製造業のデータ分析は必須！導入効果やメリット・推進する際の注意点を解説
「製造業でデータ分析が活用できる場面について知りたい」
「データ分析を行うことでどのような効果を得られるのか知りたい」
製造業におけるデータ分析は、生産ラインや品質管理などの業務プロセスそのものを見直して最適化することで、効率化や省人化、コスト削減を実現できる取り組みです。採用難や高齢化による人手不足や加速するデジタル化に対応する必要がある中、製造業においてもデータ分析の活用は欠かせないものとなっています。
この記事では、製造業におけるデータ分析の重要性や、実際に製造業で成果を出すデータ分析の導入ステップやツール選定方法などについて詳しく解説します。この記事を読んで製造業にデータ分析を取り入れることを検討してみましょう。
目次
1. 製造業におけるデータ分析とは
製造業におけるデータ分析とは、現場のさまざまなデータを収集・整理し、それらを分析することによって、業務改善や意思決定に活かす一連の流れのことです。バラバラに点在しているデータを管理することで、現場の状況を可視化することができるため、業務効率化や人的コスト削減につなげられます。
2. 製造業でデータ分析の重要性が高まる背景
近年、製造現場ではセンサーやIoT機器などのIT技術の導入により、生産データや品質データの量が急激に増加していますが、これらを人手で集計したり分析したりするのは非効率です。そのため、データ分析を活用し自動でデータの集計や可視化を進めることが急務になっています。
また、あらゆる業界でDX推進が促進される中、労働力不足や技術継承に関する課題を多く持つ現場ではデータ分析の重要性はますます高まっています。
3. 製造業のデータ分析による効果やメリット
製造業においてデータ分析を活用する効果やメリットは大きく分けて以下の3つあります。
- 生産性の向上とコスト削減
- 品質の安定化
- 意思決定のスピードアップと経営体制の改善
（1）生産性の向上とコスト削減
データ分析により、製造における生産性の向上とコスト削減が見込めます。
具体的には、客観的なデータに基づくボトルネック特定や稼働率改善が可能になり、生産ラインの無駄や停止時間の削減が期待できます。また、作業手順や人員配置を最適化することで、生産性を継続的に高めることができます。
（2）品質の安定化
製造業にデータ分析を取り入れることで、品質の安定化につながります。
例えば、過去の製造データや品質データを分析することで、不良品の発生要因を特定しやすくなります。また、異常値の傾向やパターンをAIで検出することで不良の予兆を早期に察知可能です。品質を安定化させ、良品質な製品を生産して納品できるようになるため、顧客満足度の向上にもつながります。
（3）意思決定のスピードアップと経営体制の改善
データ分析を活用することで、意思決定のスピードアップと経営体制の改善が期待できます。データ分析によって現場の状況を可視化できるため、客観的かつ根拠のある判断ができるようになるからです。
生産コストや納期などを定量的に把握し、それらを迅速に共有し経営戦略へ反映できれば、現場と経営が一体となったPDCAサイクルの実現につなげられるでしょう。
4. 製造業におけるデータ分析の活用シーン
ここでは、製造業におけるデータ分析の活用シーンを4つご紹介します。
- 在庫管理と生産計画の作成
- 品質管理と生産性向上
- 製造プロセス最適化
- 労働状況管理
（1）在庫管理と生産計画の作成
データ分析は在庫管理と生産計画の作成に活用でき、過剰在庫や欠品のリスクを低減することができます。
在庫データを可視化し、過去の納品データや顧客データを用いた需要予測と組み合わせることで、適切な生産計画を立てられます。これにより、「どの製品をいつまでにどれだけ生産すべきか」「原材料をどの時期にどれだけ発注すべきか」などの具体的な生産計画を立てられるようになります。
結果として、在庫コストの最適化や余剰作業の削減につながり、安定した生産体制を構築していくことができます。
（2）品質管理と生産性向上
生産過程や製品のデータを分析し活用することで、品質管理を効率的に行い、生産性を高めることができます。
具体的には、製造過程で発生した不良内容や再作業の履歴、工程ごとの検査データを分析します。そして、設備の劣化が原因なのか、作業手順のばらつきが原因なのかなどの改善すべき要因をはっきりさせます。こうした分析結果をもとに、設備のメンテナンス周期の見直しや作業手順書の改善や標準化など適切な施策を行うことで、生産性の向上につなげられます。
このような分析を繰り返しPDCAサイクルを回すことで、品質管理と生産性向上の取り組みを長期的に行っていくことが可能です。
（3）製造プロセス最適化
工程ごとの稼働率・待ち時間・生産量などのデータを分析することで、ボトルネックを明確化し、製造プロセスを整理することができます。
例えば、「ある工程の設備稼働率が低く、前後の工程に仕掛品が溜まっている」「特定の工程で作業者の作業時間にばらつきがある」というような課題をデータにより客観的に発見することが可能です。
これらの結果を踏まえることで、作業工程の見直しや作業手順の改善、自動化設備の導入などプロセス全体の最適化につながる施策を検討でき、製造プロセス全体の流れがスムーズになります。
（4）労働状況管理
作業者の稼働時間や負荷状況などのデータを収集し分析することで、労働状況の管理を行うことができます。
従業員のスキルや特性、作業所要時間などを把握することで、適切な作業割り当てやシフト作成に活用することが可能です。
特に人手不足が深刻な現場では、「誰にいつどの作業を任せるべきか」「どの時間帯に人員を集中させるべきか」といった判断をデータで裏付けて考えられるため、効率的で負担の少ない現場運用が実現できます。
5. 製造業におけるデータ分析活用のステップ
ここでは、製造業におけるデータ分析活用のステップを4段階に分けて説明します。
- 製造現場の課題特定と目的設定
- データ収集・整理を行う
- データ分析・改善策検討
- 成果確認と拡張計画を立てる
（1）製造現場の課題特定と目的設定
まず、データ分析で解決したい課題を定義し、目的設定を行います。「不良率を改善」「生産計画を効率化」などの具体的な課題を決め、それに対しての仮説を立て目的を明確にしておくことで、後々の分析や改善検証を軸をぶらさずに進められます。
（2）データ収集・整理を行う
次に、データ収集と整理を行います。既存データを整理・統合したり、欠落しているデータの補完やフォーマットの不一致を整備して、分析を行いやすい状態にしたりします。データ収集・整理には時間がかかることが多いですが、正確かつ丁寧に行うことで分析精度を大幅に向上させることができます。
（3）データ分析・改善策検討
整理したデータをもとに分析を行い、改善策を検討します。実際に分析ツールを活用してデータ分析し、課題の原因を特定します。それをもとに改善策を検討し、現場で実行可能な形に落とし込みます。
（4）成果確認と拡張計画を立てる
データ分析・改善施策実行後には、効果を定量的に測定し、分析範囲の拡張や予算の見直しなどを再検討したうえで拡張計画を立てます。拡張後も分析から改善までのサイクルを繰り返すことで、データに基づいた継続的な改善体制を構築できます。
6. データ分析を推進するうえで必要なこと・注意点
データ分析を推進するうえで必要なことや注意点は大きく分けて3つあります。
- 目的を確認する
- まずは小さく始めて成果を可視化してから投資拡張する
- 組織内で役割と責任を定めておく
（1）目的を明確にする
データ分析をする目的を明確にし、データ分析を導入して何を実現したいのかをはっきりさせておきます。「単なるIT導入」ではなく「現場課題解決の手段」であることを念頭に置いておきましょう。
（2）まずは小さく始めて成果を可視化してから投資拡張する
はじめは小規模な範囲でのデータ分析から始め、改善成果を数値で示しましょう。小さく始めて効果を確認しながら拡張していくことで、無理のない予算配分で、高い費用対効果を目指せます。
（3）組織内で役割と責任を定めておく
現場担当者・情シス・管理部門などの役割を整理して、組織内で役割と責任を定めておくことが大切です。誰が何を管理・判断するかを明確にしておくことで、効率的なデータ運用が見込めます。
7. 分析ツール選定でチェックすべきポイント
実際にデータ分析で用いるツールを選定する際には、以下のポイントを事前にしっかりと確認しておくことが重要です。
| ポイント | 解説 | MotionBoard |
|---|---|---|
| ツールが目的に合うか | 自社が解決したい課題や実現したい分析内容にツールが対応しているかを明確にし、それに合うツールを選びます。高度な機能があっても目的と一致していなければ十分に活用できません。 | MotionBoardは製造業独自の表現を研究し、専門ツールの領域まで踏み込んでおります。例えば管理図(xbar、R、リアルタイムアラート)や部品表(BOM、順展開、逆展開)など製造業独自の表現が可能なダッシュボードが作成可能です。また、ＢＩツールでは珍しいデータ入力機能もございますので、現場のちょっとした紙で取り扱っていたデータをタブレットから入力する機能をご利用いただけたりと、様々な用途でご活用いただけます。 |
| 操作しやすいか | 現場担当者や管理者がストレスなく使える操作性も重要な要素です。UIがわかりやすいか、習熟にどれくらいの時間が必要かも考慮しておくとよいです。 | MotionBoardは「データの民主化」を促進するツールです。UIが使いやすいのはもちろんの事、ノンプログラミングでダッシュボードを作成でき、MotionBoardでダッシュボードの内製化を進めている製造業のお客様も多数いらっしゃいます。 |
| 分析結果がわかりやすく有効に活用できるか | グラフの見やすさや表現力、ダッシュボードのカスタマイズ性、レポート機能の分かりやすさなど、アウトプットの質を確認します。分析は結果を見て意思決定につなげて初めて価値が生まれるため、活用性がありそうかを考慮しましょう。 | 製造業独自の表現が可能なツールですので、他BIツールでは表現できない機能を多数ご用意しております。例えば、3Dマップという機能がありオブジェクトとデータを3次元空間にマッピング可能なので、製造ラインの設備が停止したときに3Dマップ上で停止を表現し、製造現場のデジタルツインのような使い方も可能です。 |
| 拡張性はあるか | 分析したいデータが将来的に増える可能性を踏まえたうえで、それに対応できるスケールかどうかも重要です。他システムとの連携機能、データベースとの互換性、クラウド対応なども確認しておきましょう。 | MotionBoardは様々なツールと接続可能です。設備からデータを収集する場合、PLCやNC加工機などからデータを収集するかと思いますが、これら様々な設備からデータを収集する際に利用する代表的なGateway製品との連携も可能です。 |
製造業でデータ分析を行い現場改善へ
製造業におけるデータ分析は、現場課題解決のための手段であり、KPI改善や意思決定の精度向上につながるため、非常に重要です。
まずはスモールスタートで成果を可視化し、改善サイクルを回していくことで、長期的な生産性向上と品質改善が期待できます。ぜひ製造業でのデータ分析の活用を検討してみましょう。
