― 経営改善は“現場の見える化”から始まる ―
多くの製造業が抱える共通課題として、
「設備稼働率」があります。
- 常に機械は動いているはず
- 人を増やせば加工量は増えるはず
そう思い込んでいる経営者は少なくありません。
しかし実際は、
機械が止まっている時間が見えていない
ことが、生産性の低下を招いています。
本記事では、IoT導入によって設備稼働の実態を見える化し、省力化につなげた事例を紹介します。
1．導入前の課題｜「現場は忙しいが、数字に現れない」
この事業者（機械加工業）は、複数の工作機械を常時稼働させていました。
ところが経営数字を見ても、成果が伸びていません。
現場ヒアリングの結果、次のような課題が明らかに。
- ストップ理由が曖昧（段取り？不具合？待ち？）
- 稼働率は「感覚」管理
- ボトルネック工程が掴めない
- 改善の優先順位が決められない
つまり、現場は忙しいのに、
どの忙しさが無駄なのか判断できない状態
でした。
2．省力化の視点｜まず“止まっている理由”を見える化
「とにかく生産性を上げるための設備投資を」と考える前に、
この事業者が行ったのは
機械稼働状況のデータ化
でした。
分析すると、
- 「待ち時間」が稼働低下の主要因
- 段取り替えが非効率
- 不具合発生時の復旧が遅い
- 加工と加工の間の時間が長い
と分かりました。
ここで重要なのは、
課題の正体が可視化されたことで、打ち手が明確になった
という点です。
3．導入した投資内容｜IoTによる稼働管理DX
この事業者が採った解決策は、
既存設備にIoTセンサーを後付けし、稼働状況をリアルタイム管理
する仕組みでした。
構成としては、
- 稼働／停止時間の自動取得
- 停止理由をタッチパネル入力
- 時系列でライン全体の可視化
- 分析レポート自動生成
といった形です。
ここが一般型で評価されやすい点：
- 既存設備の延命（更新ではない）
- 投資額に対する効果が大きい
- 経営判断に直結するデータが生まれる
4．導入後の効果｜改善サイクルが回り始めた
稼働データが可視化された結果、次の効果が出ています。
- 段取り時間を20％削減（ムダの特定）
- 不具合時の対応時間が半減
- 稼働率向上 → 生産能力向上
- 作業者が「改善要員」として動ける時間が増加
特に重要なのは、
改善のPDCAが回るようになったこと
です。
データがあるから意思決定が早い。
改善行動は現場が自律的に進める。
省力化が持続する体制が構築されています。
5．なぜこの事例は採択されたのか
要点は以下の3つ。
① 設備投資ではなく「改善投資」である
→ 既存設備を活かし、稼働効率を最大化。
② 効果が明確に数値化できる
→ 稼働率・生産量・工数削減で説明。
③ DXの目的＝現場力向上
→ 単なるシステム導入ではなく経営改善に直結。
一般型の審査ポイントに完全に適合しています。
6．製造業が学ぶべきポイント
製造DXの本質は、
設備の数字を見て、現場が動く文化をつくること。
そのためには、
- 稼働率は「感覚」でなく「数字」で把握
- 停止理由を定量化
- 小さな改善を積み重ねる
これらを実践することで省力化効果が蓄積します。
