複数拠点のマルチサイトIoT：標準化する項目と、拠点をまたいで価値を示す方法

1つのテンプレートが複数拠点でうまくいかない理由

テンプレートはたいてい本社で、旗艦工場を基準に設計されます。すると、古いプレスがある拠点や、オペレーターが別の言語を話す拠点に出会います。理由リストは機械と合わなくなり、ある1ラインに合わせた閾値は別のラインでノイズを生みます。やがて、各拠点は「実際に使うための」並行したスプレッドシートを持つようになります。

逆の失敗も同じくらい高くつきます。各拠点がそれぞれ独自に仕組みを作ると、取締役会には5通りのOEEの定義が届き、それらを合計する方法はありません。マッキンゼーは、多くの企業が「パイロットの煉獄」にとどまっている状況を説明し、明確な責任者、拡張を前提とした設計、相互運用性が、大規模な価値創出の条件であると指摘しています。よりうまくいくのは薄い標準で、すべての拠点で固定する小さな中核だけを決め、その周りは各拠点が自ら設定します。

標準化するものと、現地に任せるもの

グループ全体の数値を左右するものは中央で決め、各拠点の現場での日々の作業を左右するものは、その拠点に任せてください。

6大ロスは、3つのOEEの要素に直接対応しているため、実用的な上位カテゴリのセットになります。ISA-95の設備階層は、データモデルについてITと生産が共通の語彙を持つためのものです。ISO 22400は、製造のKPIを定義するための枠組みを提供します。セキュリティの基準は、産業用制御システム向けに書かれたISA/IEC 62443に従ってください。

拠点を公平に比較する方法

拠点間の比較は、たいてい定義の段階で誤ります。VorneのOEEの計算に関するガイドでは、休憩時間は計画生産時間から除外しますが、段取り替えは停止時間に含めます。ある拠点が段取り替えも除外すると、現場では何も変わっていなくても、その拠点の稼働率は良く見えます。理想サイクルタイムも同じです。低すぎる値を設定すると、性能が実際より良く見えます。

公平な比較を保つための4つのルールは次のとおりです。

1. どこでも同じ定義を使う。 計画時間、停止時間、理想サイクルタイムの定義を一つに書き、中央の変更管理のもとで管理します。
2. 計画時間で正規化する。 計画時間100時間あたりのダウンタイム分数、計画時間1時間あたりの停止回数を報告します。3交代の工場は、1交代の工場よりも必ず多くの停止を記録します。
3. 絶対的なOEEではなく、傾向を比較する。 Vorneは、OEEの絶対値にとらわれないことを勧め、性質の異なる工程を比較しないよう警告しています。段取り替えの多い多品種少量の工場は、1品目だけを作る工場よりOEEが低く出ます。
4. 内訳を示す。 稼働率、性能稼働率、良品率を別々に報告し、稼働率の改善の陰に品質の低下が隠れないようにします。

例（説明用）：拠点Aは、2四半期にわたって安定して72%のOEEを維持しています。拠点Bは58%から65%へと向上しています。ランキングでは拠点Aが1位です。しかし傾向を見ると、拠点Bは同じ機械から7ポイントを積み上げており、そのやり方は学ぶ価値があります。

拡大後に経営層のスコアカードに載せるべきもの

経営層のスコアカードは1ページに収まり、各拠点が自身の出発点に対して改善しているかどうか、そしてその改善が金額にしていくらの価値があるかを示すべきです。拠点ごとに次の項目を含めてください。

• 拠点の基準値に対するOEEポイントの変化。 稼働率、性能稼働率、良品率を別々に示します。
• 停止から最初の対応までの時間の中央値。 通常、最初に改善が現れる指標です。
• 理由が記録されていないダウンタイムの割合。 この割合の上昇はデータの質の低下を意味し、たいていは結果が落ちる前に現れます。
• カバレッジ。 対象の機械のうち、接続され、停止時に理由が記録されている割合。
• 金額での価値。 各拠点が独自に見積もったOEE1ポイントの価値を使います。
• 当期に完了した上位損失への対策の数。

一方、次のものは除外してください。それらは誤った議論を始めてしまいます。

• 絶対的なOEEによる工場のランキング表。
• アラートの件数やダッシュボードへのログイン回数。これらは活動を測るもので、結果とは結びつきません。
• 機械単位の詳細。これは各工場のレビューで扱うべきものです。

複数拠点でのカメラとクラウド分析の位置づけ

どの工場にも、手作業の組立や梱包のように、使える信号がない工程があります。そうした工程では、カメラがセンサーの代わりになります。DBR77はデータを現場のエッジで処理します。複数拠点の分析では、IRIS Vision AIが、同じアプリケーションとモデルを使って、クラウドで推論を実行することもできます。すると、どの拠点も手作業の工程を同じ方法で測定できます。

スコアカードは、損失が構造的なものであることも示します。ある拠点の上位の損失が手作業のパレタイズ工程であれば、次の一手は自動化プロジェクトかもしれません。工場は、その課題をDBR77 Marketplaceに掲載し、インテグレーターの提案を同じ形式で比較することができます。

本社と拠点の間の責任分担

本社は薄い標準を担当します。定義、データモデル、セキュリティの基準、スコアカードです。変更は、導入1年目以降のIoTガバナンスで説明しているとおり、変更管理を経て行います。

拠点は、理由リスト、閾値、アラートのルート、会議、改善活動を担当します。新しい拠点は、1つのパイロットから工場の標準への道筋をたどり、IoTを再現可能な運用の仕組みにするで説明しているように、独自のリズムを作ります。

よくある質問

すべての工場で、同じダウンタイムの理由リストを使うべきですか？

いいえ。上位のカテゴリは標準化し、詳細な理由は各工場に任せてください。各拠点の理由を一つのカテゴリに対応付けておけば、グループ全体の集計が合います。

工場間でOEEを比較することはできますか？

似た工程で、計画時間と理想サイクルタイムの定義が同じ場合に限ります。そうした場合でも、各工場の基準値に対する変化の方が、より多くを語ります。

グループ全体でIoTの価値を金額にするには、どうすればよいですか？

各拠点について、そのマージンと計画時間を使い、OEE1ポイントの価値を個別に計算してください。それに拠点ごとのポイントの変化を掛け、それらを合計します。

データはどこで処理すべきですか？

ライン自体のデータは、各工場のIT/OT境界の内側で、現場で処理してください。集計された結果と、必要に応じてVision AIの推論は、工場間の比較のために中央で実行できます。

まとめ

次の工場が稼働する前に、計画時間、停止時間、理想サイクルタイムの共通の定義を文書にし、各拠点の詳細な理由を上位の損失カテゴリに対応付けてください。続いて、各拠点の基準値と、その拠点独自のOEE1ポイントの価値を記録しておけば、最初のスコアカードで変化をポイントと金額の両方で示せます。定義をぶれさせないための変更管理は、導入1年目以降のIoTガバナンスで説明しています。

出典

• McKinsey & Company、IoT value set to accelerate through 2030: Where and how to capture it、2021年
• Vorne、World-Class OEE
• Vorne、Calculating OEE
• Vorne、The Six Big Losses
• ISA、ISA-95 standard
• ISO、ISO 22400-1: Key performance indicators for manufacturing operations management、2014年
• ISA、ISA/IEC 62443 series of standards
• DBR77、IRIS
• DBR77、Marketplace