Future Factory Design- Manufacturing DX Journey 既存の延長ではない未来工場を描き、モノづくり現場からDXを推進「DX（デジタルトランスフォーメーション)」が叫ばれて久しい現在、DXを推進し、企業の競争優位性を担保するためのビジネス作り込み（ビジネス変革）
は、業界を超える喫緊の課題となっています。
モノづくり現場も例外でなく、ビジネス環境変化を正しく捉え、ビジネス変革に耐えうる工場を作っていくことが必要です。
これからのモノづくりは、既存の延長ではなく変化の先にある将来を見据え、工場現場からあるべき姿を発信し、全社施策として展開可能なDXを推進することが重要です。
アビームコンサルティングは、多くのプロジェクト実績をベースとした事例・手法の提供により、企業のDX推進に根ざす未来工場構想を支援します。

こういったお悩みを抱えている方にビジネス環境に伴い変化する製造要件に、応えられるような未来工場の姿を描きたい
現在推進中の工場施策は、昨今のデジタル潮流に耐えうるのかを知りたい
部下の危機感を醸成したり、未来志向を促す機会を作りたい

未来工場構想事業戦略のインプットになるワークショップ

業界別
DXリファレンスの提供

DX/未来工場実現に向けた施策立案
目指すべき未来工場
ビジネスモデル変革に対応できるプロフィットセンター（競争優位性の確立）

取引先の生産ライン内で自社の生産を実施

現在モノづくりのノウハウを売り物に取引先の品質改善など、VC をつないだ品質管理

ビジネス環境変化への対応
デジタル潮流への適合

既存の延長にある未来工場
生産効率化
設備稼働率向上Why ABeam?
各工場を束ね、トップダウンで全社の取組みとして推進

業界やデジタル動向を鑑みた事業方針の再定義

工場 / 経営双方の視点を繋いだデジタルビジネスの創出

DX/未来工場構想を全社で 推進するための体制を作り、全工場横串での検討から、取組みテーマを導出します

DXに関わる豊富な実績をベースに、事業戦略へアラインした各事業の方針を、“デジタル“を意識して再定義し、DX/未来工場を形あるものへ導きます

業界 / デジタル動向を熟知したメンバー構成
で、足元課題の対応から、未来工場創造までの軌跡をどう辿るか、弊社フレームワークを活用して体系的に整理、実施につなげます©2020 ABeam Consulting Ltd.

DX推進/未来工場構想では3つのサービスをご用意しております。
お客様状況に合わせカスタマイズします。

１.

「即実行」
をご支援する講義＋ワークショップ

最新デジタル事例等の紹介後、DX/未来工場を描くワークショップを実施し、あるべき姿を策定します。

各事業の方向性

最新のデジタル工場事例から、目指す姿を検討、各事業の方向性を定め、実施に向けた礎を構築

サービス提供価値

各業界の最新デジタル事例から、DX/未来工場実現のための取組みテーマと実行施策を導出

研修アジェンダ
Day1

デジタル概論

ワークショップ

Day2

ビジネス構造変化

Day3

DX/未来工場

既存の延長でない未来工場像とは？

自社で目指すべきDXの方向性は？

1. デジタル化動向

1. ソリューションビジネス

1. 工場デジタル化事例

2. [WS]デジタル進化と影響

2. ビジネスエコシステム

2. 業界別ICT活用と未来予想

3. 世界のデジタル戦略

3. [WS]自社のコト売りとは？

3. [WS]工場デジタル化方針策定

4. [WS]他社事例意見交換

4. 最新デジタル技術

4. 未来工場に向かうストーリー

5. [WS]技術活用シーン検討

5. [WS]施策立案

2.

各事業の方向性別テーマ選定結果に基づき、実現に向けた アクションプランを策定

アクションプラン全社として統一されたグランドデザイン作成

DX実現/未来工場の実現がなぜ必要か、その“錦の御旗”を掲げてから、テーマ出しや、実現に向けたロードマップを描きます。

DX推進の“錦の御旗”
サービス提供価値

何故“今”DXなのか？ DXの取組みを推進するために/上申するために必要な“錦の御旗”を掲揚

全 社 で 俯 瞰 できるリファレンスを作 成、また、施策を優先順位付けした ロードマップ
を策定

DX を取組むために必要な上申の支援、未来工場実現に向けた全社共通のリファレンス、具体的なアプローチを案出

ディスカッション3.

業界別DXリファレンス/ロードマップ

業界別DXリファレンス

ワーク

ロードマップ

錦の御旗(DX推進の意義)

デジタル組織/体制構築のベースとなる人材育成（次世代リーダーの発掘）

デジタル時代を見据え、次世代リーダーとしての素地を持つ人材の発掘と育成を支援します。

デジタル教育サービス提供価値

業界固有の先進事例や、他業界におけるデジタルへの取組みをインプットし、DXに対する知識を底上げ

次世代リーダー発掘のための評価

デジタル教育でのインプット / アウトプットをベースに、感度の高いメンバーを人選する
評価項目を作成、次世代リーダーを選定

最新の DX 事例をベースとした未来工場像が創造可能 貴社に合わせた評価項目から次世代を担うリーダーの選定を嚮導

講義＋ワークショップ

人材選抜
課題

評価項目作成と評価

ワークショップでの発言

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Factory Assessment Service- Smart Factory & Operations -スマートファクトリー化の第一歩を確実に踏み出すための現状・将来像整理を支援

製造業では、「高齢化に伴う匠世代の退職による人材、技術伝承不足」、「老朽化設備トラブル対応の頻発」、「製造コスト削減」などの課題を抱え、日本の製造業が得意としていた現場カイゼンによる課題解決力が低下しつつあります。また、IoTやAIなど製造現場のデジタルツールを活用したスマートファクトリー化が取りざたされる中、「IoTのために設備投資をしたが思うような効果が出ていない」、「IoTを導入したが、使いこなせない」など、新たな課題も出ています。

アビームコンサルティングは、製造業界の知見と先端テクノロジーを活用した多くのIoTソリューションを有しています。

アセスメントサービスは、問題の特定、課題設定および解決のアプローチ作成を行い、スマートファクトリー化の第一歩を踏み出すご支援をいたします。

実績豊富な
ABeam のアセットをフル活用

貴社ならではのスマートファクトリー実現アプローチの導出

経営層から現場まで一体となって議論
アセスメントサービスの進め方

製造業界での知見とデータ活用による課題解決アプローチにより、工場に負担をかけずに実施致します。

スマートファクトリー化

アセスメント

企画・準備

実証実験（PoC）

導入・実行

Factory Tour & ワークショップ

展開・拡張

取組具体化

Factory Tour

課題の抽出

目指す姿の検討とテーマ選定

1. スマートファクトリー
企画 / 上申支援

Factory Tour を効率的に実施するため、必要最低限の情報を受領し、仮説を立てます

業務・設備・データ・IT/OT の観点から工場現場での現状確認や課題把握します

推進に必要なアセット（データ・システム等）の 明確化と課題解決の方向性を導出します

スマートファクトリー実現で成し得たい状態をディスカッションし、テーマを選定します

3. 既存データ活用検討

Factory Tour のスケジュール例
Day 1

Day 2

オリエンテーション(訪問主旨・メンバー紹介等)

ABeam IoT 事例 /ソリューション紹介・分析デモンストレーション
実施

AM
Factory Tour
(製造現場確認)

PM

Factory Tour 後のQ&A / ラップアップ

生産現場の課題抽出・ディスカッション

目指す姿のディスカッション(経営幹部・現場メンバー)

工場確認の観点

業務関係部署を巻き込んだ推進

データ

生産技術

情報システム

品質管理

IT/OT

取り組みテーマの選定・優先順位付け

アセスメントのラップアップ

4. センサーコンシェルジュ
5. 帳票デジタル化

製造部門設備2. スマートファクトリーグランドデザイン

詳細は裏面参照

アセスメント準備

弊社コンサルタントが貴社工場を4 個の観点で確認します

取組みテーマを具体化することで、関係部署が明らかになり社内で個別に動いていた活動が一本化されます©2019 ABeam Consulting Ltd.

アセスメントの具体化ステップでは以下の5つを用意し、各種現状に合わせ実施します

1. スマートファクトリー企画/上申支援
貴社工場を調査し、目指す姿と実現性の高いテーマの選定を行いロードマップを描きます。
その後の上申支援も行います

ロードマップ策定

サービス提供価値目指す姿の検討、テーマ選定結果に基づき、その実現の道筋をロードマップとして描く

上申サポート

効果の定量化、申書の作成支援を実施

今後取り組むべき活動とその効果を明らかにします。
社内上申を前進させます

2. スマートファクトリーグランドデザイン
貴社の過去のPoCの取組や現状の工場を分析した上で、全社視点でのグランドデザインを策定します

過去のPoC
実施内容分析

サービス提供価値

各工場/拠点で実施しているPoCの取組を整理。
成功/失敗事例の共有を目指す

グランドデザイン

全社でPoCを効率的に進めるために、統一的なテーマとシステムアーキテクチャを提案

目指す方向性とそれを実現するシステムのグランドデザイン(個々に出来上がったシステムをまとめる仕組み設計)を得ることができます

3. 既存データ活用検討
既存データを分析し、可視化や予測等の形で業務でのデータ活用が可能かを検証します

既存データ分析と評価

既存データを分析し、ものづくりにおいて可視化や検知、予測などの形で活用できるかを検証

データ種の評価

サービス提供価値

現状のデータを専門家が分析することで、データ活用が可能か判断可能です

既存データの必要性の判断と、新規に取得すべきデータの見極めを実施

4. センサーコンシェルジュ
ファクトリーアセスメントで選定したテーマの実現に必要なデータの選定とデータ集約方法を検討します

取得するべきデータ種の選定対象となる工程を分析し、取得するべきデータ種の洗い出し

サービス提供価値

データ種、データ取得箇所、取得センサー、センサー設置方法、データ収集ネットワークの構成を得ることができます

データ取得方法のデザイン

センサーの選定、ネットワーク経路選定、データ保存方式等をデザイン

5. 帳票デジタル化
現場帳票やエクセルのデジタル化の方法を検討しますデジタル化対象の特定

ものづくり現場の帳票を調査し、デジタル化する
対象を特定

サービス提供価値

帳票のデジタル化とデータ連携の方法を得ることができます

デジタル化方法のデザイン

デジタル化の手段(タブレット、RPA等)を選定し、ネットワークやデータ連携方式まで含めてデザイン

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Sensor Concierge- Data Ready for Smart Factory Industrial DXの実現に向けた製造現場のデータ活用の仕組み作りを支援

製造業では、様々な問題を解決するために高度化したデジタル技術を活用する動きが活発になっています。
デジタル技術で成果を得るには適切なデータを適切な形でデジタルツールに投入し、用途に合う様に処理する必要があり、これらのデータの準備はデジタルトランスフォーメーションの重要な成功要因と言えます。
スマートファクトリー実現のためのデータ準備
スマートファクトリー
実現のための方針

データ準備
プラン策定戦略・設計

データ取得

データ
連携

データ活用

データ
処理

データ
見える化

高い生産性の実現

自律操業化

どのような手法を使いどのように実装すべきか

属人化作業の解消

データ活用によるスマートファクトリー化の実現には、その基礎となるデータ準備が重要です。
データ準備には、そのための“戦略の策定”と“設計”、またデータの取得、連携、処理、見える化という一連のプロセスをどのような“手法”で実現するのか、また複雑になるプロジェクトをいかに確実に“実装”していくのかが課題になります。
これらのデータ準備のプロセスには各段階で異なるケイパビリティ（戦略策定・業務理解・センサーなど）が必要となり、全プロセスについて深く検討して進めるのは困難です。特にデータ準備の根幹であるデータ取得（センサー選定）が、データ連携以降のプロセスと切り離されて検討されていることが多く見られます。

データ準備における課題とアビームコンサルティングの提供価値

戦略とりあえず着手した、という状態で、具体的な目標と道筋が不明確

支援実績ノウハウを元に、経営視点を踏まえた目標設定と、設計から実装までのロードマップを策定

設計

既存のパッケージサービスでは
自分たちの要望に完全にマッチしないお客様の個別の課題を明確化することで、お客様に合ったデータの準備を実現

手法

センサーメーカーでは自社サービスと限られたユースケースの提案に留まるため、真の解決策が出てこない

多種多様な業界出身者によるデータ化アイデア、支援実績で得たナレッジ、アライアンス先からの情報を元に、データ取得手段を発見

実装

やり取りの経験のない業者を含め、多様な業者のプロジェクトマネジメントが不安

スキルやケイパビリティを考慮し、設備メーカー、センサーベンダー、エンジニアリング業者をリード©2020 ABeam Consulting Ltd.

アプローチ
データ収集の仕組みを用いて達成したいことと現状の姿を確認し、目指す姿を検討してから、データ取得方法の探索やデータ収集条件設定を行います。
本ソリューション範囲

データ準備の仕組み検討

データ準備の仕組み構築• 工場視察を通じた現状確認• 必要なデータ項目精査• 業者依頼用に要件整理• 課題設定とKPI の確認• 試用するセンサーの選定

アセスメント• データ取得手法の選定• データ取得 / 連携 /処理 / 見える化の概形構成策定と概算コスト算出• 閾値 / アラーム発信の設定• 問題の要因把握• センサーベンダー
提示、仲介• センサー仕様の決定

監視体制の構築

課題解決• 解決策の効果検証• 異常時対応手順の整理

他テーマ・
他事業 / 他工場展開•• 得られた知見の展開

データ活用の仕組み検討 / 構築

• データ収集の仕組みの展開

準備したデータを加工 / 分析する仕組み構築

アビームコンサルティングの価値提供を支えるアセット
様々な業界から集まった人材の多種多様なスキルとプロジェクトを通して得たノウハウを元に築いたアセットを活用し、お客様の課題に対して最適なソリューションを提供致します。

指標策定

データ取得手法• 実践を通して洗練されたノウハウを一般的な指標に盛り込んで整理しているため、実用性をもたせるためのデータ収集の方法を知ることができる。

• IoT 支援や市場調査を元に蓄積した生産現場での具体的なデータ化項目と手法を業界別、データ活用目的別に整理しているため、データ取得の実務でぶつかる問題に即時対応できる。

• 取得可能なデータの中で、何を実現できるかを知ることができるため、活動の目標設定に活用することができる。
一般的な指標実践ノウハウ
データ項目は個々の事情に合わせて変更する

工程特性に合わせた係数設定を追加• 具体的なデータの定義が分からない例）温度と言うけど、目標温度？
平均温度？温度勾配？…

データ取得方法リスト

Y=AX+B

データ項目とデータの取り方が記載

ボトルネックの データを使う
目標指標

取得データ データ処理ロジック

データ扱いポイント

設備稼働率

駆動系設備のOn-Off 情報

ボトルネックが都度変わる
場合は生産品目別にボトルネック想定設備をリスト化し、生産品目ごとで稼働率評価対象データを変える。

稼働率＝On-Off 切替回数
× 切替サイクルタイム
÷ 操業時間• 現場を見た時にどこから取ればいいか分からない例）
ライン速度の取り方
雰囲気温度とはどこの温度か…

解決！

センサー探索知見

手軽なコスト試算• センサーのスペックをアライアンス先、支援実績、メンバーの経験から広く情報収集しているため、お客様が今まで全く目を向けていなかったような手法の発見につながる。

• 試算に必要な情報項目と計算ロジックを整備したフォー
マットを用いることで、膨大かつ経緯説明に手間がかかる業者とのやり取りを省き、概算見積もりにかかる時間を大幅に短縮できる。

• ベンダーフリーの立場で多彩な業界で使用されてきたセンサーをラインナップしているため、最新トレンドの情報を偏りなく知ることができる。
市場調査・アライアンス先情報共有活動で生じた視点を調査に反映

ナレッジ

お客様

設備メーカー

業者に依頼すると、•見積もり前提条件の設定が面倒•多くの業者とやり取りを行う必要がある•回答までに時間がかかる

IoTプロジェクト
活動に活用

実務経験ベースのナレッジ

IoTプロジェクトで挙がった視点を元に整理した情報を含めてリスト化

様々な要求に対し蓄積したナレッジを元に最適な情報提供を実現

センサーメーカー 価格情報をフォーマットに概算見積
蓄積
フォーマット

ABeam

お客様

配線工事業者

多様な業者

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IoT Data-driven Manufacturing- Smart Manufacturing Operations 製造現場における工程管理/カイゼンレベルの向上を支援

高まり続ける品質要求、超短納期への対応、労働力減少と匠世代の退職など、製造業を取り巻く環境変化により、付加価値の創造は難易度を増しています。
また、IoTやAIを活用した生産工程のデジタル化、省人化・自動化などの製造業変革の波へどう対応していくかも問われています。

アビームコンサルティングは、多くのスマートファクトリープロジェクト実績を基にしたIoTソリューションを活用し、マネジメント層だけでなく製造現場も巻き込んだデジタル化を強力に推進、継続的な製品品質や生産性向上を支援します。

品質をつくり込める

ＫＰ
Ｉを最適化する

ヒトの力量

現場力の醸成バラつきの最小化

オペレーション

ビジネスシナリオ
各課題に対応するシナリオを用意します。

スマートファクトリー化における課題
デジタル技術を活用した未来工場の実現を経営層から求められている

匠世代の退職や労働力不足により現場力が低下している

かつてないレベルで生産工程の合理化や労働生産性が求められているシナリオ 1

シナリオ 2

シナリオ 3

シナリオ 4

IoTを活用したQC活動のDigitalization

AIを活用した匠からの技能継承

OEEを最大化する
オペレーションマネジメント

工程条件の自律・自動化とそのマネジメント

ビジネスシナリオごとの取組みテーマ
見える化

判断（検知）

予測品質

品質のつくり込みバラつきを数値で正しく把握●

管 理 基 準 を逸 脱した
異常なバラつきを検知●

カイゼンの着眼点の強化●

決めごとを守り抜く現場
力と工程能力の確保●

工程の稼働状態を数値で正しく把握●

設備異常・故障を検知して、生産ロスを最小化●

設備故障を予測して、生産ロスを最小化●

保 全 におけるヒトの力量バラつきを最小化●●

生産性取組みテーマ●

ボトルネックの把握●

ヒトの力量バラつきによる不良発生を最小化

シナリオ2
マネジメント●KGI/KPIなどの工場経営状態を数値で正しく把握

シナリオ1

KG I / K P I の目標 達 成を阻害する要因の検知●

4 M 変 化 点 に 応じた
動的な管理基準を提案

目標 達 成 可 否を予 測し、達成に向けた方策を提案

●

シナリオ3

自律
4M変化点に応じたあるべき管理基準の学習と、自律・自動化適用●あるべき設 備 条 件 の学習と、設備に対する自律・自動化適用●

自律・自動化した工程
条件を管理する指標・プロセス策定

●

シナリオ4

©2019 ABeam Consulting Ltd.

日々の生産業務での機能活用イメージ
データを蓄積することで、日次の業務だけではなく週/月/年単位での生産業務に活用することが可能です。

エンジニアリングチェーン

設計

生産準備

市場

生産

不良管理機能分析機能

マネジメント

QC手法

テーマ
選定

新たな手法

現状把握 活動計画
目標設定
作成

要因
解析

対策検討
実施

効果
確認

標準化と管理の定着

仕上げ
処理

最終検査

トレース

工程

成形

中間検査 表面処理

方針管理

塗装

是正活動

KGI/KPIモニタリング
方針管理

突発不良対応是正活動

KGI/KPIモニタリング
突発不良対応
方針管理
是正活動
日常管理
カイゼン活動
KGI/KPIモニタリング
突発不良対応方針管理
是正活動
標準の遵守/異常検知
標準遵守の方策検討
１日の生産活動
日常管理
カイゼン活動
KGI/KPIモニタリング
突発不良対応方針管理
是正活動
標準の遵守/異常検知
標準遵守の方策検討
日常管理
カイゼン活動
KGI/KPIモニタリング
突発不良対応標準の遵守/異常検知

標準遵守の方策検討
カイゼン活動日常管理

標準の遵守/異常検知
日常管理
標準の遵守/異常検知

標準遵守の方策検討
カイゼン活動
標準遵守の方策検討

長期的な生産活動（週/月/年・・・）

日常管理機能
是正活動
4M変化点

良品条件

慢性不良対応！

検知アラート方針管理

カイゼン活動

KPI予測/見直し

標準の見直し導入アプローチ
最新のデータ分析手法・ITシステム・製造業知見を持つスペシャリストが、お客様の製品/工程に即した分析モデルの構築やデータ活用の仕組み作り、それを活用した業務定着を推進します。

業務プロセス/システム整備

本ソリューション範囲
アセスメント● 工 場 視 察を通じた現状確認

テーマ選定/
パイロット導入● 取組みテーマの選定●目指す姿定義● 対象工程/設備選定● 課題抽出● 対象製品選定●ロードマップ作成●データ整備●グランドデザイン作成●システム環境構築

効果を最大限に活用する業務整備・システム構築効果検証● KPIレベルでのカイゼン確認● データに対する理 解
活用マインド測定●マネジメントレベルでの見える化効果測定

独自の分析モデル導入

AIの技術を用いた分析モデルにより効果を拡大

他テーマ・他事業・他工場展開

現場起点としながらも全社レベルで取組みへ展開

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IoT Data-driven Engineering- Smart Process Engineering -製品挙動データに基づく次世代の製品開発プロセスづくりを支援

これからの製造業は高い品質要求への対応、開発リードタイムの短縮、デマンド起点の製品開発、マスカスタマイゼーションなどが求められ、従来の製品開発プロセス自体を変革することが必要となってきています。これらの実現には従来の改善活動に加え、デジタルテクノロジーを活用した高度なデータ利活用が重要です。アビームコンサルティングは、実績あるデータ活用シナリオ、最新分析技術、IoTを活用したアプリケーションなどのアセットに基づき、設計品質の向上、設計リードタイムの短縮、品質損金の削減を実現する製品開発プロセス変革をご支援いたします。

データを活用したフロントローディングによる品質課題解決
スピード向上による

設計品質向上開発上流からの品質作り込みによる設計 LT 短縮

品質損金削減設計/試作プロセスの変革
設計の上流段階からデータ活用（フロントローディング）することで、早期に品質課題の解決を実現、設計品質の作り込みを可能にします。手戻りの防止や、試作回数低減につながり、設計/試作プロセス全体のリードタイム削減を実現します。このソリューションは、設計、生産準備、生産の各担当者の有機的ディスカッションの場を創出し、コンカレントエンジニアリングの土台として活用可能です。

エンジニアリングチェーン

設計 / 試作

生産準備

生産

市場

設計 / 試作フェーズのプロセス

要素
開発

先行
開発

研究試作

機能試作

商品試作

挙動
把握

再現試験

問題
特定

対策
検討

問題予兆や現象をデータから検出・把握

データに基づく討議で効率的に原因を絞り込みデータと熟練者知見を用いて問題特定・原因の追究

問題特定の結果、過去実績を活用した対策検討

型試作

量産試作

対策実施
/

評価
対策実施結果の評価・効果検証

上流で設計品質を作り込み、設計 / 試作プロセス全体のリードタイムを短縮©2019 ABeam Consulting Ltd.

設計/試作プロセスの変革を実現する機能
データの可視化 / 分析

データの収集と処理● 品質評価基準に照らしたアウトプットの定義● アセットに基づく収集すべきデータ定義● データから変化・異常を検知● データの収集 / 処理 / 蓄積

収集可視化

蓄積

処理

評価

検知

ログ
データ

Data-driven
Engineering
設計の改善

品質評価

● フィードバックに基づき設計を改善● データと設計図面に基づくディスカッション● 品質評価のナレッジを蓄積

対応

フィードバック● エンジニアの意見を取入れ、改善策の策定

蓄積

ディスカッション

設計図

レポート

判定

蓄積
レポート

レポート

バリューチェーンを横断した課題解決シナリオ

設計開発

生産市場

• 製品スペックの複雑性に起因する想定できない不具合• 高難度な設計を満たす生産 プロセスの構築• 市場投入後の想定できない 品質不良発生• 設計→試作→評価サイクルが複数回必要（工数肥大）• 品質検査工数の肥大• 市場損金の肥大• 抑えきれない不良品の市場流出• 把握しきれない製品への顧客要求• 部門間の品質評価基準の違い

シナリオ 1

シナリオ 2

シナリオ 3

CPS で実現する
設計品質向上生産現場における品質検査自動化

デマンドドリブンの製品品質向上

製品品質検査（製造現場）

市場に出た製品の利用時の動作を検知

製品設計

製造

製品

（CAD/CAE）

Algorithm

改変

設計

対策と評価

品質改善

実行

挙動課題

製品
挙動データ

可視化

製品挙動

• 製品が設計意図通りに挙動しているかを評価• 製品が予期した通りに挙動しているか確認• 欠陥の発生要因を発見/ 対処• 市場での欠陥データの検出と蓄積

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KPI Management- Data Visualization of Manufacturing Processes 組織を繋ぐKPIマネジメントにより競争力のある工場を実現

現在、製造業では顧客ニーズ多様化やグローバル競争の激化、デジタル化の進展に伴い、市場環境が急速に変化しています。

このような状況に即応するためには、正しく工場のボトルネックを把握し、組織目標となる上位KPIに連動する施策を遅延することなく遂行していくこと重要です。
アビームコンサルティングは、経営・業務・IT視点を持つコンサルタントと、製造業における業務改善プロジェクトから得た豊富な知見を元にKPI管理の高度化を図ることで、競争力のある工場の実現を支援します。

生産状況のKPI 階層構造によるリアルタイム把握

真因の早期特定組織目標に連鎖した最良な施策選択高度化されたKPI管理の実現
B工場アドバンテージ

A工場【工場目標】

事業部長/工場長【課目標】【工程目標】

課長/係長

現場担当者

OEE

停止ロス
性能ロスサイクルタイム

不良ロス

A工程
生産量
直行率
ダウンタイムKPI因果関係を見える化したKPI管理

現場から上位層へのリアルタイムな情報共有

停止ロス

OEE

性能ロス

サイクルタイム

不良ロス

B工程

工場間/工程間でのデータ共有

ビジネスシナリオ

各課題に対応するシナリオを用意します。

製造業における課題
課題 ❶課題 ❷課題 ❸課題 ❹

意思決定者への情報共有が遅れることで判断が遅延

課・工程毎のKPI管理により工場全体での問題解決の難航

現場経験に依存した問題特定による慢性的問題の残存組織目標を考慮した施策検討/
評価不足による問題解決の遅延

シナリオ 1

シナリオ 2

シナリオ 3

シナリオ 4プラットフォームによる意思決定の リードタイム短縮

ダッシュボードによる潜在課題の顕在化

組織目標に連動した的確な施策の選択と評価

デジタルデータを活用した異常予測と施策提案©2019 ABeam Consulting Ltd.

製造プロセスの変革を実現するKPIダッシュボード活用方法
工場を止めないタイムリーな情報連携

工場ボトルネックの早期特定
時系列表示

KPIツリー表示
経営者/工場長

本質的課題の理解
現場作業者の改善思考醸成

拠点/課

拠点

製造現場

上位者への報告作業負荷を低減し、改善活動に充てる時間を増加●

工場全体の生産進捗をタイムリーに把握し、生産阻害要因の事前把握と早期抑止

●

●
●

生産サイズ
アップ
レシピの見直し

施策効果シミュレーション

A

ロス
D

使用量
C

良品量
E

データ蓄積

拠点/工程/設備
生産サイズ
アップ

施策案毎の組織目標への影響度を見える化し、目標達成のための最良な施策選択を実現実施した施策の組織目標への効果有無を見える化し、次の打ち手を迅速に判断●AI

ダッシュボード

検知/分析/探索可視化

参照

データ収集

不良品
F

まとめ
購買

●

デジタルデータを活用した生産性向上

実行/評価

単価
B

期間

KPI階層上に未達要因を表示することで、本質的な問題点への理解を促進

組織目標(A)への効果：
原材料費10%削減
原材料
原価

ツリー表示の切り口
品種

組織目標達成に向けたボトルネックの早期特定

最良な施策選択と改善加速の実現
施策立案

工程参照

施策提案異常リスク提示
A工場

施策蓄積
施策実行

蓄積データを活用し工場の突発異常を予測●

過去の施策に基づいた自動提案による改善活動の加速●

導入アプローチ

アビームコンサルティングは、製造現場における業務改善プロジェクト経験で得た豊富な知見を元に、お客様の製品や工程に即したKPIモデルの立案から導入までをトータルに支援します。

ダッシュボード機能拡張

本ソリューション範囲
データ収集・蓄積●

対象システム選定●

データフロー設計

予実差の要因分析、トレードオフ
指標の最適解KPI見える化
パイロット導入●

対象工場・課選定

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I/F設計

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●

データ連携機能開発

KPI階層設計●

データモデリング●

ダッシュボード画面構築●

システム環境構築

効果検証●

月報・日報作成時間の検証●

データ収集時間の検証●

改善リードタイムの検証

他事業・他工場展開

海外拠点含む全社レベルでの取組みへ展開

データ活用による予測・最適化
品質/需要予測、生産計画最適化

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Digital Plant- Smart Operations Management 部門ごとに存在するデータを連携し、プラントのデジタル化を推進、競争力強化を支援

固定費が高く、24時間365日操業が求められる石油・化学プラントでは、計画外停止によって多大な損失や超過勤務者が発生します。
そのためトラブル早期発見や重篤化の回避を目的とした、画像解析を活用した設備トラブル検知、ドローン技術を活用したプラント監視といったデジタル技術の活用が期待されています。
また、国内需要減による売上低下の一方で、利益確保も求められています。
主な施策として、定修時の数十億規模のコスト削減や、各部門に散在するデータを集約し、需要に応じた生産計画の短サイクル化があります。アビームコンサルティングでは、多くのプロジェクト実績を基にしたデータ活用起点のIoTソリューションを提供することで、貴社プラントのデジタル化推進を支援します。

設備トラブルの早期検知による先進技術を利用した潜在課題の解決

部門間データ連携による迅速な意思決定

操業負荷低減ビジネスシナリオ
各課題に対応するシナリオを用意します。

課
トラブルや定修時に、多くの超過勤務者が発生する

題部門ごとにデータを管理しているため、生産計画に必要な情報の入手に遅れが発生している

国内需要の減少に伴う利益の減少という課題が顕在化している

IoT・ビッグデータ等の先進技術の活用が遅れ、スーパー認定取得が難航している

シナリオ 1

シナリオ 2

シナリオ 3

設備トラブルを早期に検知し、計画外停止による損失と超過勤務を防ぐ機能分化したシステムを連携させ、意思決定リードタイムを短縮

先進技術と設備データを活用した
スーパー認定取得

IoTプラットフォーム
原油価格
フレートコスト

管理する情報粒度

生産量
製品価格

輸送

貯蔵プラント操業

輸送

販売

事業フロー
プラント稼働率

各部門

運転コスト
保全コスト
運転

保全

安全
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シナリオ１：

設備トラブルの早期検知による計画外停止の損失の防止

ドローンと画像解析を駆使した 24 時間監視の実現によって、異常を早期に発見する
設備データを解析、ダッシュボードで異常をオペレーターに気付かせ、トラブルの重篤化を防ぐ

機能分化したシステムの連携による意思決定リードタイムの短縮

シナリオ 2：

サイロ化された部門データを IoT プラットフォーム上で連携して必要な情報を抽出することで生産計画策定を迅速化
原油・製品価格、稼働状況等のデータを主軸に機械学習を活用することで、LP パラメータをリコメンド
原油調達

製油

営業

データ
生産計画
策定

原油価格、原油性状、フレートコスト、製品価格、設備データ、設備制約条件

リコメンドされたLP パラメータ
旧 LP パラメータ

機械学習

シナリオ 3：
スーパー認定要件
配管腐食などの設備状態把握
可視化

先進技術と設備データを活用したスーパー認定取得
危険源の特定・評価・措置

高度な従業員教育

先進技術の活用

第三者の専門的な知見の活用

運転状況把握分析

連続運転期間・保安検査方法の適切な評価体制

省エネ検討

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活用

サイバー

数十億規模の定修コスト削減

スーパー認定取得

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プラント

社員の数百時間 / 年の残業削減

アーキテクチャ
多岐にわたるデータソースをIoTプラットフォームに集約し、分析や機械学習を用いて可視化することで、生産計画、保全計画、操業管理などの意思決定を支援
します
データ集約

設備データやコスト、輸送情報など
様々なデータソース

分析・ＭＬ

可視化

多様なデータ活用を支える
IoTプラットフォーム

ユーザ

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