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工場の生産管理とは。業務内容や現場の課題を解決するための具体策

工場が安定かつ効率的な生産体制を維持するには、生産管理が重要です。

しかし、生産管理では、製造の工程や作業内容、進捗状況などの多岐にわたる項目を管理する必要があるため、業務においてさまざまな課題が生じやすくなります。

製造業の生産管理に関わる部門において「属人的な業務や情報共有の問題がある」「手戻りや不良品が頻繁に発生している」などの悩みを抱えている方もいるのではないでしょうか。

この記事では、生産管理の目的や主な業務内容、課題を解決するための具体策について解説します。

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目次[非表示]

  1. 1.工場の生産管理とは
  2. 2.工場の生産管理における課題
    1. 2.1.➀トレーサビリティの向上
    2. 2.2.②在庫の最適化
    3. 2.3.③製造コストの適正化
    4. 2.4.④部門間での円滑な情報共有
    5. 2.5.⑤業務の標準化
    6. 2.6.⑥生産データを活用できる基盤の構築
  3. 3.課題を解決するには“生産管理システム”の活用が有効
  4. 4.アットフィールズのソリューションで効率的な生産管理を実現
  5. 5.まとめ


工場の生産管理とは

工場の生産管理とは、生産計画に沿って円滑に製造を行うために、資源(人員・設備・原材料など)や工程を管理することを指します。

効率的な生産体制を実現するうえで欠かせない3つの要素“QCD:品質(Quality)・原価(Cost)・納期(Delivery)”を最適化することが目的です。

受注時に定められた納期を遵守しつつ、高品質な製品をコストを抑えて生産できるようにすることで、市場の競争優位性を確保して収益の向上につなげられます。

生産管理に関わる部門では、さまざまな業務に対応します。


▼生産管理の主な業務内容

業務内容
概要
受注管理
受注元の顧客情報や生産する製品、数量、納期などの情報を管理して生産部門に連携する
生産計画
受注内容を基に製品の生産方式や製造工程、進行スケジュールなどの全体計画を作成する
調達・購買
生産に必要な材料や部品などの発注手配を行い、各工程へ供給する
工程管理
生産計画で定めたスケジュールを進行するために、作業手順や納期、進捗状況の管理を行う
品質管理
各工程で設備点検や部品・製品の検査を実施して、安定した品質を維持できるようにする
原価管理
材料・部品の仕入れ費用や加工費、人件費などを管理して、原価の適正化を図る


なお、製造業における工程管理の実施手順については、こちらの記事で解説しています。併せてご確認ください。

  製造業における工程管理の必要性と実施手順。システム活用のポイントとは 製造業において、安定した品質を確保しつつ高い生産性を維持するには、生産計画に基づいて各工程を滞りなく進行する“工程管理”が重要です。この記事では、製造業における工程管理の必要性や実施手順、効率化を図るための方法について解説します。 アットフィールズテクノロジー株式会社



工場の生産管理における課題

生産管理では、効率的な生産体制や安定した品質を維持するうえで取り組むべきとされるさまざまな課題があります。


➀トレーサビリティの向上

製品の品質安定化や生産効率の向上を図るために、トレーサビリティを向上させることが求められます。

トレーサビリティとは、生産した製品が消費者の手元に届くまでのプロセスにおいて、仕入先・製造日・製造場所・作業担当者などの情報を記録して、追跡できる状態を指します。

生産管理においてトレーサビリティを向上させると、不良品や設備トラブルなどが発生した際に迅速に原因を特定できます。製造プロセスの見直しや再発防止策を実施することで、生産ロスの削減と製品の安全性・信頼性の向上につながります。

製造業におけるトレーサビリティの重要性は、こちらの記事で解説しています。

  製造業におけるトレーサビリティの重要性とMESによる実現方法 近年、製造業で重要視されているキーワードの一つに“トレーサビリティ”があります。この記事では、製造業におけるトレーサビリティの重要性や種類、工場に導入する際の課題、MES(製造実行システム)活用した事例について解説します。 アットフィールズテクノロジー株式会社


②在庫の最適化

材料や部品、完成品などの在庫数を最適化することも課題の一つです。在庫の不足・余剰が発生すると、生産効率や生産コストに影響を及ぼします。


▼在庫の不足・余剰による問題

  • 材料や部品の調達が間に合わず、生産ロスと遅延が発生する
  • 製品の在庫が需要を下回り、販売機会の損失が発生する
  • 材料・部品の過剰発注による品質の劣化で廃棄ロスが起こる
  • 需要に対して多くの製品を生産したことで売れ残りが発生する など


在庫の不足・余剰による販売機会やコストの損失などを防ぐには、各品目に応じた適正在庫の設定と需要予測に基づく仕入れ管理が必要です。


③製造コストの適正化

工場の利益を最大化させるために、製造に必要なさまざまなコストを管理して適正化を図ることが求められます。

生産管理を行う際は、製品の製造にかかる原価(以下、製造原価)を算出・管理して、不要または過剰なリソースの投入を見直すことが必要です。


▼製造原価に含まれる項目

  • 材料費
  • 部品代
  • 加工費
  • 人件費
  • エネルギー費 など


④部門間での円滑な情報共有

生産に関わる部門間で円滑な情報共有を行える体制を構築する必要があります。

生産ラインでは、購買部門・製造部門・品質管理部門などの複数の部門が連携して工程を進めることが求められます。部門間の連携が取れていない場合には、手戻りの発生やスケジュールの遅延などの問題が生じやすくなります。

生産効率を高めるには、各部門で進捗状況や生産に関する情報を共有できる仕組みが必要です。各部門の連携がスムーズになると、トラブル発生時の対応やスケジュールの調整なども迅速に行えるようになります。


⑤業務の標準化

受注から生産、納品に至るまでのさまざまな業務を標準化することが必要です。

部門によって情報管理の方法が異なったり、作業手順が統一されていなかったりすると、業務工数の増加やヒューマンエラーの発生につながります。

また、担当者の経験と勘によって設備点検や品質検査などの作業が行われている場合には、生産品質にばらつきが生じてしまう問題も懸念されます。生産管理に関する業務については、標準化することが求められます。


▼業務の標準化に必要な取り組み

  • 作業マニュアルの作成
  • ツールの活用による定型作業の自動化
  • 製造に関する各種データの一元管理 など


⑥生産データを活用できる基盤の構築

生産管理の課題には、生産データを活用できる基盤の構築が挙げられます。

各部門・工程で発生するさまざまな情報を一元管理できる基盤を構築することにより、データの分析が進み、生産性の向上やコストの削減、人手不足の解消などに役立てられます。


▼生産データの一元管理によって行えること

  • 各工程の作業内容・工数を可視化して業務フローを見直す
  • 生産の進捗状況・負荷を把握してスケジュールやリソースの調整を行う
  • 不良発生のデータを基に設備の保守計画や品質管理の手法を見直す など



課題を解決するには“生産管理システム”の活用が有効

生産管理の課題を解決するには、生産情報を一元管理して各工程を可視化することがポイントです。そこで役立つのが“生産管理システム”です。

生産管理システムは、製品の受注から納品までの一連の業務を包括的に管理するシステムです。生産性の向上や業務の標準化、データの利活用などを図るためのさまざまな機能が備わっています。


▼生産管理システムで行えること

  • 各工程で発生する情報の一元化
  • リアルタイムでの進捗状況や在庫状況の把握
  • 点検や作業記録のペーパーレス化
  • 作業実績や日報に関するデータの参照
  • 過去の生産実績に基づいた需要予測 など


生産管理システムを導入することにより、生産管理で対応するさまざまな業務の効率化を実現できるほか、リアルタイムかつ横断的な情報共有が可能になります。



アットフィールズのソリューションで効率的な生産管理を実現

アットフィールズテクノロジーでは、生産工程や設備などの情報を一元管理して、製造工程の可視化とデータ分析を行えるソリューションを提供しております。

 

▼生産工程管理システム『@Fields MES』の導入事例

生産工程管理システム『@Fields MES』の導入事例


@Fields MES』は、製造工程を可視化して作業員への指示・支援を行うシステムです。作業実績や検査結果などの情報を紙で管理している場合には、記載ミスや紛失などの問題が生じやすくなります。

生産に必要な情報をMESで一元管理することにより、属人化の解消やヒューマンエラーの削減につながるほか、生産データに基づく経営判断が可能になります。


▼ビッグデータ解析システム『@Fields Manager』の導入事例

ビッグデータ解析システム『@Fields Manager』の導入事例


@Fields Manager』は、生産現場で発生する膨大な情報を一元管理・解析できるシステムです。設備の監視を目視で行っている現場では、後工程となる最終検査で品質異常が見つかることがあり、事後対応による生産ロスが発生します。

設備データを収集して監視を自動化することで、早期の異常検知が可能になり、手戻りによる生産ロスを防止できます。また、設備データの蓄積・解析によって、予兆管理の実現や技術者による解析時間の短縮につながります。

製造業におけるデータ分析の活用方法は、こちらの記事をご確認ください。

  製造業のデータ分析で現場改善が加速する! 活用方法や課題とは 現在、DX(デジタルトランスフォーメーション)やスマートファクトリーが推進されています。製造業ではオペレーションの省人化・自動化に加えて、生産プロセスの最適化、稼働率の向上などにビッグデータの活用が期待されています。生産設備・機器から取得したデータを分析することで、品質管理やコスト管理などに役立てられます。 しかし、「データ分析を行える人材がいない」「分析精度に課題があり、改善につなげられていない」などの理由により、蓄積されたデータを十分に活用できていないケースもあるのではないでしょうか。 この記事では、製造業におけるデータ分析の活用方法や課題、解析サービスを利用した事例について解説します。 アットフィールズテクノロジー株式会社



まとめ

この記事では、生産管理について以下の内容を解説しました。


  • 工場の生産管理の目的や業務内容
  • 生産管理における課題
  • 生産管理システムの導入によって行えること
  • アットフィールズテクノロジーが提供するソリューション


工場の生産管理では、受注から製造、検査、納品などの複数にわたる工程で発生する業務を円滑に行うことが求められます。

安定かつ効率的な生産を実現するには、生産情報を一元管理して各工程を可視化したり、部門間の連携を円滑化したりすることがポイントです。

アットフィールズテクノロジーでは、製造工程の可視化・監視や製造データの一元管理、作業の標準化などを実現するソリューションを提供しています。生産管理に関するさまざまな課題の解決に貢献します。

詳しくは、こちらの資料をご確認ください。

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