製造業におけるDX化が全世界で最近強く求められている。急速に進むIoT化、AI技術活用などに乗り遅れる事なく、上手く活用することは重要ではあるものの、品質・コストを満足する製品を確実に提供する製造業では、そのスピードについて行けず苦戦している話しもよく耳にする。

図に示すようにDXとはデジタル技術を積極的に活用し、仕事自体を見直し、仕事を単に自動化・合理化するのではなく仕事の価値自体を高めることが重要である。即ちコスト、これまで積み上げてきた経験、日本流のモノづくりプラットフォームなどを更に価値を高まる活動が重要である。

しかし実態は必ずしも上手く行っておらず、せっかく導入しても宝の持ち腐れになっていることが多くの調査資料・文献等で指摘されている。図中にはJETROやIPAが調査した日本企業の状況を示しているが、欧米でも同様の状況が指摘されて理解、如何に収集したデータを使いこなすかが重要となっている。

私達は日本の製造業、とりわけ日本の産業基盤を支える製造業は従来の強みを活かしたDXを進めるべきだと考えている。即ち日本の得意とする“Lean生産”を積極的に活用したIoTを実現すべきと考えている。これがLean IoTの基本的な考え方である。

図に示すようにLean生産は生産活動におけるムダを見つけ、それを排除することによって価値を高めていく。しかも継続的に価値を高め続ける活動が重要となる。

この活動をIoTを導入することで加速させる、しかもJust In Timeに必要な時に、必要なIoTを適材適所で導入するIoT導入にとってもLeanな取り組みを行うことでIoTの利用度を高め、ムダのない投資を実現することが可能となる。

この考え方を我々はLean IoTと名付け、普及に努めている。

具体的にLean IoTの進め方を紹介する。日本的な生産活動、すなわちモノづくりにおける工場オペレーションの特徴は、工場やラインにおいて、日常管理をしっかり行い、そこで顕在化した課題を、改善活動によって深堀し、解決して行くプロセスを継続的にやり続けることにある。
従来の日常管理は手書きで管理図を作成し、定期的にチェックし、過去の経験などから改善点を見出して来た。
Lean IoTでは対象システムで管理すべきKPIを決め,それに的を絞ったシンプルなIoTシステムによってリアルタイムにKPIの見える化を行います.これによって改善点を的確かつ迅速を見出すことが出来、IoTシステムも必要なデータに絞ったことによって低価格化が図れ,導入が容易となる。
明らかになった改善点に対しては,従来は、専門知識を有するエキスパートのサポートも得た改善活動が必要で,時には多くの労力や時間が必要であった。Lean IoTにおいては課題毎に専門性の高いIoTツールも積極的に活用することで、現場での更なる自主的な改善を目指している。これによって専門家のサポートも低減し、類似工程への展開が容易になる。
本活動は既にタイ、インドネシア、そして日本へ人材育成活動として徐々に展開し始めている。
Lean IoTはビッグデータやAIを否定するものではない。仕事の局面に応じて効率的なIoTを活用し続けることでIoTシステムの導入を容易にすると共に,それを継続的に発展させることで、ビッグデータとなり、AIの活用も可能となるエコシステムと言うこともできる。
次に、当協会が進めているLean IoTの人材育成の取組みについて述べる。

プラレールOEEシミュレーションの最初に戻る