生産プロセスの改善は、すべての製造メーカにとって優先事項です。何十年もの間、企業はプロセスに焦点を当て、それをより効率的で収益性の高いものにするために、チーム、トレーニング、方法という形で膨大なリソースを投入してきました。
しかし、継続的改善とプロセス改善は同じものではありません。そして、その違いにもかかわらず、データの収集と活用方法が、それぞれの有効性と持続性に影響を与えます。
プロセス改善 vs. 継続的改善
プロセス改善は多くの形態をとります。本質的には、特定のアクションまたは一連のアクションに焦点を当てるために製造チームを通じて適用できるプロジェクト管理方法です。目的主導型であり、効率、品質、コスト、またはその他の変数を向上したり、改善したりするために、その特定のプロセスまたは一連のプロセスに限定されることがよくあります。
継続的改善は、リーンやシックスシグマの高度な改善方法でよく使用される、より全体的なアプローチです。製造環境全体で改善プロセスを体系化し、生産のあらゆる側面に拡張することを目指します。
手動データ – 改善への障害
継続的改善は高い目標であり、多くの企業が成功裏に達成していますが、それを維持することは別の問題です。一部の企業は、プロジェクトに着手し、初期の成功を実現することが終わりであるかのように、継続的改善という用語を安易に使用しています。
ここで、手動データが継続的改善への障害として機能します。多くの企業は、プロジェクトが進行すると、企業のデータ戦略が手動であればあるほど、成功を維持することがますます困難になることに気づきます。
継続的改善の取り組みで使用される手動データは：
- 遅い – 手動データとデータ分析は常に時間遅延があります。これは、 改善のための分析に有用な多くのイベントが、それらがまとめられる時点で過ぎ去っているか、洞察が不明瞭になっていることを意味します。
- エラーが発生しやすい – 手動でまとめられたデータは本質的にエラーが発生しやすいものです。数字の転記ミス、データの欠落、バイアス、その他の要因により、改善チームが見ているものが実際の状況を反映していない可能性があります。
- 浅い – 人間は手動で追跡、処理、データ分析できるデータ量に限界があります。これは、根本原因の特定に役立つ可能性のある、より深い洞察や傾向が発見されないままになることを意味します。
結局のところ、手動データは、変更されたプロセスが逸脱する可能性があり、システムの管理が負担になることを意味し、継続的改善が結局のところそれほど継続的ではなくなります。
自動化とソフトウェアが改善への障壁を取り除く方法
リーン変革を遂げ、改善において大きな成功を収めた企業は多数あります。他の企業は、必要性から、またはリソースやスタッフの利用可能性が増減するにつれて、改善に取り組んでいます。
企業が改善戦略のどの段階にあるかに関係なく、その取り組みが手動である場合、遅い、エラーが発生しやすい、浅い分析価値という変数は常に障壁として機能します。真の継続的改善への道は、自動化とソフトウェアを通じて実現します。
Plexの高度な自動化およびソフトウェアプラットフォームは、これらの障壁を克服するためのリアルタイムのデジタルツールとデータ分析を実現します。Plex製造実行システムオートメーション&オーケストレーションは、情報フローの制御と実用的な情報の実現により、改善チームが今起こっていることに即座に対応できるようにします。
データはリアルタイムでハーネスされるため、遅延はありません。データ分析により、チームはより迅速に根本原因にたどり着くことができます。データは自動化を通じて生産やその他のプロセスから直接データ収集されるため、人的エラーも排除されます。そして、Plexは高度な分析を活用しているため、チームはより詳細な洞察を得て、他の方法では気づかれなかったであろう改善のための傾向やパターンを特定できます。
生産データのデジタル収集とデータ分析により、企業は改善プロセスについて戦略的に取り組むことができます。問題を迅速に特定し、最大の利益をもたらすものに最初に焦点を当てることができます。改善が行われると、これらの変更は体系化され、企業全体ですぐに利用可能となり、手動データ分析に固有のプロセスの逸脱の可能性なしに、改善を真に継続的なものにします。
継続的改善の次の章
自動化によるデジタル変革は、多くの利点をもたらします。重要なことに、企業がデータを活用して、向上したプロセスをそのまま維持し、さらに深い洞察につなげることができる、新しい戦略的な改善の時代を開きます。適切なソフトウェアと戦略により、貴社も生産効率を飛躍的に向上させ、データとプロセスの制御を実現し、改善チームが前例のない成功を実現するための機敏な環境を創出できます。
Plex製造実行システムオートメーション&オーケストレーションが製造メーカのデータ活用と継続的改善の実現にどのように貢献しているかの実例については、このケーススタディをお読みください。
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