製造業の工場ではさまざまな機器・設備が稼働し、商品を生産しています。
工場を安定的に稼働させ生産効率を高めるためには、それぞれの設備の適切な点検が欠かせません。
もし機器に異常が発生し生産がストップしてしまえば、大きな損失が生まれるでしょう。
しかし、工場の規模が大きくなればなるほど、点検業務の負担は増え、時間やコストが大きくなります。
そこで利益を高めるためには、IoT機器やITシステムを活用し、点検業務の効率化・省人化を図る必要があります。
そこで今回は、製造業で省人化を図る方法について解説します。
点検業務稼働軽減のポイントやセンサー導入がおすすめな理由にも触れるため、ぜひ参考にしてみてください。

1：製造業の点検作業が抱えている問題

製造ラインは安全で安定的に稼働するために、各機械・設備の適切な点検が求められますが、大きく次の3つの課題を抱えています。

データ取得・確認・分析に手間がかかる

工場内の巡回・点検業務では、それぞれ機器・設備の数値や状態を目視で確認し、データとしてまとめ、報告書などを作成します。
製造ラインなどの設備にはそれぞれ担当者がおり、始業前・始業後など決まったタイミングで確認・点検を実施します。
これらの点検作業は人の手で行うため、数値などのデータを取得するのに時間がかかるでしょう。
特に工場の面積が広いような規模が大きい企業であれば、点検の対象となる機器も多く、多大な時間と労力が発生します。
また、収集したデータを管理者・責任者がチェックし承認する作業もあります。
各担当者が紙にデータをまとめている場合、効果的に分析するためにはExcelや生産管理システムなどに転記しなければなりません。
このように手間や負担は生産性の低下を招く原因にもなるでしょう。

人間による確認・作業で発生するエラー

紙のチェックシートを使用し点検内容を記録している状態では、記入ミスや確認漏れといったヒューマンエラーが発生する可能性が高いです。
このようなミスが発生している状態では、正確な数値・データを収集できないため、分析結果にも影響が出ます。
もし収集したデータをもとに分析し改善案を模索しようとも、数値が不正確であれば意味がありません。
また、担当者によって記録の取り方や精度にばらつきがある場合も同様です。
点検データに整合性が取れないため、正しい分析を行えなくなるでしょう。

点検したデータを取り込む際に時間がかかる

先程の通り、点検により収集したデータを取り込むためには、集計・転記する作業が発生します。
機器・設備の種類が多い大規模な工場であれば、目視してチェックする項目も比例して増え時間がかかります。
また、面積が広い工場であれば点検者が移動する距離が長くなり、負担が大きくなるでしょう、このような状態であれば、点検で異常や予兆を見つけても工場全体へ共有するまでに時間がかかります。
同様に、集計・分析の結果を現場にフィードバックするまでにも時間がかかるでしょう。
場合によっては、設備の異常・トラブルへの対応が遅れてしまい生産体制がストップする可能性があります。

2：製造業で省人化・点検業務稼働軽減を図る方法

製造業で省人化や点検業務の稼働を軽減する主な方法は次の4つです。

IoTを導入する

IoTデバイスを各工程に導入することにより、人の手ではなく機械が自動的に点検時に必要なデータを収集できます。
デバイスが収集したデータは生産管理システムなどに共有できるため、転記する必要がなくミスが発生しにくくなります。
ただし、IoT機器では数値を把握できても、機器のネジのゆるみや詰まりといった物理的な異常について、通常なのか、それとも異常が発生しているかなどの、適正数値の把握は必要になります。
そのため、IoT機器が収集できる数値も、人の感覚や経験値をベースに検討する必要があります。
いずれにせよ、IoT機器の導入により点検者が確認する項目が減り、転記によるミスもなくなるため業務の負担を大幅に軽減できます。

デジタルによるマニュアルを作成する

各担当者により点検方法や精度にばらつきがある場合は、デジタルのマニュアルを作成し共有すると効果的です。
紙のチェックシートや報告書を利用しているとヒューマンエラーが発生しやすいため、スマートフォンやタブレットなどの端末を使用しデジタル化・ペーパーレス化を図りましょう。
その際に、デジタル上のマニュアルを作成し共有することで、効率良く点検作業を行えます。
また、点検内容やチェック項目に変更があった場合も、共有しているマニュアルを更新するだけで済むため、古いバージョンを使用してデータの整合性が取れなくなる事態を防げます。

MRデバイスを活用する

MRとは「Mixed Reality」の略であり、「複合現実」という意味です。
主にAR（拡張現実）・VR（仮想現実）の技術を応用したものであり、近年さまざまな業界で注目されています。
このMRデバイスを活用することにより、製造現場ではない遠隔地でも現地と同じような環境を再現し、研修や点検作業を実施できます。

AIチャットボットでやり取りを実施する

現場の担当者から管理者への問い合わせが多い場合、点検者は回答があるまで作業ができず、管理者は指示を出す必要があるため自身の業務を中断しなければなりません。
つまり、両者の業務に大きな負荷がかかります。
同様の問い合わせが多い場合は、現場のFAQを整備したりAIチャットボットを利用することで業務負担を軽減できる可能性があります。
特にAIチャットボットを使用することにより、問い合わせから回答を得るまでの時間の短縮が可能です。
管理者側はチャットボットの設定を行うのみで、大幅な業務負担の軽減に繋がります。

3：製造業で省人化・点検業務稼働軽減を図る際の注意点

製造業で省人化・点検業務稼働軽減を図る際の主な注意点は次の3つです。

効率化が図れてもコストがかりすぎる

何かデバイスやITツールを活用することで効率化・省人化を実現できますが、導入する際に費用が発生します。
例えば、IoT機器の場合であれば工場の各製造ラインに設置する必要があり、施設の規模が大きくなれば必要な台数も比例して増えるでしょう。
近年ではクラウド型のITシステムが増えていますが、IoT機器などは工場の設備にセンサーなどを取り付ける必要があるため、初期費用がかかりやすいです。
そのため、IoT機器やITツールなどを導入し効率化・省人化を図る際は、導入効果がどれくらい期待できるのかを試算する必要があるでしょう。

急いでいるあまりに品質低下が懸念される

点検工程の省人化・効率化を急ぐあまり、適切に作業を行えず業務の品質が低下する恐れがあります。
例えば、点検時間を短縮しようとして必要な項目を省略すると、発生した異常に気づけないことがあるでしょう。
他にも、ツールを導入する場合も研修が不十分であれば、機器を満足に使いこなせず期待した効果を得られません。
それどころか今までの点検業務から変更があることにより、ミスが発生する危険性も高まるため注意が必要です。

導入ツールが使いづらい

省人化・効率化を期待して新しいツールを導入しても、使いにくく従業員に浸透しない可能性があります。
特に、ベテランの従業員が多い現場の場合、今までのやり方を変更すると反発が起きるリスクがあります。
他にも、機能が豊富で性能が良いツールを導入しても、従業員が使いこなせるとは限りません。
先程と同様に、研修にかかる時間が長くなり余計な負担やコストが発生する可能性もあるでしょう。
何か新しいツールを導入する際は、一度トライアル・試用期間で実際に使い、現場に馴染むかを確認してください。

4：点検業務稼働軽減にはセンサー導入がおすすめ

製造業の現場では、電流センサ・振動センサ・温度センサ・ビームセンサといったものを活用できます。
各製造ラインに適したセンサを活用することにより、普段の点検作業で確認しているデータを効率良く収集できます。
また、機器・設備に異常が発生した際にアラートを出すものもあるため、トラブルが発生したときも迅速に対応できるでしょう。
さらに、予兆を検知することにより大規模な故障が発生する前に手を打てます。

5：まとめ

この記事では、製造業で省人化を図る方法について解説しました。
製造業の点検業務は必要不可欠であるものの、業務負担が大きいため効率化・省人化を図る必要があります。
点検業務を効率化する手段はさまざまですが、センサーなどのIoT機器を利用することにより、データの収集を自動化でき担当者の負担を軽減できます。
また、異常が起こる前兆も把握できるため、トラブルなども事前に防ぎやすいでしょう。
工場の省人化や効率化を考えているは方は、ぜひセンサーの導入を検討してみてください。

関連サービス

資料ダウンロード

関連するコラム

• コラムをもっと読む