IoT時代の工場レイアウト�C：詳細レイアウト計画と必要施設の調整　の続きです。今回で最終回となります。

(1) 新レイアウトへの施工、移設計画の立案

　工場レイアウト改善の最終段階は、新工場の建設、現工場の改修、機械設備などの移設計画の立案、移行準備、設置、移動です。計画を立てる人の経験が不足していると移設に必要な全てのアクション項目（仕事やタスク）を移設計画に網羅できないことがあります。移設計画(Plan)は、単なる完成予定日ではなく、必要な実施項目を全て網羅しているか確認する必要があります。また、移設途中(Do)でいくつかのチェックポイント(Check)を設置し、その時点、時点で進捗を確認し、必要であれば修正(Action)を行って、PDCAの管理サイクルを回すことが重要です。

●ガント・チャートで日程を管理する
移設計画の日程管理に便利な道具としてよく知られているのが、図表5-1の「ガント・チャート（横線工程図）」です。ガント・チャートは横軸に日程（期間）を取り、「基礎工事」「骨組組立」「建具取り付け」など必要な各実施項目の開始から終了までを一本のバー（横棒）で表わし、計画項目をわかりやすく表示します。この方式は、作成も簡単で、実施項目が分かり易いので、現在でも愛用されており、今後も利用されるでしょう。しかし、次のような弱点もありますので注意しましょう。
・ガント・チャートであらわす段階で、作成者は実施項目の相互関係を検討しますが、一旦、作成した後で、第三者がそれを見た時に、各実施項目間の相互関係がはっきりしない。
・いくつかの実施項目で、どれを先にやるかという優先順序は示されていても、並行してできるか、その項目が完了しなくてもできる項目はないかなどが不明確になります。
・日程管理上、重点になる実施項目はどれか、そして、実施項目の進行にともない、現在までの進度が残された実施項目の日程にどの程度影響するかなど、理論的な把握が難しい。
・複雑な仕事の日程管理の場合はガント・チャートを作成した当事者ですら、仕事の関係を見落とし、失敗する可能性があります。

●ネットワークで日程を管理する

　より複雑なプロジェクトなどの日程計画を作り、管理するために開発された手法がＰＥＲＴ（パート：Program　Evaluation　and　Review　Technique）です。ＰＥＲＴでは、移設計画を計画する際に、図表5-2「ＰＥＲＴのネットワーク図」に示すように、各実施項目の順序や相互関係をアロー・ダイヤグラム（矢印）で表現します。矢印とその方向で、流れと相互関係を示すことによって、「基礎工事」「骨組組立」「建具取り付け」などの実施項目の前後関係や並行関係などを明確にしています。
・全体ネットワークの工期は、矢印の順に沿った実施項目を累計した日数の中で、最も長いものとなります。たとえば、「基礎工事:2.5ヶ月」→「骨組組立2.5ヶ月」→「外部下見張り2.0ヶ月」→「外装部仕上げ1.5ヶ月」→「内部仕上げ0.5ヶ月」で、各実施項目の工期を合計すると2.5ヶ月＋ 2.5ヶ月＋2.0ヶ月＋1.5ヶ月＋0.5ヶ月、合計9ヶ月となります。
・この連鎖に示す各実施項目の進捗が少しでも遅れると、全体が終了する納期は遅れます。
・この最も合計工期の長い実施項目の連鎖をクリティカルパスと呼び、クリティカルパス上の項目は全体日程の遅れに影響しますから、重点管理します。
・それ以外の項目は余裕日数があることもわかります。
　工場レイアウトの移設計画は、社内の部門だけでなく、外部の数多くの企業が関連するので、実施項目の相互関係を綿密に管理していくことがカギとなります。複雑な計画、大きな工事になるほどＰＥＲＴネットワークが威力を発揮します。

(2) 技術移転、人材確保、育成、及び、情報秘密の保守

　計画している新工場で他社と同じものを作っていては、価格の叩き合いになってしまい会社に利益は生まれません。自社では生産可能で、他社ではなかなかできないような製品や加工に関する技術をコア技術といい、これを高め、差別化することが利益（付加価値）を生み出す根源です。
　自社で製品企画や設計・開発の機能を持たない加工中心の会社では、他社にはまねのできない加工ノウハウがコア技術となります。たとえば、プレスでは深絞り成形加工部品を高品質で製造できる、プラスチック成形では射出口（首部）が細い複雑な形状部品を安定して製造できることが、その会社の強みとなります。より付加価値の高い製品を受注するには、さらに深い成形品でも加工できる金型、細い首部でも成形できる金型を作り、コアとなる技術力を高めることが重要です。

●物的投資と人的投資をバランスさせる
　新工場を建設し、生産基地を移転するケースでは、建屋や機械設備などの物的（ハード）投資に比べ、コア技術の移転や人材育成などの人的（ソフト）投資は資金も時間もかかるので軽視されがちです。しかし、新工場へのコア技術移転や人材育成が手薄になると、同じ図面で現工場と同一品質の製品を作り込めないという状況に陥ってしまいます。コア技術は、機械設備や原材料などの物的資源だけでは実現できず、作業方法、人の技量（スキル）、名人芸の勘どころなど人に依存する技能を技術として標準化し、技術移転することが必要になります。
　コア技術を標準化するには、�@加工に必要な機能・品質を定義し、�A加工機能・品質の実現方法を検討し、�B正しい手順を定め、�C加工機能・品質の評価方法を設定することです。その際には試作品による実験のほか、ＣＡＥ（Computer Aided Engineering）と呼ぶコンピュータ上の3次元ＣＡＤデータを使ったシミュレーション解析ソフトを用いると効率的です。
　図表5-3の「深絞り成形加工のシミュレーション」では、インプットデータとして、金型部品や材料を定義して、モデルと条件を設定してシミュレーションを行い、アウトプットとして、深絞り成形加工材料の動き、成形後の外観、板厚などを得ることができます。シミュレーション結果から、各種インプットや条件を統計的に再検討し、深絞り成形加工に必要な最適条件（材料選定・形状、成形条件等）を求め、標準化するのです。

　●教育訓練によりスキルマップする
　製造条件、品質特性などコア技術の条件を標準化しても、それだけでは同一品質の製品を作り込むことはできません。標準化したコア技術どおりのものづくりを進めるためには、標準化した内容についての理解と実践のための教育訓練が必要となります。標準化の教育訓練は人間の個人差を考慮した個別指導で実施することが原則であり、個人の力量をスキルマップとして作成し、図表5-4「教育訓練の手順とスキルマップ」のようなステップで指導します。
　また、海外工場での教育訓練などでは、他社への情報秘密の保守など知的財産の保護が必要になることもあります。コア技術を守るためのコア技術のブラックボックス化も重要となります。
　ある工場では技能者の勘、コツとなる熟練技術データを蓄積し、それをソフトで継承しようとしています。例えば、ある表面処理工場では、熟練作業者が行っていた電圧や温度、ガス濃度の短時間に変化する調整作業を、IoTを利用して、大量のデータを覚え込ませ、AI（人口知能）の活用で、判断基準を確立し、不良品がでる予兆を見極めています。そして、この異常検知システムを確立して、ソフトで技術移転をより確実に、セキュリテイを持って行おうとしています。
　このような人的投資や技術投資により、新工場ではモノづくりの基本としての「QCD」（Quality：品質、Cost：コスト、Delivery：納期）の達成と同時に、付加価値を高めるコア技術をより高度に、確立・移転し、保守・運用したいものです。

(3)コンピュータなどコミュニケーションネットワークの移設、変更
　モノづくりの４要素の材料、人、機械設備、エネルギーを統合したレイアウト改善は、ハードな改善です。一方、工場におけるモノづくりでは、コンピュータを利用したソフト（管理システム）と情報の運用が欠かせません。その活用レベルには図表5-5「管理システムの活用レベル」に示すように「戦略思考型」「改革思考型」「効率思考型」があります。

●改革思考型レベルの管理システム
　レイアウト改善（ハード）と管理システム（ソフト）は車の両輪であり、レイアウト改善で同期生産（改革思考型）を狙うならば、管理システムも改革思考型レベル以上で構築したいものです。改革思考型の管理システムは、コンピュータとモノのネットワーク（IoT）の活用により、Plan（計画）−Do（実績）−Checｋ（確認）-Action(調整)のPDCA管理サイクルが、短サイクルに回り、管理システムによる意思決定ができているレベルです。IoT活用で、社内外の必要データをリアルタイムに解析し、生産管理のレベルアップ、社内外の同期生産化やバリューチェインマネジメント（VCM）による新事業や新ビジネスの可能性へとつなげましょう。

　レイアウト改善や在庫ポイントの見直しにより、工場の供給可能リードタイムが顧客の要求リードタイム以下になれば、顧客からの確定注文数量と工場が計画した生産数量の差異を調整するために、図表5-6「管理システムの機能」に示すような、以下のシステムや機能が必要となります。

1. 予測精度の向上：顧客からの発注情報を高頻度でタイムリーに入手し、予測精度の向上がポイントとなります。IoTでつながれば、要求された納期・数量と供給能力とのギャップをリアルタイムに把握でき、確定受注情報が充実し、予測は不要となる可能性もあります。
2. 短サイクルのローリング計画：市場変化に即応した販売計画、生産計画、調達計画を短サイクルで、巻紙のように順次、追加立案し、できればリアルタイムで調整することがポイントです。
3. 受注単位での計画再調整：Ａランクの特別な顧客に対しては、オーダー単位での計画変更や調整、納期回答などを行うことも必要となります。
4. 協力企業（サプライヤー）への計画情報の提供：サプライヤーへの生産計画情報は、IoTでつながれば、タイムリーにタイミング良く提供し、サプライヤーの対応能力を向上させます。
5. 計画の確実、迅速な実行指示：部門の壁を越えて、計画調整や変更の指示を確実でタイムリーに提供するため、計画システムと実績システムを統合して活用することが重要です。
6. 計画と実績の差異把握と調整アクション：生産計画と生産実績との差異を把握し、大きな差異に発展しないうちに計画調整のアクションを打つことが必要です。

●実績データの正しい把握
　「管理は測定に始まる」と言われます。「作業に追われて生産実績報告が後回しになっている」「生産実績を手書きで集計している」など現場の生産実績データが正しく、早く把握できていなければ、ＰＯＰ（Point　of　Production：生産時点データ収集）や、さらに、IoT機器などを活用した実績データ収集システムも検討すべきです。
　以上のように、�@〜�Eの機能でPDCAの管理サイクルを回し、ハードとソフトを同じレベルでバランスさせてこそレイアウト改善の成果が発揮できます。

（4）IoTを活用したスマート製品と事業領域変遷
　図表5-7の「スマート製品の事業領域変遷」では、農業用トラクターのIoT活用によるスマート製品化とその発展、領域拡大、事業革新の例を示しています。
　これまではQCDを追求しながら、1:製品（トラクター）そのものを造って販売すればよかったものが、2:スマート製品として、部品やユニットに各種のICチップや、PLC（Programable logic Controller）、ミニコンが取り付けられ、自動調整を可能にし、稼働率、故障データの記録、保存で、製品の効率向上が図られます。
　また、これらのデータは受発信も可能で、顧客や販売後の製造業者内外の必要部署でリアルタイムに確認でき、例えば、顧客内の生産管理や在庫管理面の改善や、製造業者サイドからの各種トラブルの事前解決も可能となります。結果的に、製品そのものの効率が大幅に向上し、顧客満足が期待できます。
　そして、3:IoT化されたスマート製品では、これらフィードバックされた実績データを製造業者の開発やサービス部門、サプライヤーが解析して、顧客の要望する新機能を付加した新製品やタイミング良い事前部品交換サービスなどの新事業を可能にします。そして、製品の各顧客へのパーソナル化、カスタム化を可能にし、新製品の開発をも促進します。
　また、これらの解析されたデータは、顧客（トラクターの場合は農家）同士や、他の関連機器（耕運機、刈取機など）メーカーと共有され、複数顧客や複数メーカーの連携により、4:製品システムが構築されます。そして、各種機器の連携、総合化による高効率の運用が行われます。それは顧客の事業の効率化と事業分野拡大へとつながります。そして、最終的には、地域の気象データシステム、灌漑システム、播種最適化システムなどと統合され、自律性を持った5:複合システムとして、付加価値の高い、総合的、新農業経営の可能性をもたらします。

　現在、例に挙げたトラクターのみならず、自動車、工作機械、産業機械、食品製造機器などにも、既にPLCやミニコンピュータが組み込まれており、デジタル化、スマート化されて供給されています。そして、自動運転、自動操作を可能にしながら、その他機器との連携で、統合システム製品の販売、事前保守サービスなどが既に行われている製品もあります。
　これからの工場レイアウトは以上のようなIoT革新の流れを避けて通ることはできません。レイアウト面からみれば、設備のIoTによる稼働率向上は必要台数を低減させ、必要面積を節約してくれます。そして、工程間の複雑なモノの流れを計画通りに、また、必要なら、自律的に、計画を最適化、修正し、完成、出荷します。過剰な在庫もなく、必要なモノが必要な時に、必要な場所へ届けられ、活用され、部品倉庫や製品倉庫も極小化できることになります。IoTの利活用を、部分的にでも、工場レイアウトに反映することが必要となるでしょう。既に始まっているIoTによる大きなモノづくり革新の流れを踏まえて、IoTを研究し、IoTの利活用にチャレンジすることが期待されます。

参考文献：
「IoTという新たな産業革命」慶應義塾大学教授　村井純　
「IoT時代の競争戦略」マイケルE.ポーター　ハーバードビジネススクール教授　
以上ハーバードビジネスレビュー2015.4より
「IoTまるわかり」　　三菱総合研究所編　　日本経済新聞社