【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
00:00ただいまより
00:02東洋経済振興社祭
00:05日本マイクロソフト株式会社
00:07共産
00:09製造業
00:10DXフォーラム2022
00:15デジタルで買える
00:16生産現場を始めさせていただきます
00:19まずはじめに基調講演
00:23デジタルツインで実現する
00:25製造現場の
00:26変革と飛躍と題しまして
00:29株式会社
00:31FAプロダクツ
00:33代表取締役会長
00:36チームクロスFA
00:37プロデュース統括天野
00:40深夜様よりご講演いただきます
00:43それではまださまよろしくお願いいたし
00:45ます
00:51皆さんこんにちは
00:53本日はですねこのような素敵なところにお
00:56呼びいただきまして本当にありがとう
00:57ございますあの皆さん本当に感謝申し上げ
00:59ます
01:00本日はですねデジタルツインで実現する
01:02製造現場の変革と飛躍というテーマでお
01:05送りしていきたいと思います皆さん
01:07よろしくお願いいたしますはい
01:10改めまして天野深夜と申します私はですね
01:13もともと
01:15キャリアのスタートというのは
01:17紀元スっていう会社でスタートいたしまし
01:18たで40歳の時にですねそんなあの大好き
01:21だったキーエンスも卒業いたしまして
01:25自分でロボットシステムインテグレーター
01:26を起業するわけですけれどもはいやそれも
01:2813年ということで
01:30製造業DXの国に向けてですね日々頑張っ
01:33ておりますそして製造業ってまあ今日製造
01:36業のお客さんもたくさんいらっしゃると
01:37思うんですけどやってみるとめちゃくちゃ
01:38楽しいじゃないですかでもね残念ながらね
01:40あんまり今人気がないんですねなのでその
01:43ワクワク面白さを伝えたくて
01:45YouTubeそしてね
01:46新営業力というね書籍の発行などもし
01:48ながらまあものづくりと営業こういった
01:51ところをですね
01:52みんなに知ってもらえるように今様々な
01:55発信をしておりますはいそしてですねこの
01:57今チームクロスFAっていう私が代表を
02:00務める会社も何社かあるんですけどもこの
02:02コンソーシアムと公式パートナーの皆様
02:04そして公的化の皆様にご支援をいただいて
02:06製造業DX生産設備の実装を含めて
02:09トータルで実現しておりますさあという
02:12ところで自己紹介はこれぐらいにいたし
02:14まして
02:15地方製造現場の現状というところから入っ
02:18ていきたいと思いますまず製造業各社を
02:22取り巻く様々な問題より厳しくなりますよ
02:24とこれは皆さんのねご承知の内容ですで
02:27冒頭を言っておきますけど私別に皆さん
02:30脅かしに来たわけじゃないんです脅かしに
02:32来たわけじゃないんで安心してください
02:33こうやったら勝てるよっていうね勝てる
02:35あの戦略戦術をお話ししますのでただね
02:37まずここご共有として人手不足旧型設備ね
02:41そして編集編入を築けば品種変量ま
02:43いわゆる少量大品種になってたとで半導体
02:46不足と原価高とこのようなところはですね
02:49もう皆さん日々頭の痛
02:51問題だと思いますまた最近だとねこの数
02:53ヶ月電力難民なんてね電気代がまたガーン
02:56と上がってまあ僕エネルギーの話もすると
02:58ねまあ明日は実はエネルギーの方のね登壇
03:00もあるんですけどもまあまあとにかく製造
03:02業非常に厳しい状態に置かれていますと
03:04特にやっぱり人手不足に日本のねこの柔軟
03:07性の高いものづくりっていうのはや人手の
03:09ね
03:10柔軟性で
03:11培ってきてますからこれは非常に痛いんだ
03:13と思いますそれでやっぱりですねこの
03:16人手不足と同じくらい厳しいのがやっぱり
03:19そのものが入らないっていうねことまあ
03:21このあたりをねどうやってじゃあトータル
03:23でカバーしていくのかというところですよ
03:25ねでこの大劇をもたらすノウハウの創出と
03:28いうことで
03:29これ会社のノウハウだってね皆さん
03:32おっしゃっていながらもう実はね会社が
03:34保有してると思いきや熟練した従業員さん
03:37の管轄に基づくのノウハウってことが多い
03:39んですねだから製造業DXの行き着く先は
03:42何だっていうのってあんまり皆さん聞いた
03:44ことないと思うんですけど今日もいきなり
03:46答えからいきます
03:47皆さん
03:48現在のマザーマシンて何だと思いますか
03:50ちょっと前まあちょっと前っていうかね
03:52あのまあもちろん今でもマザーマシンって
03:54言えば下降機械だっていう方多いですし
03:55それはもうま全くその通りなんですけども
03:58実はねこの340年間でちょっと僕はね
04:01新たなるマザーマシンの存在っていうのが
04:02あると思ってますそれはね3DCADなん
04:05ですよね
04:06ええでデザインに使える3DCardって
04:08今脱走とシーメンスでしょまあいわゆる
04:10キャティアとNXでこのまあいわゆる3D
04:13CADがあってシュミレーションがあって
04:15でえっとまシーメンスで言うとチームセン
04:18ターっていうねえーいわゆる唯一のボム
04:20部品票からvopあのいわゆる皇帝
04:23データベースを持てるベーター
04:24データベース構造とだから製造業DXって
04:27いうのは今
04:28皆さんのポップと言われる工程ですよね今
04:31皆さん会社に勤めてこんな仕事だよって
04:33いうのをマニュアル化なんか渡されて言語
04:35化された通りにものづくりしてる人ってい
04:37ないと思うんだこれ全部やっぱりまあ意思
04:40相電出た大げさですけど
04:41職人とか熟練とかねそういったことで
04:44いわゆるそのすり合わせ組み合わせをね
04:48先輩から習ってものづくりしてるわけです
04:49よこれを
04:51言語化してデジタル化していく
04:52データベース化していくっていうのがまあ
04:54製造業DXの流れだと思ってくださいだ
04:56から
04:57ベテランさんがね今ね言語化せずに急にい
05:00なくなっちゃったら
05:01ノウハウも流出しちゃうっていうことなん
05:03ですねはいこれ非常にピンチですよねと
05:05そしてですねもう一つ地方製造業の現場の
05:10現状というのはこのサプライチェーンの
05:12崩壊ということなんですねこれどういう
05:14ことかというと簡単に言いますよ大手の
05:17メーカーさんはまあ親切工場ね
05:19200億300億かけてまあ例えば生産
05:22効率2倍にします3倍にしますという言い
05:24ますけどねじゃあそれを支えている
05:27サプライヤーの皆さんがそれだけね生産量
05:302倍3倍にできるのかっていうとこれ
05:31なかなか難しい何で難しいと言ったら
05:34例えば自動化したいって言ったって自動化
05:36するねエンジニアもいないし
05:38投資できるお金もないで例えばね検査
05:41データなんかも今でも全品黙示検査なんて
05:44やってるとこいっぱいあると思うんです
05:45けどこの
05:46黙示検査をね例えばデータ上位と共有して
05:48ねじゃあ上振れしてるのしたぶれしている
05:51のかって見ながらね例えば1万回に1回
05:53金型をねチェックすればもう黙示検査なし
05:56でいいよなんていうこんな判断はあの
05:58ティアワンさんティア2さんティア3さ
06:00んって言ってねあの下請けになればなる
06:02ほど勝手に辞めるなんてできないから
06:04データを上位側とつないで
06:06上位の会社さんからOKもらうしかない
06:08わけですよただねこんなデータの共有
06:11システムなんてサプライヤー側から作っ
06:13てくれって言ったってなかなかこれね作っ
06:15てもらえないということでまずどこが疲弊
06:17しちゃうかっていうとこの2時3時
06:19サプライヤーさんが疲弊しちゃうわけです
06:20よそうすると結局何が起きるかというと大
06:23メーカーさんはいくら工場をよくしたって
06:26ものが入ってこないから納期が遅れちゃ
06:29うっていうこういうことになっちゃうわけ
06:30ですねそうすると市場のニーズに応えられ
06:32なくなって超音の大きさしてライバルに
06:34負けちゃうとかこういうことがグローバル
06:36サプライチェーンで起きてるっていうのが
06:38現状ですじゃあこれどうやって出していく
06:41のかというところもね今日ちょっとお話を
06:43深めていきたいと思ってますでさらに
06:46脱炭素への対応をセキュリティ対策など
06:49負担となる要素もとね既存のお客様とのお
06:52付き合いが成り立たなくなる可能性という
06:54ことでね
06:54脱炭素への対応っていうのはこれから絶対
06:56やらなきゃいけないね
06:58僕よくあのDXがGXをね追い抜いてった
07:01なんて話もするんですけどねGXをやるに
07:03は
07:04安心してくださいGXだけできませんから
07:06ね1回は必ずDXで2回がGXですから
07:10DXをやるっていうのは一石二鳥なんで
07:12これ必ずやる第一歩ですでもう1回言い
07:15ます今日は皆さんをどかしに来たわけでは
07:17ありませんさあこの人手不足の問題とか
07:19高齢化日本は世界屈指の課題先進国なん
07:22ですけど国内での成果のみならず国外に
07:25おいても大きなチャンスになり得るという
07:27ピンチとチャンスは背中ハウスだとよく
07:29言うんですけどこの過大精神国である日本
07:31この課題をせっかくクリアねする今
07:34チャンスだという捉え方もあるわけです
07:35からこれを皆さんいち早くクリアして
07:38選ばれるサプライヤー世界で通用する
07:41サプライヤーにさっさとなっちゃい
07:44ましょうということでございますさあこれ
07:46にはですねまあ
07:48DXが絶対必要なんだよってことなんです
07:50けどもこれ急務です急務属人的なノウハウ
07:53からの脱却そしてねロボットなどを通じた
07:56自動化の導入そして考えるリスクへの事前
07:59予測と対応ということでデジタルによる
08:01変革DXが製造業にも絶対必要なんだと
08:04いうことなんですねだからDXにどういう
08:07可能性があるのかということをねしっかり
08:09とお話をしていきたいと思いますさあ
08:11そしてねこの今じゃあ現状日本ってこん
08:14だけDX大事なのにちゃんと取り組めてん
08:16のっていうとね実は取り組めてないんです
08:188割がめちゃくちゃというねいち早く
08:20取り組むことが差別化に直結しますよと
08:22いうことでございますじゃあなぜDXが
08:25進まないのかこれね皆さんいろんな
08:28あのご意見あると思うんですけどね
08:31デジタルに精通した人材がいないとか効果
08:33がわかんないので投資できないとか
08:34そもそも何からやっていいのかわからんと
08:37かね
08:37ケースを現場にデジタルの抵抗感があると
08:39かっていうでところがですねこれはもう
08:43エキスパートと二人三脚で推進してって
08:45いけばですねこういうのっていうのは解決
08:48できますどうしたい効果も事前に明確に
08:50できるしDX実現したいビジョンも明確に
08:53できるし
08:54DXでもたらせるメリットも明確にでき
08:56ます
08:58本当と
08:59本当にできんのできるんですよ今日もう皆
09:02さん聞いていただけたのはですねこれもう
09:05本当にあの
09:06すごくねあの持って帰っていただけると
09:08思ってますそもそもじゃあなぜねDXの
09:10投資対効果は示しにくいのか1個ずつやっ
09:12ていきますね
09:13まずですね今までの
09:15単純なファクトリーオートメーション私が
09:17ね20年やってきたところはですねまあ
09:20あの効果の範囲も限定的だしまあ容易に
09:23特定できるしいわゆる投資回収法っていう
09:26のもですね従来の手法で算出できますまあ
09:29すげえ分かりやすく言うと人が何人減った
09:31からみたいなそういう話でできるんです
09:33けど
09:34DXっていうのはねやっぱり
09:35広範囲かつ長期的で
09:37特定するのが難しいし
09:39算出も難しいで見えない価値も考慮に
09:42入れる必要があるでちょっとこれ難しく
09:44言っちゃったけどもう少し簡単に言うと
09:47単純な人手の分だけで見たら
09:50投資が合わないってことになっちゃうから
09:51やれないってことなんですよ
09:53わかりますよね人手の人件費が下がると
09:56いうだけじゃDXの投資のが大きすぎて
09:58これ回収あのできないだろうって言って
10:01止められちゃうっていうことなんですね
10:02じゃあこの辺りをどうやってしっかりと
10:06算出していくのかというところでですね
10:08それがやっぱり
10:10デジタルツインなんですねでこれデジタル
10:13ツインというのも改めて皆さんにあのご
10:15説明するまでもないと思いますけれども
10:17デジタル空間上での最適化とリアルが連動
10:20する技術がデジタルツイートね
10:23すごいわかりやすく言うと
10:25Googleマップなんかはね僕はもう
10:27デジタルツインの最たるものだと思ってる
10:29んですけどもあれあの道路のねマップが
10:32あって
10:34リアルタイムデータが入っててね渋滞が
10:36起きてる事故が起きてる到着時間未来予測
10:38が正確にできるでしょでこのあの
10:40Googleマップによって皆さん劇的に
10:43便利になってると思うんですけどこれあの
10:45だから皆さんここでもう一度言っときます
10:48DXっていうと大企業じゃないとできない
10:50んでしょうと自動化工場じゃないとでき
10:52ないんっていう人いるんですけどそんな
10:54ことないね大企業じゃなくてむしろ中小
10:58企業そして
11:00自動化ロボットかなんていうのは一切関係
11:03ないんだだってGoogleマップ見て
11:05ください道路自動化なんか全くされてない
11:07でしょね多少自動運転あるとはいえねだ
11:10からこれが
11:11デジタルツインですよというこれまず1つ
11:13頭に入れといてくださいさあじゃあ
11:16デジタルツインの事例ちょっと見て
11:17いただきましょうここから先はもうね事例
11:20をバンバン見ていただきますお待たせ
11:22いたしましたということでまずフィジカル
11:25のところで行くと皆さんの向かって右のね
11:27この溶接GGってやってるところこれが
11:29リアルですさあこれでねさっき言いました
11:32段取り替えがあるよねとで工場っていうの
11:35はそもそも日本のほとんどの工場は大量
11:38生産をベースに
11:39トランスファーでバーっと送っていくよう
11:40な仕組みになってますからね
11:42実はそこで段取り買いするということ自体
11:44がまあ効率性を落として労働生産性を
11:46落としてるんですけどだから皆さん安心し
11:48てください皆さんが悪いわけじゃない大量
11:51生産の
11:52ラインで
11:53選手返礼をやるから労働生産性上がらない
11:55まあこの話をちょっと置いときますけどで
11:57ここのね今
12:00溶接をしているこの
12:01工程を段取り替えしようと思うとリアルな
12:03話どうなるかっていうと
12:05結局生産止めるわけにいかないので
12:08ロボットプログラムにしてもジグの交換に
12:10してもやっぱり生産の終わった夜6時以降
12:13とかねまあ夜夜中か休日になっちゃうわけ
12:16でそうなったら
12:17生産術エンジニアやでしょやめたくなっ
12:21ちゃうじゃないですかだからやっぱり優秀
12:23な人が残らないし
12:24製造業ってやっぱり産経だよねとかって
12:27言ってだんだん人気もなくなっていくわけ
12:29ですよところが皆さん向かってね左側の
12:32シュミレーション動画見てくださいこれね
12:34ロボットプログラムデバッグからね
12:36えーま仮に何かのジグのセット買いがある
12:39んだったらそういったことも全部オフ
12:42ラインでエアコンの効いた部屋で全部
12:44できるわけですよしかも平日の昼間に
12:46できるね生産してたって関係ないんだから
12:48でもちろんリアルでそれを
12:51立ち上げるタイミングは必要ですよでもね
12:53時間を比べてもらいたい全部リアルで
12:56すり合わせてったら
12:57向かって右側よりあの左側の方がねあの
13:0110分の1の時間でできるということなん
13:03ですねこれがまず実例の一つねこれで生産
13:07まとめられない土日出勤次回癌出勤コスト
13:10の増加出戻り発生の可能性を
13:12プロセスシミュレーション導入してもらっ
13:14たら
13:15作業員に関わる負荷最適な動線設備観の
13:17クリアランスなど製造ライン構築前に取材
13:20に検討が可能になるということなんですね
13:22まず1つの実例はいそしてですね
13:26今度はプラントシミュレーションのね実例
13:28を見ていただきたいと思いますこれあの
13:30食品加工工場で元やつなんですけどねこれ
13:33は
13:34先ほどのが動きのシミュレーションだと
13:35するとこれはまあ離散系というか数理
13:38シミュレーションでええと
13:40例えばこれも見てもらったら自動化なんか
13:42全然関係ない設備が並んでて人が並んでて
13:45で食品工場だから前処理後処理ね盛り付け
13:48とかあとは搬送いろいろあるんですけども
13:50ね人の能力はバラバラそしてできる
13:54工程も
13:55当然
13:57決まってますとでそんな中でねこれどう
13:59いう風な投入計画ってもう何百種類いって
14:02各店舗からね
14:03ポスレジに応じてどんどん注文が来てで
14:06この
14:06工場を食品工場の中ではもう様々なものを
14:09作っていくとこうした時にですね人の
14:12コンピューターで投入計画の最適化とか
14:15要はあとスキルの違うね人の最初人数の
14:19シフトを制作とかねそんなのもう当然
14:21できるわけないんだそれをねしっかりと
14:24このデジタルの中でそれぞれパラメータを
14:27全部入れて
14:29豆乳計画生産計画から人の最小化から
14:32動線設備のね場所の最適化それと
14:35エネルギーの最適化も全部
14:37シミュレーションができちゃうということ
14:38なんですねでこれわかる通りまあこれあの
14:42既存だったらね既存の工場を全部
14:44デジタルコピーすればいいしこれから作る
14:46工場だったらまあこういったパラメーター
14:48を入れて最初にシミュレーションを回して
14:50みればいいということなんですねでこれは
14:52何がいいかっていうと
14:54正確な未来予測ができるということなん
14:56ですよねこの
14:58デジタル上で作った工場を
15:01回していくとこういうことがね可能なん
15:02ですこれはですね本当に非常におすすめで
15:07リスクゼロですからねだってこの中で
15:09うまくいかなくたって何も失敗ないんだ
15:10からでもリアルの工場をいきなり建てる時
15:13にいきなり設備全部並べちゃってねやって
15:16みたらうまくいかなかったとかねここと
15:18ここの動線人がめちゃくちゃ行き来してる
15:20やんなんてなったら最悪でしょねという
15:23ことなのでどんな設備を入れるかどんな
15:26技量の人を何人配置するかどんなオーダー
15:29に対してこの工場はどれぐらいの
15:31スルプットを出していくのかそういった
15:32ことが事前検証できるということは
15:34ものすごく手戻りなく行けるということな
15:37んですねはいでこれはグローバルサプライ
15:40チェーンを全部デジタル上に構築していけ
15:42ば
15:43何のリスクもなく正確な未来予測ができる
15:46というそういうことでございますで今の話
15:49をですねもう少しね食品工場だとちょっと
15:52あの大きすぎるのでもうちょっとねあの
15:56わかりやすいたった5台の設備で見て
16:00いただきたいと思いますでこれで見ると
16:03ですねまず設備1から2345と左から右
16:06に流れる直列ラインでそれぞれ故障率
16:0910%20%5%とかね1時間あたりの
16:12生産数が64とか80とかあるんですけど
16:15これで
16:1710時間でこれ何個生産できるか分かる人
16:21この工場で
16:23なんとなくわかるのは1時間あたりの生産
16:26数設備2が64個だから10時間作ったら
16:2964×
16:3010で640個っぽく見えるでしょでもね
16:34これ実は640個までできないんですよ
16:37じゃあこれ実際に動かしてみましょうとね
16:40今640個よりできないだろうっていうの
16:42はわかりましたで目標は630個だから
16:45まあそれに近づけばいいなとは思うんです
16:47けどもじゃあ実際どれぐらいできるかね
16:50計算させてみましょうということでこの
16:52ようなね図式してで各故障率とか1時間の
16:56生産数のパラメーターをねこれどんどん
16:58入れていくんですねはいこう入れてきます
17:00とはい
17:03そうすると
17:0410時間動かすと答えが出てきますとさあ
17:09皆さんの予想を当たるでしょうかさあいく
17:12つできるかなということで10時間の
17:14シュミレーション未来予測をするはい出て
17:16きました571個といや思ったよりでき
17:18ないなとで原因を見ましょう確かに設備に
17:22ボトルネックなんですけど
17:23設備にも
17:24フルカードをしてない何でかっていうと
17:26設備1も壊れちゃうからだからじゃあ今度
17:28は中間在庫を置きましょうというまあ
17:30いわゆる設備にをフル稼働させるために
17:32バッファを組んですけどまあテヅプレ
17:35とりあえず10個置いてみましょうとこれ
17:36で設備にフル稼働するかなと見てみますと
17:39いうとですねあ639個皆さんの予想と
17:43同じようなものが出てきました確かに設備
17:45にフルカードをしてますとただしこれ10
17:48個も中間在庫置いたらキャッシュフローを
17:50圧迫しちゃうでしょねだからよく工場で
17:52中間在庫いっぱい置いている工場を僕も
17:55たくさん見ますけどまあこれやっぱりね
17:57やっちゃうんですけどこれやりすぎだとで
18:00目標は630なんだから9個作りすぎてる
18:02からあと9個減らして630個ぴったり
18:06作りたいなっていう時にこれはGA機能
18:09っていう自動最適化機能っていうのがあっ
18:10て
18:11630個ぴったり作る時の最小在庫が1個
18:15単位でシュミレーションできますはいこれ
18:18がねなかなか優れもんなんですよわーっと
18:20これ計算してくれますからねはい出てき
18:24ましたこれです
18:255413とねこれが630個ぴったり作っ
18:29た最小在庫でもしねこの工場の皆さん社長
18:33だったら
18:35639個以上の注文が来たらこれ設備にを
18:39改造しないともうこれ以上作れませんから
18:40最大のスルプットが639個だっていう
18:43ことも同時にわかってるわけですねさあ
18:45ここでね皆さんに問題なんですこれでこれ
18:48はわかったいいんですけど
18:50設備1台だったら簡単でしょでもこれね
18:52普通の工場は製造化製造一家製造になって
18:55この下に何十代ってもし装置がさっきの
18:58食品みたいにぶら下がってるんだとしたら
19:01皆さんが社長だったら
19:03ボトルネックの製造ニカのところ来年の
19:07投資
19:08ちゃんとここにしてあげますかって話なん
19:10です
19:11多分
19:12製造二課は来年の予算取れないですなんで
19:15かおそらくですね
19:17成績のいい製造一家とか
19:19製造4化あたりの課長が
19:21うちの製造にかダメだなって言いながら
19:24予算持っていくと思います我らあれも完璧
19:26じゃないから割と俺たちもよくしようっ
19:28つってねだから部分最適を積み上げても
19:31全体最適工場全体のスループットが上がら
19:33ないっていうのこれ見たらよくわかって
19:35いただけますでしょうでこれが人ライン
19:37だったら分かりやすいんだけど
19:39工場全体になったりあるいは冒頭を話した
19:42サプライチェーバリューチェーン
19:43グローバルサプライチェーン全体になっ
19:45たらどこがボトルネックでどれが滞在最大
19:50生産数かっていうのを分からない会社が
19:53ほとんどなんですもし社長さんが今日
19:55いらっしゃってたら部長さんが
19:57いらっしゃってたら
19:58自分の工場の一番のボトルネックどこか
20:01わからないと思いますそして
20:03営業の方がいらっしゃったらこの
20:06工場でできる最も利益率の中に製品何か
20:10これもねなかなかパッと答えられないと
20:12思いますこういったことをしっかりと
20:15シュミレーションで見ていくことがですね
20:17これからのものづくには絶対に必要なこと
20:19だということなんですねこれぜひあの覚え
20:22ておいてくださいはいあの今までは
20:25ベテランの韓国で対応してた複雑な要素
20:27計算できない
20:28結局多めの人員配置になったりね無駄な
20:31コスト中間バッファー多く持ちすぎたり
20:33無駄が多いでこのシミュレーションを
20:35入れると事前に構想したラインが問題なく
20:37稼働するねデジタルモデルで検証できると
20:40で必要な台数とかスループットを示して
20:43設備の実機の実装を円滑に推進するとで
20:46我々はロボットシステムインテグレーター
20:48設備屋さんだから天野さん説に売りたいん
20:51でしょって言われるんですけど僕ね
20:52あんまり設備売りたくないどっちかって
20:54言ったらちゃんとこれをお客様と一緒に
20:57作ってお客さんとボトルネックを明確にし
21:00てもし自動化とかロボティクス化が考え
21:03だったらやればいいでもそれが答えじゃ
21:06ない人の作業で賄えるんだったらそれでも
21:08いいしそういった出口というのは
21:11シミュレーションの中で正確に見つけて
21:13いくということが大事だということが思い
21:15ますはいこれで投資対効果をあらかじめ
21:19算出できることがお分かりいただけました
21:21でしょうかねこれ役員会でこの設備いる
21:24のって言われた時にほらいるでしょって
21:26これがしっかり出せるわけですよ
21:28波及効果も全部これで計算できるでしょね
21:30これでちゃんと
21:32先ほど冒頭言ったねDXの投資が作り
21:35にくいというところはシミュレーションで
21:36突破しようぜということですねでこれは
21:39ですね
21:40投資効果の算出だけではないんですね
21:43[音楽]
21:44DXで実現したいビジョンを明確にすると
21:46ねこの抵抗感こういったところもですね実
21:51は
21:52補っていけるんですねじゃあこれねよく
21:55あるんですけどね
21:57我々ってやっぱりデジタルツインまあ
21:59いろんなデジタルツールって使いこなし
22:01てるんですよ実は
22:02皆さんGoogleマップだけじゃない
22:04でしょ例えば乗り換え案内から食べログ
22:07からね
22:08デジタルツインなんていっぱい使ってる
22:09わけですよ大阪でもそうだと思いますけど
22:11あの今予約する時にレストラン見に行って
22:14から予約する人いないでしょでも行ってみ
22:16たらビルの7階だったら6階だったなんて
22:18ことよくありませんあれって要は昔だっ
22:21たら2階までしかあの目に入らなかったん
22:23だけど今はネットで予約するから何回でも
22:26いいんですよねでそういう形でデジタル
22:29ツールなしでは生活できない状況なんだ
22:31けれども
22:32ビジネスの中に
22:33急に様々な入力やってほしいとか
22:35デジタル導入するっていうとみんな急に嫌
22:37んなっちゃうのねそれなぜかというとDX
22:40によって享受できるメリットとかDXで
22:42成し遂げたい未来の姿がわかんないかなと
22:44こういう側面も僕がねめちゃくちゃあるん
22:47だと思ってますだから
22:49工場から始まる企業全体の最適化っていう
22:52ことをしっかりとまずメリットを伝える
22:55ことから始めていかないとこの
22:58ものづくりの
22:59周辺バックオフィスサプライチェン
23:01ヒューマンリスト
23:02セールスママーケティングサービスでこう
23:04いったことがつながってこないということ
23:06でございますでこれどういうふうに
23:08つながってこないのかっていうともっと
23:11わかりやすく言いますね例えばね
23:13営業の人はうちの製造がね納期通りにもの
23:17作ってくんないんだってよく聞くでしょで
23:19生存ところにヒアリング行くとねいや違う
23:21んですよと
23:22うちの設計がいまいちだからちゃんと作れ
23:24ないんですよっていうわけですよで今度
23:26設計にヒアリング来てねいやいや違うん
23:28ですよと
23:29営業がねいい仕事取ってこないんですよっ
23:31てねこんなことが繰り返されちゃうんです
23:34よこれは何年かっていうと
23:36情報量が
23:37圧倒的に
23:38足りないからだから都市伝説が
23:41起きちゃうねでこれ
23:42道路が圧倒的に増加すると部門を超えて
23:45共有して
23:46ベテランでも歴が浅い従業員も含めて
23:48さらなる価値創出ができちゃうと思います
23:51さっきの5つの製造装置のラインを
23:54思い出してくださいあそこでね製造2課の
23:57課長はバカにされてるわけですよお前ん
23:59ところとだけど全体のスループットを
24:02上げるにはあれが少しあったとしたら
24:04製造二課に予算つけて当ててくださいって
24:06ね全部の課長が多分言うと思うんですよ
24:08ましてや社長が絶対言うでしょああいう風
24:11にどこが課題なのかということがみんなで
24:15情報共有できればみんなで何とかしようっ
24:17ていう風に話が絶対にまとまりますから
24:20デジタル化というのはこの情報量が増える
24:22というね
24:23メリットがあるわけですでさらに言うと
24:26ですね
24:28デジタル化のいいところっていうのは
24:30全体に対する
24:31貢献度とかルールも可視化できるんですね
24:33でこれは今
24:35楽しい仕事っていうとかねやりたい仕事
24:37かっていうランキングだと必ず出てくるの
24:40がねあの
24:41Eスポーツねいわゆるゲーム関係とかね
24:44まあまあスポーツ選手も元々人気かなあと
24:47は
24:48僕なんかも今ちょびっとやってますけども
24:49YouTubeとかねこういう仕事に共通
24:52するものって何かって僕ね調べてみたん
24:55ですよしたらね
24:56ルールとスコアリングなんですよルールと
24:58スコアリング
24:59スポーツもまあまあEスポーツも一緒だ
25:01けどゲームも一緒だけど全部
25:03ルールめちゃくちゃ厳しいでしょで
25:05スコアリング全部取られてるでしょで
25:08称賛と報酬がつながるということなんです
25:10よ
25:11ルールとスコアリングそして
25:13称賛と報酬これを実現していくにはまあ
25:16ちょっと前ちょっと前でも結構前かもう
25:1815年前とか20年前にあの
25:21野球をねデータ化するっていうような話が
25:24すごい出ましたけどねあのブラッドピット
25:26がやってた映画なんかもそうですけどもね
25:28こういう話まスポーツの今すごいデータ化
25:32されてますけども
25:33我々の仕事ってまだまだデータ化された
25:36でしょ言語化されてないんで皆さん会社
25:39入った時にねなんかマニュアル渡されて
25:41えー
25:41言語化されたものを読んで仕事を覚え
25:43たって人いますいないでしょ
25:45僕もそんなんじゃなかったですよだから
25:47こういうところで
25:50ルールと
25:51スコアリングそれとねいわゆる
25:54賞賛投資の関係性がデジタルで明らかに
25:56なることでモチベーションが向上
25:59優秀な人材確保何でできるかコツコツ
26:02頑張る人にスポットライトが当たる世界に
26:04なるということなんですねさらに
26:07途中ちょっと言いましたけどこのDXを
26:09土台としたGXっていうのもこれから絶対
26:11にやっていかなきゃいけないということで
26:13ちょっとこの南相馬にですねだったら見せ
26:17てみろとみんな思うじゃないですかこれ
26:18ちょっと大阪からは遠いんですけども
26:21我々の
26:22スマートファクトリーの
26:23ショーケースモデルケースが
26:25南相馬にありますのでこれをねぜひ見に来
26:28ていただきたいと思います今日はちょっと
26:30ね触りのところだけご紹介をしたいと思う
26:33んですけれどもはいこれ製造業をかける
26:36DXということでねはい2019年に発表
26:39して
26:41構想から原価と
26:43[音楽]
26:46はいまあこれわずか1年間のスピード稼働
26:49ということでね
26:51デジタル技術を最大限に生かして作りまし
26:53た本当に何もないね更地のところからまあ
26:57これはちょっとねイーロンマスクの真似を
26:58してね
26:59えーこんなのちょっと撮ってタイムラプス
27:01であの1年間ずっと撮ってるみたいなんす
27:03けどね
27:04編集遠慮に対応するデジタルファクトリー
27:06というまあ今日テーマの中でもお話しまし
27:09たけれどもそしてあのこの中のね一番の
27:12目玉となっておりますのがまこれもリアル
27:14な加工工場なんですけれどもまあデジタル
27:17ファクトリーと名打ってるものは何かと
27:19いうところをねこれ今ちょっとリアルが
27:21このような形で写ってますけれども
27:24実はガラス側の向こうの自動化工エリアっ
27:26ていうのは
27:27全部
27:28デジタルツインになっていますでその
27:30デジタルツインのね映像がぼちぼち見る
27:33ところで終わりたいんですけどここですね
27:34これがまさに先ほどの前景の工場が
27:37デジタルになっていてこの中の
27:39パラメーター
27:40全部ね
27:41デバッグから何からこのまずはこの
27:44デジタルから作って今のはもうリアルが
27:47あるんでね一緒に作ったんだろうと言わ
27:49れるかもしれないですけど間違いなく
27:50デジタルから作ってリアルを後に作りまし
27:52たまあこういうことでねで今はリアルから
27:55あのー
27:57データをフィードバックするとこういう
27:58ことをやってますはいこれぜひね皆さんご
28:01見学来ていただきたいなというふうに思い
28:03ますそしてねちょっと復習ですけども
28:06デジタルツインによるサプライチェーン
28:08全体のDX構想ということでね選ばれる
28:10企業に勝てるサプライチェン選ばれる
28:12サプライチェーンになろうというねこれも
28:14あの日本はね
28:16万全安心っていうねブランディングあり
28:18ますからまあこういったものをねしっかり
28:19と世界に銘打っていくということでこの
28:22日本がね再びジャパンズナンバーワンへと
28:26輝くきっかけがこのDXとGXにかかって
28:29いるということでございますので今日皆
28:32さんねお集まりの皆さんと一緒にもう一度
28:34強い日本のものづくり目指して一緒に
28:37頑張っていけたらと思います
28:39長時間のごちょうこうありがとうござい
28:40ました
28:42浜名様ありがとうございました
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