DXユースケース
製造業 ものづくりDX × カーボンニュートラル

現場改善×CO₂排出量の削減

自社の排出量(Scope１・２)を削減していくためには、製造現場のカイゼンが不可欠です。製造現場のカイゼンにつながる製造DXの取り組みと脱炭素化につながる取り組みを両輪で進めることでお客さまの企業価値・競争力向上を実現します。

• 不良品発生の原因特定・改善によるCO₂排出量の削減
• 設備・工程ごとの稼働ロスを軽減して CO₂排出量を削減

１．不良品発生の原因特定・改善によるCO₂排出量の削減

不良原因の調査は、工程間の情報収集を人手で行っていたり、バラバラになった紙やシステムなどの情報を集めて調査・分析を行っている場合があり、時間を要してしまいます。
複数工程における情報を収集し、散布図、ヒストグラム、トレンドグラフによって品質検査実績と加工実績の相関確認や品質結果に影響を与えている加工条件の見直しを実施することで、不良品の発生原因を特定し改善を行います。それにより不良品数を削減し、CO₂排出量削減につなげることができます。

製造現場の課題

データ活用による対策

生産現場で発生した実績データを集めた「統合データモデル」で一元管理することにより、複数工程にまたがる不良品の発生原因を容易に特定することができます。

２．設備・工程ごとの稼働ロスを軽減して CO₂排出量を削減

製造現場の改善には、まず現場のデータを収集して見える化していくことが必要になりますが、設備や機器のメーカー・種類が違うためデータ取得方法・形式が異なり、 設備や工程ごとの稼働状況・ エネルギー消費量の把握が難しい場合があります。そこで、さまざまな設備から容易にデータを 収集可能な PLC ゲートウェイ※を活用し、設備のエネルギー消費量や稼働状況などを見える化し、製造現場の改善につなげることでCO₂排出量を削減します。

※PLCゲートウェイ：多種多様な規格のセンサーやコントローラを、ネットワークに接続する機器のこと

製造現場における課題

データ活用による対策

さまざまな設備から容易にデータを収集可能な PLC ゲートウェイを活用し、設備のエネルギー消費量や稼働状況などを見える化します。

データにもとづく工場マネジメント

業務データ、計画データおよびリアルタイムに収集した5M1Eにもとづく現場ものづくり情報などの多様なデータを活用可能な状態に蓄積、集約することで、迅速に精度の高い工場のマネジメントが可能になります。

• 工場の設備総合効率を把握し、生産効率を改善
• 製造トレーサビリティで製造品質を改善
• 製造実績を収集し、実際原価を把握

１．工場の設備総合効率を把握し、生産効率を改善

製造現場では、設備故障により生産工程に遅延が発生したり、故障に対してカン・コツで対応するため、抜本的な対策が打てないなどの事象が発生しています。
また、工場のボトルネックがどこにあるのかわからず、どこから対策を打つべきか、といった問題があり、停止ロスや性能ロスを削減し、設備の時間稼働率／性能稼働率を改善する取り組みが必要です。

製造現場における課題

データ活用による対策

設備の状態データや作業データを収集し、稼働率の低い設備や設備停止理由の特定を行うことで、「止まらない」工場の実現を目指します。

動画で解説

設備総合効率・設備稼働分析ダッシュボード1分37秒

Tableauを活用して工場の設備稼働状態の可視化・分析を行うことで、今後の改善策の検討を行えます。

生産実績・ラインモニターダッシュボード 1分45秒

Tableauを活用して設備の稼働実績状況から問題のある設備を特定します。

２．製造トレーサビリティで製造品質を改善

製造現場における課題

データ活用による対策

製造工程全体の情報の一元管理と各工程の状態の可視化により、どの工程で、どのような不具合が発生したのか追求し（遡及）、原因分析を行い問題解決を図ることができます。

３．製造実績を収集し、実際原価を把握

多品種少量生産が進み、同じライン上で違う製品を生産することが増加し、製品別に実際に掛かった製造時のコストを把握することが難しくなってきています。

製造現場における課題

データ活用による対策

設備や工程から稼働データや製造実績データなどを収集し、一元管理することで、製品別、ロット別に実際に製造するのに掛かった設備や作業者の製造実績を原価管理システムへフィードバックすることが可能になります。また、製造原価や製品価格、作業工程の見直しを図ることが可能です。

現場ものづくり分析・管理

業務データおよびリアルタイムに収集したIoTデータなどの多様な現場ものづくりのデータを蓄積し、活用することで、現場ものづくりにおけるデータにもとづく業務改善が可能です。

• 設備稼働データを活用した歩留まりの改善
• 設備稼働データとAIの活用による製品品質向上と検査の効率化
• 設備のダウンタイムを削減し、生産効率を改善

１．設備稼働データを活用した歩留まりの改善

製造現場では、さまざまな原因により不良品が発生することで、歩留りの低下が生じています。

製造現場における課題

データ活用による対策

異常判定View Xbar-R管理図 1分19秒

Tableauを活用して製造時の加工状態から異常を捉え、不具合要因などを特定します。

２．設備稼働データとAIの活用による製品品質向上と検査の効率化

目視検査は人間の感覚で行うことから、検査員による判定のばらつきやヒューマンエラーが発生する恐れがあります。また、製品の小型化や要求品質の厳格化が進み、かつ多品種生産が増える中で、検査にかかる負担がいっそう大きくなっています。
加えて、不良品発生の原因特定に熟練作業員のカン・コツで対処する手段も、深刻な人材不足により持続的でなくなりつつあります。

製造現場における課題

データ活用による対策

３．設備のダウンタイムを削減し、生産効率を改善

生産能力を大きく左右する設備の稼働率。工場では、製造プロセスの停止をまねく、さまざまな問題が発生しています。

製造現場における課題

データ活用による対策

AIやダッシュボードテンプレートの活用により、機械や設備の異常を検知し、障害発生前にメンテナンスを実施することで突然の生産停止を防ぐことができます。

• PLCやセンサーから機械・設備の稼働状態のデータを収集

• 回転機械
  機械学習により故障予兆を検知
• その他の機械・設備
  ダッシュボードテンプレートを活用し、Xbar-R管理図などで設備状態を判断

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