人的資源マネジメント:インダストリー4.0 を追いかけるその前に(その1)

 ドイツが提唱しているインダストリー4.0 や GE などの米国勢が中心となって進めているインダストリアル・インターネット。日本では、IoT やビッグデータにも強く関係しているこれらの動向に乗り遅れては大変と、情報収集や勉強会などが活発になっています。しかし、これまでも欧米が進めてきた標準化や規格化の流れに振り回されてきたのと同じ風景のようで、「またか」と思ってしまいます。
 
 そこで今回は、インダストリー4.0 やインダストリアル・インターネットを前にして、事前に取り組んでおくことについて考えたいと思います。
 

1. インダストリー4.0

 インダストリー4.0 やインダストリアル・インターネットは様々な要素を含んだ概念ですが、基本となるは、開発、製造、販売、サービスをデータによって密接につなぎ、新たな価値を作り出すということです。生産機能を低コストの新興国にシフトさせるというこれまでの考え方から、自国内に開発と製造を戻してデータでつなぐことで高度化し、製造業としての付加価値と競争力を高めるという考え方に変わることになるでしょう。
 
 実際、ドイツが進めるインダストリー4.0 は、国全体をひとつの製造業(工場)として振る舞えるようにすることで画期的な効果を生み出し、他国より優れた競争力を実現することを狙っています。こういうことを聞くと、日本もうかうかしていられないと焦ってしまいますね。
 
 このインダストリー4.0 の主要コンセプトのひとつに CPS (Cyber Physical System) があります。これは、センサーなどによって現実世界をデータ化し、そのデータをサイバー空間での高いコンピューティング能力で処理させることによって、現実世界をより効率的に運用するというものです。もう少し簡単にいうと、開発から保守サービスまでのすべての活動をデータ化し、ネットワークでつなぐことでより高度なコントロールを実現するとともに、新しいビジネスモデルや製品、サービスを生み出すための仕組みです。
 

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2. 日本の製造業

 このように壮大に感じるインダストリー4.0 ですが、最初の取り組みとして、生産におけるモノの動きをデータ化し、開発(設計)とともにネットワークでつなぎ、より効率的なオペレーションを行うことを狙うことが多いようです。
 
 ただ、インダストリー4.0 やインダストリアル・インターネットに取り組んでいる製造業を見て感じるのは、データでつなぐ、データを活用するという基本の仕組みやスキルが不十分なのでは、という不安です。データ指向の仕組みができていない開発・製造現場では、インダストリー4.0 などの高度なデータ処理の仕組みを運用、活用できるはずがないからです。
 
 この不安は、日本の製造業は規定やルールにもとづいた管理が重視され過ぎて、データでつなぐ仕組みが疎かになっているいくつもの現場を見てきた経験から生じている感情です。日本の製造業の多くは、規定やルールにもとづいた管理やプロセスが重視され過ぎて、データでつなぐことが疎かになっていると思うのです。TQC、ISO、CMMI などを重視してきたのはいいのですが、各種標準や規定などのルールを作り守ることが重要だとする管理が行き過ぎてしまっているのではないかと思うのです。
 
 データの管理や分析にも力を入れているというところでも、品質管理図でのデータ分析のように単一工程におけるものになっていることが多く、いろいろな工程や機能をデータで「つなぐ」ことはあまり重視されていません。
 

3. 開発・製造リンク

 インダストリー4.0 を実現するためのはじめのステップは、工場内の装置やサブアセンブリや部品、作業者などにセンサーをつけてその動きをすべてデータ化して分析する取り組みではなく、今すでに存在しているデータをつなぎ、活用することだと考えます。大きな効果、成果が期待できる一例を紹介したいと思います。
 
インダストリー4.0
図145. 開発・製造リンク
 
 図145 は開発(設計)と製造とをつなぎ、活用している全体像です。開発・製造の各工程がデータで一気通貫につながっているところが重要です。中心に設計DB や製造DB がありますが、物理的にデータベースを意味しているのではありません。開発・製造の各工程で使われるデータが別の名前で複数存在したり、派生データがいくつも存在することなく、必要なデータを迷わず特定になっているということで、データが一元管理できているということです。
 
 データでつなぐとは、たとえば、設計図面は DR(設計レビュー)で上長の承認をとり、その後、製造図面を作成してその製造容易性を製造性レビューで確認するという規定どおりに作業が行われることを、マネジャーや品質管理担当がレビューミーティングや文書で確認するというのではなく、設計図面を作成したら自動的にパーツリストが作成されて、機械的に(ツールで)コストや納期、品質などに問題がないかが確認し、さらに、設計ルールに従っているか、製造容易性は十分に確保できているかを DRC(デザイン・ルール・チェック)ツールで確認するということです。
 
 人手をかけて工程ごとの作業完了を確認して次の工程に進むのではなく、設計者は図面を作成したらいつでも機械的にデータで設計確認ができるので自ら完成度を上げることができ、確認できるということです。
 
 データでつながっていれば、設計図面から必要な設計データを抽出し、そのデータを利用して、使用部品の妥当性や製造容易性、設計ルール順守などの確認、さらには、製造図面への変換など、次々と次工程の作業を進めることができるようになるのです。人手をかけて工程ごとの作業完了を確認して次の工程に進むのではなく、データ駆動で機械的に次々と作業工程を実行することができるので、設計者は図面を作成したらいつでも、どんどん工程を先に進めて設計の完成度を確認することができます。
 
 また、人ではなくデータでつながっているので、完成度を上げるために一連の工程を何度繰り返したとしても負担にはなりません。設計者は上長や、品質管理部、生産技術部などを呼んでレビューしてもらうことなく、自分で品質や製造容易性確認などができるのです。スケジュール調整に気を遣うこともありません。
 
 次回も、このテーマの解説を続けます。
  

この記事の著者

石橋 良造

組織のしくみと個人の意識を同時に改革・改善することで、パフォーマンス・エクセレンスを追求し、実現する開発組織に変えます!

社会や生活を変える「ものづくり」と、そんな製品やサービスを開発する「ひとづくり」を行う組織づくりのために、日科技連石川賞を受賞した仕組み改革の実績や、オリンピック金メダルを生んだコーチング技術を活用した意識改革の実績など、持っているリソー…

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