生産現場の改善にIoTをどのように活用すべきか：トヨタ生産方式で考えるIoT活用（5）（4/5 ページ）
日本型モノづくりの象徴ともいうべき「トヨタ生産方式」。本連載では多くの製造業が取り入れるトヨタ生産方式の利点を生かしつつ、IoTを活用してモノづくりを強化するポイントについて解説していきます。第5回は、生産現場の改善にIoTを活用する考え方について説明します。
IoTの活用ポイント
ここではIoTの活用ポイントについて説明します。
1．日報記入の必要性
最初にご理解頂きたいのは、現行の設備を使用している間は全ての実績値を設備やセンサーから収集はできないため、生産日報などに作業者が記入して情報収集する手段が必要になるということです。日報記入の文化を定着しなければ生産指標による管理は形骸化してしまいます。これに対する理解のない工場責任者が少なからずいるため、現場の情報が属人化し、現場に閉じたまま企業の共有情報として活用されないで終わるケースがあります。ぜひ生産日報記入の文化の定着をまず実施して頂きたいと思います。
生産日報も工程ごとに重点管理する項目は異なりますが、基本のフォーマットは標準として決めるべきです。
2．RFIDやバーコードの利用
最近はRFIDの利用が多くなってきました。例えば、かんばんにRFIDチップを入れてリーダーで読ませることにより、実績数だけでなく工数や停止時間の把握など活用領域が拡大しています。最近は、工場の天井にアンテナを設置し、ある一定範囲のエリアでRFIDチップの動きを把握する方法も出てきました。
バーコードについても、耐熱性のセラミックのものがあるため、金型に付けて固定したリーダーで読み取る方法など活用方法も工夫されています。
3．設備からの実績収集
一般的な収集項目は、ショット数、設備稼働、停止時間、停止回数となります。設備の改良により、温度、材料投入量、不良数なども人手を介さずに収集できるようになってきました。
4．機械学習によるビッグデータ解析
設備や日報から収集したデータを基に指標を算出しますが、指標値が目標値をクリアできない場合は原因を調べる必要があります。例えば、不良が多く出ている工程の温度や材料投入量の推移を見るといった際にビッグデータの解析ツールを使用すると、驚くほど早い時間で処理結果を見ることができます。
最近はクラウドサービスとオープンソースで機械学習した結果をビジュアルに見せるツールが出てきています。グラフ表示については、集計やドリルダウンといった形で操作性がかなり良くなっています。
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