
製造業をはじめとする、さまざまな分野で導入が進んでいるデジタルトランスフォーメーション(DX)。ここでは技術革新やDXを進めるにあたっての目的や、具体的な方法について解説していきます。
AIやIoTなどのデジタル技術を活用して、業務効率・生産性・品質の向上を図るのがデジタルトランスフォーメーション(DX)。これまでアナログで進めてきた作業をデジタル化することで業務のムダを省き、従業員の負担軽減、品質向上によるユーザー満足度の向上などを目指します。
製造業における作業工程をDXで可視化することにより、工程全般をデータで一元管理できるようになります。これにより、設備の稼働データを収集でき適切な時期にメンテナンスができる、データ化することで既存のノウハウ・技術が共有しやすくなる、といったメリットがあります。
まず現場の状況と課題を把握、理想の職場環境をイメージします。さらに、そのイメージを社内全体で共有、目指すべきゴールを設定しましょう。そうすることで、どのようなシステムが必要なのか、何を学べばよいのかといった、DX推進の戦略が見えてくるはずです。
DX導入における対象業務・実現方法が明確になったら、現状のデータに基づきDX推進プランを策定しましょう。収集するデータは、生産量・作業時間・作業工程・従業員数・顧客データなど。他社のデータと比較検討すると、DX化における作業ボリュームを把握しやすくなります。
製造業DXを導入・推進するには、それぞれの企業の業種や課題に合わせたシステムが必要です。製造業コンサルであれば自社に適したシステムの提案、社内に浸透させるための研修やサポートなども提供してもらえるため、スピーディーな導入が期待できるでしょう。
DXの知識は幅広く、本業と並行して1からすべてを勉強するのは至難の業です。しかし、DXに精通した製造業コンサルに依頼すれば、導入に必要な知識や人材をすみやかに確保することが可能。人材育成に比べると、時間やコストの削減にもつながるため、前向きに検討するべきでしょう。

コンサル担当者が製造現場に入り込み、ボトルネックの箇所を特定して改善策を提示。適切な人員配置を行い、作業工程の効率化とコスト削減を実現
改善事例
(鋳物)製造ラインのスペースを見直し、増設検討時に置き場不足を改善した結果、設備投資額21%の削減につながった。

システムツールやロボットなど、AI・デジタル技術を用いた生産プロセスの自動化を行い、作業担当者、環境、製造製品に依存しない 品質の安定化を実現
改善事例
機械設定の属人化による品質のばらつきに対し、パラメータから品質を予測できるAIモデルを開発・導入し、品質を安定化。

自社の顧客データの中から想定顧客候補を提案、アイデアの可能性を検証するフィールドワークからパートナー企業の新規開拓を支援
改善事例
自動車の精密部品で用いられる技術を医療や建築の領域に応用するため、顧客データを分析し共同開発案件の創出に成功。