製造における継続的改善：開始方法
今日の非常に競争の激しい製造環境では、改善しない人は取り残されるリスクがあります。継続的な改善は、リーン、シックスシグマなどを含む一連の方法論の目標でした。しかし、製造業の継続的改善とは何ですか？製造プロセスを改善および最適化するために、企業はどのようにしてベストプラクティスと高度なテクノロジーを使用して旅を始めることができますか？
継続的改善のモデル
トヨタ生産方式（TPS）から生まれたリーン生産方式に深く根ざしたほとんどのプロセス改善プログラムは、無駄の排除に焦点を当てたモデルに従います。いくつかのカテゴリー内での廃棄物の排除は、長期にわたって維持可能なプロセスの全体的な改善につながる可能性があります。
トヨタ生産方式によると、廃棄物には3つのカテゴリーがあります。
ムダ
ムダは、付加価値のない仕事に焦点を当てた廃棄物の一種です。 Mudaは、付加価値のない2つの異なるタイプのアクティビティを認識しています。 1つ目は製造プロセスの一部であり、エンドカスタマーに影響を与えます。製造プロセスや顧客に付加価値がない場合は排除されます。安全チェックなど、エンドカスタマーに付加価値を与える場合は許可されます。
2番目のタイプは7つの廃棄物と呼ばれ、次のものが含まれます。
- 過剰な輸送
- 追加在庫
- 無駄なまたは不必要な動き
- 待機中
- 過剰生産
- 過剰処理
- 欠陥
村
Mudaはプロセス廃棄物に焦点を当てていますが、Muraは容量の問題に焦点を当てています。それは「不均一」を意味し、ムダにリストされている7つの廃棄物を引き起こす可能性があります。したがって、一方は他方から来て、問題の廃棄物の影響を悪化させます。
一例は、使用される材料の性能特性のために、より遅い処理を必要とする中流プロセスです。この場合、上流のプロセスがボトルネックになり、遅延や過剰な輸送を引き起こしますが、下流の生産プロセスでは材料が不足します。
一部の業界では、ジャストインタイムまたはかんばんシステムを使用して、プッシュ戦略ではなくプルスループットを作成することでこれに対処できます。目標は、生産フローが均等になるように作業を平準化することです。
ムリ
ムリは、生産の労働面における表土に焦点を当てています。高い生産率はすべてのメーカーの目標ですが、労働者や設備を最適な容量または100％の容量を超えて押し上げることは持続可能ではありません。この無駄は、士気、欠席主義、設備の故障などの従業員の問題を引き起こします。リーン生産方式では、標準化された作業を使用して、人や設備に負担をかけずに持続可能な作業プロセスを設計および実装します。
継続的改善を達成するための5つの方法
どの企業も、いつでも継続的な改善の旅に出ることができます。ただし、労力が無駄にならず、結果が維持されるようにするには、いくつかの手順に従う必要があります。
製造プロセスで継続的改善モデルを実現するための5つの方法を次に示します。
- 目的の特定：製造プロセスの改善のための正しい道筋を計画するには、企業は現在の状態を正直に特定する必要があります。この識別には、文化、確立された生産プロセス（予想されるものと実際のものの両方）、およびリソースが含まれます。また、主要業績評価指標を評価し、バリューストリームマッピングなどのツールを通じて必要なものを把握し、パフォーマンスの測定に必要な指標を確立する必要があります。
- プロセスの定義：継続的なプロセス改善を定義することは、そのコンポーネントに対して誰が責任を負い、責任を負うかを決定することを意味します。従業員とマネージャーは継続的な改善と、それがイニシアチブにどのように影響するかを所有しています。このパフォーマンスを監視する必要があります。チェックリストやその他の監査ツールを使用することで、進捗状況は、ジョブ、マシン、部門、および工場レベルで追跡されます。
- 適切なツールの導入とコミュニケーション：リーンシックスシグマの方法論は、スタッフが使用できる幅広いツールを提供します。それらは、5Sチャートやかんばんシステムなどの成功したツールに基づいて構築された単純な視覚的補強である可能性があります。または、工場のフロアで根本原因分析を実行するために使用されるフィッシュボーン図やその他の方法など、より複雑な場合もあります。チームメンバーは、ツールの適切な使用法についてトレーニングを受ける必要があり、その精度を綿密に監視する必要があります。これにより、ツールの価値を活用でき、改善されたタスクが習慣的になります。これにより、継続的な改善文化が生まれます。
- 測定結果：「測定しないものを改善することはできない」というピータードラッカーの古い表現は、今日でも当てはまります。製造における継続的改善の結果を正確に測定することにより、新しいプロセスが検証されます。計画がうまくいかなかった場合は、このプロセスを繰り返して別の解決策を見つけることができます。ある場合は、このプロセスを繰り返してさらに改善することができます。
- デジタル改善の導入：継続的な改善プロジェクトには、多くの文書化、測定、追跡が必要です。リーンおよびその他の方法論は、長年にわたって継続的な改善プロセスのための信じられないほどの機会を生み出しましたが、手動追跡は非効率的である可能性があります。 AIと高度な分析の形のテクノロジーにより、高精度の生産監視と分析の形でリアルタイムデータにアクセスできます。デジタルトランスフォーメーションは、追跡と分析を行う人間の能力を圧倒するデータストリームを表すため、価値を提供するためにこれらのソフトウェアプラットフォームを必要とします。
継続的改善におけるIoT主導のテクノロジーの重要性
IoTはリーン生産方式のために作られました。リアルタイムのデータキャプチャと分析により、実用的な洞察は価値を提供し、改善プロジェクトの効果を高めることができます。また、隠れた傾向や生産に対する未知の障害を明らかにすることもできます。
MachineMetricsのような産業用IoTソリューションは、本番データの自律的な収集、標準化、およびコンテキスト化を可能にします。これにより、運用のパフォーマンスに関する即時の洞察が得られ、製造業者が正確な生産ベースラインを開発し、改善のための重要な機会を特定するのに役立ちます。
完全な可視性により、継続的改善リーダーはイニシアチブに優先順位を付け、プロセス改善のモデルの展開を開始できます。収集されたリアルタイムデータは、人やシステムが行動を起こすために必要な情報を提供することで、プロセスの最適化と自動化を直接推進することもできます。
インダストリアルデータプラットフォームを使用して、継続的な改善プログラムを成功させる方法を学びます。 MachineMetricsの最も一般的な使用例と、お客様が経験しているROIの量については、最新のガイドであるMachineMetricsの主な使用例と価値の実現をご覧ください。
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