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【中小製造業DX#5】ボトルネックを“解消”するために必要な考え方

〜見える化の次に踏み出す一歩とは〜

中小製造業のDX・業務改善を支援するコンサルティングエンジニアとして、現場での実体験をもとに、課題解決のヒントをお届けします。

はじめに：ボトルネックが「見えるようになったら」、次は？

これまでのコラムでは、DXを進める上での基本的な考え方や、ボトルネックを見える化するための仕組みについてお話してきました。

特に前回は、小ロット多品種型の生産においてはロットやその組み合わせによってボトルネックが日々変動するため、それを把握するには、受注から納品までに関わる全ての業務について、生産速度と生産能力をロット別に把握できる仕組みが必要であるということをお伝えしました。

今回はその続きとして、「見える化」されたボトルネックを実際にどう“解消”していくかという点について、具体的にお話しします。

DXという言葉を聞くと、まずは「データの可視化」がイメージされるかもしれません。
確かに“見える化”は重要ですが、それ自体が目的ではありません。

可視化の役割は、問題点を定量的に評価し、明確にすることです。
つまり、「見えるようになった」ことで終わりではなく、そこから行動に移すことが本質的なDXの目的です。

リアルタイムにボトルネックを可視化できれば、その時点でどの工程や業務がネックになっているのかが分かります。
次に必要なのは、なぜそこがネックになっているのかを把握することです。

ボトルネックの原因は、大きく分けて以下の3つに分類されます。

こうした原因を特定する際には、システム上で紐づいている受注～出荷の情報が役に立ちます。

たとえば、

これらのデータをもとに、何が共通しているか、どのような条件の時にボトルネックが生まれやすいかを分析していきます。

ひとつのボトルネックが解消されれば、次のボトルネックが姿を現します。
それをまた分析し、改善する——これを繰り返すことで、全体の生産性を段階的に底上げしていくことができます。

このプロセスは、いわゆるPDCAサイクルに近いものです。

このように、継続的な改善サイクルをDXで支えることが、現代の製造業において重要な取り組みになってきています。

さらに一歩進んだ取り組みとして、AIを活用したボトルネックの予測があります。

AIが過去のPDCAサイクルのデータを蓄積・学習することで、以下のような“先読み”が可能になります。

このように、DXとAIを組み合わせることで、トラブルを未然に防ぎ、リソースの使い方にも余裕が生まれるのです。

第2回でも触れた通り、生産性が向上すれば、売上の増加やマンパワーの余力が生まれます。
そしてその余力を、「本来向き合うべき課題」へ振り向けられることが理想です。

たとえば、

つまり、DXは「省力化」のための手段ではなく、企業の未来を創るための手段であるべきなのです。

5回にわたりお届けしてきた「中小製造業向け DXシリーズ」、いかがでしたでしょうか。

「ボトルネックを見える化し、それをどう解消するか」というテーマは、あくまでDXの一例ですが、
ここでご紹介したような考え方や手法が、貴社にとってもDXを始めるヒントになれば嬉しく思います。

変化の激しい今だからこそ、自社の現場と向き合い、未来に向けて着実に改善を積み重ねていく——
その一歩が、次の成長につながると信じています。

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■補足・協力

本記事は、株式会社コガク様のご協力のもと、Podcastセミナー第5回の原稿をもとに再編集したものです。
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