工業製造
産業用モノのインターネット | 工業材料 | 機器のメンテナンスと修理 | 産業プログラミング |
home  MfgRobots >> 工業製造 >  >> Manufacturing Technology >> 産業技術

モバイルデータが建設管理を変革する3つのゲームチェンジングな方法

土木プロジェクトは複雑で要求が厳しく、ジョブコストを管理下に置くには適応性、先見性、柔軟性が必要です。単一の現場ですら、複数現場ともなれば、スムーズに運営するために必要な重要タスクが山ほどあり、わずかな事務エラーが予算膨張、無駄、フラストレーション溜まる遅延を招きます。幸い、新しいデータ収集技術が請負業者にビジネスの鳥瞰図を与え、数字を把握し、曲線の先を行くことを可能にします。

企業がいかに効率的かつ正確にビジネスを管理できるかは、収集するデータの質にかかっています。ここで今日のリアルタイムクラウドベースソリューションが登場します。これらのソリューションはプロセスを合理化し、会計、給与、ジョブコスティング、時間管理、機器追跡、ERP(企業資源計画)といった現場オペレーションの主要接続ポイントを統合します。これらの洞察が合わさることで、請負業者はプロジェクトのステータスと健全性へのクリスタルクリアな可視性を得られ、ボトムライン改善のためにより速く、より戦略的な意思決定が可能になります。

マンアワー精度の向上

チームの労働と生産性を正確に追跡・分析することは、しばしば各従業員が紙またはスプレッドシートベースのタイムカードを適切に維持することに依存します。しばしば、紙やスプレッドシートのタイムカードは作業完了から数日、時には数週間後に記入されるため、記憶に頼らざるを得ず、データが欠陥だらけになることはほぼ確実です。複数現場とクルーを管理する現場監督は、従業員が始業時にどこにいるかを確実に知れません。昼休みから時間通りに戻ったか、誰かが早退していないかも確認できません。また、チームメンバーが非アクティブまたは間違ったプロジェクト・タスクにマンアワーを割り当てたり、現場滞在時間や特定タスクの作業時間を不正確に見積もったりするリスクも露見します。このような人為的エラーの高い確率では、総労働時間の分析結果はほぼ無意味になります。

タスクごとの最も正確なマンアワーデータを得る最良の方法は、発生時にライブフィールドデータを収集し、従業員が一日の終わり、週末、月末に記憶を頼りに適切なタスクに時間を割り当てる必要をなくすことです。マンアワー/タスクの収集を最適化するクラウドベースモバイルワークフォースアプリが、従業員による時間過大申告の可能性を排除します。

まず、各チームメンバーがスマホでアプリを開き、PIN認証し、プロジェクト、タスク、該当する場合は機器を選択してその日の作業を開始します。次に、アプリが従業員の自撮り写真を撮り、打刻しながらGPS位置も取得します。ライブフィールドデータ対応のフィールドオペレーションアプリでは、マンアワー/タスクをリアルタイムで追跡でき、正確なデータ計算を改善する機能を備えています。顔認証で打刻写真とプロフィール画像を比較し、正しい人物が作業しているか確認、不一致時にアラートを出します。打刻時、打刻時、タスク変更時のGPS位置で、従業員が正しい場所にいて、現場外からプロジェクトにマンアワーを計上していないかを監督者が把握できます。ERPと統合されると、従業員はERPのプロジェクトコスト構造に基づく関連プロジェクト固有タスクのみを見られ、それらマンアワーを正しく集計できます。情報はERPの対応するデータフィールドにプッシュされ、処理とレポートに用いられます。

ライブフィールド追跡は効率的でもあります。作業員がコンクリート練りから打設へのようにタスクを切り替えるとき、スマホやタブレットで次のタスクを選ぶだけで作業継続できます。各タスク変更は5秒未満で完了。従業員はその日の作業終了時にのみ打刻退出すればよいです。ベストクラスのモバイルワークフォース向けフィールドオペレーションアプリは、インターネット接続が失われても動作します。マンアワー/タスクはモバイルデバイス上でリアルタイムに取得され、サービス接続復旧とともに同期され、マンアワー/タスクの精度に影響を与えません。

タスクごとの精密な進捗管理

タスクとプロジェクトの進捗追跡は時間がかかり、正確な追跡が難しいものです。情報収集と共有の遅延により、従来の追跡手段ではレポート上でプロジェクトの不正確な見通ししか得られません。レポートは紙、メール、テキスト、スプレッドシートなど異なる収集手段の複数ソースから届き、混乱を招きます。その上、収集データは記録方法次第でしかありません。完了作業を間違ったコストコードやプロジェクトに割り当てる作業員のミスにより、生産実績/コストコードが大きく狂い、あるタスクが実際より完了に見え、別タスクが未完了に見える事態になります。この問題は建設分野全体に影響しますが、タスクが並行ではなくフェーズごとに完了しなければならないインフラプロジェクトでは特に深刻で、問題が複合化しプロジェクト寿命全体で高コストを招きます。

対照的に、制御機能を持つ統合システムでは、すべての進捗データが自動的に集計、収集、同期されます。ERPがライブフィールドデータ対応のフィールドオプスアプリと統合されると、タスクごとの生産データ精度が劇的に向上します。これにより現場従業員は、ERPのプロジェクトコスト構造に基づくプロジェクト固有タスクのみを見られます。現場従業員が新しいプロジェクト固有タスクに切り替えるたび、プロジェクトで正しい単位で完了作業の生産数量をリアルタイムで入力するよう促されます。この相互接続性により、フィールドオプスアプリとERPのデータ構造が一致し、情報がオフィスから現場へ、現場からオフィスへシームレスに、正確な進捗データとともに流れます。

自動化されたオペレーション

紙、スプレッドシート、プログラムでデータをある場所から別の場所へ移動するのは信じられないほど時間がかかり、エラーを招きます。誰もそれをやりたくありません。あらゆる規模の企業が、手作業でデータを収集・入力することで時間を浪費しています。

2020年のリソース管理プラットフォームWorkMaxのレポートによると、65%以上の請負業者が依然として紙とスプレッドシートを使用しています。同レポートは、建設会社の規模とデータ効率処理不能の相関も明らかにしました。会社規模が大きくなるほど、効果が低下します。これらの知見は他の類似研究でも見られます。2019年、ITサービスプロバイダーJBKnowledgeのレポートによれば、全建設会社の26%が自社ソフトウェアソリューションのどれも互いに連携していないと答えています。

ライブフィールドデータ収集を備えたクラウドベースシステムでは、会社規模は関係ありません。データの追跡と管理が、個々の作業員とやり取りする単一アプリを通じて行われるためです。これにより、スペシャリストが収集に多くの時間を割く必要がなくなり、フィールドデータ分析により多くの時間を費やせます。ライブフィールドデータは:

すべてのフィールドデータがデジタル化、自動化され、非統合フィールドデータ収集システムを使用する手動プロセスより正確になります。これによりオフィスワーカーがより効率的かつ生産的になり、フィールドデータを探し手入力する時間ではなく分析に集中できます。最新データから作成されたレポートを全員に提供することで、すべてのタスクの現在ステータスがプロジェクトごとに明らかになります。この情報により、請負業者はプロジェクトステータス変化を発生時に把握し、調整が必要なときに迅速な意思決定が可能になります。

実例を挙げます:Nayland Scaffold Ltdの従業員は、給与データ手入力と従業員時間の正しいプロジェクトへのコーディング確認に日4〜5時間費やしていました。書類のスキャンとデジタル保存用整理も必要でした。クラウドベース追跡アプリに移行しリアルタイムでフィールドデータを収集するようになって、手動プロセスを日1時間のみに削減。生産性78%向上、ROI 2,926%を達成しました。

土木建設プロジェクトは多くの可動部分と外部圧力があり、現場監督の注意を分散させます。ライブフィールドデータがすべてを一つのアプリで正確かつ最新に保つ能力は、内外のプロジェクトステークホルダーを常に同じページに保ちます。現場従業員と内外のステークホルダーはプロジェクトの立場を知り、ライブフィールドデータの精度に自信を持てます。ライブフィールドデータがあれば、フィールドオペレーションチームはマンアワーと進捗が低調なときにピボットし、プロジェクトを軌道に戻せます。より多くのオーナーがプロジェクト進捗のグローバル可視性を求め、より高い精度を要求する中、これはライブフィールドデータを使う重機建設会社と使わない会社の明確な差別化要因を生み出すでしょう。

マイク・メリル氏は、WorkMaxの共同創業者兼チーフエバンジェリスト。

産業技術

  1. 2017年のインダストリー4.0:未来を牽引する7つのキートレンド
  2. インダストリー4.0:生産データのルールベース分析でリアルタイム品質管理を強化
  3. 2019年米国製造業のトップ3優先事項:成長、規制、貿易
  4. COVID-19後のビジネス再構築と成長:3つの実証済み戦略
  5. パンデミック下でも成長を加速させる5つの実証済み戦略
  6. 食品業界が2021年に学んだ3つの重要な教訓
  7. 自動車業界がIoTを活用する6つの革新:準自律走行、渋滞緩和、スマート駐車、自動決済、予知保全、フリート管理
  8. デジタルファクトリー:インダストリー4.0を実現するスマート製造
  9. ビッグデータが公益事業におけるイノベーションと効率を推進
  10. CSPがIoTを収益化するための3つの実証済み戦略
  11. 3Dプリンティングが建設業を変革:10の主要なトランスフォーメーション