投稿日:2024年10月5日

稼働計画と設備計画の違い

はじめに

製造業における生産活動の根幹を支える重要な要素の一つに、「稼働計画」と「設備計画」があります。
これら二つの計画は、それぞれ異なる目的とアプローチで工場運営をサポートしますが、混同されることも少なくありません。
この記事では、稼働計画と設備計画の具体的な違いを解説し、どのように組織全体で最大限の効率を引き出すかについて考察します。

稼働計画とは

稼働計画とは、製造プロセスにおける各生産ラインや機械の運転スケジュールを計画することを指します。
製品の需要予測、生産能力、部品供給などさまざまな要因を考慮に入れ、最適な生産量を達成することを目指します。

稼働計画の目的

稼働計画の主な目的は、製品の生産を最適化することです。
具体的には、生産ラインの稼働を最大化しつつ在庫の無駄を最小限に抑えることで、コスト効率を高めることを目指します。
また、突発的な需要の変動に柔軟に対応できるようにすることも重要です。

稼働計画のプロセス

1. **需要予測**: 顧客の需要を正確に予測し、生産計画の基盤とします。

2. **生産スケジューリング**: 各生産ラインの運転時間や順序を決定し、効率的に生産を進めます。

3. **資材調達**: 必要な原材料や部品を適時に調達し、生産を滞りなく進めるための準備をします。

4. **オペレーション調整**: 稼働中に発生するトラブルや、予期しない需要の変化に対応するための計画を設定します。

設備計画とは

設備計画は、工場における生産設備の設置、維持、更新、そして最適化を目指す計画を指します。
設備投資の効果を最大限にするために、どの設備をどの場所にどのように配置するのが最適かを考えます。

設備計画の目的

設備計画の主な目的は、製造設備の効率性を最大化し、長期的に安定した運転を可能にすることです。
これにより、製造のボトルネックを排除し、生産性の向上を実現します。
また、設備の耐久性を保つことで、メンテナンス費用の節約や生産ラインの停止リスクを減少させることも狙いです。

設備計画のプロセス

1. **設備の選定**: 生産ニーズに最適な設備を選定し、導入コストと運用コストを総合的に評価します。

2. **レイアウト設計**: 工場内での最適な設備配置を設計し、業務フローを円滑にすることを目指します。

3. **メンテナンス計画**: 設備の寿命を延ばし、稼働率を高めるための定期的なメンテナンススケジュールを設計します。

4. **更新計画**: 技術の進歩に対応するために設備の更新計画を立て、新たな技術を取り入れて競争力を維持します。

稼働計画と設備計画の相違点

まず、稼働計画は主に時間的な側面に焦点を当てており、日々の生産活動をどのようにスケジュール化するかを主に考えます。
一方で設備計画は、空間的および物理的な側面に焦点を当て、効率的な設備配置や持続可能な設備管理を目指します。

計画の範囲と期間

稼働計画は通常、短期的な時間軸に沿って設定され、日々や週単位での調整が行われます。
その一方、設備計画は中長期的な視点で行われ、年単位や数年にわたる戦略的な計画となります。

主要な目標

稼働計画の主要な目標は、生産のフレキシビリティと効率性を向上させることです。
生産量の需要変動に柔軟に対応する能力を高めます。
設備計画の目的は、設備利用の最適化や生産性向上を目指すことで、長期的な安定運用を実現することにあります。

稼働計画と設備計画の相互作用

それぞれに異なる役割と目的を持つ稼働計画と設備計画ではありますが、これらがうまく連携することで、企業全体の生産活動が円滑に進むことになります。
稼働計画が、設備計画に基づく生産能力や稼働時間に適合するように設計されることで、無駄や効率の悪化を最小限に抑えられます。

設備データの利用

稼働計画の策定において、設備の稼働率や生産能力に関するデータは重要な役割を果たします。
生産ラインの効率性を把握することで、より現実的かつ実効性のある稼働計画を立案することが可能です。

継続的な見直しと改善

市場の変化や技術の進歩に伴い、稼働計画と設備計画は常に見直しを行い、必要に応じて改善していくことが求められます。
特にIoTやAI技術の導入により、リアルタイムでの生産モニタリングが可能となり、計画の精度向上が期待されています。

最新の業界動向

近年、製造業ではデジタルトランスフォーメーション(DX)の潮流が加速しており、稼働計画と設備計画の在り方にも変化が生じています。
IoTやビッグデータ解析を活用したスマートファクトリーの実現が追求され、効率化の新たな可能性が広がっています。

IoTとビッグデータの活用

IoT技術を通じて設備や生産ラインの稼働状況をリアルタイムで監視し、得られたデータを解析することで、より精度の高い稼働計画を策定することができます。
また、ビッグデータ分析を活用し、設備の故障予測や最適化に繋げる動きも強まっています。

AIの導入による自動化と最適化

AIの導入によって、生産計画の自動生成や設備メンテナンススケジュールの最適化が実現しつつあります。
これにより、計画の策定にかかる工数が削減され、より戦略的な業務へのリソースシフトが可能になります。

結論

稼働計画と設備計画は、製造業における効率的な生産活動を支える二本の柱です。
それぞれ異なる視点から工場運営を最適化する役割を担っていますが、互いに補完し合うことで生産性を最大化することが可能です。
最新の技術を積極的に活用し、常に見直しと改善を続けることで、これらの計画がもたらす恩恵を最大限に享受することができるでしょう。

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