スマートファクトリーで生き残れ！最新の工場自動化を徹底解説！

今日はこれから工場の自動化

サプライチェーン、ものと情報の流れ

これについて説明します

各プロセスがうまく連動すると無駄がなくなります

スムーズに生産が行われることで

品質の向上、コストの削減につながります

簡単に図に書いてみました

こちら側は社内の組織原型です

営業が注文をもらってきてそれを

工場で生産して販売すると

生産する時に購買部門がサプライヤーから原材料を調達します

 

その際に研究開発部門ですとか、アフターサービス部門ですとか

それぞれいろんなところで

いろんなものが協力しながら販売された製品の補修だとか

メンテナンスとか協力をして仕事をしていきます

 

こちら側はサプライチェーンで

ものとお金の流れです

このような各部門、サプライヤーを含めて

協力体制が出来上がったものは

原料の川上から

最終的な製品まで調達された

原料が加工されて材料になり

部品を付けて組み立てて出荷してお客様のところに届く

 

サプライチェーンですね

この時に原料メーカー

加工メーカー、販売店としてお客様へ物とお金も流れています

ものが川上から川下へ

お金は顧客からもらった販売の代金が

最終的にはメーカーまで遡っていきます

ものとお金の流れと組織の横のつながり

これが今度縦軸で時間の経過

具体的には新製品の開発

新しいものを作る時

ないしは改良修正

新しい技術を導入したり

さらにお客様からニーズを受けて

次の製品を作っていく

 

この時間の流れ

研究開発部門ですとか

そういうところで

協力しながら新しいものを作るんですけれども

購買部門の新しい素材

新しい組立て加工技術

新規のサプライヤーを探す

こういった時間の流れとともに改善していく動き

これがそれぞれのサプライチェーンの中で

組織の連携の中で時間とともに変化していく

これが企業のおおよそのスタイルです

 

このつながりがうまくいっていれば

企業としてどんどんどんどん発揮（発展）していきます

この横のつながり縦の繋がり

時間の経過の変化に合わせた企業組織の変化

製品の改善、生産組立ての改良

これが進んでいかないと時代に取り残されてしまいます

 

このような部門の連携

日々の生産の中では

それぞれの生産の加工でも

いろいろなサプライヤーがいろんな人を調達します

これはある建設機械を作る

非常に大雑把な流れです

まずは原材料を切断して

それを下地加工をした上で

塗装してネジやいろんな部品を組み付けて

最終的には完成品になったところで

テストを行い、出荷されるということなんですけども

それぞれで生産場所で

いろんな原材料、部品が

いろんなサプライヤーから調達されます

同時にすべてを行うことはできないので

これは時間の流れとともにタイムリーに原材料調達、適正在庫

を見ながら生産を行っていく

常に一定量、一定のスピードで作れるのが最適なんですけども

なかなかそのようにはいきません

時間のかかる作業、原材料が不足していたり

逆に余ってしまっているところ

いろいろなところがあります

それをうまく調整するのが

生産部門とその原材料を調達する購買部門の役割です

 

これを将来的には自動集計をして

自動発注をしてロボットによる自動精算を行い

できるだけ省力化をして

コスト削減していこうっていうのが

これからのものづくり

購買の役割になります

購買部門が考えなければならないことは

目先の在庫

欠品にならないように

すべての工程で全ての原材料が常に揃っていること

その品質が適正であると

どれだけの受注があって

どれだけのスピードで生産されているかを

ウォッチしながら毎日の生産活動が問題なく進められていることを確認することが

まず最低限やることですね

当然季節的な変動だとか

いろんな問題が起きたときの対応をする必要があります

ここでも品質の話を少し触れますが

生産現場の環境が常に一定であればいいんですけれども

そうでないと何が起きるかという一例です

このように気温や湿度の変化で

不良率が増えたというようなデータがあったとします

 

購買部門としては単に不良が増えたから

品質を改定しましょう

というだけではなくて

その原因を見極めて

その対策を取らなければいけません

これがサプライヤーの工場で起きてたりすれば

サプライヤーに対して改善指導をするということと

それを継続的に

実施するためのサポートをする必要があります

 

今ここでは気温や湿度と

不良率の相関関係を分析した結果

どうやらある一定の運動以上になると

急に不良率が増えるという

データがつかめたとします

そうすればその温度に保つ

という改善をする必要が出てくるんですね

そうすると今まで温度管理をしなかった

工場で一定温度に保たなきゃいけない

空調に新しい設備や古い設備の改修

いろんなことがコストアップとしてえ考えられます

そのコストアップと品質の改善と費用対効果

これを見た上で効果が期待できる

それだけの改良をして

不良が減るということであれば

当然実施することになります

改良が見込めないときどうするか

それでも品質の

改善のほうが勝るということであれば

コストアップをしていても

実施することもありますし

この程度の不具合であれば

コストアップは今、予算がなくて

認められないということであれば

保留するということにもなります

 

毎年のように夏場、かなり高温で

一定温度以上になると工場の生産はストップしてしまいます

去年の中国でも

私の行った満洲ではある一定温度

38度を超えると生産が出来ないんですね

これは法的な規制がかかります

そうなるとどんなにきちっと管理ができていても

稼働すると違法ということで

罰金の対象になってしまいますので

生産が思うようにいきません

これは新しいリスクとして

考えていかなければならないことです

 

このような問題

高温で生産が出来なくなるということを

想定した上での生産計画を組まなければいけないとか

原材料、供給で

遅延や不足になることを想定して

あらかじめそれを見越しての発注だとか生産計画を組むとか

そういうことを考えていかなければならなくなってしまいました

 

これを気象条件を改善するということは

無理なので気象条件の変化にも対応できる

調達、原材料の確保

生産計画、サプライヤーの工場のロケーションの位置だとか

サプライヤー自体を変えるとか

ということも考えていかなければ

いけないかもしれません

考えることは非常にたくさんありますし

このような分析を

コンピュータで集計することは可能なんですけども

こういったデータを

生産計画の修正に組み入れるかどうか

という判断はあくまでも人間の考えることです

いくら工場が自動化、知能化、ロボット化が進んでも

このような判断をするのが人間になるので

購買の仕事はこういった価値あるデータを収集して

どうやってそれを生産計画に活かすか

コスト削減や品質向上に活かすか

ということになると思います