【SMKL】考えやすい!みえる化の診断方法

2023年12月22日

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SMKLとは

SMKL(Smart Manufacturing Kaizen Level)は、製造業におけるデジタル化の進行度を評価し、改善を促進するためのフレームワークです。

特にスマートファクトリー化の進捗を可視化し、具体的なアクションプランの提案を可能にします。

2軸で可視化する

SMKLは、製造プロセスを2つの主要な軸で可視化します。

  • 第1軸:管理対象のレベル
  • 第2軸:みえる化のレベル

各軸は4段階に分かれており、2軸で16種類に区分されます。

2D平面上で可視化できることから、自社の現状と改善の方向性を簡潔に理解できます。

第1軸:管理対象のレベル

第1軸は「管理対象のレベル」に焦点を当てており、以下の4段階に分けられます。

  1. 設備・作業者:個々の設備や人など最小単位
  2. ライン:一連の製造における設備や人のひとまとまり
  3. 工場全体:物流などを含めた工場全体の設備や人
  4. サプライチェーン全体:材料購入先や物流会社、販売会社、顧客などを含めたサプライチェーン全体

この軸により、どの範囲にまでみえる化が進められているのかを明らかにします。

第2軸:みえる化のレベル

第2軸は「みえる化のレベル」に焦点を当てており、以下の4段階に分けられます。

  1. データ収集:センサーなどにより必要な情報が収集できている
  2. 見える化(可視化):データを表やグラフで自動表示できている
  3. 観える化(分析):可視化されたものに基準や差異の確認ができ、通知も発生する
  4. 診える化(改善):対処が必要な差異に対し、自動で人や設備にフィードバックする

この軸により、みえる化がどのレベルで行われているかを明らかにします。

特に見える化(可視化)は手動では無く自動で表示されることが要件になっています。

表現イメージ

SMKLを用いて以下のような表現をします。

SMKLの表現イメージ

SMKLの活用方法

SMKLの活用方法を紹介します。

利用者目線、ベンダー目線の2種類があります。

現在地点と目標地点の明確化

SMKLを活用することで、デジタル化の「現在地点」を明確にし、「目標地点」を設定できます。

これにより、具体的な改善目標とそれを達成するための道筋が明確になり、効率的かつ効果的な改善活動を行うことが可能になります。

特に決裁者への説明がしやすく、設備投資をするための説明手段として非常に優秀です。

ベンダー企業の販売強化

ベンダー企業にとっても、SMKLは重要なツールです。

そもそも、ユーザーから具体的な目標が提示されず相談をされることも多々あります。

その際に全体像や具体的な取り組みを説明できることで、ニーズに合った製品やサービスを提案し成約に繋げます。

SMKL白書にベンダー活用基礎編ベンダー活用応用編の2種類があり、学びやすい環境が整っています。

取り組みが進んでいる例

プラントにAIを活用した事例が挙げられます。

例えば蒸留などの操作をパラメータ操作も含めて自動で行わせます。

人よりも運転が安定し、エネルギー効率も向上しています。

見える化の指標

見える化する指標としてISO 22400のKPIが推奨されています。

これらを活用しつつ、自社に合った指標を使用します。

参考にリストにして紹介します。

生産性指標

  • 労働生産性
  • 負荷度
  • 生産量
  • 負荷効率
  • 利用効率
  • 設備総合効率
  • 正味設備効率
  • 設備有効性
  • 工程効率

品質指標

  • 品質率;良品率
  • 段取率
  • 設備保全利用率
  • 直行率
  • 廃棄度合
  • 廃棄率
  • 工程利用率
  • 手直率
  • 減衰率

能力指標

  • 機械能力指数:Cm
  • クリティカル機械能力指数:Cmk
  • 工程能力指数:Cp
  • クリティカル工程能力指数:Cpk

環境指標

  • 材料使用率
  • 有害物質
  • 危険物質廃棄率
  • 総合エネルギー消費量

在庫管理指標

  • 在庫回転率
  • 良品率
  • 総合良品率
  • 製品廃棄率
  • 在庫輸送廃棄率
  • その他廃棄率

保全指標

  • 設備負荷率
  • 平均故障間隔
  • 改良保全率

参考資料

SMKLのご紹介(三菱電機)

SKML白書~工場導入編~(日本語)

SMKL白書~ベンダー活用基礎編~

SMKL白書~ベンダー活用応用編~

オススメ書籍

・データビジュアライゼーションの教科書

"ビジネスで活用できる"可視化の考え方を分かりやすく解説しています。
データサイエンティストじゃない、Python使わない、そんな方でも絶対読んで欲しい書籍です。

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・データ可視化学入門

あらゆるデータに対する可視化の方法が網羅的に解説されています。
更に、可視化する指標を何にするか?といった前段の部分から深堀されており、データを見ることに特化した非常に分かりやすい書籍です。

指標・特徴量の設計から始める データ可視化学入門 データを洞察につなげる技術
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・Microsoft Power BI入門

もしExcel以外のソフトで可視化しダッシュボードを作りたい場合はMicrosoftのPower BIがオススメです。
中でも「Microsoft Power BI入門」は初学者向けに操作方法以前の基本情報から解説してくれます。

Microsoft Power BI入門 BI使いになる! Excel脳からの脱却
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