手待ち等を、把握して生産性の評価をしやす
く、生産方式の検討方法での有効性を示した。

€ 126€

おわりに造船海運は、需要や市場の変動への対応といった従来からの課題の解決に加え、生産性向上に向けた要請や、脱炭素化、自動化技術の導入などの構造的な変化にも対応しなければならない。造船海運業界として、産業競争力向上を目指した効果的なデジタルトランスフォーメーション(DX)を推進する必要がある。
DX という大きな方向性に対して、本ストラテジー委員会では、実務者、研究者、有識者がこの問題を様々な角度で調査・議論した。海外や他産業の技術動向を調査し、設計・建造・運航のそれぞれのフェーズで DX という目標に対する造船所のニーズや考え方の議論を行った。また、日本船舶海洋工学会講演会でオーガナイズドセッションを企画し、今後の戦略や進むべき方向性をシミュレーションやデータ分析により検討する取り組みを中心に DXに関する講演と議論を行った。
日本の造船工程への DX を推進するためには、単なるカイゼンではなくシステム思考によって全体を俯瞰した上で戦略を検討する必要がある。実務者の目線だけでなく、経営者の目線、関連するステークホルダーのニーズや動向など、様々な視点を取り入れて議論を行っていく必要がある。本ストラテジー委員会での活動を受け継ぐ形で、造船業界全体で DX に関する議論の場を作っていく必要がある。