「データを持っている」と「データを活かしている」は違う
製造現場には、品質、生産、設備、原料・製品ロット、作業記録など、多くのデータがあります。
しかし、データベースやシステムが整っていても、それだけで品質改善や利益改善につながるわけではありません。
■ データの「保有」と「活用」は別
重要なのは、データが存在するかではなく、「何を判断するためのデータなのか」が明確になっていることです。
品質異常、歩留まり低下、設備停止などの数字が見えても、商品、工程、設備、原料ロット、作業条件などと結び付かなければ、原因の特定や改善行動につながらないことがあります。
■ 課題から必要なデータを逆算する
私は、AIやDXを考えるときも、システムから入るのではなく、まず解決したい課題を明確にすることが重要だと考えています。
何が問題なのか。
何を判断したいのか。
そのためにどのデータが必要なのか。
誰がそのデータを見て判断し、誰が行動するのか。
この順番を整理して初めて、データの価値が見えてきます。
■ 現場の行動まで変わって初めて意味がある
責任者が数字を確認するだけでは改善は完結しません。
判断の意味が現場へ伝わり、
作業や管理方法が変わり、
その結果を次のデータで確認する。
この循環が回ることが重要です。
DXも、システムを導入した時点ではなく、現場の行動が変わり、成果が出るところまで見て初めて経営成果になります。
■ 最後は工場PLまでつなげる
品質改善であれば、
不良率だけを見るのではなく、
廃棄、
再加工、
歩留まり、
設備時間、
残業、
生産性、
製造原価などへの影響まで確認する。
データを、現場の改善と経営数値の間をつなぐ共通言語にすることが大切です。
データは、持つためのものではありません。
課題を捉え、
判断し、
現場を動かし、
結果を確認し、
次の経営判断につなげるためのものです。
私は、製造現場のデータ活用では、
「課題 → 必要なデータ → 判断 → 現場の行動 → 改善結果 → 工場PL」
までを一本につなげて考えることが重要だと考えています。
ODAビジネスパートナーズは、食品製造業をはじめとする製造業において、現場と経営をつなぐ利益構造改革を支援しています。
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