DX推進ソリューション
課題別ご提案例

製造業では、一般的にこのような集計や分析がされています。

生産性分析は、製造業において効率的な生産活動を行うための基本的な分析です。主に「生産数量」「作業時間」「設備稼働時間」などのデータを用いて行われます。この分析では、製品あたりの生産時間や設備の稼働率を評価し、全体の生産効率を計測します。生産効率は、労働や機械の投入に対する生産アウトプットの比率として算出され、一般的には「OEE（総合設備効率）」という指標が用いられます。OEEは稼働率、性能効率、品質率の3つの要素に分解され、それぞれを改善することで全体の生産性向上を目指します。

品質分析は、製造プロセスにおいて製品の品質を管理し、不良品の発生を抑えるための重要な分析です。この分析では「不良品率」や「クレーム件数」などの品質に関するデータが活用されます。具体的には、不良品が発生する頻度やその原因を特定し、どの工程で問題が発生しているかを明らかにします。品質分析では、統計的プロセス管理や原因・結果分析などの手法が用いられ、不良の発生を予防するための改善策が導き出されます。これにより、製品の品質を高水準で維持し、顧客満足度を向上させることが目指されます。

コスト分析は、製品や製造プロセスにかかる費用を詳細に把握し、効率的なコスト管理を行うための分析です。「材料費」「労務費」「間接費」などのデータを集計し、製品ごとや製造ラインごとにコストを分解して分析します。この分析では、コスト構造を明らかにし、どの工程や要素がコストを押し上げているかを特定します。さらに、原価管理の手法を用いて、コスト削減のための改善策を検討します。原価管理では、標準原価と実際原価の差異分析（原価差異分析）が行われ、その原因を探り、無駄を排除することで収益性の向上が図られます。

納期遵守率分析は、受注から納品までのプロセスが計画通りに進行しているかを確認するための分析です。ここでは「受注日」「納品日」「リードタイム」などのデータが使用されます。納期遵守率とは、納期に対する遵守状況を測定する指標で、納期通りに製品が納品された割合を示します。この分析により、製造プロセスのボトルネックや遅延要因が特定され、プロセス改善のためのアクションが導き出されます。また、リードタイム分析により、製品の製造から出荷までの時間を短縮するための施策が検討されます。これにより、納期遵守率の向上を通じて顧客満足度の向上を図ります。

在庫管理は、製造業における在庫の適正な管理と、資金効率の最適化を図るための分析です。在庫管理では「在庫数量」や「棚卸回転率」などのデータを基に、在庫の過不足を評価します。過剰在庫は保管コストの増大や資金の滞留を招き、逆に在庫不足は生産や納品の遅延を引き起こすリスクがあります。在庫管理では、在庫回転率（在庫が一定期間に何回転したかを示す指標）を分析し、在庫の最適化を図ります。また、在庫ポリシーの見直しや発注量の調整を行い、最適な在庫レベルを維持するための施策が検討されます。これにより、効率的な在庫管理を通じて資金効率の向上を目指します。

単一の指標を分析するのではなく、異なる指標やデータを組み合わせて、複雑な相関や因果関係を明らかにします。
製造業の経営指標に基づいた｢多角的な視点｣での集計・分析方法として、以下のような例が挙げられます。

顧客満足度と生産性の関連分析は、製造業において、顧客満足度と工場の生産性との間にどのような関連があるかを探るための分析です。この分析では、顧客満足度スコアやクレームデータ、生産性に関するデータ（生産量や設備稼働率など）を組み合わせて評価します。

具体的には、顧客満足度スコアを生産ライン別に分け、そのスコアと生産性指標との相関を調べます。例えば、生産効率が高いラインで顧客満足度も高いのか、または逆に生産性が上がると品質や納期が犠牲になり顧客満足度が下がるのかを分析します。このようなクロス集計と相関分析を行うことで、生産性と顧客満足度の間にある潜在的なトレードオフを理解し、最適なバランスを見つけることができます。

設備の稼働率と品質の関係分析は、設備の稼働状況が製品の品質にどのような影響を与えているかを明らかにするための分析です。設備の稼働率や停止時間と、不良品率や品質に関するデータを時系列で結びつけて分析します。

この分析では、まず設備の稼働データと品質データを統合し、稼働率が高い時期と不良品率が高い時期が一致しているかを確認します。例えば、設備をフル稼働させた結果、過負荷によって品質が低下しているケースがあるかもしれません。また、設備のメンテナンス状況と品質データを組み合わせて、メンテナンスが不足している期間に不良品が増加しているかを分析します。このように、稼働率と品質の因果関係を明らかにすることで、適切な稼働とメンテナンス計画を立案し、品質を確保しつつ生産性を最大化するためのインサイトを得ることができます。

コストと生産リードタイムの最適化は、製造プロセスにおけるコストとリードタイムの関係を理解し、これらの要因を最適化するための分析です。この分析では、原材料費、労務費、製品ごとのリードタイム、納期遵守率などのデータを組み合わせ、コストとリードタイムのバランスを探ります。

具体的には、製品カテゴリーごとに、コスト削減とリードタイム短縮のトレードオフをシミュレーションします。例えば、コストを削減するために安価な材料を使用することで、リードタイムが延びる可能性があるか、逆にリードタイムを短縮するために高コストな材料や生産プロセスを採用する必要があるかを分析します。このシミュレーションを行うことで、コストとリードタイムの最適なバランスを見つけることができ、効率的な生産計画を策定するのに役立ちます。

人員配置と生産効率の最適化は、製造ラインにおける人員配置が生産効率にどのように影響するかを分析し、最適な人員配置を導き出すための分析です。ここでは、労働時間、生産数量、人員配置データを用いて、異なる配置パターンによる生産効率の違いを評価します。

まず、人員配置ごとの生産効率を計測し、どの配置パターンが最も効率的かを比較します。この分析では、例えばラインごとの熟練度の異なる作業員をどのように配置するか、シフトパターンをどう組むかなどのシナリオを検討し、それぞれのシナリオが生産効率に与える影響をシミュレーションします。これにより、労働力を最適に活用し、最大の生産効率を達成するための最適な配置戦略を策定することが可能になります。

市場需要予測と生産計画の整合性は、予測された市場需要と実際の生産計画がどの程度一致しているかを分析し、そのギャップを埋めるための施策を検討するための分析です。この分析では、売上予測データ、生産計画データ、在庫データを組み合わせ、需要予測の精度と生産計画の適合性を評価します。

まず、過去の売上予測と実際の売上データを比較し、予測精度を確認します。次に、予測された需要に対して実際の生産量や在庫がどの程度対応できていたかを分析し、需要に対して過剰または不足があった場合の原因を特定します。この分析を基に、需要予測を改善し、より柔軟な生産計画を立てることで、過剰在庫や欠品を防止し、最適な生産と供給を実現します。

現場の方が自由にデータ分析するには、様々な課題があります。