工場の省エネ・脱炭素改善事例の進め方:省エネ巡回チェックの重点化で分かった効果と残課題
西日本工場で省エネ巡回チェックの重点化を担当している松本和也です。先に結果をお伝えすると、今回の試行では「エネルギー使用量を3%削減」となりました。ただし、すべてが想定どおりだったわけではありません。効果が出た条件と、まだ人の確認が必要な場面を分けて記録したので、同じテーマを検討している方の参考になればと思います。
改善前は、省エネ案は出るものの、生産量や気温の影響を除いた効果測定ができていませんでした。そこで、直近の実績から24件を抽出し、開始から完了までの時間、差し戻し回数、問い合わせ先、例外の理由を一件ずつ確認しました。平均値だけでなく、時間が極端に長かったケースを見たことで、作業そのものより確認待ちがボトルネックになっていることが分かりました。
対策として、エネルギー種別、換算係数、対象期間を共通化し、根拠データまでたどれる集計表に変更しました。試行期間は12週間とし、利用者が困った場面をその日のうちに短いメモで残してもらいました。翌週まで問題を持ち越さず、小さな設定変更と手順修正を繰り返した点が、定着に効いたと考えています。説明会は一度で終わらせず、質問の多かった部分だけを10分の補足資料にしました。
処理時間の改善に加え、確認漏れと再作業は10%減少しました。一方、担当者によるばらつきは完全にはなくなっていません。数値が改善していても、別工程へのしわ寄せや入力負担が増えていないかを確認するため、作業後アンケートと例外対応時間も継続して測っています。
次の課題は、削減を優先しすぎると作業環境や品質に影響するため、温湿度と不良率も同時に監視しています。今回は効果の出た結果だけでなく、対象外にした条件、途中で変更した判断基準、手作業を残した理由も資料に含めました。他拠点が同じ失敗を繰り返さないよう、再利用時には前提条件から確認できる形にしていきます。
省エネ効果を生産変動や気温から切り分ける際、どの補正方法を使っていますか。現場が納得しやすい示し方や失敗例も共有してください。
※この投稿はデモンストレーション用のサンプルです。人物や企業、内容は架空のものです。

コメント
生成AI、RPA、データ活用のグループ横展開の観点から拝見しました。停止中の基礎負荷を拠点間で比較すると、横展開しやすいテーマを見つけられそうです。特に「省エネ巡回チェックの重点化」は結果だけでなく、変更前の判断基準も共有されると再利用しやすいです。
グループ子会社Bで紙帳票の電子化と承認ワークフローを担当しています。「省エネ巡回チェックの重点化」でエネルギー使用量を3%削減という結果は参考になります。削減率の計算で、生産量と外気温の影響をどのように補正しましたか。
岡田昌弘さん、具体的な質問をありがとうございます。日当たり生産量と平均外気温で補正し、条件差が大きい日は比較対象から外しました。まだ西日本工場内の検証結果なので、「省エネ巡回チェックの重点化」の次の測定値も追記します。
本社DX推進室から、近いテーマに取り組んだ経験を共有します。エア漏れ対策は小規模でも効果が見えやすく、現場参加型の省エネ活動として定着しました。今回の省エネ巡回チェックの重点化でも、適用条件を一緒に残すと横展開しやすいと感じました。
本社DX推進室でも「省エネ巡回チェックの重点化」への関心があります。エネルギー使用量を3%削減という効果が別拠点でも再現するか、まず少量データで比較してみたいです。使用した確認表や手順書で共有可能な部分があれば参考にさせてください。