(1) P(Product), Q(Quantity)：何をどれだけ作るか

　ＰＱ分析は、図2−1に示すように、縦軸に生産量（数量、または、金額、工数）をとり、横軸に部品または製品の生産量の多い順に並べて、棒グラフを作り、それに、累積生産量の比率（パーセント）を折れ線グラフで示したものです。 その累積折れ線が80％に達した点から下に直線を引いて、その線の左側にある製品をＡグループ品(約20％)と呼びます。さらに95％に達した点から下に直線を引いて、その2本の直線の間にある製品をBグループ品（約30％）と呼びます。そして、残りの製品をCグループ品（約50％）と呼びます。

　Ａグループは少品種大量生産品で、ライン生産に適しています。Ｂグループは中種中量品で、セル生産に、Ｃグループは多種少量品で、機能別生産に向いています。つまり、生産量の多少と設備の稼働率のバランスを考えて、コストの安い生産方式を採用するのです。　一般には、部品加工は設備費が高いので設備稼働率を優先した機能別生産が、組立はその逆にライン生産を採用することが多くなっています。

　しかしながら、ある日系の工場（メキシコ）でPQ分析をすると、数本の組立ラインしか持っていない家電製品や電子機器工場で、多サイズ、多グレードの製品を生産していました。そのため、少量品種もラインで生産するため、サイズ交換や、機種切替などの段取りが発生し、効率を落としていました。逆に、中国などの工場では、数十本の組立ラインを持っており、各ラインは特定の製品専用で、ほとんど切替やサイズ変更なしで、効率を上げています。結果として、その日系の工場は撤退し、中国資本に買い取られました。

(２) R（Route)、S（Service)、T（Time）

　PQ分析などから、何を（モノ、部品、現資材、製品など）、どれだけ（生産量、保管量、販売量など）作るかを決定したら、次は、どうやって(Route：工程、作業、順路)、それらをつくるのか、それに必要なサービス（Servic:ユーティリティやメンテナンス、管理方式など）は何か、そして、それをいつ(Time:時間、タイミング、リードタイム、季節変動、規則性など)作るかを順に明確にします。

　それにはIE手法の工程分析や時間分析などをつかって、製造工程を調べます。そして、目標生産量やリードタイムと製造工程などの類似性や同期性、管理特性などを検討し、以下の3つの生産方式をベースに、最近のIT技術の進歩（特にIoT）を取り入れ、次回説明する手順で再構築します。

■3つの生産方式

　 生産方式の起源は機能別生産方式、別名ジョブショップとも言われる生産方式にあります。これはプレス、機械加工、溶接、塗装、組立のように同種類の機能を持つ設備を集約した職場があり、その職場に加工する部品や製品を運搬して加工する生産方式です。各工程で完成した仕掛品は容器単位で次工程に運搬されるので、各工程で容器に入る数の仕掛があり、リードタイムも長くかかります。しかし、空いている設備に仕事を入れるため設備の稼働率は向上します。

　 フォードシステムに始まったライン生産方式は、部品や製品の製造工程に添って設備を配置する生産方式です。同期する部品や製品の単位は一個またはロットの時もある。流れ作業は一個一個連続して、タクトは一定間隔の時間で運搬する方法です。流れ作業によるライン生産方式が最も仕掛が少なく、リードタイムも短い生産方式であり、多くの企業で採用されてきました。

　セル生産方式は両者の中間の形態で、機能別生産のように工程ごとに独立ではなく数工程同期の短いライン形式の生産形態です。工程順に設備をＵ字型に並べ作業者が各工程を歩行して回るタイプや台車を運搬して回る屋台方式が代表的です。セル生産方式はライン生産の長所である仕掛の少なさ、リードタイムの短さを生かしながら、多品種生産にフレキシブルに対応できるよう設計されました。

(３) 顧客要求と生産性の矛盾

　図２−３に示すように、生産者は生産性向上のニーズから、インプットである生産要素は少ない在庫、質的分業化、自動化の方向で、生産方式は「機能別生産方式」から「ラインの流れ生産方式」に変えてきました。生産要素と生産方式はより生産性の高い左寄りの方向に向かってシフトしてきたのです。その間、消費者は大量生産された画一的な製品を待たされても購入してきました。　時代は変わり、アウトプットである消費者の顧客満足の要求は多種、小量、迅速化の右方向に向かっています。インプットが左寄りの動きをすると両者の距離はますます広がります。この矛盾を「多品種混流の１個流し生産」のような形で対応しようとしてきましたが、それでは生産性さえ追求できなくなってきました。ここに、顧客満足の要求を満たしながら生産性をも追求するやり方が「セル生産方式」だったのです。

　生産方式はライン、セル、機能別のいずれが良いかではなく、目的に合った生産形態を組み合わせることです。今後、顧客満足の要求から潜在顧客の創造時代へとマーケットイン指向はますます強くなり、顧客一人一人に一個ずつほしいタイミングで提供することが前提になります。ここで、最新のIT技術を取り入れた、新たな生産方式を模索していかなければなりません。この新たな生産方式とはどのようなものか、少し、説明しておきましょう。

(４) IoT時代の生産システム

　本年度の「ものづくり基盤技術の振興施策（概要）」(平成27年6月経産省他)によると、我が国製造業のこれまでの6重苦問題はエネルギーコストや人手不足は依然として、大きな問題ではありますが、為替レート安定、税制面改善、規制緩和なども徐々に解消に向かいつつあります。そして、新興国の人件費高騰や中国の成長力鈍化の影響もあり、国内製造業の競争力の回復と国内回帰も検討され始めています。そして、「ITの急速な技術革新による新たな付加価値の創生に対して、諸外国に比べ遅れており、製造業におけるIT利活用が進んでいない。例えば、ビッグデータの活用状況は米国と比較して大きく見劣る。」と、そして、「センサー技術やバッテリー技術、データを処理するプロセッサの小型化や高速化、さらにはデータを蓄積するクラウドの普及等により、すべての「モノ」をデータ化し、インターネットにつなぐ”Internet of Things (IoT)”が現実化しつつあり、単なる生産の効率化を超えたIoT活用によって、製造業のビジネスモデルが変革しつつある。・・・」

　すなわち、図表2-4に示すように、「ドイツでは��インダストリー4.0（第4次産業革命の意味）″として、また、アメリカでは��インダストリアル・インターネット″として、IoTを活用した製造業の革新を官民を挙げて推進している。・・・」と紹介し、日本製造業の課題を挙げて、施策を提言しています。

(５) IoT（Internet of Things）とは

　IoTの定義は、「あらゆるモノがインターネットにつながり、モノの状態が情報としてリアルタイムで得られ、モノ同士が情報交換し、得た（蓄積した）情報を活用できるしくみである。（JMAより）」です。
　日本の製造業はFAやCIMの実践で、工業用ロボットやCNCを活用した夜間無人工場などで、先端的工場も見受けられ、部分的には進んでいます。しかし、それらにモノのインターネット（IoT）をつなげて、ビッグデータとAI(人口知能)を活用するという全体的最適化においては、これからという状況にあり、欧米のSAP社やSAS社などに立ち遅れつつあります。IoT環境での自動車組立のスマート工場の例は以下のとおりです。
　「現在の車の生産現場では、決められた工程に沿って作業が進む「ライン型」の生産方式が主流になっている。1つのラインで同時に生産できる車は基本的に1車種、または同じ作業工程で生産可能な車種に限られる。構造が全く異なる車種を生産するには新たなラインを組んで新しい組立用装置を用意しなければならない。それに対し、インダストリー4.0では「ダイナミックセル型」と呼ぶ方式で生産する。組立用装置は、作業工程ごとに1つの「セル」にまとめ、それらのセルをメッシュ状に配置し、車はセルからセルへと“渡り歩く”ことで組立られていく仕組みである。ラインが固定されていないため、渡り歩くセルの組み合わせで様々な作業工程を選択できる。ライン型に比べて、 1つの工場でより多くの車種を生産できる。セルに設置した組立用装置は、センターに設置されたコンピュータとネットワークにつながり、これによって、組立用装置が実装するセンサーから現実世界の情報を収集し、ネットワークを通じてセンターのコンピュータに送られて作業工程のダイナミックな制御を実現している。例えば、あるセルで部品不足が発生すると、コンピュータは別のセルを使って生産を継続できるように作業工程を選択する。このシステム構成を実現するには、異なるベンダーの組み立て装置やソフトウエア間での連携の仕組みが欠かせない。ドイツはこの仕組みをいち早く標準化することで、自国の製造業の競争力を高めることを狙っている。・・・」（日経情報ストラテジー　2014年 9月号参照）
　当然、IoT時代の工場レイアウトも、これまでのレイアウトの原則を前提にしながらも、以上のようなIT技術革新を活用して、フレキシブルで、コスト低減できるスマート工場に挑戦したいところです。
　次回、シリーズ�B：SLP(Systematic Layout Planning)による基本レイアウト計画に続きます。