ロット追跡時間の短縮を現場で実証｜製造業IoT・データ活用事例で集計・確認時間を62％短縮

生産技術センターの森俊介です。「ロット追跡時間の短縮」は一度目のやり方では思うような成果が出ず、設計を見直したテーマです。今回は、最初につまずいた点と、IoT・データ活用として現場に受け入れられるまでに変更した内容を中心に紹介します。成功結果だけでは判断しにくいため、検証に使った91件の記録も残しました。

当初の状況は、欠損や時刻ずれが残ったまま集計し、会議で数字の正しさを確認する時間が増えていました。現場説明では理解を得られたつもりでしたが、実際の作業では例外が多く、担当者が従来手順へ戻る場面がありました。そこで利用率だけを見るのをやめ、使わなかった理由、途中で止めた理由、誰に確認したかを記録し、技術上の問題と運用上の問題に分けました。

再設計では、利用者が毎日判断したい問いを先に決め、その答えに必要なデータだけを最小構成で表示しました。全体展開をいったん止め、影響の小さい範囲で9週間の再試行を実施しました。毎週のレビューでは管理者が結論を決めるのではなく、実際に操作した人から改善案を出してもらい、次の一週間で一つだけ変更して差を確認しました。

見直し後は「集計・確認時間を62％短縮」となり、確認漏れや再作業も12％減少しました。特に、例外時に手作業へ戻す基準を明確にしたことで、止まったまま放置されるケースが減りました。ただし、短期間の数字だけで成功と判断せず、担当者交代後も同じ結果になるかを追加確認しています。

現在も、手入力データには入力時刻の遅れがあり、リアルタイム値と同列に扱わない設計が必要です。今回の経験から、機能の多さより、やめる条件と助けを求める先が明確であることが定着には重要だと分かりました。改善履歴には採用しなかった案と理由も残し、次の担当者が同じ検討を繰り返さないようにしています。

皆さんはダッシュボードが実際に使われているかを何で判断していますか。閲覧回数以外の定着指標や、不要なグラフの整理方法を教えてください。

※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。