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中小企業のお客様を訪問すると
「IoT」や「ビッグデータ」の話題が出て来ます。

「IoTやビッグデータが流行っているけど小さな会社では無縁だよね」
「IoTやビッグデータはうちみたいな小さな会社で何か出来るの」

手段と目的が混同していますが、これは重要な気付きです。

これが「キーワード」の持つ力です。

今までITCに興味は有っても前に進めなかった方々も何かの期待感を持っている証拠です。

過去に大手から中小の多くの製造現場を見せて頂いた経験から

中小製造業が目指すべき「IoT」や「ビッグデータ」活用事例を述べてみます。

先ずは、大手と中小は同じ土俵では勝負出来ませんので、線引きして見ます。
資本力、マンパワー、作業細分化等では大手にはかないません。

課題を洗い出して見ましょう。

作業効率化? 在庫削減? 不良率低下? 在庫把握? 伝票類の自動処理
作業数量把握? 購入部品手続き簡略化? 外注先の見える化
ISO用のデータ収集・・・・・

課題がいっぱいありすぎて手が付けられません。
潤沢な予算が有れば、統合生産管理システムを組むでしょう(ハイ、ウン千万円です・・)

次に課題に優先順位を付けましょう。

・お金の管理
・人の管理
・モノの管理

この中で一番効果の見え易い「お金の管理」から進めます。
*経験的にここをしっかりおさえれば人モノに繋がります。

大手はシステム化の作業フローを頭から考えます。
中小製造業は一番おしりから考えます。

最後の申告の要でもあります、棚卸管理に重点を置きます。

*ここからの説明は長くなりますので本当に興味ある方だけ見て下さいwww

 

 

ある中小製造会社の社長さんとの会話
「いままで生産管理SYSに費用かけて在庫管理をして来たけど、棚卸するたびに在庫が合わない・・・だよね」

「ハイ、その通りです、原因はシステムと作業フローが有っていないからです」

作業フローが標準化されておらず、途中抜けや記録忘れ、細かな部品のどんぶり勘定
在庫の部品数が数万点規模、コード化も進んでいない・・、
合わないのが当然です。

では、フローを標準化すれば良いのか?

「いいえ違います、多品種少量生産の製造業では標準化は無理です」キッパリ

ここは、在庫管理を割り切って、決算申告に必要な期末棚卸に重点を置きましょう。
中小企業は在庫が命です(多分)、棚卸在庫点数も数万点有るでしょう。
ここに「ビッグデータ」の考え方を用います。

ここからがポイントです。

全ての棚卸した在庫(前年度)の一覧から、今年度在庫を比較します。
*数年間の在庫データがあればベストですが。

過去のデータと現在の在庫データを比較して、流動在庫と不動在庫に分けてみます。

*不動在庫とはここ数年間動いておらず、商品価値が薄い物。
*流動在庫とは昨年は無かったが今年度動いた今必要とされている価値ある在庫。

流動在庫だけをピックアップして見て下さい。
かなりスリムになりませんか?

この流動在庫が今年度利益を出して動いてくれた商品になります。
この商品郡だけを、前工程の商品or部品マスターに書き換えて下さい。

ココからはかなりマニアックな部分に入るので、説明が難しくなりますが。

詳しくはこちらを見て下さい。

生産管理運用の格言「棚卸在庫を極めた者は、生産管理を制す」

【弊社の提案するアプローチ】
企業の最終砦の在庫管理SYSを充実させる(在庫のミスは税法上の問題となるため)棚卸集計済のデータをカテゴリー毎にコード化して前工程(部品管理SYS )にフィードバックする仕組みに仕上げていく。

【具体的には】
流動在庫と不動在庫を分けて管理を行う。流動在庫のみをコード化して不動在庫は文字通り不動にする。
コード化した流動在庫のみ切り出してオープン化システムにて部品管理SYSを新たに構築導入する。
そうする事で既存のシステムを活かしながら順次移行が可能になり、運用面の改善とシステム移行が並行して進む。
*なぜ、部品管理SYSでは無く、在庫管理SYSが重要か?
製品体系化(コード化)や品番管理によるバーコード化管理が難しい中小企業の場合材料部品の入出庫管理が標準化されて統一管理が出来ていない工場が多々あり、高い費用を支払い部品管理SYSを導入しても、運用と管理が追い付かない状況をたくさん目にしております。

その点、最終的な決算情報となる棚卸情報は、会計上正確さを要求されますので、在庫棚卸管理を充実させるお客様がほとんどです。
先ずは、在庫管理SYSをしっかり運用に乗せて、その次のSTEPで部品材料の入出庫管理に移行する事で、運用管理・人の管理・物の流れが統一化され、スムーズな導入が可能になります。

マニアックな世界なので業界の関係者以外には分かり難いですよね。

しかし、ここに「ビッグデータ」の活用のヒントが隠されています。
何も、「ビッグデータ」からイメージすると何億単位の大量なデータを分析・・
などと大上段に構えがちですが、中小企業から見た「ビッグデータ」は数千から数万規模でも重要な「ビッグデータ」です。

先ずは肝を抑えシンプルにして、次の見えるか「IoT」に進んで行きましょう。

連載になるか??ですが、次は「ボトルネック管理のIoT事例を考察します」