第1弾では生産管理システムの全体像を、
第2弾では製造管理の仕組みを解説しました。

第3弾となる今回は、
“生産管理システムを実際に使いこなすための運用体制” と
“蓄積されたデータをどのように二次活用するか”
について体系的に解説します。

特に経営層及び管理職の方が留意すべき内容になります。

導入後の生産管理システムを活かせる企業と活かせない企業の差は
実はこの「運用体制」と「データの使い方」で決まります。

■ 1. 生産管理システムを運用するための基本構造

生産管理システムの運用には、以下の3つの柱が必要です。
1. マスタ管理（BOM・工程・製品・部品）
2. 日常運用（入出庫、実績収集、品質記録）
3. 改善・分析（生産性向上・原価管理・品質改善）

この3つが正しく循環して初めて、
生産管理システムは「現場改善のための基盤」として機能します。

■ 2. 運用体制：部署別の役割と責任範囲

生産管理システムは「特定部署だけが使うツール」ではありません。
購買・製造・品質・倉庫など、多部署で連携してこそ機能します。
以下は一般的な製造業での役割分担です。

● (1) 生産管理部門の役割

生産管理システム運用の中心部門です。
主に以下を担当します。
• 生産計画の立案
• 生産指示・手配の発行
• 工程負荷・納期管理
• マスタメンテナンス（工程・BOM 変更時）
• 各部門のデータの整合性チェック

特にマスタ管理は生産管理部門の最重要任務です。

● (2) 製造現場（作業者）の役割

製造現場の協力がなければシステム運用は成立しません。
• 作業指示の確認
• 作業実績の入力（出来高・工数・不良など）
• 工程の完了登録
• 設備停止・トラブル理由の記録

現場入力こそが、生産計画・原価計算・品質改善の“材料”になります。

● (3) 品質管理部門の役割

品質管理部門では、品質に関するデータを正確に収集します。
• 検査記録（寸法・性能）
• 合否判定
• 不良情報管理（工程別・原因別）
• 苦情対応時のロット追跡
• 改善レポートの作成

品質データと生産データが統合されることで、改善の精度が高まります。

● (4) 購買・倉庫部門の役割

材料の入庫・出庫・棚卸しはこの部門が担当します。
• 購買手配と納期管理
• 入荷・検品登録
• 材料・仕掛・製品の入出庫
• 棚卸し・ロケーション管理

在庫精度が狂うと、生産計画も品質保証も崩れるため、非常に重要な業務です。

■ 3. マスタ管理の重要性と継続メンテナンス

生産管理システムが正しく動くかどうかは マスタの精度 で決まります。

● (1) 必要なマスタの種類
• 製品マスター
• 部品マスター
• BOM（部品表）
• 工程ルーティング（工順）
• 設備・作業者マスター
• 品質基準マスター

これらが実態とズレていると、生産計画も材料手配も進捗も不良分析も崩壊します。

● (2) マスタは“導入時だけでなく、運用後も更新が必要”
• 設計変更 → BOMが変わる
• 工程改善 → 工順が変わる
• 設備入替 → 生産能力が変わる
• 外注先変更 → 手配条件が変わる

これらを放置すると、現場の実態とシステムが乖離し、
「結局 Excel で管理する」という本末転倒が起きます。

■ 4. システムで蓄積されるデータと二次活用

生産管理システムに蓄積されるデータは、大きく以下の5つに分類されます。
1. 生産計画データ
2. 製造実績データ（出来高・工数）
3. 品質データ（検査・不良）
4. 在庫データ（材料・仕掛・製品）
5. 原価データ（標準原価・実績原価）

これらのデータを次のように活用できます。

■ 5. 二次活用①：原価計算の高精度化

製品別原価は、以下の情報が揃って初めて正確に算出できます。
• 正確な材料消費量
• 実績工数（作業時間）
• 設備稼働時間
• 不良ロス
• 外注加工費

生産管理システムがあれば、
“標準原価”と“実際の原価”の差異を明確にできます。

■ 6. 二次活用②：生産性向上（ボトルネックの特定）

工程実績が溜まると、次のような分析が可能です。
• 工程ごとの滞留量
• 設備稼働率
• 作業者別生産性
• 工程別のリードタイム
• 過負荷／遊休設備の発見

改善の優先順位が科学的に判断できるようになります。

■ 7. 二次活用③：品質改善（不良原因の可視化）

品質データは改善の宝庫です。
• 不良の発生工程
• 原因別の不良比率
• 材料ロット別の不良分布
• 作業者別の品質傾向
• 時間帯別不良解析

これらが見えることで、
「感覚的な改善」から「データに基づく改善」に変わります。

■ 8. 二次活用④：在庫最適化（適正在庫の算定）

在庫データが蓄積されると、以下が可能になります。
• 過剰在庫の特定
• 安全在庫の適正化
• 欠品防止のシミュレーション
• 回転率向上のための在庫分析
• 倉庫スペースの最適化

生産管理と在庫管理が連動しているからこそできる分析です。

■ 9. 二次活用⑤：経営判断の高速化（可視化・ダッシュボード）

生産管理データは経営判断にも直結します。
• 日々の進捗状況
• どの製品が利益を生んでいるか
• 工場の総生産能力
• 設備投資の判断材料
• KPI（納期遵守率・不良率・生産性）の可視化

「勘や経験」から「データによる経営」へ変わっていきます。

■ 10. 生産管理システム導入企業の成功パターン

生産管理がうまく回っている企業には共通点があります。

✔ 現場で必ず実績入力する文化がある
✔ マスタを常にメンテナンスする
✔ 改善活動にデータを活用している
✔ 管理部門の役割が明確
✔ 生産管理部門が“ハブ”として機能している

逆に失敗する企業は「入力しない」「マスタが腐る」「分析しない」が共通点です。

■ まとめ：生産管理システムは“データ活用のための装置”である

第3弾をまとめると、生産管理システムの本質は次の通りです。

  1. 正確なマスタと正しい日常入力が運用の土台
  2. 部署間の連携と役割分担が成功の条件
  3. 蓄積されたデータを二次活用することが最大の価値

導入するだけでは成果は出ません。
運用して、データを活かして初めて“改善の武器”になる。

これが生産管理システムの真の価値です。