【神プレゼン】製造業DX完全解説。これを見れば製造業DXの中身が全てわかる!
Summary
TLDR東洋経済振興社祭にて、デジタル技術を活用した製造業の変革が議論されました。天野深夜氏は、製造業DXへの取り組みと、デジタルツインを活用した生産設備の最適化について語りました。人手不足や高齢化を背景に、製造業はデジタル化を通じて効率化と自動化を進めています。また、サプライチェーンの強化や脱炭素への対応も重要視され、デジタルツインを活用したシミュレーションが、リスクゼロの未来予測を実現する可能性を示しました。日本の製造業はDXを通じて再び世界トップを目指すことが期待されています。
Takeaways
- 😀 デジタルツインを用いた製造現場の変革と飛躍がテーマ
- 🚀 株式会社FAプロダクツの天野深夜が講演
- 💼 製造業のDXに向けた取り組みとその重要性
- 🔧 人手不足や旧型設備、品種変量、半導体不足などの課題
- ⚡️ 電力問題やエネルギーコストの上昇
- 🏭 製造業DXの目的は熟練者のノウハウのデジタル化
- 🔍 グローバルサプライチェーンの崩壊とその対策
- 🌍 脱炭素やセキュリティ対策の重要性
- 📈 デジタルツールによる生産計画の最適化
- 🏢 南相馬におけるスマートファクトリーのショーケース
Q & A
天野深夜さんはどのような経歴を持っていますか?
-天野深夜さんは紀元スという会社でキャリアをスタートし、40歳でキーエンスを卒業後、ロボットシステムインテグレーターを起業しました。現在は製造業DXに向けて日々努力しています。
製造業DXとはどのようなものですか?
-製造業DXとは、デジタル技術を駆使して製造業の変革と飛躍を実現することを指します。これにはデジタルツイン技術や自動化、データベース化などが含まれます。
天野さんはなぜYouTubeや書籍を通じて発信を行っていると述べていますか?
-製造業は非常に楽しく、ワクワクする分野であると天野さんは思っているのですが、残念ながら人気がないため、その楽しさを伝えるために発信を行っていると述べています。
製造業における人手不足の問題はどの程度深刻ですか?
-製造業の人手不足は非常に深刻な問題であり、日本の柔軟性の高いものづくりが受影响を強いられていると天野さんは述べています。
製造業におけるサプライチェーンの崩壊とは何を指しますか?
-サプライチェーンの崩壊とは、大企業が生産効率を上げても、それを支えるサプライヤーがそれに追随できない状況を指しています。自動化やデータ共有の不十分がその原因とされています。
デジタルツイン技術とはどのようなものですか?
-デジタルツイン技術とは、デジタル空間上で現実世界のものを忠実に再現し、最適化やシミュレーションを行う技術を指します。例えば、Googleマップなどがその一例です。
食品加工工場におけるプラントシミュレーションとは何を意味しますか?
-プラントシミュレーションとは、食品加工工場などの設備配置や生産計画をデジタル上でシミュレーションし、最適化を図る技術を指します。これにより、リスクを減らし効率的な生産が可能になります。
デジタル化がもたらすメリットにはどのようなものがありますか?
-デジタル化によって、情報の共有が促進され、部門間の連携が強化されます。また、ルールとスコアリングが可視化され、モチベーション向上や優秀な人材確保にもつながります。
天野さんはなぜデジタルツインを重要視していますか?
-デジタルツインは、生産ラインや工場の最適化を事前に検証し、リスクを減らし、効率的な製造を可能にする重要な技術であると天野さんは考えています。
天野さんはなぜ南相馬のスマートファクトリーのショーケースモデルケースを見学を勧めていますか?
-南相馬のスマートファクトリーは、デジタル技術を最大限に活用した先進的な工場であり、デジタルツイン技術の実際の活用例を学ぶことができると天野さんは述べています。
Outlines
😀 製造業DXの変革と飛躍
天野深夜氏が基調講演を行い、デジタルツインを活用した製造業の変革と飛躍について語りました。元々は紀元スでキャリアをスタートし、40歳でロボットシステムインテグレーターを起業。製造業DXに向けて努力し、YouTubeや書籍を通じて発信しています。製造業は人手不足や旧型設備、品種変革、半導体不足、原価高、電力問題など多岐に渡る問題に直面していますが、デジタル化を通じて解決策を提供しています。
😓 地方製造業の厳しい現状
製造業は人手不足やサプライチェーンの崩壊、自動化の難しさ、検査データの問題、投資資金の不足など、様々な問題に直面しています。これにより、大企業が生産効率を上げる一方、サプライヤーがそれに追随できない状況が生じています。その結果、製品の納期が遅れ、市場ニーズに応えられず、競争力が低下するリスクがあります。
🚀 DXを活用した製造業の未来
デジタルツイン技術を用いた製造プロセスの最適化について説明しました。デジタル空間での最適化とリアルタイムデータの連動により、生産ラインの効率化が可能になります。溶接工程のシミュレーションや食品加工工場のプラントシミュレーションを通じて、事前に生産計画や設備配置を検証し、リスクを回避できます。
🔍 リアルタイムデータによるリスクゼロの製造業
デジタルツインを活用して、工場の設備配置や生産計画を事前に検証し、リスクをゼロにできると強調しました。食品工場の例として、設備の故障率や生産数をパラメーターとしてシュミレーションを行い、生産効率を最大化する方法を探求しています。これにより、工場の最適な運営方法を事前に確認でき、無駄なコストを回避できます。
🤖 自動化とデジタル化の重要性
自動化とデジタル化が製造業における投資対効果の算出と未来予測に欠かせない要素であると語りました。シミュレーションを通じて、生産ラインのボトルネックを特定し、投資を効果的に行うことができると示しました。また、デジタル化を通じて情報共有が促進され、企業全体の最適化が実現可能になるというメリットもあります。
🌐 DXを通じた日本の再興
日本の製造業がDXを活用して世界に誇るべきものづくりを目指すことが重要であると述べました。南相馬市のスマートファクトリーの事例を紹介し、デジタル技術を活用した工場のスピードと効率について説明しました。日本の製造業はDXを通じて、世界市場で競争力を高め、再び頂点に立つ可能性があると強調しました。
Mindmap
Keywords
💡デジタルツイン
💡DX
💡製造業DX
💡サプライチェーン
💡自動化
💡3DCAD
💡シミュレーション
💡ノウハウ
💡スマートファクトリー
💡投資対効果
Highlights
デジタルツインを活用した製造現場の変革と飛躍について語る基調講演
製造業DXの国への取り組みと、その中での自己紹介
製造業における人手不足や旧型設備の問題点に触れる
製造業におけるワクワクと面白さを伝える取り組み、YouTubeや書籍発行など
製造業DX生産設備の実装を含むトータル実現についての説明
サプライヤーの疲弊とそれに伴う大メーカーの納期遅れの問題
製造業における脱炭素対応とセキュリティ対策の重要性
DXが必要な理由と、急務であることの強調
デジタルツインの概念とその重要性、Googleマップとの比較
製造業におけるDXの進展の遅れとその理由の分析
デジタルツインによる生産ラインのシミュレーションとその効果
食品加工工場におけるプラントシミュレーションの事例紹介
デジタル化がもたらす情報共有の重要性とその利点
DXを通じて実現するルールとスコアリング、称賛と報酬の関係性の明確化
デジタル化を推進する中で直面する抵抗感とその克服
DXを土台としたGXの重要性と、南相馬のスマートファクトリーの紹介
デジタルツインによるサプライチェーン全体のDX構想の紹介
日本の製造業を再び世界一に輝かせるためのDXとGXの重要性の強調
Transcripts
ただいまより
東洋経済振興社祭
日本マイクロソフト株式会社
共産
製造業
DXフォーラム2022
デジタルで買える
生産現場を始めさせていただきます
まずはじめに基調講演
デジタルツインで実現する
製造現場の
変革と飛躍と題しまして
株式会社
FAプロダクツ
代表取締役会長
チームクロスFA
プロデュース統括天野
深夜様よりご講演いただきます
それではまださまよろしくお願いいたし
ます
皆さんこんにちは
本日はですねこのような素敵なところにお
呼びいただきまして本当にありがとう
ございますあの皆さん本当に感謝申し上げ
ます
本日はですねデジタルツインで実現する
製造現場の変革と飛躍というテーマでお
送りしていきたいと思います皆さん
よろしくお願いいたしますはい
改めまして天野深夜と申します私はですね
もともと
キャリアのスタートというのは
紀元スっていう会社でスタートいたしまし
たで40歳の時にですねそんなあの大好き
だったキーエンスも卒業いたしまして
自分でロボットシステムインテグレーター
を起業するわけですけれどもはいやそれも
13年ということで
製造業DXの国に向けてですね日々頑張っ
ておりますそして製造業ってまあ今日製造
業のお客さんもたくさんいらっしゃると
思うんですけどやってみるとめちゃくちゃ
楽しいじゃないですかでもね残念ながらね
あんまり今人気がないんですねなのでその
ワクワク面白さを伝えたくて
YouTubeそしてね
新営業力というね書籍の発行などもし
ながらまあものづくりと営業こういった
ところをですね
みんなに知ってもらえるように今様々な
発信をしておりますはいそしてですねこの
今チームクロスFAっていう私が代表を
務める会社も何社かあるんですけどもこの
コンソーシアムと公式パートナーの皆様
そして公的化の皆様にご支援をいただいて
製造業DX生産設備の実装を含めて
トータルで実現しておりますさあという
ところで自己紹介はこれぐらいにいたし
まして
地方製造現場の現状というところから入っ
ていきたいと思いますまず製造業各社を
取り巻く様々な問題より厳しくなりますよ
とこれは皆さんのねご承知の内容ですで
冒頭を言っておきますけど私別に皆さん
脅かしに来たわけじゃないんです脅かしに
来たわけじゃないんで安心してください
こうやったら勝てるよっていうね勝てる
あの戦略戦術をお話ししますのでただね
まずここご共有として人手不足旧型設備ね
そして編集編入を築けば品種変量ま
いわゆる少量大品種になってたとで半導体
不足と原価高とこのようなところはですね
もう皆さん日々頭の痛
問題だと思いますまた最近だとねこの数
ヶ月電力難民なんてね電気代がまたガーン
と上がってまあ僕エネルギーの話もすると
ねまあ明日は実はエネルギーの方のね登壇
もあるんですけどもまあまあとにかく製造
業非常に厳しい状態に置かれていますと
特にやっぱり人手不足に日本のねこの柔軟
性の高いものづくりっていうのはや人手の
ね
柔軟性で
培ってきてますからこれは非常に痛いんだ
と思いますそれでやっぱりですねこの
人手不足と同じくらい厳しいのがやっぱり
そのものが入らないっていうねことまあ
このあたりをねどうやってじゃあトータル
でカバーしていくのかというところですよ
ねでこの大劇をもたらすノウハウの創出と
いうことで
これ会社のノウハウだってね皆さん
おっしゃっていながらもう実はね会社が
保有してると思いきや熟練した従業員さん
の管轄に基づくのノウハウってことが多い
んですねだから製造業DXの行き着く先は
何だっていうのってあんまり皆さん聞いた
ことないと思うんですけど今日もいきなり
答えからいきます
皆さん
現在のマザーマシンて何だと思いますか
ちょっと前まあちょっと前っていうかね
あのまあもちろん今でもマザーマシンって
言えば下降機械だっていう方多いですし
それはもうま全くその通りなんですけども
実はねこの340年間でちょっと僕はね
新たなるマザーマシンの存在っていうのが
あると思ってますそれはね3DCADなん
ですよね
ええでデザインに使える3DCardって
今脱走とシーメンスでしょまあいわゆる
キャティアとNXでこのまあいわゆる3D
CADがあってシュミレーションがあって
でえっとまシーメンスで言うとチームセン
ターっていうねえーいわゆる唯一のボム
部品票からvopあのいわゆる皇帝
データベースを持てるベーター
データベース構造とだから製造業DXって
いうのは今
皆さんのポップと言われる工程ですよね今
皆さん会社に勤めてこんな仕事だよって
いうのをマニュアル化なんか渡されて言語
化された通りにものづくりしてる人ってい
ないと思うんだこれ全部やっぱりまあ意思
相電出た大げさですけど
職人とか熟練とかねそういったことで
いわゆるそのすり合わせ組み合わせをね
先輩から習ってものづくりしてるわけです
よこれを
言語化してデジタル化していく
データベース化していくっていうのがまあ
製造業DXの流れだと思ってくださいだ
から
ベテランさんがね今ね言語化せずに急にい
なくなっちゃったら
ノウハウも流出しちゃうっていうことなん
ですねはいこれ非常にピンチですよねと
そしてですねもう一つ地方製造業の現場の
現状というのはこのサプライチェーンの
崩壊ということなんですねこれどういう
ことかというと簡単に言いますよ大手の
メーカーさんはまあ親切工場ね
200億300億かけてまあ例えば生産
効率2倍にします3倍にしますという言い
ますけどねじゃあそれを支えている
サプライヤーの皆さんがそれだけね生産量
2倍3倍にできるのかっていうとこれ
なかなか難しい何で難しいと言ったら
例えば自動化したいって言ったって自動化
するねエンジニアもいないし
投資できるお金もないで例えばね検査
データなんかも今でも全品黙示検査なんて
やってるとこいっぱいあると思うんです
けどこの
黙示検査をね例えばデータ上位と共有して
ねじゃあ上振れしてるのしたぶれしている
のかって見ながらね例えば1万回に1回
金型をねチェックすればもう黙示検査なし
でいいよなんていうこんな判断はあの
ティアワンさんティア2さんティア3さ
んって言ってねあの下請けになればなる
ほど勝手に辞めるなんてできないから
データを上位側とつないで
上位の会社さんからOKもらうしかない
わけですよただねこんなデータの共有
システムなんてサプライヤー側から作っ
てくれって言ったってなかなかこれね作っ
てもらえないということでまずどこが疲弊
しちゃうかっていうとこの2時3時
サプライヤーさんが疲弊しちゃうわけです
よそうすると結局何が起きるかというと大
メーカーさんはいくら工場をよくしたって
ものが入ってこないから納期が遅れちゃ
うっていうこういうことになっちゃうわけ
ですねそうすると市場のニーズに応えられ
なくなって超音の大きさしてライバルに
負けちゃうとかこういうことがグローバル
サプライチェーンで起きてるっていうのが
現状ですじゃあこれどうやって出していく
のかというところもね今日ちょっとお話を
深めていきたいと思ってますでさらに
脱炭素への対応をセキュリティ対策など
負担となる要素もとね既存のお客様とのお
付き合いが成り立たなくなる可能性という
ことでね
脱炭素への対応っていうのはこれから絶対
やらなきゃいけないね
僕よくあのDXがGXをね追い抜いてった
なんて話もするんですけどねGXをやるに
は
安心してくださいGXだけできませんから
ね1回は必ずDXで2回がGXですから
DXをやるっていうのは一石二鳥なんで
これ必ずやる第一歩ですでもう1回言い
ます今日は皆さんをどかしに来たわけでは
ありませんさあこの人手不足の問題とか
高齢化日本は世界屈指の課題先進国なん
ですけど国内での成果のみならず国外に
おいても大きなチャンスになり得るという
ピンチとチャンスは背中ハウスだとよく
言うんですけどこの過大精神国である日本
この課題をせっかくクリアねする今
チャンスだという捉え方もあるわけです
からこれを皆さんいち早くクリアして
選ばれるサプライヤー世界で通用する
サプライヤーにさっさとなっちゃい
ましょうということでございますさあこれ
にはですねまあ
DXが絶対必要なんだよってことなんです
けどもこれ急務です急務属人的なノウハウ
からの脱却そしてねロボットなどを通じた
自動化の導入そして考えるリスクへの事前
予測と対応ということでデジタルによる
変革DXが製造業にも絶対必要なんだと
いうことなんですねだからDXにどういう
可能性があるのかということをねしっかり
とお話をしていきたいと思いますさあ
そしてねこの今じゃあ現状日本ってこん
だけDX大事なのにちゃんと取り組めてん
のっていうとね実は取り組めてないんです
8割がめちゃくちゃというねいち早く
取り組むことが差別化に直結しますよと
いうことでございますじゃあなぜDXが
進まないのかこれね皆さんいろんな
あのご意見あると思うんですけどね
デジタルに精通した人材がいないとか効果
がわかんないので投資できないとか
そもそも何からやっていいのかわからんと
かね
ケースを現場にデジタルの抵抗感があると
かっていうでところがですねこれはもう
エキスパートと二人三脚で推進してって
いけばですねこういうのっていうのは解決
できますどうしたい効果も事前に明確に
できるしDX実現したいビジョンも明確に
できるし
DXでもたらせるメリットも明確にでき
ます
本当と
本当にできんのできるんですよ今日もう皆
さん聞いていただけたのはですねこれもう
本当にあの
すごくねあの持って帰っていただけると
思ってますそもそもじゃあなぜねDXの
投資対効果は示しにくいのか1個ずつやっ
ていきますね
まずですね今までの
単純なファクトリーオートメーション私が
ね20年やってきたところはですねまあ
あの効果の範囲も限定的だしまあ容易に
特定できるしいわゆる投資回収法っていう
のもですね従来の手法で算出できますまあ
すげえ分かりやすく言うと人が何人減った
からみたいなそういう話でできるんです
けど
DXっていうのはねやっぱり
広範囲かつ長期的で
特定するのが難しいし
算出も難しいで見えない価値も考慮に
入れる必要があるでちょっとこれ難しく
言っちゃったけどもう少し簡単に言うと
単純な人手の分だけで見たら
投資が合わないってことになっちゃうから
やれないってことなんですよ
わかりますよね人手の人件費が下がると
いうだけじゃDXの投資のが大きすぎて
これ回収あのできないだろうって言って
止められちゃうっていうことなんですね
じゃあこの辺りをどうやってしっかりと
算出していくのかというところでですね
それがやっぱり
デジタルツインなんですねでこれデジタル
ツインというのも改めて皆さんにあのご
説明するまでもないと思いますけれども
デジタル空間上での最適化とリアルが連動
する技術がデジタルツイートね
すごいわかりやすく言うと
Googleマップなんかはね僕はもう
デジタルツインの最たるものだと思ってる
んですけどもあれあの道路のねマップが
あって
リアルタイムデータが入っててね渋滞が
起きてる事故が起きてる到着時間未来予測
が正確にできるでしょでこのあの
Googleマップによって皆さん劇的に
便利になってると思うんですけどこれあの
だから皆さんここでもう一度言っときます
DXっていうと大企業じゃないとできない
んでしょうと自動化工場じゃないとでき
ないんっていう人いるんですけどそんな
ことないね大企業じゃなくてむしろ中小
企業そして
自動化ロボットかなんていうのは一切関係
ないんだだってGoogleマップ見て
ください道路自動化なんか全くされてない
でしょね多少自動運転あるとはいえねだ
からこれが
デジタルツインですよというこれまず1つ
頭に入れといてくださいさあじゃあ
デジタルツインの事例ちょっと見て
いただきましょうここから先はもうね事例
をバンバン見ていただきますお待たせ
いたしましたということでまずフィジカル
のところで行くと皆さんの向かって右のね
この溶接GGってやってるところこれが
リアルですさあこれでねさっき言いました
段取り替えがあるよねとで工場っていうの
はそもそも日本のほとんどの工場は大量
生産をベースに
トランスファーでバーっと送っていくよう
な仕組みになってますからね
実はそこで段取り買いするということ自体
がまあ効率性を落として労働生産性を
落としてるんですけどだから皆さん安心し
てください皆さんが悪いわけじゃない大量
生産の
ラインで
選手返礼をやるから労働生産性上がらない
まあこの話をちょっと置いときますけどで
ここのね今
溶接をしているこの
工程を段取り替えしようと思うとリアルな
話どうなるかっていうと
結局生産止めるわけにいかないので
ロボットプログラムにしてもジグの交換に
してもやっぱり生産の終わった夜6時以降
とかねまあ夜夜中か休日になっちゃうわけ
でそうなったら
生産術エンジニアやでしょやめたくなっ
ちゃうじゃないですかだからやっぱり優秀
な人が残らないし
製造業ってやっぱり産経だよねとかって
言ってだんだん人気もなくなっていくわけ
ですよところが皆さん向かってね左側の
シュミレーション動画見てくださいこれね
ロボットプログラムデバッグからね
えーま仮に何かのジグのセット買いがある
んだったらそういったことも全部オフ
ラインでエアコンの効いた部屋で全部
できるわけですよしかも平日の昼間に
できるね生産してたって関係ないんだから
でもちろんリアルでそれを
立ち上げるタイミングは必要ですよでもね
時間を比べてもらいたい全部リアルで
すり合わせてったら
向かって右側よりあの左側の方がねあの
10分の1の時間でできるということなん
ですねこれがまず実例の一つねこれで生産
まとめられない土日出勤次回癌出勤コスト
の増加出戻り発生の可能性を
プロセスシミュレーション導入してもらっ
たら
作業員に関わる負荷最適な動線設備観の
クリアランスなど製造ライン構築前に取材
に検討が可能になるということなんですね
まず1つの実例はいそしてですね
今度はプラントシミュレーションのね実例
を見ていただきたいと思いますこれあの
食品加工工場で元やつなんですけどねこれ
は
先ほどのが動きのシミュレーションだと
するとこれはまあ離散系というか数理
シミュレーションでええと
例えばこれも見てもらったら自動化なんか
全然関係ない設備が並んでて人が並んでて
で食品工場だから前処理後処理ね盛り付け
とかあとは搬送いろいろあるんですけども
ね人の能力はバラバラそしてできる
工程も
当然
決まってますとでそんな中でねこれどう
いう風な投入計画ってもう何百種類いって
各店舗からね
ポスレジに応じてどんどん注文が来てで
この
工場を食品工場の中ではもう様々なものを
作っていくとこうした時にですね人の
コンピューターで投入計画の最適化とか
要はあとスキルの違うね人の最初人数の
シフトを制作とかねそんなのもう当然
できるわけないんだそれをねしっかりと
このデジタルの中でそれぞれパラメータを
全部入れて
豆乳計画生産計画から人の最小化から
動線設備のね場所の最適化それと
エネルギーの最適化も全部
シミュレーションができちゃうということ
なんですねでこれわかる通りまあこれあの
既存だったらね既存の工場を全部
デジタルコピーすればいいしこれから作る
工場だったらまあこういったパラメーター
を入れて最初にシミュレーションを回して
みればいいということなんですねでこれは
何がいいかっていうと
正確な未来予測ができるということなん
ですよねこの
デジタル上で作った工場を
回していくとこういうことがね可能なん
ですこれはですね本当に非常におすすめで
リスクゼロですからねだってこの中で
うまくいかなくたって何も失敗ないんだ
からでもリアルの工場をいきなり建てる時
にいきなり設備全部並べちゃってねやって
みたらうまくいかなかったとかねここと
ここの動線人がめちゃくちゃ行き来してる
やんなんてなったら最悪でしょねという
ことなのでどんな設備を入れるかどんな
技量の人を何人配置するかどんなオーダー
に対してこの工場はどれぐらいの
スルプットを出していくのかそういった
ことが事前検証できるということは
ものすごく手戻りなく行けるということな
んですねはいでこれはグローバルサプライ
チェーンを全部デジタル上に構築していけ
ば
何のリスクもなく正確な未来予測ができる
というそういうことでございますで今の話
をですねもう少しね食品工場だとちょっと
あの大きすぎるのでもうちょっとねあの
わかりやすいたった5台の設備で見て
いただきたいと思いますでこれで見ると
ですねまず設備1から2345と左から右
に流れる直列ラインでそれぞれ故障率
10%20%5%とかね1時間あたりの
生産数が64とか80とかあるんですけど
これで
10時間でこれ何個生産できるか分かる人
この工場で
なんとなくわかるのは1時間あたりの生産
数設備2が64個だから10時間作ったら
64×
10で640個っぽく見えるでしょでもね
これ実は640個までできないんですよ
じゃあこれ実際に動かしてみましょうとね
今640個よりできないだろうっていうの
はわかりましたで目標は630個だから
まあそれに近づけばいいなとは思うんです
けどもじゃあ実際どれぐらいできるかね
計算させてみましょうということでこの
ようなね図式してで各故障率とか1時間の
生産数のパラメーターをねこれどんどん
入れていくんですねはいこう入れてきます
とはい
そうすると
10時間動かすと答えが出てきますとさあ
皆さんの予想を当たるでしょうかさあいく
つできるかなということで10時間の
シュミレーション未来予測をするはい出て
きました571個といや思ったよりでき
ないなとで原因を見ましょう確かに設備に
ボトルネックなんですけど
設備にも
フルカードをしてない何でかっていうと
設備1も壊れちゃうからだからじゃあ今度
は中間在庫を置きましょうというまあ
いわゆる設備にをフル稼働させるために
バッファを組んですけどまあテヅプレ
とりあえず10個置いてみましょうとこれ
で設備にフル稼働するかなと見てみますと
いうとですねあ639個皆さんの予想と
同じようなものが出てきました確かに設備
にフルカードをしてますとただしこれ10
個も中間在庫置いたらキャッシュフローを
圧迫しちゃうでしょねだからよく工場で
中間在庫いっぱい置いている工場を僕も
たくさん見ますけどまあこれやっぱりね
やっちゃうんですけどこれやりすぎだとで
目標は630なんだから9個作りすぎてる
からあと9個減らして630個ぴったり
作りたいなっていう時にこれはGA機能
っていう自動最適化機能っていうのがあっ
て
630個ぴったり作る時の最小在庫が1個
単位でシュミレーションできますはいこれ
がねなかなか優れもんなんですよわーっと
これ計算してくれますからねはい出てき
ましたこれです
5413とねこれが630個ぴったり作っ
た最小在庫でもしねこの工場の皆さん社長
だったら
639個以上の注文が来たらこれ設備にを
改造しないともうこれ以上作れませんから
最大のスルプットが639個だっていう
ことも同時にわかってるわけですねさあ
ここでね皆さんに問題なんですこれでこれ
はわかったいいんですけど
設備1台だったら簡単でしょでもこれね
普通の工場は製造化製造一家製造になって
この下に何十代ってもし装置がさっきの
食品みたいにぶら下がってるんだとしたら
皆さんが社長だったら
ボトルネックの製造ニカのところ来年の
投資
ちゃんとここにしてあげますかって話なん
です
多分
製造二課は来年の予算取れないですなんで
かおそらくですね
成績のいい製造一家とか
製造4化あたりの課長が
うちの製造にかダメだなって言いながら
予算持っていくと思います我らあれも完璧
じゃないから割と俺たちもよくしようっ
つってねだから部分最適を積み上げても
全体最適工場全体のスループットが上がら
ないっていうのこれ見たらよくわかって
いただけますでしょうでこれが人ライン
だったら分かりやすいんだけど
工場全体になったりあるいは冒頭を話した
サプライチェーバリューチェーン
グローバルサプライチェーン全体になっ
たらどこがボトルネックでどれが滞在最大
生産数かっていうのを分からない会社が
ほとんどなんですもし社長さんが今日
いらっしゃってたら部長さんが
いらっしゃってたら
自分の工場の一番のボトルネックどこか
わからないと思いますそして
営業の方がいらっしゃったらこの
工場でできる最も利益率の中に製品何か
これもねなかなかパッと答えられないと
思いますこういったことをしっかりと
シュミレーションで見ていくことがですね
これからのものづくには絶対に必要なこと
だということなんですねこれぜひあの覚え
ておいてくださいはいあの今までは
ベテランの韓国で対応してた複雑な要素
計算できない
結局多めの人員配置になったりね無駄な
コスト中間バッファー多く持ちすぎたり
無駄が多いでこのシミュレーションを
入れると事前に構想したラインが問題なく
稼働するねデジタルモデルで検証できると
で必要な台数とかスループットを示して
設備の実機の実装を円滑に推進するとで
我々はロボットシステムインテグレーター
設備屋さんだから天野さん説に売りたいん
でしょって言われるんですけど僕ね
あんまり設備売りたくないどっちかって
言ったらちゃんとこれをお客様と一緒に
作ってお客さんとボトルネックを明確にし
てもし自動化とかロボティクス化が考え
だったらやればいいでもそれが答えじゃ
ない人の作業で賄えるんだったらそれでも
いいしそういった出口というのは
シミュレーションの中で正確に見つけて
いくということが大事だということが思い
ますはいこれで投資対効果をあらかじめ
算出できることがお分かりいただけました
でしょうかねこれ役員会でこの設備いる
のって言われた時にほらいるでしょって
これがしっかり出せるわけですよ
波及効果も全部これで計算できるでしょね
これでちゃんと
先ほど冒頭言ったねDXの投資が作り
にくいというところはシミュレーションで
突破しようぜということですねでこれは
ですね
投資効果の算出だけではないんですね
[音楽]
DXで実現したいビジョンを明確にすると
ねこの抵抗感こういったところもですね実
は
補っていけるんですねじゃあこれねよく
あるんですけどね
我々ってやっぱりデジタルツインまあ
いろんなデジタルツールって使いこなし
てるんですよ実は
皆さんGoogleマップだけじゃない
でしょ例えば乗り換え案内から食べログ
からね
デジタルツインなんていっぱい使ってる
わけですよ大阪でもそうだと思いますけど
あの今予約する時にレストラン見に行って
から予約する人いないでしょでも行ってみ
たらビルの7階だったら6階だったなんて
ことよくありませんあれって要は昔だっ
たら2階までしかあの目に入らなかったん
だけど今はネットで予約するから何回でも
いいんですよねでそういう形でデジタル
ツールなしでは生活できない状況なんだ
けれども
ビジネスの中に
急に様々な入力やってほしいとか
デジタル導入するっていうとみんな急に嫌
んなっちゃうのねそれなぜかというとDX
によって享受できるメリットとかDXで
成し遂げたい未来の姿がわかんないかなと
こういう側面も僕がねめちゃくちゃあるん
だと思ってますだから
工場から始まる企業全体の最適化っていう
ことをしっかりとまずメリットを伝える
ことから始めていかないとこの
ものづくりの
周辺バックオフィスサプライチェン
ヒューマンリスト
セールスママーケティングサービスでこう
いったことがつながってこないということ
でございますでこれどういうふうに
つながってこないのかっていうともっと
わかりやすく言いますね例えばね
営業の人はうちの製造がね納期通りにもの
作ってくんないんだってよく聞くでしょで
生存ところにヒアリング行くとねいや違う
んですよと
うちの設計がいまいちだからちゃんと作れ
ないんですよっていうわけですよで今度
設計にヒアリング来てねいやいや違うん
ですよと
営業がねいい仕事取ってこないんですよっ
てねこんなことが繰り返されちゃうんです
よこれは何年かっていうと
情報量が
圧倒的に
足りないからだから都市伝説が
起きちゃうねでこれ
道路が圧倒的に増加すると部門を超えて
共有して
ベテランでも歴が浅い従業員も含めて
さらなる価値創出ができちゃうと思います
さっきの5つの製造装置のラインを
思い出してくださいあそこでね製造2課の
課長はバカにされてるわけですよお前ん
ところとだけど全体のスループットを
上げるにはあれが少しあったとしたら
製造二課に予算つけて当ててくださいって
ね全部の課長が多分言うと思うんですよ
ましてや社長が絶対言うでしょああいう風
にどこが課題なのかということがみんなで
情報共有できればみんなで何とかしようっ
ていう風に話が絶対にまとまりますから
デジタル化というのはこの情報量が増える
というね
メリットがあるわけですでさらに言うと
ですね
デジタル化のいいところっていうのは
全体に対する
貢献度とかルールも可視化できるんですね
でこれは今
楽しい仕事っていうとかねやりたい仕事
かっていうランキングだと必ず出てくるの
がねあの
Eスポーツねいわゆるゲーム関係とかね
まあまあスポーツ選手も元々人気かなあと
は
僕なんかも今ちょびっとやってますけども
YouTubeとかねこういう仕事に共通
するものって何かって僕ね調べてみたん
ですよしたらね
ルールとスコアリングなんですよルールと
スコアリング
スポーツもまあまあEスポーツも一緒だ
けどゲームも一緒だけど全部
ルールめちゃくちゃ厳しいでしょで
スコアリング全部取られてるでしょで
称賛と報酬がつながるということなんです
よ
ルールとスコアリングそして
称賛と報酬これを実現していくにはまあ
ちょっと前ちょっと前でも結構前かもう
15年前とか20年前にあの
野球をねデータ化するっていうような話が
すごい出ましたけどねあのブラッドピット
がやってた映画なんかもそうですけどもね
こういう話まスポーツの今すごいデータ化
されてますけども
我々の仕事ってまだまだデータ化された
でしょ言語化されてないんで皆さん会社
入った時にねなんかマニュアル渡されて
えー
言語化されたものを読んで仕事を覚え
たって人いますいないでしょ
僕もそんなんじゃなかったですよだから
こういうところで
ルールと
スコアリングそれとねいわゆる
賞賛投資の関係性がデジタルで明らかに
なることでモチベーションが向上
優秀な人材確保何でできるかコツコツ
頑張る人にスポットライトが当たる世界に
なるということなんですねさらに
途中ちょっと言いましたけどこのDXを
土台としたGXっていうのもこれから絶対
にやっていかなきゃいけないということで
ちょっとこの南相馬にですねだったら見せ
てみろとみんな思うじゃないですかこれ
ちょっと大阪からは遠いんですけども
我々の
スマートファクトリーの
ショーケースモデルケースが
南相馬にありますのでこれをねぜひ見に来
ていただきたいと思います今日はちょっと
ね触りのところだけご紹介をしたいと思う
んですけれどもはいこれ製造業をかける
DXということでねはい2019年に発表
して
構想から原価と
[音楽]
はいまあこれわずか1年間のスピード稼働
ということでね
デジタル技術を最大限に生かして作りまし
た本当に何もないね更地のところからまあ
これはちょっとねイーロンマスクの真似を
してね
えーこんなのちょっと撮ってタイムラプス
であの1年間ずっと撮ってるみたいなんす
けどね
編集遠慮に対応するデジタルファクトリー
というまあ今日テーマの中でもお話しまし
たけれどもそしてあのこの中のね一番の
目玉となっておりますのがまこれもリアル
な加工工場なんですけれどもまあデジタル
ファクトリーと名打ってるものは何かと
いうところをねこれ今ちょっとリアルが
このような形で写ってますけれども
実はガラス側の向こうの自動化工エリアっ
ていうのは
全部
デジタルツインになっていますでその
デジタルツインのね映像がぼちぼち見る
ところで終わりたいんですけどここですね
これがまさに先ほどの前景の工場が
デジタルになっていてこの中の
パラメーター
全部ね
デバッグから何からこのまずはこの
デジタルから作って今のはもうリアルが
あるんでね一緒に作ったんだろうと言わ
れるかもしれないですけど間違いなく
デジタルから作ってリアルを後に作りまし
たまあこういうことでねで今はリアルから
あのー
データをフィードバックするとこういう
ことをやってますはいこれぜひね皆さんご
見学来ていただきたいなというふうに思い
ますそしてねちょっと復習ですけども
デジタルツインによるサプライチェーン
全体のDX構想ということでね選ばれる
企業に勝てるサプライチェン選ばれる
サプライチェーンになろうというねこれも
あの日本はね
万全安心っていうねブランディングあり
ますからまあこういったものをねしっかり
と世界に銘打っていくということでこの
日本がね再びジャパンズナンバーワンへと
輝くきっかけがこのDXとGXにかかって
いるということでございますので今日皆
さんねお集まりの皆さんと一緒にもう一度
強い日本のものづくり目指して一緒に
頑張っていけたらと思います
長時間のごちょうこうありがとうござい
ました
浜名様ありがとうございました
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