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イノベーション
2017.04.10

工場従業員の作業実態をセンサーで把握する
実践!IoTを使った現場改善(3)

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 これらのことにより、作業内容が常時把握できるだけでなく、どの場所で作業を行っている比率が高いのか、手待ち(動作がない)はどの作業者で発生しているのか、作業者の移動距離はどうなっているか、作業者のスキルにより集中度に違いがあるのかなど、数多くの視点で現場の実態を見ることが可能となる。

 また、これらの情報を活用して、作業における問題を発見し、改善につなげてゆくことができるようになる。継続して情報を収集することで、改善の成果を把握することも可能となる。

 なお、この技術も第2回(「縦横無尽に動く工場のフォークリフトを追跡せよ」)で紹介した「IoL」ツールと同様に後付け可能なセンサーで構成されている。導入が比較的容易にできることは、やはり大きなメリットと言える。

改善案の検討や実践に多くの時間を

 以上の例はまだ限られた範囲での事例であり、現場での本格的な活用には課題が残されている。

 例えば、センシングデータは個々に取得されるため、それらを組み合わせて分析するためのプラットフォームを作成しなければならない。また、主要な作業を事前に特定し、作業を明確化するためのパターン認識が必要であるなど、いくつかの課題が明確になってきている。取得したデータから何を読み取り、どのように改善するかということについては、データを扱う人のデータ解析力やアイデア発想力を高める必要がある。

 しかしIoOというツールが、作業の実態を把握し改善につなげるために有効であることは間違いない。

 従来は実態把握や作業分析などに多くの労力を費やしていた。だが今後は、実態把握や作業分析よりも改善案の検討や実践にできるだけ時間を割き改善サイクルを早く回すことが大切である。

 JMACではこのような考えのもと、クライアントの製造現場をお借りして実証実験を重ながら、ツールを活用した製造現場改善に取り組んでいる。

 次回は不良や故障など「出来事(Situation )」の把握のIoT化についてお伝えする。

JBPRESS

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