IoT導入の実態⑥総括「利益を生み出すIoT」
IoT導入の実態⑥総括「利益を生み出すIoT」

さてIoTの調査研究事業についての
解説シリーズ第6弾です

今回は本調査研究事業の総括として
これまでで明らかになったことを
改めて整理
したうえで
生産性向上を進めるための留意点
IoT という手段の位置付け
支援者側求められること

について解説を進めてまいります

今回も本記事を読み終えるまでの間
お付き合いいただければ幸いです

 

これまでの調査研究活動に明らかになったこと

これまでは以下について解説しました

 

①調査研究事業の実施概要・目的
②中小製造業の現状
③生産性向上のあるべき姿
④IoT導入における企業側および支援側の課題
⑤IoTツールの詳細と実証実験の結果

そのため、まずはこれまでの活動で
明らかになったポイントについて
改めて整理していきたいと思います

 

生産性の向上は必須課題

我が国の経済は改善傾向にあるけど
労働生産性は先進国で比較すると
著しく低いうえ、上昇率も低水準

この原因のひとつとして
99.7%を占める中小の生産性向上が
大企業に比べて遅れていることが
挙げられまます

 

中小製造業は大企業にくらべ
「カイゼン活動」への意識が低く
生産性の格差はおよそ2 倍

一方で構造的な人手不足の深刻化が
中小製造業をさらなる窮地に
追い込んでいるといえます

 

職場環境の改善が遅れているため
若い世代の応募が期待できず
先行き不安から既存従業員への
待遇改善も進んでいないのが事実

そういった状況を打破するため
スマートファクトリー化を進めて
「働き方改革」「生産性向上」
同時に図ることで勝機を見出そうと
考えている企業は多いようです

 

にもかかわらず、
自社の経営課題が明らかでないため
導入効果をイメージができず
結果的にIoT・AIなどの先端ツールの
導入には消極的となっています

中小製造業にとって
この悪循環を打ち破るためには
生産性向上という課題にしっかり
向き合うことが必須ですよね

 

まずはこれが1つ目のポイントです

 

調査企業の半数は生産性向上で業績拡大が期待できる

今回の対象企業のアンケートより
近年業績が順調な企業は約半分で
改善傾向にあることを示しています

一方で本来ならば受注したいけれど
余力がなく断っている仕事があると
回答した企業が半数近くありました

 

つまりこれって改善に取り組んで
生産性を向上させることができれば
断ってきた仕事を受注する
あるいは外注委託を内製化すれば
確実に収益性向上を見込める企業が
半数近くも存在しているってことです

これはすぐにでも
積極的に取り組むべきですよね!

 

中小製造業は作業のムダ取りからスタートすべき

その生産性向上を実現するためには
「売上を上げる」「コストを下げる」
2つの方向性があります

大まかには前者には5つ後者には4つ
確立されている施策と手法があるが
実際には多くの中小製造業には
取り組む余裕がないのが現実です

 

そのためまずは、作業のムダ取りから
改善をスタートさせて時間と人を創出

創出した時間と人をいくつかの施策を
進める時間に割り当てることで
結果的に生産性を向上させる戦略が
現実的だと考えます

 

そのムダ取りを行うための
代表的な進め方としてIE手法があり
その現状把握機能をIoTツールで
自働化できるというわけです

つまりIE手法とIoTツールとを
組み合わせて運用することで
これまで目に見えなかった問題を
比較的簡単に顕在化できるのです!

でもその方法が知られてないのが
本当の意味での課題なんです

 

IoT導入が安く生産性向上につながることを知らない

今回の調査対象企業のIoT導入は
2割程度と全国平均と同等に低いです

ところが生産性向上への課題として
8割を超える企業が「現場作業改善」を
挙げているんです

つまり現場作業改善を望みながらも
IoT導入に取り組んでいないんです

 

理由として
「IoT がよくわからない」
「効果があると思えない」

答える企業が8 割を超えているため
IoTツールの導入が安価な投資で
作業改善につながるということを
多くの企業に認識がないということ

その検証のため、ある小さな工場で
実際にIoTツールを約4万円で構成し
IE手法を活用した改善活動を
実施してみたわけです

 

調査研究メンバーのガイドの元
従業員が自ら作業位置を
IoTツールでデータ取りして分析し
ムダが多い動きを見える化

そして全員で改善アイデアを検討し
レイアウトの最適化を図った結果
毎月5万8千円の省力効果の獲得に
成功したんです!

これで安価なIoTツールであっても
実際に生産性向上を図れることを
証明できました

 

公的支援機関は専門知識と専門家とのつながりや人手が不足

公的支援機関アンケートによれば
製造業支援の割合は20%未満と低く
主に職員や専門家による個社支援
補助金申請サポートが多いとのこと

一方で、
専門知識
専門家とのつながり
人手が不足している
 など
中小製造業を支援するための課題も
多いことがわかってきました

 

これら支援者側の課題解決で
製造業の生産性向上への改善を促し
確実に業績を上げられる半数の企業が
しっかりと収益を創出できれば
地域経済活性化への効果が期待できます

 

また約9 割の回答者が
中小製造業のIoT導入に対して
「取り組むべき」
「どちらかというと取り組むべき」

との意見を持っているが
実際に支援した実績は3割以下だった

 

その理由として
「支援者側の知識不足」
「適正な提案の困難さ」
「専門家を知らない」
などが挙がったが
おおよそ半数の回答者が
未回答であったことも
IoT導入支援の難しさを表しています

 

生産性向上を成功させるための留意点

さて、これまでの調査研究活動で
明らかになったことを整理しました

そのことにより中小製造業の
生産性向上を成功させるためには
いくつかの要点が重要であることが
解ってきました

その押さえておくべき要点について
留意点としてお話してまいります

 

留意点1:組織的な改善活動に慣れていること

今回の実証実験では実際の製造業で
IoT導入が生産性向上に繋がりました

もちろんそれはIoTが課題解決に
十分役立ったからです

今回の改善はIoTツールによって
作業者位置情報取得が可能となり
その分析によって問題の見える化が
図られる流れとなりました

 

しかし特筆すべき重要なポイントは
その改善策を考え出した主役が
経営者でも、調査メンバーでもなく
対象企業の従業員であったことです

今回の実証実験対象事業者は
精密板金などの金属加工業で
製造現場も狭く従業員も14名と
比較的小さい規模の会社なんです

 

にもかかわらず、計測したデータを
加工して問題を見える化すると共に
それぞれ独自にアイデアを出し合い
出揃った施策に優先順位を付るなど
まさに自ら積極的に改善を
実行したんです

 

なぜそんなことができたのか?

 

対象企業は規模こそ小さいものの
専門家の指導を受けながら
3年前から企業研修として5S活動を
徹底して実施していたんです

最低でも毎月1人1件の改善を実施し
発表する習慣を持っていたのです

 

毎月の研修で各々のゴールを設定し
全員でアイデアを出し合ったうえで
どこを、どのように、いつ、だれが
実行計画を立てて改善しています

つまり組織的な活動に慣れていた
そのことが今回の大きな改善へと
つながった理由だと考えます

このように、IoTツールを使って
問題を見える化できたとしても
改善を進める組織能力がなければ
継続的な成果獲得は期待できません

 

留意点2:改善に取り組む目的を確認しておくこと

②では中小製造業には
スマートファクトリーを狙いながら
働き方改革と生産性向上を進めたい
そんなニーズの存在を指摘しました

しかしこれって事業継続目的から
「最低限これが必要だろう」
存続条件を感じ取って答えているに
過ぎないのではないでしょうか

 

しかし本来は企業にはそれぞれ
独自の理想像を持っているはずで
その達成のための課題解決を目的に
生産性向上に向けた改善活動に
取り組むべきなはずですよね

 

例えば
若い世代の応募がこない職場環境も
デジタル人材の不足も
どういった職場にしたいか、などの
イメージがなかったことから
数年前に解決手段を講じてないから
発生している問題とも推測できます

 

また同じスマートファクトリーでも
最高品質を作るための工場なのか
最低コストを目指すための工場か
最速納期を達成するための工場か

その優先度によって装備すべき
機能の仕様が変わるはずですよね

そのため、その職場が目指すべき
最善のものづくりスタイルとは何か
QCDはどのレベルで
どのバランスが最適なのかなど
改善を進める必然性や目的を
あらかじめ確認しておくことが
成功させるために必要な留意点です

 

留意点3:社外の専門家の存在と能力を活用すること

前述した2つの留意点
『組織的な改善活動に慣れること』
『改善に取り組む目的を確認する』

を進めようとする場合には
もし推進ノウハウが社内にない場合
迷わず社外専門家の活用を勧めます

 

確かに自ら知識を習得しながら
試行錯誤し現場に落とし込むことが
理想的ではあるのですが
そのノウハウの蓄積が完了するまで
施策が進まない時間がもったいない

この専門家活用を勧めるのは
多くの中小企業にその時間的余裕が
ないと捉えているからです

 

②の中小製造業の現状把握によれば
プロセス改善に取り組む中小企業は
大企業の半分程度なのにも関わらず
改善活動の必要性を感じいる割合は
大企業の約1/3程度となっています

同時に
「IoT・AIどちらも導入意向はない」
企業の割合が中小企業が半数超え

この危機意識と改善意欲の低さは
致命的な状態であり、このままでは
大企業と中小企業の生産性は開く一方

 

また、中小製造業アンケートからは
3年後に「売上増加」を目指す企業が多く
余力がなく断っている企業が半数近くなのに
もっとも短期的に効果を得やすい
効率生産での売上拡大策を選択せず
中長期スパンで効果を得ようと
「新商品開発」
「人材育成」
「販路開拓」
を進めようとしています

もう完全に論理的にみれば
見失ってしまっている企業が多い

 

だからこそ社外の第三者目線で
事業拡大方針を再点検すると同時に
その専門ノウハウを社内に導入する

つまり他社で成功している方法を
真似ることから始めて
後に徐々に自社の独自ノウハウへと
応用進化させる2ステップ戦略が
もっとも素早く効果を得られる選択

 

社内ノウハウをじっくり育成するか
社外から手っ取り早く調達するか

どちらを選択するかの判断基準は
負担金額の大小ではなく費用対効果

つまり課題解決までの機会損失額と
専門家に依頼する報酬費用とを
比較をすることで検討可能です

 

例えば今回の実証実験を題材にすれば
効果は月額58.5千円=年間702.0千円

この規模の改善が半年1件進むなら
年間約1.4 百万円

さらに5S活動改善で年間56万円なので
総合的な改善額は年間2 百万円程度で
月額16.6 万円の報酬額であれば
費用対効果ありと判断できます

計算の精度の問題は残るが
おおまかには算定可能であるので
ひとつの参考としてください

 

改善活動のツールとしてのIoT

先の3つの留意点では
いくらIoT活用のデータ化で
問題の見える化に成功しても
組織的な改善能力がないのであれば
成果が限定的なことを指摘しました

 

しかし逆に言えば改善能力の
高い組織がIoTを活用すれば
改善速度とボリュームを
飛躍的に拡大させることが
可能だということです

そこで以下に、その理由と
具体的な応用例について説明します

 

IoTツールに期待が集まる理由

③ではコストを低減する施策と
改善手法の関係を示しました

その一部を抜粋して以下の図に示す

以下の改善手法の1つのIE手法は
課題別に問題を見える化することで
改善を進めて作業ムダを削減します

そのことによって
他の改善手法に取り組む時間と人を
創出することで結果として
生産性向上を可能とする手段だと
説明をさせていただきました

 

施策 改善手法
材料変更 VE手法
品質向上 QC活動
作業効率化、設備稼働率向上 IE手法
経費削減 省エネ

 

このIE手法=科学的管理法には
いくつかのアプローチ方法があるが
専門知識習得が必要なツールもあり
その手法のすべてを理解するには
多くの学習と訓練時間が必要です

 

またそれら問題の見える化のために
多くの調査データを収集するための
調査時間や労力も必要になるんです

これらの問題の解決を検討するため
⑤ではFit&Gap分析を実施して
その結果を課題/ニーズに対応する
IoTツールをセットにして示しました

その一部を編集して以下に示します

 

課題/ニーズ IoTツール
現場作業改善 作業者動線分析ツール
工程管理 設備稼働状況見える化ツール
技能承継/脱属人化 動画記録&編集ソフト
事務作業効率化 クラウド情報共有ツール
品質確保 計測器無線化ツール

 

これらIoTツールがそれぞれ
解決できる課題を表しています

つまりそれぞれの会社が持つ
企業ビジョン(ゴール)を確認し
その達成のための事業戦略を策定し
その過程で課題が明らかになります

 

その課題解決のために
IE手法の一部の手法を使うなどで
改善活動を進めることになるのだが
それぞれのIoTツールの活用で
成果獲得までの時間と労力を
飛躍的に削減することが可能です

具体的には作業改善を進めるために
まず数日かけて工程の調査と分析
要素作業の調査などを進め
さらに複数人が数日かけて
作業者の導線を観察して
記録する必要がありました

 

しかし⑤での実証実験が示すとおり
必要なIoTツールを用意することで
数時間で工程分析を実施して
ビーコンの設置位置を決定し
IoT端末を保有しながら作業を
実施するだけで自動記録します

調査に多くの人手も調査時間もなく
驚くほど短時間で正確な記録情報を
入手することが可能となるんです

あとはその情報を元に分析して
改善を進めるだけとなります

 

このように現状把握の調査に要する
時間と労力が小さくなると同時に
IoTツールの機能の組み合わせにより
用途は無限大であり、また
将来AI技術が高まった時の
学習用データとしての活用可能性など
期待度も大きくなっていきますよね

 

現在のIoT の主な役割は改善活動ツール

もちろん現在のIoTツールは
これまで取り扱ってこなかった
目に見えない情報をデジタル記録する
機能を担います

そのことによって将来
ディープラーニングなどAI技術用の
学習用データへの活用などの将来性も
否定することはできません

 

しかし現在では分析や改善など
ヒトのアイデアや改善案の企画
実行まで実働で進めているのが
現実であります

そのため、まずはその改善機能の
レベル向上を図るためにも
組織的な改善能力を高めることが
とても重要となってくるわけです

 

具体的には
比較的問題を見つけやすい5S活動
定番ツールを活用するQC活動

さらには
問題をデータ化するIE手法活用など
これら3つの取り組みから
スタートさせることが一般的です

 

前者から後者に向け
技術的に難易度は上がっていくため
組織の成熟度に合せて選択すること
それが大切になってきます

 

これら活動の進め方としては
推進組織を編成して活動開始を宣言
検討・改善&報告機会の設定
さらに実績発表・評価会を企画する

など、数か月で1サイクル回転する
スタイルが経験則上有効になります

推進メンバーによる定期的な
検討と報告を繰り返すことで
組織的な改善の仕組み化と
個人の知識格差の解消
チームワークの醸成
など
メリットは多いのでお勧めです

 

支援者側に求められる方向性

これまでのまとめによって
製造業にとって生産性向上は必須で
これら改善に取り組むことによって
調査企業の半数は売上利益に直結する
可能性が大きいことがわかりました

しかしその改善時間が取れないため
作業のムダ取りから開始すべきで
それに役立つIoT導入の方法等が
理解されていない状況もあります

 

公的支援機関の支援者の見解も
約9割がIoTツールを導入すべきとの
意見がある一方で、中小製造業は
「既に取り組んでいる」
「現在取り組み中」
が約2割しかない

そのため、IoTに取り組む企業を
増やすことを目的に
我々支援者側が進めるべき
方向性について提言します

 

改善が進む組織づくり支援

IoTツールを活用することで
生産性向上を成功させるための留意点
「組織的な改善活動に慣れていること」
を挙げました

いくら生産性向上ための情報収集が
簡略化できるIoTツールを導入しても
一時的な改善では効果が限定的です

 

そのため5S活動・QC活動・IE手法など
各職場の成熟レベルに合せた手法で
改善活動を習慣化させる

そのことで
組織的に改善が進む仕組みの導入を
図る支援を進めることが大切です

 

具体的には各手法のセミナーや
推進リーダーを育てる幹部研修の実施
専門家派遣による助言支援などで
各企業の組織的成長を促進します

 

経営方針の確認or事業計画の策定支援

留意点2として
「改善に取り組む目的を確認する」
を挙げました

組織としてどのような方針があるか
その達成シナリオ(戦略)は?

こういった経営戦略が明らかなら
IoT導入による改善活動の目的も
自然と明らかになってきます

 

そのため支援者側はまず
方針や戦略の有無や適正さを確認し
もし存在しなければ一緒に考える
その必要があると考えます

そのことにより支援企業は
経営資源の選択と集中が実現できて
安心して事業拡大への一手を
迷わず打つことが可能となります

 

IoT活用ノウハウや関連情報の発信

④の中小製造業アンケートによれば
IoTを取り組まない理由は
「IoT がよくわからない」
「効果があると思えない」
が約8割

そのため、IoT ツールとはなにか
どのような効果があるか、などの
IoTに関連する情報を中小製造業に
発信する必要があります

 

具体的には
各地域でのセミナーの開催
製造業情報サイトやメルマガ等で
実践知識を定期的に発信する
、など
IoT活用に関するノウハウを提供し
製造業の生産性向上に貢献できます

また、関連情報として
小規模ITベンダーの商品紹介
IT導入補助金サポート
導入活用事例の紹介
など
生産性向上を図るきっかけとなる
情報提供も大切になってきます

 

IoT支援が可能な専門家リストの作成・発信

④の公的支援機関アンケートによれば
IoT活用の取り組み支援に
「取り組む予定」との回答が半数超え

しかしその課題として
「支援者側の知識の向上」
が挙げられています

 

また、IoT支援で想定される課題は
支援者側の知識が足りない
支援企業ごとに合った提案が難しい
IoT専門家のマッチングが難しい
等が明らかになっています

そのためIoT導入支援が可能な
専門家リストを作成して
それらを公的支援機関で共有して
中小製造業が専門的なノウハウを
導入・活用しやすい環境づくりが
有効であると言えます

 

支援者側の製造業知識の学習

また上記の情報によって支援者側も
製造業の知識が不足しているため
支援企業に合った提案が困難な声も
挙がっています

そのため、中小製造業支援における
高い専門知識や経験を持つ専門家を
講師として迎えたセミナーの実施等
「学習機会を増やす仕組み」を
導入することも大切です

 

支援者それぞれの製造業の見方や
支援力を高めるためのノウハウは
他業種へ応用可能なものも多くあり
個社支援の能力を大きく
向上させることができます

業績拡大に挑む中小企業を
1社でも増やしていくことで
地域経済の活性化に貢献したいですね

 

「利益を生み出すIoT」まとめ

今回の調査研究事業では
中小製造業のIoT利活用による
生産性向上にスポットを当てました

身近な中小製造業でIoT利活用が
進んでいる実感がなかったことから
テーマを選定し取り組んだわけです
そこで再認識した課題は
公的支援機関や中小企業診断士等の
支援する側の製造業知識の不足
支援される側のIoTの理解不足です

 

まず、支援する側としては
IoT以前に製造業知識を高め
その上で課題解決の手段として
IoTを活用できるようにしたい

支援される側の中小製造業が
IoTを理解するためには
体験するのが近道であるが
前述の通り支援する側が
まずは知識やノウハウを蓄積し
支援される側のレベルに合わせて
提供することが重要であると感じました

 

最後になりましたが
本調査・研究事業において
アンケートに協力いただいた
公的支援機関、兵庫県商工会連合会
並びに各商工会チーフコーディネーターの皆様
製造業企業の皆様、ITベンダー各位
実証実験いただいた企業の皆様の
ご協力に感謝するとともに
心からお礼を申し上げます

ありがとうございました!

 

もし報告の全容が知りたい方は
ぜひ公開している以下のページから
資料をダウンロードしていただければ
内容が確認できますのでご参考下さい

(一社)兵庫県中小企業診断士協会HP

 

 

それでは今日はここまでです

今後とも宜しくお付き合い下さい☆

長文乱文を最後まで読んでくださり

いつもありがとうございます♪

すべては御社の発展のために
すべてはあなたの笑顔のために

 

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