IoTと言う言葉が「バズワード」では有りますが、実際の動きは微動です。
盛り上がっているのはマスコミとコンサル業です。
そこで勝手に「IoTケーススタディ研究会」を発足させてお客様とのコミュニケーションから得た情報を元に考察してみます。
前職で勤務していた半導体工場（当時は多分最先端の工場）では
多品種大量生産の工場形態で、工程数も20工程から50工程と先の長いライン構成でした。
なので、途中工程での不良は多大の損害を与えるために、受入検査、中間検査と言う事を特に重要視していました。
その様な事が頭に刷り込まれているために、生産する上での受入検査、中間検査は当然の事と思っていましたが・・・
しかし、中小企業の工場では事情が違う様です。
ライン作業数は数工程から多くて二桁工程・・
なので受入検査、中間検査と言う考え方があまり重要視されておらず最終検査のみで出荷と言うケースがほとんどです。（心当たり有りませんか？）
これは、工場の特性にもよりますので良い悪いの判断は出来ませんが
今より一歩前に進むので有れば、先行投資の意味も含めてこの受入検査、中間検査は導入すべきです。
CASE1：弊社は外注が約6割だけど、外注からの不良が多く作業が滞る。外注には改善して下さいと言っているが中々改善出来ない。
では、正確な不良率や受入数は把握されていますか？
⇒部品が細かいので、箱単位の受け入れなので把握しきれていない。
詳細の数値が判らないのでは、改善のしようも無いですね。
外注先にも指示が曖昧になり不適切ですね。
【ではどうするか？】
作業とは一見関係無いので見過ごされやすいですが、どこか一工程でも結構です、ボトルネックとなる工程に受入検査、中間検査を導入して見て下さい。
受入検査：外注からの受入時に、目視又は検査機での良品不良判定を導入して受入時の責任の所在と数値を見える化します。
ここにIoTを導入します。
目視で有ればPCやカウンターを置いて良/不の手動カウント。
検査機で有れば、IoT機器を設置して良/不の自動カウント。
数値が見えると次の改善に繋がります。
もう一つ付け加えるとこの数値を溜めて分析する事が俗に言う「ビッグデータ分析」になります。
先ずは、これだけで「IoTとビッグデータを活用したスマート工場」の第一歩となります。
是非、事例を作りながら工場の改善を進めて見ませんか？
ご相談、お問合せお待ちしています。
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