製造におけるオペレーショナルエクセレンスとは

執筆者: Emily Himes
11/22/2022

読み込み時間: 3 min

オペレーショナルエクセレンスとは、人、プロセス、機能を連携させることにより、成長と改善を着実に実現するプロセスです。つまり、オペレーショナルエクセレンスプログラムを導入することで企業を合理的に運営して効率を最大化できるため、コスト削減と製品品質向上を実現し、生産工程の一貫性とつながりの確保が可能になります。 

オペレーショナルエクセレンスの 3 つの要素 

プロセスの効率化

効率化は、不具合の削減とシームレスなプロセスを中核に据えた、オペレーショナルエクセレンスの極めて重要な要素です。お客様にタイムリーかつ系統立てて価値を提供できる能力は、オペレーションに不可欠です。 

顧客価値の向上 

データからインサイトを取得できるかは、デジタルトランスフォーメーション (DX) に取り組む企業が直面する大きな課題です。企業がデータを活用して必要なインサイトを獲得し、最も重要な生産上の制約を特定して優先順位付けを行い、リソースを集中させることができれば、お客に価値あるサービスをシームレスに提供する能力を発揮できます。 

ビジネスの拡大 

オペレーショナルエクセレンスの実現に向けた意欲的な取り組みは、製造業にとって有効な成長戦略となります。効率的なオペレーションやデジタルトランスフォーメーション (DX) への投資といったベストプラクティスの導入により、チームメンバーや顧客に対して高い基準を示すことができます。   

製造業におけるインダストリー 4.0 とオペレーショナルエクセレンス

インダストリー 4.0 とは、IoT、自動化およびロボティクス、予知保全、シミュレーション、付加製造を適用することで、製造業の業務方法を変革するものです。「第四次産業革命」とも呼ばれるインダストリー 4.0 は、効率性の向上、不確実性の改善、品質の向上、ダウンタイムの短縮、既存のビジネスモデルの変革など、オペレーショナルエクセレンスの必要性によって推進されています。 

製造業におけるオペレーショナルエクセレンスの実現に伴う課題

豊富なデータをインサイトに活用できないオペレーション 

多くの企業にとってデータをどのように活用するかが課題であり、データから引き出したインサイトが乏しければ、生産上の重要な制約を特定して優先順位付けを行い、リソースを集中させることはできません。しかし、産業用モノのインターネット(産業 IoT)を活用し、標準的なパフォーマンス管理のアプローチ により、メーカーはタクトタイムとサイクルタイムを自動的に収集して分析し、作業拠点、ライン、工場全体に生じるボトルネックを特定できます。

現場の作業員と経営陣によるオペレーションの相違 

多くの企業は大量のデータを収集しますが、そのデータを活用できるインサイトが十分ではありません。つまり、どの問題を最初に解決し、その後どうすれば最大の効果をもたらす解決策を提供できるかをデータから導き出せていないのです。また、損失が及ぶ領域が特定できても、関連したシナリオを完全に理解していなければ、選択した改善策が望ましい結果をもたらさない場合もあります。経営陣と製造チームがうまく連携できなければ協力体制は築けず、データの可視性も低下します。その結果、機器の問題が見過ごされ、最終的にダウンタイムが増加する可能性があります。生産性を向上させるには現場の作業員と経営陣が一体となり、積極的にデータを分析することが重要です。 

生産パフォーマンスに影響を与える変数の多さ 

オペレーションの傾向の特定や是正措置の策定には、包括的で正確なインサイトが不可欠です。古い製造システムでは経営陣と製造チームの連携が十分に取れず、さまざまな食い違いが生じたり、変動要素が増えすぎたりするといった問題につながる場合があります。このようなアナログなプロセスでは、ダウンタイムなどのより複雑な問題にはほぼ対応できません。生産パフォーマンスに影響する今日の膨大な変数に対処するには、体系的なアップグレードが必要なのです。 

困難な是正処置の追跡 

最後の課題は、機能面であれ財務面であれ、このような是正処置の状況を追跡してその影響を測定するのは困難だということです。 

製造におけるオペレーショナルエクセレンスを実現する方法 

オペレーショナルエクセレンスを実現する最も先進的な方法は、Digital Performance Management (DPM) と併せてアプローチすることです。DPM は、優先順位付け、解析、改善、検証という 4 つのデジタル機能によって強化された 体系的かつクローズドループ型の問題解決アプローチ を取り入れたソリューションです。これにより、メーカーは財務改善のたえに最も重要な機会をより簡単に特定し、優先順位を付け、解析し、検証できます。データを収集し、強力で安全なオンプレミスまたはクラウドベースのプラットフォームに送信することで、DPM は生産効率を少なくとも 5 ~ 20% 向上させられます。

PTC の DPM ソリューションで高い効果が得られる機会を特定

生産データの正規化やボトルネックの特定など、Digital Performance Management (DPM) によるオペレーショナルエクセレンスのアプローチで実現できることをご紹介します。 MLJ のレポートはこちら
Tags: 産業用モノのインターネット (IIoT) ThingWorx 製造の生産性向上 設備効率の向上 インダストリー 4.0

執筆者について

Emily Himes Emily is a Content Marketing Specialist on PTC’s Commercial Marketing team based in Boston, MA. Her writing supports a variety of PTC’s product and service offerings.