投稿日:2024年9月17日

人時生産性と設備生産性の違い

序論

現代の製造業において、生産性を向上させることは企業の持続可能な成長を実現するために必須の課題です。
この生産性を評価するための指標として、「人時生産性」と「設備生産性」が挙げられます。
これらの指標がそれぞれどのような意味を持ち、どのような場面で適用されるのかを理解することは、製造現場での効率的なマネジメントに不可欠です。
本記事では、人時生産性と設備生産性の違いについて、現場目線で詳しく解説し、最新の技術動向にも触れつつ、実践的な内容をお伝えします。

人時生産性とは

定義と計算方法

人時生産性(じんじせいさんせい)は、一般的に「従業員一人あたりの時間単位での生産量」を表します。
具体的には、以下の計算式で求められます。

\[
人時生産性 = \frac{生産量}{総労働時間}
\]

これは、従業員がどれだけ効率的に作業を行っているかを評価するための指標です。
製品の品質や効率を高く維持しつつ、どの程度の生産量を達成できるかを示します。

現場での活用例

例えば、自動車部品を製造する工場で、従業員が一日8時間働いて200個の部品を生産したとします。
この場合の人時生産性は以下のように計算されます。

\[
人時生産性 = \frac{200個}{8時間} = 25個/時間
\]

この数値は、同じ作業時間内で他の工場や従業員と比較するための基準となります。
人時生産性が高いほど、限られたリソースでより多くの生産が可能であり、企業の競争力も高まります。

メリットと限界

人時生産性は現場の効率を直接反映するため、作業改善を行う際の重要な指標となります。
特に、従業員のスキル向上や作業フローの最適化を行うことで、短期間での改善が期待できます。

しかしながら、人時生産性の指標だけに頼ると、設備投資がおろそかになりがちな点に注意が必要です。
人の労働時間に依存するため、労働環境の変動や人間関係の影響を受けやすく、安定性に欠けることがあります。

設備生産性とは

定義と計算方法

設備生産性は「機械や設備の稼働に対する生産量」を示す指標です。
こちらも以下のように計算されます。

\[
設備生産性 = \frac{生産量}{稼働時間}
\]

設備の効率を評価するための指標であり、特に設備投資の効果を測る上で重要です。

現場での活用例

例えば、精密機械を製造する工場で、特定の機械が一連の部品を24時間で1000個生産したとします。
この場合の設備生産性は以下のように計算されます。

\[
設備生産性 = \frac{1000個}{24時間} = 41.67個/時間
\]

この数値は、他の機械やプロセスと比較して、その機械がどれだけ効率的に稼働しているかを判断するための基準となります。

メリットと限界

設備生産性は、設備の性能や設定された条件下での稼働効率を示すため、設備投資の判断材料として非常に有用です。
特に、大規模な自動化に向けた投資判断やラインの最適化を行う際に重要な役割を果たします。

しかし、人時生産性と同様に設備生産性にも限界があります。
設備の稼働状況だけを把握しても、人的要素や作業環境の変動を見落とす恐れがあります。
また、高価な設備投資が必ずしも生産性向上に直結しない場合もあるため、全体的なバランスを考慮する必要があります。

どちらを重視すべきか?

状況に応じた使い分け

人時生産性と設備生産性のどちらを重視すべきかは、工場の現状や戦略によって異なります。
例えば、労働集約型の製造現場では人時生産性を重視し、従業員のスキル向上や作業効率の改善に注力することが効果的です。
一方、自動化が進んでいる工場では、設備生産性に注目し、設備の稼働効率やオペレーションの最適化が主な課題となります。

バランスの取れた視点

最も重要なのは、これらの指標に偏りすぎず、バランスの取れた視点を持つことです。
人時生産性と設備生産性の両方を考慮することで、全体的な生産効率を高めるための包括的なアプローチが可能となります。
例えば、新しい設備を導入する場合、その設備が実際にどれだけの効率向上をもたらすのか、人時生産性への影響も含めて評価する必要があります。

最新の技術動向

IoTと生産性の向上

最近の技術動向の一つとして、IoT(Internet of Things)による生産性の向上が注目されています。
IoTを活用することで、リアルタイムで設備の稼働状況や作業者の動きがモニタリングできるようになり、より精緻な生産性の評価が可能になります。

例えば、機械に取り付けられたセンサーが稼働データを収集し、常時モニタリングを行うシステムを導入することで、設備のダウンタイムや不具合の予測が可能となります。
これにより、設備生産性が向上し、無駄な時間を削減することができます。

AIと生産性の予測管理

AI(人工知能)による生産性の予測管理も、最新技術の一環として欠かせない要素です。
AIアルゴリズムを用いたデータ解析により、従業員の作業パフォーマンスや設備の稼働状況をリアルタイムで分析し、将来的な生産性の予測が行えます。

例えば、過去のデータを元に生産スケジュールを最適化することで、ピーク時間帯に合わせた稼働調整や、人手不足の予防策を講じることが可能です。
これにより、人時生産性と設備生産性の両方を効率的に向上させることができます。

まとめ

人時生産性と設備生産性は、それぞれ異なる視点で現場の生産効率を評価するための重要な指標です。
どちらの指標も、適切な場面で活用することで、より効率的で競争力のある製造プロセスが実現可能です。

また、最新の技術動向に注目し、IoTやAIを導入することで、これらの指標もさらに具体的で正確な評価が行えるようになります。
バランスの取れた視点で両指標を活用し、常に現場の生産性向上に努めることが、長期的な成功への鍵となるでしょう。

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