生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)『改善・革新活動におけるS4(Speedy・Simple・Smart・Simulation)』
2020年11月19,20日

AGC株式会社
生産性革新推進部
尊田 嘉之
中元 正司

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

Agendaはじめに（AGCおよび生産性革新推進部の紹介）
2. DXの取り組み
3. DXを支える科学的アプローチ（IE×DS）
4. シミュレーションの位置づけ
5. S4導入の背景
6. 事例１（国内工場）設備能力向上のための改善課題の明確化
7. 事例２（海外工場）生産能力の検証による投資の最適化
8. まとめ1.

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division

1.はじめに AGCの紹介(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

1.はじめに 生産性革新推進部の紹介
・コーポレート部門の一つ・事業部門、研究開発分門とは独立・全社の生産性革新を推進生産性革新推進部(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

Productivity Innovation Division

1.はじめに 当部のポジショニング
外部 コンサル、他企業、他カンパニー/SBU

学会、他

ﾃﾞｰﾀ

知見・技術

ＳＳＫ

課題

課題解決
コーディネーター

ﾃﾞｰﾀ
悩み
課題
ﾃﾞｰﾀ

課題

ﾃﾞｰﾀ

支援先(現場・事業)

悩み

コーポ
他部門
固有技術
先端研
商開研
生技部
情シ、他７０人もいるの?
羨ましい！
N社様(素材)：業務プロセス改革推進部
実行部隊なし、情シ管轄

色々な生産現場/事業に近い存在
中庸のポジショニング(潤滑油的な存在）

・・自助努力＋AGCリソースのフル活用（ｺｰﾃﾞｨﾈｰﾀｰ）・フットワーク（費用自前主義で即行動！）
・当事者意識(一体)＋第3者視点(課題発見)

AGC史上初の、課題解決専門集団
革新、モノづくり といった名を含む組織を有する企業は多くなっているが、コーポレート横串機能として現場の課題解決まで直接支援する大部隊を擁する企業例は珍しい！？

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Productivity Innovation Division

1.はじめに 当部の活動領域

製造のみならず、全社の生産性革新に関わる

エンジニアリングチェーン
工程設計

製品
設計

原価企画

製品企
画

確定

ｾｰﾙｽ

新規事業支援全般
・ｻﾌﾟﾗｲﾁｪｰﾝ最適化

サプライチェーン

外注探索/開発

安全職場

需要予
測
改善人財育成
作業標準化

原価管
理

品質管
理

市場動
向

生産管理・原価管理
SCM体制の再構築

計画P

量産
準備

市場動
向

スマートAGC

・工程設計(Simu.)

・生産/原価管理体制

ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞ

ﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞ・営業力強化

・原価企画

・ライン立ち上げ支援

ﾆｰｽﾞ･ｳｫﾝﾂ

デマンドチェーン

調達S

物流

製造M

オフィス業務・事務作業

出荷D

現場改善支援・ＩＥの深化・データサイエンス
・最新ICTﾂｰﾙ
・シミュレーション

物流

オフィス・W／Ｃ業務改善支援

市場・お客様ｻｰﾋﾞｽ生産性革新推進部(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

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2.DXの取り組み

全社を挙げてDXへ邁進中

経産省のDX銘柄2020に選出（2020年8月）■スマートR&D

VR,MR,MIの展開■スマート物流

パレットIoTシステム■スマートファクトリー

AIによる匠創出■改善・革新活動(IE×DS展開)

AIを活用したIE分析
7

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3. DXを支える科学的アプロ―チ(IE×DS)
IE

インダストリアル
エンジニアリング

データサイエンス

DS

IEの書籍

データドリブン

ヒューマンドリブン「IEとは最適ワーク・システムを志向するエンジニアリング・アプローチである。すなわち、人間・機械・ものおよび情報を統合し、最適（最経済）なワーク・システムを設計・確立することである」

100年以上の歴史

最適ワークシステムの設計・確立「DSとは短期間に仮説検証を速く、深く繰り返し、ビジネスの現場で活用することにコミットする、結果志向のプロセスである」≒

ビジネスの現場での活用にコミット

ここ10年で大盛り上がり

生産性の改善・革新

目指している先は同じ。いずれも生産性の改善・革新の手段

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Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

3. DXを支える科学的アプロ―チ(IE×DS)
X

真理の追究
売上、品質、技術、知識、安全・・・

生産性 ＝

未然の対応

アウトプット ↑文化になるまでやる！

インプット ↓

設計・仕組みへの落とし込み

コスト、ロス、トラブル・・・

最適化

DDS

データ分析

AI

振動計

教育IE
シミュレーション

ビデオマニュアル

手段

デジタルツール＋科学的な問題解決手法（IE×DS）＝DX

普及

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4.シミュレーションの位置づけ（デジタルツール群における）センシング

スマートロガーT. Watcher れんら君
計測機器
データ転送機器

最適化

現場密着

Numerical Optimizer

振動計
振動計

製造環境センサー
サーモ
ビューア

人物検知ソフトセンサー

S4

現実の正しい認識

真理・理想の追求

IE×DS
分析ツール

Witness

統計解析
ツール

可視化 ツール

生産のモデル化

TERR
波形処理ツール

GP4
作業のモデル化

BIツール

データ分析

裏付け・理論武装

Flow Designer
製造環境のモデル化

RaAP
レイアウトのモデル化

シミュレーション

望ましい生産方法を定量的に検討

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5. S4(エス・クワトロ)導入の背景
S4

汎用的な概算抽象的・1工程～複数工程
・時間～日～月

他社品C生産のモデル化

抽象度

他社品B

・複数工程・月レイアウトのモデル化
他社品A
具体的作業のモデル化

狭い・短い

・1工程
・秒～分

空間・時間スケール

・複数工程
・時間～日

広い・長い

抽象度が高い → 適用範囲が広く、簡便・スピーディ・スマートな検討が可能！

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Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

事例１（国内工場）設備能力向上のための改善課題の明確化
事例２（海外工場）生産能力の検証による投資の最適化※事例で用いる工程名・装置名や数値は社外用に改変しています。

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

事例の概要
1. 化学プラントで生産する建築用素材の急な需要増に対応する必要性
2. 設計値と現状の生産能力にギャップがあり、その理由を把握したい
3. S4の活用により、3段階の改善課題を整理し改善活動を進めた

S4

課題

改善目標

①標準作業

標準時間に対するばらつきや作業遅れ

作業改善と標準化

60

②生産計画

投入順序やタイミングによる渋滞や待ちの発生 生産計画の適正化

70

③設備制約

渋滞や待ちの原因となる設備の制約

80

設備改造による制約の解消

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)S4導入の経緯
1. 現状能力では需要に対応できない
2. 歩留まり向上や稼働率向上のための分析をすると…
1. 作業時間のばらつきが大きく、稼働率を低下させている
2. 設計当初とは品種構成も変化している
3. 投入順序など生産計画にも原因があるのでは？
4. 設備改造のポイントはどこか？
5. 改造で本当に目標能力を達成できるか？

？？

「設備改造判断までの短期間で改善ポイントと効果を明らかにしたい」
使用ツール：
NTTデータ数理システム社製
汎用シミュレーションソフト 「S4(エス・クワトロ)」◆ 選定ポイント：抽象度が高く、他ソフトに比べモデル製作時間など短期間で解析と検討が可能◆

S4の活用で短期間で課題の見える化を達成！！

生産性革新推進部

S4による「モデル化」
1. 抽象度が高い。
2. モデル作成が速い

Productivity Innovation Division

実際の工程

S4による「課題の検討」
1. 論理的構造での数値計算
2. “たら・れば”を容易に試せる
3. ビジュアルは△(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

構造化

モデル化

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

課題
①標準作業

標準時間に対するばらつきや作業遅れ改善

目標

作業改善と標準化

60

1. 実績データを用いてS4で現状を再現
2. 作業時間のばらつきや遅れにより生産性が低下
3. 標準時間での作業を仮定しモデルで計算⇒目標①60の達成を確認
作業遅れ
4. 作業の改善と標準化

工程B

工程A
非稼働
標準時間

非稼働
稼働

稼働
作業遅れ

標準時間

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

課題

目標

投入順序やタイミングによる渋滞や待ちの発生 生産計画の適正化

701. 計算結果→CSV→BIツールで可視化
2. 生産順序やタイミングによる渋滞や待ちの発生が判明
3. 生産順序、タイミング、経路の見直しを検討

前工程
設備A B C
反応槽A

時刻
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950

A1A2

A3

後工程
A B C
反応槽B

B1

B2

B3

①②③④⑥⑤⑦⑧

時間

②生産計画

改善

⑨

黄色の製品の生産計画に着目
前工程で２ロットを並行して投入しても、後工程では設備Bしか使用できないので後工程の設備Aに待ちが発生

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

課題
②生産計画

改善

目標

投入順序やタイミングによる渋滞や待ちの発生 生産計画の適正化

70

投入ルールの変更により設備の待ちを削減する→10単位の能力増を達成

待ち

前工程において黄色の製品は設備Bのみに投入する

前工程で２ロットを並行して投入しても、後工程では設備Bしか使用できないので後工程の設備Aに待ちが発生

設備の待ち無し

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division

課題

③設備制約

渋滞や待ちの原因となる設備の制約(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

改善

設備改造による制約の解消

渋滞や待ちの原因となる設備制約を仮に取り去った場合に、どれだけの効果が見込まれるかをS4を使い事前に検証を行うことが出来た。

反応槽A_2から貯槽_1に“新しいルートを設置”とするとどれだけの効果が見込まれるのか。

短時間で計算結果を共有、次のトライにフィードバックすることが可能

目標

80

生産性革新推進部(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

Productivity Innovation Division

課題

③設備制約

改善

渋滞や待ちの原因となる設備の制約

設備改造による制約の解消

目標

80

設備改造により「前工程の設備A→後工程の設備A」というルートを新設→10単位の能力増を達成
反応槽A

待ち

時刻
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243
44454647484950

前工程の設備Aから後工程の設備Aへのルートを新設

前工程で設備Aに投入した黄色の製品は後工程の設備Aに移送できないので後工程の設備Aに待ちが発生

A1

A2

反応槽B
A3

B1

B2

B3

①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩⑪

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

事例１ まとめ(S4の活用ポイント）◆

改善活動により生産性向上を目的として現状把握を開始した。

◆

設計当初の能力が出せない理由を解析した。

◆

作業遅れ、生産計画、設備制約という3種類の原因が見えてきた。

◆

各段階に応じた、対策の効果を確認することができた。

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

事例１（国内工場）3段階の改善による設備能力向上
事例２（海外工場）生産能力の検証による投資の最適化※事例で用いる工程名・装置名や数値は社外用に改変しています。

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

活動概要（１）◆ 海外工場における改善支援において能力増を目的とした設備増設投資を検討⇒しかし、活動を開始してすぐに新型コロナによる渡航中止。

◆ そこで、日本国内からリモートでシミュレーションによる検証を実施。
◆ 短期間（２，３週間程度）での実施を要求

海外工場での設備投資の必要性判断

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

活動概要（２）・需要増に対応するために、現状のボトルネックである加工工程の設備A の増設を検討（現状から1台増設）
S4で検討した結果＞＞
施策

能力向上

設備増設のみ

10%

前工程改善

15%

前工程改善＋設備増設

60%

前工程 の改善を行い増設投資を遅らせることができた

60%UP
10%UP15%UP

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

ネック装置評価と生産性向上のフロー
10%↑

1. 想定ネック装置の台数を増やして生産性増を検証⇒思ったほど生産性伸びず
2. S4の機能“サマリを表示”により、各装置の稼働率を確認⇒想定以外の装置稼働率が高いことが判明
3. 改善の優先度を決める根拠を得られた。

想定していたネック装置

実は“真のネック”だった装置“サマリを表示”機能からグラフへの可視化

潜在的問題の顕在化

想定した生産性増につながらないなぜ？

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

ネック装置評価と生産性向上のフロー想定していたネック装
置

1. 想定ネック装置の台数を増やして生産性増を検証⇒思ったほど生産性伸びず
実は“真のネック”だった装置

2. S4の機能“サマリを表示”により、各装置の稼働率を確認⇒想定以外の装置稼働率が高いことが判明
3. 真のネックであった赤の装置の負荷を下げる（能力アップ）改善案を適用。
⇒生産性アップを確認、青の装置の増設を遅らせられることを確認できた。
4. 赤の装置の改善後に、最終的に青の装置の台数を増やすことで更なる生産性アップの可能性を確認

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

事例２ まとめ(S4の活用ポイント）◆

海外拠点に対し、設備投資による能力増の改善支援活動を開始も、コロナ禍のため渡航中止になった。

◆

急ぎ投資判断を行う為、リモートにてシミュレーションモデルを構築できた。

◆

一気通貫のモデルを作ることで、想定装置増では生産性が向上せず、他の装置の能力増により、生産性向上の可能性を確認できた。

◆

これにより、当初の設備投資を先送りできると判断できた。

◆

改善後に設備投資を行うことで、将来の生産量にも対応できることを確認できた。

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

S4の特徴（良い点）◆抽象度が高い◆◆

GUIにより作業が短時間で行える◆

◆モノだけでなく、情報・指示の流れやイベントの伝達なども一つのモデル内に一緒に記述できる。

Pythonによるプログラミングを意識せず、パズルを組み立てるような感覚でモデル構築できる。

結果を手軽に活用できる◆「記録」部品により、物や情報の状況を必要な形に出力、ＢＩツール等で可視化することが容易にできる。

◆

Excelでは発見できない連続工程間における“待ち”や“渋滞”を見える化することができる。

◆

情報を入手できれば、海外を含む遠隔地からでも生産設備の能力を評価することができる。

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

S4への要望◆最適化ソフトとのさらなる連携強化◆ 最適化モデル（例：Numerical Optimizer）で生産計画を作成◆ シミュレーションモデル（例：S4）で結果を計算◆ 計算結果をもとに最適化モデルにフィードバックを行うことで精度アップを図る。

⇒最適化フローの自動化
評価結果をフィードバッ
ク

入力値や制約条件をフィード
バック
シミュレーションと最適化の連携

生産性革新推進部

Productivity Innovation Division(2020/11/19-20:NTTデータ数理システム社コンファレンス用発表資料)

まとめ◆

AGCは全社を挙げてDX実現に邁進している。

◆生産性革新推進部は、科学的な問題解決アプローチ(IE×DS)を通じて、DXの浸透を目指している。

◆◆

◆

◆

シミュレーションは生産性を定量的に評価できるツールである。事前検討の精度が上がり、事後の改善活動を無くすことができる。これもDXの一例である。
S4を実際の問題に適用し、成果（生産量増および投資回避）を得た。問題の当事者としてシミュレーションを回すことに意味がある。
多様な生産プロセス、製品を抱えるAGCにとって、汎用性の高いS4は有効なツールである。今後は、最適化手法との連携にも取り組みたい。
事例の一つは海外の案件であった。遠隔地とのコミュケーションは容易になっており、アフターコロナにおける革新ツールとして、シミュレーションへの期待は大きい。