製造業におけるDX事例

株式会社K様においては、ご相談頂いた当時、従業員数52名の加工会社を営んでおり、主には切削・溶接の加工を主体として事業を推進していました。ヒアリング・ディスカッションなどを重ねると、大きな課題としては2点あり、1点目はベテランに依存した業務が存在し、特定の方でなければ業務が満足に実行できない、リスクの高い経営から脱却すること、2点目は設備の低稼働率状態から高稼働率に引き上げ、利益を最大化することが大きな課題として存在していました。

そこで、ベテラン依存からの脱却による低リスク経営化、設備の高稼働率化による利益最大化をプロジェクトの方針としてデジタル・トランスフォーメーションを進めることにしました。

このプロジェクトにおいて、ベテラン依存からの脱却という点は、実は地道な解決法となりました。

当初、ベテランの加工判断をAIによって代替することを検討しましたが、実はこの加工判断というのは「かなり複雑だけど、明確なロジック」であることがヒアリングを通じて判明しました。

おそらく、AIを使うことで課題は「ある程度」解決することは出来たと思います。しかし、ロジックが明確である以上、AIは使わない方が正解に至る精度は高くなります。そこで、我々は地道にその判断ロジックを解き明かしていくことにしました。

純粋に、AIを売りにしたシステムベンダーであれば解決策としてAIを提案すると思いますが、我々はあくまで「あるべき姿」を追求することにこだわります。そのような提案ができることも、我々の大きな強みと考えています。

実は、このロジックを解き明かすというのはかなり地道な作業になります。基本的にはヒアリングと組み上げたロジックの実証を繰り返し、ベテランの判断と同じロジックになるまで、ひたすら追求します。実はこのヒアリングにもコツがあり、仮説思考、論理思考をフルに活用しながら進め、効率よく、正確にロジックを追求することが求められます。

そのあとは、ロジックをシステムに落とし込むことが必要になります。つまり、誰もがそのツールを使えばベテランと同じ業務ができるようにします。この部分はシステム化できるロジックチャート、要件定義を書ける技術と、システムを構築、プロジェクト管理ができるスキルが必要となります。

このようにして作られたシステムにより、ベテラン依存からの脱却という点はクリアされました。AIは使いませんでしたが、ベテランのブラックボックスをデジタルとしてシステムに落とし込み、使えるようにすることも立派に一つのデジタル・トランスフォーメーションといえるものと思います。

一方の設備の高稼働率化による利益最大化に関しては、まず、設備の稼働状況をアプリケーション上で見えるようにしました。

やや特殊な設備で見える化にノウハウが詰まっておりますので、残念ながら詳細は記載できませんが、要はすべての加工設備が「いつ」「誰が」「何の加工を」「どのくらいの時間で」「どれだけ手待ちがあったか」などといった状況を見えるようにしました。

これだけでも手待ちを除外した「真の稼働率」まで見えるようになったことに大きな発見と進展はありましたが、ここから、さらに設備の空き時間が最小限になるように人員・受注の最適化を示すようにしました。結果、稼働率は大きく上昇し、従来がおおよそ50%の稼働率であったところが、約90％まで劇的に上昇しました。当然、そうなると売上の増加、さらに人員の最適化をしているので利益率そのものも上昇します。