GD.findi が解決できる課題
01 ベストな工程・ライン設計を事前に検証したい
現場がない状態でもバーチャルで効果検証
問題(困りごと)
目に見える問題
- 量産立ち上げ後の初期流動期間が長く、生産が安定しない
- 工程設計者への手戻りが多い
問題の背景にあること
- 「勘」や「経験」、簡単な机上計算のみなど
事前に工程設計が十分に検証されていない
解決すべき課題
- 量産立ち上げ前に工程、ライン設計の効果が検証できない
→ 生産性を数値化し、数字で説明できる状態にない
アプローチ(課題対応のための方法・考え方)
- 生産シミュレータで工程設計案を検証する
→ 設計による効果を数値化し、改善ポイントについてはシミュレーション上でバーチャル改善を行う
課題対応を推進するためのツール
02 AGVの投資効果を見極めたい
生産シミュレーションで事前に投資効果がわかる
問題(困りごと)
目に見える問題
- AGV導入に関して
‐ 導入効果が示せない
‐ 最適な台数がわからない
→ その結果、稟議申請における説得材料が足りず導入に失敗してしまう
問題の背景にあること
- 搬送作業は様々な要素が影響するので、机上計算で効果を計算するのが難しい
解決すべき課題
- 事前にAGVを導入したときの生産性が充分に検証できない
- 事前に何台あればいいのか、必要最低限の数がわからない
アプローチ(課題対応のための方法・考え方)
- 生産シミュレータで搬送システムを検証する
→AGV 導入による効果を数値化。また、「何台あればいいのか?」をシミュレーション上で見極め
課題対応を推進するためのツール
03 生産計画に応じた必要最小の作業者数を知りたい
バーチャル工場で複数パターンを検証
問題(困りごと)
目に見える問題
- 作業者が足りずに残業や休日稼働が常態化している
- 余裕をもって人員確保することが出来ない
問題の背景にあること
- 計画数量と必要最小人数との関係を見出せない
- これまでの経験値で必要人数を決定している
解決すべき課題
- 生産能力と生産負荷(受注)を踏まえた適正な作業者数が検証できない
アプローチ(課題対応のための方法・考え方)
- 生産シミュレータで作業者の必要最小人数を検証する
→ 必要十分な作業者人数をシミュレーションして意思決定
課題対応を推進するためのツール
04 ムダな在庫を削減してリードタイムを短縮したい
生産シミュレーションで仕掛在庫数を最適化
問題(困りごと)
目に見える問題
- 過剰な在庫を削減できない
- 管理コストが削減できない状態が続いている
問題の背景にあること
- 必要な仕掛在庫数が検証できない
- なぜ仕掛を削減できないかわからない
- 稼働しているラインに影響が出る恐れがあり対策案に確証が持てない
解決すべき課題
- 生産ラインにおける適正な在庫数が検証できない
- 改善案に対してその効果を定量的に説明できない
アプローチ(課題対応のための方法・考え方)
- 生産シミュレータで適正な仕掛在庫数を検証する
→ 仕掛在庫数パラメータを分析し、後工程を止めない適正な仕掛在庫数を見極める
課題対応を推進するためのツール
05 生産ライン設計案の他部署との合意形成を迅速に行いたい
設計案の効果をシミュレーションで数値化
問題(困りごと)
目に見える問題
- 生産ラインの設計案およびそれに伴う設備投資について、設計、購買など他部署との合意形成に時間がかかる
- レビューを何度も繰り返している
問題の背景にあること
- 生産ラインの設計案およびそれに伴う設備投資を合理的かつ分かりやすくプレゼンテーションが出来ない
解決すべき課題
- 効果的なプレゼンテーションを行うために必要なデータを得ること
アプローチ(課題対応のための方法・考え方)
- 生産シミュレータで設計案や改善案の効果を数値化
→ データにより算出した効果的なプレゼンテーションが可能に
課題対応を推進するためのツール
06 工程・ライン設計の属人化を解消したい
ベテランのノウハウを見える化
問題(困りごと)
目に見える問題
- 生産ライン設計や工程設計業務そのものが属人化している
- ベテランしかできずノウハウが引き継がれていない
- 設計変更やその他の不測の事態に対応できる人材がいない
問題の背景にあること
- ベテランの経験ベース、手作業で設計している
- 業務が標準化されていないため、現場を知り尽くした人にしかできない
- ベテランのリタイヤにより高スキル人材が流出している
解決すべき課題
- ベテラン、エキスパートが行っている設計や運用方法がなぜ効果的なのかわからない
アプローチ(課題対応のための方法・考え方)
- 生産シミュレータでエキスパートの設計案・運用方法をモデルにして見える化
→スキルを形式化して組織に共有する