一般社団法人インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ

IVI公開シンポジウム2024-Spring2024年3月14日（ハイブリッド開催）【業務シナリオWGセッション②】

データとアジャイル

セッションモデレーター
IVIビジネス連携委員（三菱電機） 吉本 康浩

業務シナリオWGの活動概要紹介
業務シナリオセッション② ～データとアジャイル～■セッションモデレーター【９D０２】

吉本 康浩 /三菱電機
テーマ / 発表者

排水処理プラント オペレーションの最適化
矢野 雅人（マツダ）【９D０１】

画像とOTデータによる自動化ラインのカイゼン
近藤 郁斗（セレンディップホールディングス）【９D０３】

生産情報のデジタル化による業務効率化
冨澤 秀康（ニコン）
小林 弘明（たけびし）武藤 吉彦（日本マイクロソフト）
高山 禎仁（アビームシステムズ）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative8

一般社団法人インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ

IVIシンポジウム2024-Spring2024年3月14日

業務シナリオセッション ②
データとアジャイル

排水処理プラント オペレーションの最適化
矢野 雅人 （マツダ）
石垣 智博 （アビームシステムズ）
中野 智文 （パナソニックコネクト）
大江 了太 （ジェイテクト）
弘中 諒 （神戸製鋼所）
江田 将巳 （シーイーシー）
間遠 邦彦 （デロイトトーマツコンサルティング）
添田 伸行 （マツダ）
ファシリテータ

エディター

発表者：矢野

9D02

はじめに

活動概要のご紹介(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

はじめに

医療従事者

消防士

設備点検作業者“非常事態”に備えて
24時間365日体制で現場を支えている人たちがいる
今回スポットを当てたのは、そんな職場の一つ・・・(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

3

はじめに
自動車工場の『 水資源再生センター 』 です
24h365日
Input

Process(生産)Process(再生)Output(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

活動対象の紹介対象とする工場や設備/部品
マツダ株式会社 本社工場 水資源再生センター（排水処理場）
上空写真

水資源再生センターの使命
水濁法を遵守し、社会に対して責任あるモノづくりを下支えする

⑧活性炭
④曝気槽

⑤沈殿槽

➀原水槽

⑦砂ろ過

②中和槽

水濁法 42項目③凝集沈殿槽

⑨放流槽

約250ｍ

総量規制項目

リン

COD

窒素

排水処理フローその他39項目
どれか1つでも規定値を超えると・・・
沈降分離で汚泥を除去

微生物で分解会社の信用失墜
バクテリアくんに繋がる恐れ(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

活動対象の紹介
汚泥濃縮装置
ストレーナ詰まり確認

曝気槽の色異常確認

中和槽 PH異常

250ｍ

保全マンのある1日

高速凝集沈殿レーキ
トルク異常を発見

点検項目総数
302項目(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative現場の困りごと
ベテラン作業者 と 若手作業者 で点検品質/点検効率がばらつく
今日の水槽はいつもより色が濃いなぁ

今日はこれくらいの薬品量で大丈夫だ

曝気槽の水質点検
過去起きた不具合はこの辺り・・・

異常なし！次の点検に移ろう

昨日と同じ色に見える・・・
念のためもう一度確認しておこうベテラン作業者

薬品投入量調整

電流値が徐々に落ちてきてるな

どの箇所に不具合が発生する？？
若手作業者

今日は○○のニオイが強いいつもよりも作動音がおかしい。

どれくらいの薬品量が適切なんだろう・・・

ポンプの作動音は
いつも通り

何かニオイがする
電流値
OK

排水処理場の点検業務は、
ポンプ電流値の点検

ベテランの カンコツ が重要(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative困りごとの整理と目指す姿(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative実証実験シナリオ①設備点検の自動センシング化
2回/日の頻度で目視で点検を行っている各点検項目を自動センシング化②放流水質（COD）の予測
COD異常の予兆をAI(機械学習)で捉え、放流水質を予測
α

α

β

γ

β

γ

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

5h

15h

成果
①設備点検の自動センシング化

点検回数を2回/日⇒1回/日へ減らせる可能性が見えてきた。

xlsx

・設備稼働状況を手動で記録
・ファイルに手動で転記
・必要に応じてメンバーへ連絡

・設備稼働状況が自動で記録
・中央監視室へ自動でデータが上がる
・異常値の場合、巡回用携帯へアラートを発報②放流水質（COD）の予測
・水質予測手段の新たな手法を見つけることができた。
・各データを用いて約5時間後の放流水質（COD）の大まかな予測を行うことができた。
・異常を予測した事前対応への可能性が見えてきた。
・実運用にはもう少し精度upが必要。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

本編

活動内容の詳細(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative困りごと
困りごとチャート

なぜなぜチャート

“設備点検の自動化” と “AIを用いた予測”を通じて、業務を変革！
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative現状と目指す姿
AS-IS

流入してきた廃水を処理（守り）・2回/日の点検項目のほとんどを目視で行っており、作業効率が悪い。
・異常の事前予測や予知等ができておらず、異常が起きた際の後追い対応や事後対応が主となっている。

TO-BE

IPOをきちんと理解した水再生（攻め）・センシングにより設備状態を自動で監視。

・工場からの流入水の情報(In)と水再生情報(Process)の関連性から放流水(Out)の水質を予測。
・予測によりN時間後の水質が分かるようになり、点検は
1回/日の法定点検のみでよくなる。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative実証実験シナリオ①設備点検の自動センシング化
2回/日の頻度で目視で点検を行っている各点検項目を自動センシング化②放流水質（COD）の予測
COD異常の予兆をAI(機械学習)で捉え、放流水質を予測(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative実証実験シナリオ ①点検設備の自動センシング化■各点検項目とセンシング機器の選定
点検項目

点検項目の
分類化

■期待効果

点検項目の分類
目視
（色 等）

聴診
（音、振動）

ポンプの
電流値

トルク

貯槽等の
水位

圧力

点検場所

現状：515h/月

水温
目標：245h/月

選定

適用機器
カメラ
電流計

振動計

トルク計

水位計

圧力計

水温計

自動センシングにより、“点検工数の削減“と“予知・予兆保全の向上”の達成を目指す！
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative実証実験シナリオ ②放流水質（COD）の予測■実証したいこと

事前に取得できる排水情報を用いて放流水質を予測
昨年：リンの予測
今回：CODの予測■プロセスチャート■各データの関係性の整理

時間軸のズレ(h)
05

相互コレログラム分析
15 （各データのタイムラグを分析）
放流槽
COD

20

5時間後のCOD予測(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

活動成果 ①点検設備の自動センシング化■各センシング機器の適用結果

水位計 振動計 トルク計 圧力計 水温計

ネットワークカメラ
・遠隔で設備の状況が見えることを確認できた。（明るくても暗くても）・トレンドグラフでリアルタイムに水位を確認できた。
・槽の底に堆積物があっても安定して水位のデータを取れることが分かった。

・水漏れが起きた際も鮮明に見えることを確認できた。
・録画機能により、いつどういう状況になったかを後から分析できる。

電流計（CT）

xlsx

ポンプを起動させ、安定した後の電流値を記入

・どのポンプでも3秒後に電流値が安定することが分かったため、ポンプ起動後3秒後～ポンプ停止までの平均
電流値を記録するようなシステムを構築。
・記録値から年報・月報・日報も自動で作成できるようにし、異常による電流値の変化を誰が見ても分かるようにした。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

活動成果 ②放流水質（COD）の予測■Pythonを用いた放流水質の予測①放流槽CODデータ
取得(20秒データ)
16
14
12
10
8
6
4
2
0

②2時間窓で最大値を取得③異常値の除去

16
14
12
10
8
6
4
2
0

1か月データを取得

12
10
8
6
4
2
0

2時間毎の最大値をグラフ化

変化量の大きさをグラフ化④1時間値に合算＆機械学習
16

⑤予測結果
16

14

生データ
2時間窓の最大値

12

14

10

8

8

6

6

4

4

学習データ

2
Aug 27

Sep 3

予測データ
Sep 10

Sep 17

予測値
実績値

12

10

0

変化量の大きいデータを除去

2
0

Sep 14

Sep 16

Sep 18

Sep 20(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

活動成果のまとめ①設備点検の自動センシング化

点検回数を2回/日⇒1回/日へ減らせる可能性が見えてきた。

xlsx

・設備稼働状況を手動で記録
・ファイルに手動で転記
・必要に応じて異常をメンバーへ連絡

・設備稼働状況が自動で記録
・中央監視室へ自動でデータが上がる
・異常値の場合、巡回用携帯へアラートを発報②放流水質（COD）の予測
・各データを用いて5時間後の放流水質（COD）の大まかな予測を行うことができた。
・異常の事前対応化に向けた大きな一歩となった。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

今後✓ 各種センサーデータを用いてAIによる異常検知ができるか検証
自動取得できるようになる各トレンドデータから機械学習による異常検知ができるか✓ 機械学習、予測の期間を広げても予測が成り立つか検証
夏のデータを用いたCOD予測は概ねできた。
他の季節でも上手く行くか。

✓ 活動①で導入したセンシングのデータを用いて予測精度がupするか検証
水温計
電流計（CT）

新たに取得できるようになる水温や電流値を予測因子として、予測の精度upできないか(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

おわりにご清聴ありがとうございました

あまり雨の降らない広島で見学会の日は大雨でした。。。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

一般社団法人インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ

IVIシンポジウム2024-Spring2024年3月14日

業務シナリオセッション ②
データとアジャイル

画像とOTデータによる自働化ラインのカイゼン

ファシリテーター：鍋野敬一郎（フロンティアワン）エディター：行司正成（ビジネスエンジニアリング）、近藤郁斗（セレンディップHD）
メンバー：近藤啓二（三井屋工業）、浅香忠満（AAC）、大内利明（ウイングアーク1st）
佐野弘（ウイングアーク1st）、後藤啓介（ニコン）、兼子邦彦（ITコーディネーター協会）
牧野尚史（たけびし）、川端一真（ジェイテクト）、上村洋平（ビジネスエンジニアリング）

サポーター：出澤純一（サポーター）
ファシリテータ

エディター

発表者：近藤 郁斗

9D01

昨年の振り返りと対象とする問題
WG

テーマ

画像とOTデータによる自働化ラインのカイゼン

自動化ラインの画像・動画から異常検知

昨年の成果
動画を目視して明らかに異常が分かる範囲は、容易に自動判定が可能だが、微細な違いを判定する必要がある異常については、課題が残った

問題・課題自動化ラインで生じる不良を特定してエラー・異常を検知する

解決手段検討

今期取り組み内容

複数の画像・動画からエラー・異常検知を行いカイゼンにつなげる取り組み
2022年度 取り組み

OTデータからAIを使って予兆分析
不良を作る前に対策を打てる工程カイゼン
2023年度 取り組み
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative2

実証実験先：三井屋工業様の会社概要、取り扱い製品

樹脂製品を取り扱うTear1メーカー(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative3

三井屋工業様：スマートファクトリーへの取り組み
AS-IS

TO-BE

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative4

テーマ選定背景/困りごと三井屋工業様は、スマートファクトリー実現を目指して様々なテーマの取り組みを行っている。取り組んでいる課題の１つに、「自動化ラインの生産工程で生じる想定外のトラブルや品質不良への対策」に取り組んでいる。樹脂材料を熱加工・成形／穴開けする工程において、設備が停止せずに時折品質不良が生じる。無人の自動化ラインの工程であるため、不良品が後工程や最終検査（全量目視検査）まで検知できない。
自動化工程のエラー検知とその対策技術確立を目指したい。

対象とする工場や設備/部品
愛知県豊田市の自動車部品１次サプライヤ、三井屋工業は、樹脂部品のフェンダーライナーや内装材などを生産しています。

目指す姿
カメラ画像や設備データから、トラブルや動作エラーによる品質不良を検知してデジタル化・データ活用を実現する。樹脂材
料の熱加工工程が自動化されているが、素材・設備・ズレ・生産手順など理由によって生じる不良を、
カメラ画像や設備データ活用による解析
から要因分析・対策
をカイゼンする。

東北工場（米沢市）

シナリオ概要自動化ラインに、カメラを複数設置して自動録画。同時に設備
データ（約100項目）とタブレットの資料データを取得これからデータ相関性を解析して、画像と設備データから不良発生を特定する。
設備データと画像データより、品質不良を解析する。不良発生時のカメラ画像の収集が難しいことから、今年度は設備データ
から不良を検知、要因分析する手法とカイゼンに取り組む。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative自動化ライン（熱加工工程）
樹脂材料がズレたり、ロボットアームなどに不具合があれば自動停止する設備が稼働し続けているにも関わらず、時折カットズレや穴開の不良品が生じる

無人の自動化ラインの工程であるため、不良品が後工程や最終検査（全量目視検査）
まで検知できない状況にある。熟練者でも、録画を目視して不良を探すのは難しい。
そして、その対策は対症療法的で明確なデータや比較・分析では難しい。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative6

課題の発見と共有（困りごとチャート・なぜなぜチャート）

データに基づいた
根本対策を実施したい

作業者のカン・コツや、対処療法的なカイゼン活動になっている（定量的ではないカイゼン）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative7

実証実験シナリオ
実装方針
実証実験2か年目となることより、篠原工場、東北工場のカメ
ラ画像データ、設備データ（東北工場は約200項目）、タブ
レットデータなどOTデータからエラー／トラブルを解析してデータ化する。解析データと関連するセンサーデータや生産管理デー
タなど、複数データより自動化ラインにおけるカイゼンに取組む。
取り組み内容は、以下３点にフォーカスする。
①画像データ、設備データ、タブレットデータなどより解析する。
②複数データの相関や解析より、パターン化してカイゼンする。
③データ解析、AI活用によるカイゼン効果を狙う。

ソリューションの概要（展望）カメラ画像から取得したデータや各種設備・センサーからのデータ、タブレットデータ、品質データなど様々なデータを取得しているが、このデータを有効に活用するためには、そのデータ
相関性や解析方法を検討する必要がある。
これまでも、多くのデータを収集しているが、データを有効に活用するノウハウや経験が不足している。試行錯誤しながら、設備の設定変更や調整によってカイゼンを模索しているが、複数データからの相関分析やパターン化によってカイゼン効果を着実かつ後戻りしない取り組みにつなげたい。これまで以上に、データ解析にフォーカスした取り組みを進めて行きたい。

実証実験の計画①自動工程の動画から、トラブル／エラーの画像を切り出す。
不良の画像を切り出す作業の自動化、作業負荷を減らす。
②各種設備からのデータを取得する。新設の東北工場では、
約200項目のデータを取得できている。
③品質不良の発生条件を、カメラ画像および各種データから特定して、カイゼンによる不良ゼロを目指す。今年度は、複数の設備データ相関などから要因分析を行い対処する。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative実証実験シナリオ （目標計画チャート）➢ 2つのステージに分けてカイゼンを
行う
ステージ１

➢ 画像・動画データの解析（2022年度）➢ OTデータの解析（2023年度～）

ステージ２➢ データの見える化➢ AIによる評価・判断

今年度目標➢ 東北工場のデータ（約200項目）を活用し、不良と因果関係のあるデータを解析し、事象に起因している情報を200項目から洗い出し(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative9実証実験シナリオ （モノコトチャート、見える化）(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative10対象工程と解析の構成
対象工程
樹脂シート材➢ 対象工程は東北工場の自動化工程（熱加工工程）└材料搬送から、熱加工、成形プレス、超音波トリムまで自動化されている➢ 各工程からＯＴデータを取得➢ 不良データは検査工程にて生産日報システムによる入力データを利用

熱加工

各工程ごとの搬送はロボットアームで自動搬送

検
査

完成品
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative11実証実験：三井屋スマートファクトリー「東北工場」(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative12実証実験シナリオ（データ構成チャートと解析対象のOTデータ）
項目
期間

東北１号機

2023年12月1日～12月28日

サンプル数

15340

19498

目的変数

不良数項目

不良数項目

不良数＞０のサンプル数 165

データの前処理対象データ範囲➢ 東北工場のOTデータ（材料温度・ヒーター温度・油圧・エアー流量etc…）➢ 生産日報データ（車系・CT・不良内容・作業者etc…）

東北２号機

異常内容

74

・欠損値への代入

・欠損値への代入⇒不良数（nullに0を代入）⇒不良数（nullに0を代入）

・ワンホットエンコーディング・ワンホットエンコーディング⇒成形条件No, トリム条件No⇒成形条件No, トリム条件No・欠肉：157件
・位置ズレ：55件
・その他：27件(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative13解析に用いる手法
今回の解析のゴール

ゴール達成までのステップ➢ 多数あるデータから因果関係を導き出したい① データ解析による相関性の把握② データの関係性をBIで可視化③ 現場による確認

内容
今年度
実証事項

①

目的

手法（ツール）

概要

データ解析による相
関性の把握

UMAP

次元削減と呼ばれるデータ解析手法。高次元データを低次元空間に圧縮することで、データの構造やパターンを視覚化し
やすくする

相関分析

２つのデータの関係性の強さを表す指標（相関係数）を計算し、数値化する分析手法

ランダムフォレスト

データの分類や回帰問題を解決するために利用。複数の決定木（Yes/Noなど二者択一の質問を階層構造的につなげて、1つずつ答えていくこと）を組み合わせることで、より高い精度と安定性を実現しています②

データの関係性をBI
で可視化

BI（MotionBoard）

絞り込んだデータを利用し、関係性を可視化③

現場による確認

現地現物

現場サイドで確認、検証(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

14

9D01動画(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative15

実証実験結果①データ解析による相関性の把握（UMAP）➢ 85種データの利用（時間・回数データ含む）➢ 9種データの利用（ヒーター上部温度）

線虫のような
不規則なデータ群

結論

傾向を見抜くため、回数などの時系列データを除外➢ 73種データの利用（時間・回数データ含まず）

結論

一定のグルーピングが見受けられる

結論

不良ありなしで各ヒーター温度の平均値を比較
明らかな温度の違いが生じている➢ 車型・異常カテゴリーによるラベリング

結論

車型による違いが生じている異常カテゴリの中で一定の車型に集中(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative 16実証実験結果①データ解析による相関性の把握（相関分析）➢ 不良数と設備データの相関係数分析（ヒートマップ）➢ ランダムフォレストによる重要度分析
A

結論

不良数との相関関係があるデータは見受けられない➢ 特定車型における不良数と説明変数の相関係数
A
B

結論「A」ではヒーター温度との相関「B」では搬送３ロボアーム負荷との相関がみられる

結論

B

車型A・B共にカッター刃使用回数・エンドミル使用回数が重要であると出力➢ 考察

車型「A・B」においては、下記の説明変数と不良数の間に相関がみられ、特に「A」ではヒーター温度、「B」ではロボ
アーム負荷との関連が大きい可能性が考えられる。

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative17実証実験結果②データの関係性をBIで可視化➢ 「欠肉」発生状況の分析
クラスタリング解析、相関分析等の結果から、欠肉との関係性が想定される「材料加熱温度平均」と「ヒーター温度実測」について検証
ヒーターと関連の高い車型「A」と、関連が見られない車系「C」で比較••

全体の件数（オレンジ折線）に対し、欠肉の件数（赤棒）は高温度に偏る様子が見られる
温度と欠肉の関連性があると考えられる••全体の件数（オレンジ折線）と欠肉の件数（赤棒）は、温度による偏りが見られない（比例している）
温度と欠肉の関連性は低いと考えられる(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative実証実験結果②データの関係性をBIで可視化➢ 「位置ずれ」発生状況の分析
相関分析等の結果から、位置ずれとの関係性が想定される「搬送２ロボアーム下流 西旋回ピーク負荷」について検証
車型「Ｂ」で検証• 全体の件数（水色折線）に対し、位置ずれの件数（青棒）が高負荷側に若干の偏りが見られる• 有意差があると言えるか、別途検証が必要と考える(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

まとめ
成果➢ 解析手順が確立しつつある└ ①次元削減/相関分析/ランダムフォレストによるデータの絞り込み②対象データのピックアップ、BIによる可視化➢ 絞り込みは、クラスタリング解析や相関分析等で実施し、関連性が高いと想定される変数について、ＢＩで可視化を行い検証を行った└ 今後は実際の現場での意見を反映しながら、データの絞り込みを行う➢ 車型ごとに不良要因が異なる可能性がある➢ ヒーター温度との関連がみられた└車型・不良ごとの切り口で見たときに、温度データに関連が見受けられた今後の対応➢ 検証で使用したデータは説明変数が80種類を超え、まずは異常と関連性のある変数を絞り込む必要がある➢ その結果、明らかに関連性が見られるケースもあったが、あくまでも視覚的な判断であり、さらなる検証が必要➢ 今回の検証で使用したデータは1か月分と少ないため、今後も継続的に分析を行うことで精度を高められると考えられる➢ 温度データが平均値のため、個別に分析できるとなお良し

まとめ
今回、OTデータを活用しデータ解析を行った。車系「B」において、UMAPでは温度起因、ランダムフォレストではカッター使
用回数が起因と判定し、解析手法ごとにアウトプットの内容が異なった。UMAPは回数などの連続データを除外したため、確認できなかったが、ランダムフォレストによる解析で補完できたた
め、複数手法による解析は有用と感じた。
人が分別できないような、膨大データからの絞り込みは「機械」
要因特定～カイゼンは「人」のようなカイゼン手法が望ましい。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative20

集合写真：9/11アドホック＠三井屋工業様東北工場(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative21

一般社団法人インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ

IVIシンポジウム2024-Spring2024年3月14日

業務シナリオセッション ②
データとアジャイル

生産情報のデジタル化による業務効率化～なんちゃってデジタルからの脱却～

（マツダ）

山村和雄

（日立ソリューションズ）

小林弘明 （たけびし）

国保 典男 （ＣＫＤ）

古家徹郎（シチズンマシナリー）

前川智史 （神戸製鋼所）

村田 光範(日本精工)

梅田晶央(日立アイイーシステム)

武藤 吉彦 （日本マイクロソフト）

鈴木 宏治(ケイ・エス・アイ研究所)

田中 義典(日立アイイーシステム)

蒲原 照幸 （日本マイクロソフト）

松下左京(牧野フライス製作所)

荒川 裕紀(日立アイイーシステム)

高山 禎仁(アビームシステムズ)

下曽山 慶宣 (リタール)

坂本留実（キョーワハーツ）

小玉昌央

（サトー）

岡田 恭

（ジェイテクト）

冨澤秀康

（ニコン）

市本秀則

ファシリテータ

発表者：冨澤秀康：ニコン
小林弘明：たけびし武藤 吉彦：日本マイクロソフト
高山 禎仁：アビームシステムズ
エディター

9D03

テーマ選定背景/困りごと

困りごとチャート

～なんちゃってデジタルからの脱却～
我々の周りには一見デジタル化できているものの、東京大学江崎先生のご講演にあったように真のデジタル化が出来ておらずになんちゃってデジタルのままで、後工程も含めて皆が有効活用できていない事象が多々あると思います。
今回の活動を通して情報発生時点
でデジタル化、データを中心とし誰もが効率的に使えるようにデジタル化できている状態、更には後工程の自動化も出来ている状態を目指す。

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative2

テーマ選定目指す姿
エクセルを使ったなんちゃってデジタルから脱却し、データを中心として、データベース・デジタル技術を有効活用した真のデジタル化を自らの手で具現化し、業務効率化を実現する。

WG運営方針２．データ収集・分析
・見える化

全体像

ばらばらなファイル形式/紙情報

市民開発でのデジタル化・自動化
で業務効率化

１．データ統合

３．生産管理の真のデジタル化
紙ベースの生産
管理/工程別Excel
管理表

扱う情報のデジタル化
で工程進捗管理業務効率化

１．なんちゃってデジタルの代表事例をピックアップしデータ分散/（1番ピンをみつけて）ユースケースとして解決を図る
手動データ加工２．代表事例は1つに絞らない。5～6程度にし参加企業で何か持って帰ることができるようにしておく。
３．自らが手を動かし参画するWGスタイルとする。
５．情報まとめ知識DB
４．社外との情報共有
もったいないので傍観は無し。原則全員参加。
データ統合による調査内容要約/
４．ソリューションを提供（無償PoC）頂ける企業さまの有効活用
図面情報からの報告書作成
ソリューションはユースケースと合わせ利用させて頂く。
で業務効率化
データ抽出
５．ユースケースによっては、安価を追究しフリーソフトも活用し自作し課題解決する。
６．生成AIの活用も検討していく。
生成AI活用での効率的な情報交換
間接業務効率化
で業務効率化(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative3

テーマ選定対象とする工場や設備/部品◎参加者の自社工場や工程、業務内容をベースに、
ユースケースや仮想のユースケースを設定した。
１．日立IE殿：制御盤製作工程管理業務でのデータ統合①社内のデータベース ⇒ ②手動でデータ収集
２．各社共通の業務：データ収集・分析・見える化自動化
３．N社殿：機械部品生産工程での生産管理①ベース部機械加工⇒②可動部機械加工⇒③ASSY
４．各社共通の業務：社外とのデータ共有
５．各社共通の業務：情報まとめ＆知識データベース化

目標計画チャート

１．データ統合

２．収集分析見える化

３．生産管理

シナリオ概要１．全体像を意識しつつ、各ユースケースごとにスモールWGを作り、参加企業のソリューションを活用して実証を進める。
２．各ユースケースでの実証が出来た段階で全体を統合しての実証を図る。
３．各社の業務に適用し効果を刈り取りする。

４．社外とのデータ共有

５．情報まとめ知識DB

ECRS : Eliminate Combine Rearrange Simplify(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative4

問題の発見と共有

１．データ統合～データ統合有効活用で業務効率化～

AS-IS

TO-BE

・受注情報、生産情報、在庫情報のデジタル化はされているが、それぞれ異なるシステムやサーバーにデータが分散している。
・多数のシステムから必要なデータを手作業で収集し、分析結果のグラフや報告書をエクセルで作成している。

・ETLツールにより各システムから必要なデータを自動的に収集する。
・本体の目的である分析・解析に工数を充てる。
・データの利活用を活性化させる。

OPC Spider ：株式会社たけびしの登録商標です。

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative5

１．データ統合

課題設定～データ統合有効活用で業務効率化～

実装方針

ソリューションの概要（展望）１．各システムからのデータ取得手段と収集するデータを確認する。
２．ETLツールを使用し、各システムから生産管理担当者が必要とするデータを自動収集する。
３．ETLツールとしてOPC Spider(たけびし)の事前勉強を行う。
４．市民開発スモールWGと連携し、報告書等の作成工数を軽減するアプリを開発する。

OPC Spiderの活用例

OPC Spiderのコンポーネントチャート

実証実験の計画
~9月

10月

11月

12月

1月

2月

3月

★
●●●●

★秋ｼﾝﾎﾟ
● ●●●

★
●●●●

★
●●●●

★
●●●●

★
●●●●

★春ｼﾝﾎﾟ

データ取得手段
収集データの確認

ETLツール
導入

アプリ
開発

実証実験
効果検証

●
ま
と
め

生産管理担当者が必要とするデータを自動的に収集でき
資料作成の工数が軽減できることを確認する
OPC Spider ：株式会社たけびしの登録商標です。

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative6

１．データ統合

システムの構成～データ統合有効活用で業務効率化～■データ連携ソフトウェア「OPC Spider」

アイコンを並べて接続するだけでシステム間連携③データ抽出・結合・集計結果の表示方法設定④結果ファイルの出力先・ファイル名の設定■「OPC Spider」システム設定②データの結合条件および集計条件を設定①抽出するデータベースの設定
データベース①「受注情報」

データベース②「生産計画」

データベース③「生産実績」

データベース④「作業者日報」

OPC Spider ：株式会社たけびしの登録商標です。

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative7

１．データ統合実証実験シナリオ～データ統合有効活用で業務効率化～

対象とする工場
株式会社 日立アイイ—システム（制御盤・配電盤 製作会社）

実証実験のスコープ
複数のデータベースより必要なデータを自動的に収集・結合・集計を目指す

収集するデータ
データベース①「受注情報」

データベース②「生産計画」

データベース③「生産実績」

データ収集・集計・統合
実行

作番
品名
製作数
as-is to-beイメージ

生産管理データ活用
データベース

データベース④「作業者日報」

組立予定
作業工数
組立実績
実績工数

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative8

実証実験の結果

１．データ統合～データ統合有効活用で業務効率化～

動画

OPC Spider ：株式会社たけびしの登録商標です。

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative9

成果と今後の課題

１．データ統合～データ統合有効活用で業務効率化～

成果
４つのデータベースから必要なデータを自動的に収集・結合・集計することが出来た。
作番

需要先

品名

A000003

東西新聞社

照明設備

3

3000

2024/3/1

A000004

高森運送

運送機械

4

400

2024/3/6

A000005

たんぽぽ製作所

配電設備

5

500

2024/3/11

A000002

山川商事

電機設備

2

2000

2024/2/25

A000001

海山商事

水道設備

1

1000

2024/2/20

データベース①の情報

制作面数

組立予定

作業時間(予算)

組立実績

作業時間(合計)
2024/2/20

755
265

2024/3/11

605
885

2024/2/20

455

データベース②の情報
データベース④のデータベース③の情報 情報を作番毎に集計

実証実験では 8時間/月 の作業を 4時間/月 に削減
今後の課題
RPAや生成AIを活用し、資料作成工数の更なる低減を目指す。
(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative10

問題の発見と共有

２．データ収集・分析・見える化～市民開発でのデジタル化・自動化で業務効率化～

AS-IS

TO-BE

データ収集・分析・見える化に時間がかかっている

データ収集・分析・見える化はデータを中心に自動化する(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative11

２．データ収集・分析・見える化

課題設定～市民開発でのデジタル化・自動化で業務効率化～

実装方針

ソリューションの概要（展望）１．Microsoft社 Power Platform を活用する。
２．市民開発で進める。
また、参加各自が使いこなせるレベルになる。
３．システム化したい各自の業務のIPOを明確化し
ECRSの考え方を適用し事前にムダは無くす。
４．パワープラットフォームの事前勉強を行う。
５．パワープラットフォームにて代表モデルのデータ収集・分析・見える化をシステム化する。
５．出来たものは自社に持ち帰り、適用・成果に繋げる。

Microsoft Power Platformでの事例
Power Apps

SharePoint Online

日報アプリ

データ蓄積

Power BI

集計グラフ化

コンポーネントチャート

実証実験の計画★：合同WG、●：アドホック(随時)

~9月

10月

11月

12月

1月

2月

3月

★
●●●●

★秋ｼﾝﾎﾟ
● ●●●

★
●●●●

★
●●●●

★
●●●●

★
●●●●

★春ｼﾝﾎﾟ

やりたい
業務のIPO
明確化

代表的な
モデルの
決定

マイクロソフトPower Apps
Powe BI
等の勉強会

代表モデル
で実証用
コード作成

各企業で適用効果検証

Case#1 : 金型不具合情報管理

●
ま
と
め

Case＃２：検討依頼書WF
Microsoft ,SharePoint ,Power Platform ,Power BI are
trademarks of the Microsoft group of companies.

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative12実証実験シナリオ
Case＃１２．データ収集・分析・見える化

金型不具合情報管理 入力→ DB（SPO）格納 ＆ 情報共有・分析

従来（紙＆EXCELベース）
金型製作依頼

実証実験（タブレットw/Power Apps + SharePoint Online + Power BI )タブレット入力＆写真撮影

金型製作現地確認

Power Apps 画面

金型不具合確認（紙）写真撮影

帳票と写真を持ち帰り
金型不具合管理帳票（EXCEL)に記入
金型修正依頼書作成（対策内容＠紙）、配信
金型修正結果確認（上記現地確認同様））+ SharePoint Online（+ Power BI）

金型不具合分析
金型不具合管理帳票（EXCEL)を集計
金型不具合内容をグラフ化し分析
13
Microsoft ,SharePoint ,Power Platform ,Power BI are
trademarks of the Microsoft group of companies.

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative実証実験の結果
Case＃１２．データ収集・分析・見える化

金型不具合情報管理 入力→ DB（SPO）格納 ＆ 情報共有・分析

動画(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative14実証実験シナリオ
Case＃２２．データ収集・分析・見える化検討依頼書入力→承認WF→自動送信→回答記入→承認WF→回答送信

従来（紙＆EXCELベース）
関係部門に検討依頼を出す

検討依頼書作成

実証実験（タブレットw/Power Apps + SharePoint Online + Power BI )PC入力⇒WF⇒メール配信

Power Apps 画面

検討依頼書作成（EXCEL）
審査依頼（メールにEXCEL添付配信）

承認依頼（メールにEXCEL添付配信）
検討依頼書回答作成
検討依頼書回答作成（EXCEL）
審査依頼（メールにEXCEL添付配信）
承認依頼（メールにEXCEL添付配信）+ SharePoint Online（+ Power BI）

検討依頼書回答管理

進捗管理

15
Microsoft ,SharePoint ,Power Platform ,Power BI are
trademarks of the Microsoft group of companies.

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative実証実験の結果
Case＃２２．データ収集・分析・見える化検討依頼書入力→承認WF→自動送信→回答記入→承認WF→回答送信

動画(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative16

成果と今後の課題
成果
Case＃１２．データ収集・分析・見える化～市民開発でのデジタル化・自動化で業務効率化～

金型不具合情報管理 入力→ DB（SPO）格納 ＆ 情報共有・分析

Case＃２ 検討依頼書入力→承認WF→自動送信→回答記入→承認WF→回答送信
実務成果：実務での手戻り削減や工数低減効果に加えてスキル向上など
市民開発：一部を除き参加者全員が容易（数時間レクチャー）に作成ができた
容易にできたもの
難しかったところ・入力画面 SPO作成など多数 ・金型部位のグリッド選択
・生成AIとの連動
自社持ち帰り：同様な業務への適用が多数可能
・検査結果入力 など多数
今後の課題
コード作成が容易なるがゆえに同様な仕組みが乱発される可能性
やはり、業務の整流化（ECRS）があってこその取り組みになるべき(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative17

問題の発見と共有

３．生産管理の真のデジタル化～扱う情報のデジタル化で工程進捗管理業務効率化～

AS-IS

TO-BE

・生産計画に対する作業進捗がタイムリーに掴めない・前工程の進捗状況が、担当者に訊かないと分からない

・作業進捗がタイムリーに掴め、素早く正確に納期回答
・前工程の進捗が分かり、段取りがスムーズ

大日程
生産計画

次年度繰り越し前日の残作業と追加作業

1，2日間の生産計画

当日完了作業消込

各工程
生産予定

生産計画担当者

当日完了作業消込
各工程
生産実績

02係

01係
生産日報

生産計画担当者

生産予定

生産日報

部品A

生産予定

部品A

生産日報

生産予定

生産日報
入力画面

生産性・
作業順検討
生産担当者

部品B

1，2日間の
生産計画

システムが
スマートに
繋ぐ

02係

01係

03係

生産担当者
部品B

生産実績
DB

前日の残作業と追加作業

前工程
進捗確認

生産性・
作業順検討

生産性・
作業順検討
生産担当者

Excelと人
が媒体

大日程
生産計画

組立品

生産予定

生産日報
入力画面

部品A

前工程
進捗確認
生産予定

生産担当者
部品B

03係

生産日報
入力画面

生産予定

生産性・
作業順検討

生産性・
作業順検討
生産担当者

各工程
生産予定

部品A

生産性・
作業順検討
生産担当者

部品B

組立品

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative18

３．生産管理の真のデジタル化

課題設定～扱う情報のデジタル化で工程進捗管理業務効率化～

実装方針

ソリューションの概要（展望）２．市民開発スモールWGと連携し、現場担当者の負荷を軽減する簡易日報入力画面を設計。実績データを集約。

今年度：デジタルデータが繋がり、生産性を向上

次年度繰り越し生産実績DB

02係

03係

前工程
進捗確認

前工程
進捗確認

生産日報
入力画面

生産日報
入力画面

生産日報
入力画面

生産担当者

生産担当者

生産担当者

01係

実証実験の計画

進化

来年度：

高度データ活用によりQCD改善

品質改善★：合同WG、●：アドホック(随時)

~9月

10月

11月

12月

1月

2月

3月

★
●●●●

★秋ｼﾝﾎﾟ
● ●●●

★
●●●●

★
●●●●

★
●●●●

★
●●●●

★春ｼﾝﾎﾟ

やりたい
業務のIPO明確化

市民開発（データ収集、集計、分析、見える化）
と合体

システム
導入

実証実験
効果検証

生産リードタイム短縮
コスト削減

●
ま
と
め

今年度：Excelの作業日報からスマート日報入力画面へ移行
来年度：今年度作ったデータベースを基に、工程管理・コスト管理と連携させる。

日立ソリューションズ「生産準備業務向けDX推進ソリューション」の活用を想定(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative19

問題の発見と共有

４．社外とのデータ共有～効率的な情報交換で業務効率化～

AS-IS

TO-BE

・社外とデータ共有する場合に帳票による共有となる場合が多く、帳票の作成、帳票からのデータ抽出といった無駄な作業が発生している・データ共有方法もメールなど煩雑な方法となっている

・データ送信側でデータを自動生成し、受信側はデータとして受信し、そのまま活用できる
帳票作成、データ抽出の無駄の排除
・セキュアで効率的なデータ共有方法(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative20

４．社外とのデータ共有

課題設定～効率的な情報交換で業務効率化～

実装方針

ソリューションの概要（展望）１．図面から必要な情報をデータとして抽出して共有し、帳票による共有からの効果と課題を明確にする。

・データとして共有するため、図面や帳票などから必要データを抽出するツールを選定し検証する。
（帳票として共有された場合にも活用できる）

２．データ共有のためのシステム一覧を作成する。

①データとして共有②データをもとに業務③データに情報付加して共有②実証実験の計画★：合同WG、●：アドホック(随時)

~9月

10月

11月

12月

1月

2月

3月

★
●●●●

★秋ｼﾝﾎﾟ
● ●●●

★
●●●●

★
●●●●

★
●●●●

★
●●●●

★春ｼﾝﾎﾟ

やりたい
業務のIPO
明確化

ツール
の勉強会

適用ソ
リューショ
ンの決定

システム
導入

実証実験
効果検証

●
ま
と
め

社外へのなんちゃってデジタルなPDF図面に加えて、後工程で必要なデジタルデータの共有が安全且つスムースに行え効率アップできることを実証する。

①③(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative21

実証実験シナリオ

４．社外とのデータ共有～効率的な情報交換で業務効率化～①部品検査における図面、検査データの共有

ANDOR社製の“検査表システム“を試用してデータ作成と活用の効果を確認
To-Be：検査用データ

図面に検査番号（バルーン）を付与

検査表作成
図面の寸法選択で検査番号（バルーン）
帳票配置も自動生成検査表に検査番号、寸法有効範囲を転記
帳票

図面と検査表を送付
検査表に測定結果を記載

検査表を送付

データ授受

B社（データ活用側）

As-Is：検査用図面＋検査表
図面

A社（データ提供元）

データ

検査表に測定結果を記載

データ

検査表を返送検査結果を公差より自動判定

検査表を返送検査表（結果）を保管

検査結果を確認、判定

検査用図面と検査表（結果）を保管(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative22実証実験シナリオ

４．社外とのデータ共有～効率的な情報交換で業務効率化～②図面記載情報の活用

ANDOR社製の“Drawing Extractor“を試用してデータ抽出と活用の効果を確認

As-Is：図面から部品情報転記

To-Be：図面＋部品情報

図面を送付

図面から部品情報を抽出

図面

図面と部品情報を送付

図面から部品情報転記

図面

A社（データ提供元）
データ授受

B社（データ活用側）

データ

部品情報をもとに生産準備
データ

部品情報をもとに生産準備

データ(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative23

システムの構成

４．社外とのデータ共有～効率的な情報交換で業務効率化～

データ抽出機能にて、図面から必要情報を抽出する(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative24実証実験の結果

４．社外とのデータ共有～効率的な情報交換で業務効率化～

動画(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative25

実証実験の結果

４．社外とのデータ共有～効率的な情報交換で業務効率化～①部品検査における図面、検査データの共有

A社（データ提供元）

ツールを使用してデータ化することで、データ作成も効率化され、後続の作業も効率化されることが確認できた。
実証実験シナリオ ①

To-Be：検査用データ
検査表作成
図面の寸法選択で検査番号（バルーン）
配置も自動生成

データ授受

B社（データ活用側）
検証データ：部品図DXF

データ作成効率化
90%削減

検査表を送付検査表に測定結果を記載

検査表を返送検査結果を公差より自動判定
検査表（結果）を保管

データ活用効率化
50%削減(C) 2023. Industrial Value Chain Initiative(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative26

４．社外とのデータ共有

実証実験の結果～効率的な情報交換で業務効率化～②図面記載情報の活用

A社（データ提供元）

送信側でツールを使用して記載情報をデータ化することで、受信側でデータ化（転記）する作業が不要になり、作業が効率化し転記ミスなども防げることが確認できた。

データ授受

B社（データ活用側）

To-Be：図面＋部品情報
図面から部品情報を抽出
図面と部品情報を送付
部品情報をもとに生産準備

送信側でデータ化することで、受信側でデー化が不要となり、そのまま活用できる実証実験シナリオ ②

検証データ：組図DXF(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative27

成果と今後の課題

４．社外とのデータ共有～効率的な情報交換で業務効率化～• 社外とのデータ共有においては、承認や契約の関係で図面や帳票形式での共有が必要となっている。
そのため、ツールを使用して図面や帳票から必要な情報を抽出し、データ化して共有・活用することで後続作業が効率化できることを確認できた。

• 課題としては、元の帳票と抽出したデータを紐づけ管理しないと、データの更新漏れなどの問題も予想される。

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative28

問題の発見と共有

５．情報まとめ知識DB～生成AI活用での間接業務効率化～

AS-IS

TO-BE

・報告書を作成するものは、自身の知識を元に情報を収集し、報告書を多大な時間をかけて作成している。
・また、作成された報告書の有効活用がされず、情報のゴミの山が築かれている状態になっている。

・生成AIを活用し、報告書作成時の検索キーワードの補助（自身が知らない同意語の掲示）や、既存の報告書を検索対象にし、社内外の情報を元に新たな報告書を作成し、登録する。
・登録された報告書はまた、他者の検索対象として、利活用される仕組みを構築。

次年度繰り越し生成AI(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative29

５．情報まとめ知識DB

課題設定～生成AI活用での間接業務効率化～

実装方針

ソリューションの概要（展望）・今回の実証実験では、生成AIを活用し、同意語が有用であるかを検証する。

Microsoft Power Platformでの事例
Power Apps

次年度繰り越し・生成AIは、指示の仕方により、有効文書が作成できるかが決まる。報告書作成に有効な指示文を生成する。

同意語

質問文

同意語回答

生成AI

報告書

実証実験の計画★：合同WG、●：アドホック(随時)

~9月

10月

11月

12月

1月

2月

3月

★
●●●●

★秋ｼﾝﾎﾟ
● ●●●

★
●●●●

★
●●●●

★
●●●●

★
●●●●

★春ｼﾝﾎﾟ

やりたい
業務のIPO
明確化

生成AI
の勉強会

適用ソ
リューショ
ンの決定

システム
導入

実証実験
効果検証

報告書
フォーマット

●
ま
と
め

報告書

報告書
フォーマット

しっかりと活動成果を持ち帰り、自社での業務効率化につなげる！
Microsoft ,Power Platform are trademarks of theMicrosoft group of companies.

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative30

全体まとめ１．データ統合～データ統合有効活用で業務効率化～

２．データ収集・分析
・見える化

全体像

ばらばらなファイル形式/紙情報

２．データ収集・分析・見える化

３．生産管理の真のデジタル化
紙ベースの生産
管理/工程別Excel
管理表～市民開発でのデジタル化・自動化で業務効率化～

市民開発でのデジタル化・自動化
で業務効率化

１．データ統合

扱う情報のデジタル化
で工程進捗管理
業務効率化

生産情報のデジタル化による業務効率化
データ分散/

３．生産管理の真のデジタル化～扱う情報のデジタル化で工程進捗管理業務効率化～

手動データ加工～なんちゃってデジタルからの脱却～

４．社外とのデータ共有～効率的な情報交換で業務効率化～

４．社外との情報共有
図面情報からのデータ抽出

５．情報まとめ知識DB

データ統合による有効活用
で業務効率化

５．情報まとめ知識DB

調査内容要約/
報告書作成～生成AI活用での間接業務効率化～

効率的な情報交換で業務効率化

生成AI活用での間接業務効率化(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative

31

おわり

(C) 2024. Industrial Value Chain Initiative32