Simple Analytics

90日で成果が得られるIoT分析プロセスを手に入れる

適用事例


武州工業株式会社様 導入事例

業種
機械機器(金属加工)
テーマ
生産性向上:製造・加工工程

現場の状況を可視化するIoT環境を迅速に整備
“いいものづくり”につながる環境づくりを支援するSimple Analytics

自動車用の熱交換器パイプ、および板金部品の製造を行っている武州工業株式会社では、生産量と職人の体調との相関関係を分析するべく、製造業の知見を生かしながら迅速なIoT分析プロセスが容易に手に入る「Simple Analytics」を採用。
現場の生産性向上はもちろん、職人が目指す“いいものづくり”につながる環境づくりに役立てている。

お客様の課題

  • 現場から得られる情報を活用し、生産性に影響を与える要因を分析したい
  • リソースが十分に確保できない中で、仮説検証をシンプルに実施したい

解 決

  • すでに現場にあるセンサ情報を活用し、手軽にそれらの相関関係をグラフ化
  • グラフ化はコーディングレスで簡単に実現

導入効果

背 景

センサ情報を活用して生産性向上に向けた要因分析を行いたい

1952年に創業し、自動車用の熱交換器パイプの製造を中心に、パイプ曲げ、板金加工のエキスパート企業として日本のものづくりを支えている武州工業株式会社。1人の技術者が材料調達、加工、納期管理まで一貫して行う「1個流し生産」によって生産性向上を最大化させつつ、企画から量産・検査まで一貫対応が可能な環境を提供。独自に開発した総合情報管理システム「BUSYU Intelligent Manufacturing Management System(以下、BIMMS)」によって徹底した生産管理体制を敷くことで、顧客の要望に沿った最適な製品づくりを行っている。

そんな同社では、スマートフォンなどに内蔵された加速度センサを利用し、設備の動作記録が簡単に収集できる配線レス設備動作情報収集アプリ「生産性見え太君」を独自開発しており、機械が動作するショット数を正確に記録、作業者の生産性が可視化できる環境を整備している。設備の停止事由をスマートフォンにて記録することで、生産性低下の原因分析も行うことができる。これら現場から得られた情報をうまく活用したいというニーズは強い。「生産性見え太君による設備の稼働状況の情報とBIMMS内の情報とうまく掛け合わせることで、どんな要因が生産性に影響を与えるのか分析したいと考えていたのです」と新規事業創出Gチーフエンジニア 町田武範氏は語る。ただし、自前での環境整備が企業文化の1つでもあるため、費用対効果が見えないなかで優先順位を上げることができず、仮説検証のためにリソースが十分に確保できなかったという。

武州工業株式会社 新規事業創出Gチーフエンジニア
町田 武範 氏

導 入

コーディングレスで情報の収集から仮説検証が容易に実装できる

そこで注目したのが、セゾン情報システムズが提供する「Simple Analytics」だった。「現場に設置されたセンサ情報を収集し、それらの相関関係を手軽に可視化、分析することが可能なソリューションだったことで、自分が仮説を持っていたことの検証がシンプルに実施できると考えたのです」と町田氏。具体的には、作業を行う前に自身の体調を申告することで体調管理が可能な仕組みがBIMMSに備わっており、その体調データと設備の稼働状況の相関関係を分析したいと考えていたという。

特にSimple Analyticsが魅力的だったのは、コーディングレスで必要な情報が簡単にグラフ化できることだと町田氏。「現場の状況を可視化したくとも、DBの知識などがないと既存のレポーティングの仕組みであっても十分に使いこなせないもの。しかも、カスタマイズが数百万円もかかるような仕組みでは、とても実装することは困難です。Simple Analyticsであれば、GUIだけで我々の欲しかったグラフが簡単に作成できます。非常に画期的なソリューションだと感じました」と町田氏がまさに必要としていたものだったという。

Simple Analyticsを活用したデータ収集から可視化・分析までの流れ

生産量と作業員の体調との相関や曜日・時間帯での生産量の差異を、Simple Analyticsで可視化することで生産力向上に役立てている。

効 果

体調管理と生産性の相関関係の分析が可能

現在は、Simple Analyticsのエージェントプログラムが指定するフォルダに、BIMMS内にある作業者の体調情報や生産性見え太君から得られた情報を集めるスクリプトを作成したうえで夜間バッチにて収集。その情報をSimple Analyticsが吸い上げ、標準で備わっている散布図を利用してレポート作成が可能になっている。「全てスクリプトを組んで自動化させているため、日々の運用では特別なことは不要です。可視化された情報を見ていくことで傾向を分析していくことができます」と町田氏。

Simple Analyticsについては、プロセスがシンプルなため分析のために仮説検証を繰り返すことが容易になる点も町田氏は高く評価する。また現場でのアセスメントを通じて適合性評価などもセットで利用可能となっている。Simple Analyticsは日本電産がこれまで培ってきた知見を基に開発したサービスであるだけに、製造業におけるIoTの活用がノウハウとともに利用できる点は大きい。

さらに、アイコンを使うだけでフローがシンプルに設定でき、視覚的に処理が理解できる点もメリットが大きいという。「プログラムを書く人間にとっては慣れも必要ですが、まさにコーディングレスでの実装が可能ですし、習熟していくことで仮説検証も今以上に進んでいくはずです」と町田氏。グラフ作成と分析が得意なソリューションとしてSimple Analyticsを活用したことで、IoTデバイスなどデータ収集の仕組みと組み合わせながら、BIMMSの考え方に沿ったトータルな仕組みが構築できたという。

収集したデータの利用が柔軟な点も評価の1つに挙げている。「Simple AnalyticsであればSQLを発行してほかの用途に使いまわすことも可能になるなど、とても便利な機能が備わっています。特定の仕組みでしか使えないソリューションに比べて、何十倍もの価値を生み出すものだと考えています」と町田氏は評価する。

今後については、体調と生産性の相関関係の分析をさらに進めていきながら、体調以外にも、例えばラインごとの温度や空調、照度といった環境要因が生産性にどう影響するのかといった視点でも分析を進めていきたいという。「環境センサからさまざまな情報が得られるのがIoTのいいところ。これらのデータとの相関関係を見ていきながら、生産性に影響を与える因子を見つけていくことで、現場の改善につなげていきたい」と町田氏に語っていただいた。

「生産性見え太君」のアプリをスマートフォンにインストールすることで、加速度センサーを利用した設備の動作(ショット数)情報を収集可能。メニュー画面には「カウント開始」や「グラフ表示」のボタンが用意されている。

会社紹介:武州工業株式会社

自動車用の熱交換器パイプの製造を中心に、パイプ曲げ、板金加工のエキスパート企業。1人の技術者が材料調達、加工、納期管理まで一貫して行う「1個流し生産」や企画から量産・検査までの一貫対応、独自開発した総合情報管理システム「BIMMS」によって徹底した生産管理体制が大きな特徴となっている。設備の内製化を行いながら働き方改革にも取り組んでおり、地域の雇用を守るためのさまざまな活動にも積極的に取り組んでいる。

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