中堅企業向けIoTソリューション - wisdom

中堅企業向けIoTソリューションのご紹介
2016年11月1日
NEC
産業ソリューション事業部
1.中堅企業向け「サプライチェーンマネジメントIoTソリューション」 … P4
2.製造業向け「モノづくりIoTソリューション」… … … … … … … … …P9
SCMをつなぐ、中堅企業向け
「サプライチェーンマネジメントIoTソリューション」
サプライチェーン連携型IoTコンセプトイメージ
業種ごとのIoT活用の整理
モノづくりIoT
物流IoT
卸売・小売IoT
工場内IoT
輸配送管理IoT
倉庫内IoT
店舗IoT
IoT活用は業種ごとに分断されている
企業間をつなぐSCM型のIoTソリューションへ
サプライチェーン全体最適化
メーカ引き取り
直送
卸直送
店舗配送
卸配送
製造
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宅配
店舗受取
卸
小売
小売配送
通販配送
消費者
各業種の個別IoTをつなぐ中堅企業連携型IoT
モノづくりIoT、物流IoT、卸売・小売IoTの情報連携で相互にメリットを創出
製造業
物流業
卸売業・小売業
集荷の最適化
出荷場スペース減
造り貯め製品在庫の削減
販売情報リアルタイム反映
車両配置の最適化
リアルタイムな配送制御
時間と空間の自社制御
店着時間の精度向上
調達コストの低減
保有在庫の低減
サプライチェーンマネジメント
IoTソリューション
SCM-DB
連携データ
品番識別、数量、位置
（工場内の出荷場所）
出荷オーダー連携
モノづくり
IoT
生産進捗の把握
リードタイム短縮
機会損失の削減
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入出荷進捗
車別・送り状番号別
配送状況、位置
物流
IoT
入出荷リアルタイム把握
配送状況のリアルタイム把握
自社在庫、顧客状況
販売情報、通箱情報
卸売・小売
IoT
店舗の顧客行動の把握
店舗在庫の把握
IoT連携によるメリット
リアルタイム共有を実現する
サプライチェーンマネジメントIoTソリューション
▌リアルタイムに工場・物流・店舗の情報を共有することでＳＣＭの無駄を
なくしスピーディでコスト競合力のある企業間連携の仕組みを構築できる
現状の連携イメージ
（一方通行型）
製造業
生産依頼
IoT連携イメージ
（リアルタイム共有型）
卸売業
小売業
納品指示
出荷通知
物流業
製造業
卸売業
小売業
生産進捗
製品在庫
保管スペース
配送時期最適化
梱包完了通知
ミルクラン集荷
引取頻度最適化
物流業
指示への回答型から、取引先の状況を把握した上での共有・連携型の業務へ変革
双方向・共有型のリアルタイム情報連携によりダイナミックな最適化を実現
これまで見えていなかった取引先内の情報を活かし無駄な作業を大幅に削減
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IoT連携情報イメージ
企業間での各IoT情報を連携することで新たなメリットを創出
モノづくり
IoT
生産進捗のリアルタイム把握
★オーダーに対する
品番、数量、出荷場所の把握
卸売業・小売業
IoT
店着入荷予定の把握精度向上
★配送時間、入荷予定明細、
川上在庫・生産の把握
店舗配送車両のIoT情報把握により
入荷予定明細の把握、荷受け作業の負荷軽減
店着時間の精度向上で待機工数を削減
工場や卸の生産状況を見た適正発注への活用
物流会社にIoT情報を提供することで
明日の出荷予定品を今日のトラックで集荷
バッチ型の車両配置をダイナミックに変更
車両の最適化・工場の出荷場スペースの削減
モノづくりIoT情報の活用で物流の引き取り
タイミングを最適化、配送コスト削減
入荷情報の事前把握で倉庫内スペース最適化
物流IoT
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配送進捗のリアルタイム把握（計画／実績）
配送中の車両に対するダイナミックな指示
★小売、製造の保管状況の把握、
自社の倉庫内の入出荷状況の把握
製造業向け「モノづくりIoTソリューション」
モノづくりIoTソリューションのご紹介
リードタイムを短縮し、生産性向上を実現する 「モノづく
りIoTソリューション」 を紹介します。
工場の中にある 「もの」 から、事実情報を収集し、淀み
のないモノの流れを創り出します。 これを 「モノづくり
IoTソリューション」 と呼びます。（ここでは、工場で製
造するものを 「モノ」 といいます）
「良い流れ」とは、必要な時、必要なモノを必要な量だけ
を最短で提供すること、投入費用（材料・部品）を最短で
回収すること指します。 その為には、淀みのないモノの
流れが必要になります。
「モノ」 の識別子と時刻情報、位置情報により、各種実績
（保管、移動、段取、正味作業）を収集し、「設備」「工
具」「人」 等 の稼働情報、位置情報、スキル情報から、
淀みのない流れを阻害する要因を分析し、排除します。
モノづくりIoTソリューションは、3つの特長を持っていま
す。
・ムダを顕在化しリードタイム短縮を支援
・改善した現場力の見える化を支援
・効果を確認しながらスムーズな導入を支援
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モノづくりIoTソリューションの考え方①
単位時間当たりのキャッシュの最大化を目的とした時、い
かにして短時間でモノを金に換えるがポイントになりま
す。 そのためには、モノの流れのデジタル化（事実化）
と、流れの分析が必要になります。
モノの流れを示すには、そのモノをトレースできる 「識別
子」 と、「位置情報」「時刻情報」 が必要です。 モノ 1
つ1つを識別できない場合（モノが小さくロット単位に流れ
る場合）は、加えて、「数量情報」 が必要になります。
次にモノの流れを阻害している構成要素、「設備」や、
「工具」「人」 などから、それらの稼働情報（時刻情報＋
各種事実情報）を収集します。
これらの情報をもとに、淀みをつくり出しているムダを発
見し、その原因を排除します。
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モノづくりIoTソリューションの考え方②
まず、現場ではモノの流れを止めないことが最も重要で
す。 設備の故障や、欠品などのトラブルによって、モノ
の流れが止まることは避けなければなりません。 その為
には、今、モノが流れているのか、停滞しているのか、設
備が稼働しているのか、工場の事実情報をリアルタイムに
見える化する必要があります。
（大手製造業では、グローバルに複数の（大きな）工場の
稼働状況を監視する必要がありますが、中堅・中小製造業
では、現場で十分に見える範囲であることが多いので、パ
トランプや、生産進捗ボード、あんどん 等を使って現場で
対応することがほとんどです。 リアルタイムな監視の必
要性は低いかもしれません）
次に、モノの流れの見える化により、ムダを削除し、流れ
るスピードを早く、流れる距離を短くし、リードタイムを
短縮します。 TPS（TOYOTA Production System）や、
TOC（Theory Of Constrains）による改善活動は、既に行
われていると思いますが、モノづくりIoTソリューションに
よる事実データによって、よりパワフルに推進することが
できます。
これは、必ずしも、リアルタイムに事実情報を収集する必
要はありません。（リアルタイムな対応は流れを止めない
こと）
現場では、不良や、明らかな納期遅れは管理されています
が、リードタイムが測定されていないので、待ちや、手直
しによる遅れは見逃されています。（実は現場では、何
故、遅れたのかさえも分かっていないことがあります）
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モノの流れの収集について
良い流れを創るには、スムーズに流れる道筋が必要になり
ます。 道筋は、場所をつなぎ合わせて構成されます。
但し、全ての場所を定義する必要はありません。（抜けて
も構いません） また、幾つかの場所をまとめて、1つの場
所として定義しても構いません。 例えば、穴抜き、曲げ
の2つの設備を1つの場所として、板金加工という動作を定
義します。
全ての場所を詳細に、高い精度で、リアルタイムに捉える
必要はありません。 リードタイム短縮に効果的なところ
から、スモールスタートで始めることをお勧めします。
モノの流れの収集イメージは、定義した場所に大きなボタ
ンがあると考えて下さい。 モノが入ってくると、そのモ
ノが、ボタンを押します。 この時、その場所の動作が開
始されます。 動作が完了し、そのモノが離れるとボタン
が解除され、終了実績が収集されます。
モノの流れの収集の基本的考え方は、「モノが語る」 で
す。 モノが、どの位置にあるのかによって、その状態を
収集します。（5Sの 「整頓」 における、3T（定置、定
量、定表示）を実践）
まず、場所に、そのモノに対して行われる動作を定義しま
す。 例えば、倉庫に 「保管」、通路に 「移動」、設備
横に 「段取、手持ち」、作業場所や設備に 「正味作業」
といったように設定します。
ロット単位に流れる場合は、全てのモノが離れるまで、都
度、終了実績が収集され、その場所の仕掛として管理され
ます。（10個ロットで開始、終了5個／仕掛5個、終了5個
で完了）
モノづくりIoTソリューションは、部品表や、工程手順 等
のマスタ情報を整備する必要はありません。 また、作業
計画や作業指示 等の計画情報も整備する必要はありませ
ん。 現場での事実情報を収集します。 こうすることに
より、上位の生産管理システムや、ERPシステムと独立し
て、容易に導入することができます。
更に、完成実績を上位のシステムに、出来高実績として計
上することが可能です。
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ムダのあぶり出し
横軸に、部品の入荷から、製品の出荷までの製造プロセス
を取り、縦軸に時間を取ります。 横軸の製造プロセスに
おいて、各工程の標準時間比率に沿って設定すると、淀み
なく流れた場合は、右斜め下に向かう直線になります。
何らかの異常が発生した場合は、下方に引っ張られます。
（淀み：ムダの発生）これを 「プロセスボード」 といい
ます。
モノの動きから、淀み（ムダ）を発見し、それと同期した
設備の稼働状況や、作業者のスキルなどから、淀みの原因
を遡及し、現場での改善を推進します。 場合によって
は、生産計画や、出荷計画が原因で大きな淀み（製品在
庫）を生み出している場合もあります。 いつもと違う変
化点の収集がポイントになります。
現場では、検査不合格、納期遅れのように明らかに閾値を
超えるものは、しっかりと対応していますが、グレーゾー
ンは現場での判断になります。 特に、作業遅れ or 早す
ぎる作業着手 に関しては現場依存度が高くなります。 ま
た、実リードタイムを測定している現場は、ほとんどあり
ません。（工程別標準リードタイムの和 or タクトタイム×
工程数 で考えているお客様が多いようです） リードタイ
ムを測定することにより、モノの流れの 「分母」 が見え
ることになり、正常なプロセス通りの流れか否か、標準と
の差異、バラつき、収束、短縮といったリードタイムの管
理が可能になります。（ムダのあぶり出し）
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事実情報の収集手順は、まず、モノの流れ、次にモノの流
れを作り出している設備や、作業者、工具 等の情報を収集
します。 事実情報の収集は、最初から完全なものを考え
るのではなく、収集範囲は部分から全体、収集ポイントは
粗いから細かい、精度は低いから高いへと順次ステップ
アップを考えた方が導入がしやすくなります。 もとも
と、工場の全ての事実情報を100とした時、ほとんどの場
合、0～10（正味作業時間レベル）程度しか収集できてい
ません。 従って、多少精度が悪くても、10→40や50に
なるだけで、十分な効果を得ることができます。（100に
近づければ近づけるほど、投資金額は上がります）
更に、ムダの発生、原因遡及、改善対応の結果（before／
after）を蓄積した知識、知恵をソフトウェア化することに
より、生産技術DBの構築が可能になります。
モノの流れの見える化の例
ライン別のNCTRを改善するために、モノの流れの見える
化の例を提示します。（当社、実証実験）
理想的な 「プロセスボード」 は、左上になります。
○右上：工程③の異常により、工程③がボトルネックにな
り、徐々にリードタイムが大きくなっていきま
す。
→ 混流生産時の平準化が不十分だったり、作業
者スキルの問題 等
○左下：リードタイムがバラついたり、徐々にリードタイ
ムが大きくなっていきます。
→ 作業の標準化、平準化が不十分 等
○右下：品質、性能 等の問題により、手直しが発生してい
ます。
→ 明らかな品質不良、納期遅れではなく、現場
で対応している場合（グレーゾーン） 等
実績情報がない、または、正確な実績情報がない為に、現
場で埋もれていた事実が非常に多くあります。（ほとんど
の場合、管理者は驚き、現場は首を傾げます）
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よい流れの指標について
但し、ボトルネック工程だけは、個別にNCTRの最大化、
正味作業時間の短縮を行います。 この場合も、全体リー
ドタイムの短縮につながっていることを理解する必要があ
ります。
また、工場全体のNCTRを考えた時、部品入庫～製品出荷
までのNCTRを最大化することが基本ですが、倉庫での保
管時間とモノづくり時間の単位が大きく違ったり、部品の
確保が難しかったり、製品出荷量が大きく変動したりする
時（ex.作り貯め）、自社でのリードタイム短縮の努力の範
囲を超える場合があります。 このような時は、部品在
庫、製品在庫の回転率と製造ライン（部品出庫～製品入
庫）のNCTRを進化指標として現場力の向上を図ります。
【補足】
本来は、投入したキャッシュ（部品購入）を如何に早く、
大きなキャッシュ（製品出荷）として回収するかを評価す
べきですが、ここではモノの流れを中心に考えますので、
購入した部品を如何に早く、製品として出荷するかを考え
ます。 その為には、NCTRを日々測定し、可視化するこ
とが重要です。
NCTRは、工程、ライン、工場全体で捉えますが、現場の
工程を分断して、工程ごとのNCTRを競わせたり、ライン
毎に競わせたりするのではなく、現場、職長、スタッフ、
工場長、本社、社長の全員が、NCTRという進化指標を使
い全体最適を目指します。 この時、一つ上位の視点で、
NCTRに関心を持ち、前後工程の協力関係の見える化、成
果の共有が必要です。
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進化指標と契約指標
進化指標とは、将来に渡って継続的に進化する指標で、LT
の短縮、正味作業時間の短縮、NCTR、在庫回転率の向上
のように現場力指標です。 これに対し、契約指標は、売
上、損益、生産、出荷計画のように、自社を取り巻く環境
を踏まえた上で目指すべき予算指標です。 モノづくりの
現場では、契約指標ではなく、進化指標で評価をすべきで
す。
改善した現場力の見える化
もう一つは、原価における LBC（Lead time Based
Costing）、これは間接費の配賦を正味作業時間ではなく、
リードタイム基準で配賦します。 従来は、正味作業時間
を基準に配賦していたため、小ロット化によるリードタイ
ム短縮を行っても、原価は変わりませんでした。（小ロッ
ト化により段取時間が増えると原価は逆に増加します）
LBCにより、現場の改善活動と、本社経理の原価低減活動
を一致させることができます。 但し、原価計算基準を変
えることは大きなハードルであり、従来の原価とLBCの併
用を考える必要があります。【本機能はカスタマイズ対応
になります】
NCTRは、それぞれの役割や目的に応じて見方が変わりま
す。 具体的には、工場全体／ライン別／工程別や、品目
単位／製品グループ単位、日別／週別／月別、平均／ロー
リング、特定時点／時系列 と多面的に分析します。
淀みのないモノの流れを実現し、リードタイムを短縮した
時、その効果を正当に評価する必要があります。
NCTRの推移と共に、正味作業時間と非正味作業時間の推
移や、相関も見える化する必要があります。 それぞれの
推移の見える化によって、現場改善の進度を見ることがで
きます。
現場力の見える化として、リードタイムそのものの評価
（通常、バラつき→収束→短縮→バラつき→を繰り返しま
す）に加え、重要な指標が、2つあります。
【補足】
1つは、リードタイム管理における NCTR（Net
Conversion Time Ratio）＝ 正味作業時間／リードタイム
です。 一般に、1/200-300～1/2000-3000と言われて
おり、1に近づけることにより、資金の投入から回収の期間
を短縮し、キャッシュフロー改善につながります。
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最後に、リードタイム短縮による生産性向上が、経営にお
いて、どのような効果をもたらしたか評価する必要があり
ます。 この時、ポイントになるのは、利益視点（PL視
点）ではなく、企業体質強化の視点（BS視点）で評価する
必要があります。 現在の制度会計では、リードタイム短
縮、在庫削減が、利益減に働くためです。（勿論、一時的
に利益減になりますが、キャッシュは改善されており、遅
れて利益増に貢献します）
モノづくりIoTソリューションの導入パターン
モノづくりIoTソリューションは、「パッケージ」 と
「Edge テンプレート」 から成ります。
パッケージでは収集した実績情報をもとに、ムダを顕在化
し、リードタイムの短縮支援機能、改善した現場力の見え
る化支援機能を提供します。
モノや、設備、人、工具 等からの実績収集は、製造物の特
性、生産方式、管理の仕方、システム化の状況 等、お客様
毎に異なることが予想されますので、テンプレート対応に
なります。
センサーや、タグ、バーコード、画像認識 等による現場で
の実績情報の収集方法は、製造物の特性（例えば、大きさ
や、形状、材質）、生産方式（例えば、ライン生産、ジョ
ブショップ生産、セル生産）、管理の仕方（例えば、製番
管理、かんばん、現品票）、システム化の状況（例えば、
設備の稼働情報）などから、ケース別にテンプレート化を
進め、ご提供します。
Edgeテンプレートをベースに、SIサービスをご提供しま
す。
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お問い合わせ先
▌NEC
産業ソリューション事業部
 E-Mail：
• サプライチェーンマネジメントIoTソリューション [email protected]
• モノづくりIoTソリューション
[email protected]
 Webサイト：
• サプライチェーンマネジメントIoTソリューション http://jpn.nec.com/smb/iot/
• モノづくりIoTソリューション
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http://jpn.nec.com/smb/iot/mfg/