もう「勘と経験」に頼らない！現場データから最適な意思決定に導くデータ活用法

製造業、特にSMT（表面実装技術）の現場における意思決定は、いまや「勘と経験」に頼る時代から、客観的な「データドリブン」へと大きく転換しつつあります。現場で蓄積される膨大なデータを的確に収集・分析・活用することで、品質・コスト・納期のバランスを最適化し、企業競争力を高めることが可能になります。

本コラムでは、製造現場における代表的なデータの種類や、それらをどのように活用すべきかを、分析手法や活用ステップとともにわかりやすく解説します。

▼関連資料

現場データから最適な意思決定に導くデータ活用法

製造業、特にSMT（表面実装技術）の現場における意思決定は、いまや「勘と経験」に頼る時代から、客観的な「データドリブン」へと大きく転換しつつあります。現場で蓄積される膨大なデータを的確に収集・分析・活用することで、品質・コスト・納期のバランスを最適化し、企業競争力を高めることが可能になります。

本コラムでは、製造現場における代表的なデータの種類や、それらをどのように活用すべきかを、分析手法や活用ステップとともにわかりやすく解説します。

なぜ今「現場データの活用」が注目されているのか？

製造業、とくにSMT（表面実装技術）の現場では、工程の複雑化や少量多品種対応が求められる中、人の勘や経験では限界が生じています。
属人的な判断では、品質ばらつきや設備トラブル、リードタイムの遅延など、経営リスクの顕在化につながりかねません。これらの課題を解決するには、現場に蓄積された“暗黙知”を“形式知”に転換する仕組みが不可欠です。

製造現場で収集すべき代表的なデータ

これらの情報は、部門をまたいで連携・統合されることで、現場の判断にとどまらず、経営層の意思決定にも寄与します。

データ分析手法と活用ポイント

製造現場で使われる主な分析手法は以下のとおりです。

・予測分析：過去傾向から異常やトラブルを予測
・リアルタイム分析：その場での判断に活用
・規範的分析：最適な選択肢を導く（工程順や人員配置など）
・プロセスマイニング：業務ログを分析し、業務の流れを可視化
・機械学習・AI：複雑な相関や因果を抽出
・デジタルツイン：仮想空間上で工程や変更をシミュレーション

それぞれの手法は、単独ではなく組み合わせて活用することで、現場改善の精度とスピードが飛躍的に高まります。

データ活用のステップとよくある課題

現場におけるデータ活用は、以下の5ステップで進行します。

1．収集：センサー・設備・人手からの情報取得
2．統合：形式の違うデータの一元管理・変換
3．可視化：グラフ・数値化による共有と理解
4．分析：傾向・異常値・相関の把握
5．判断・改善：アクションへの落とし込みとPDCAサイクルの実行

ただし、次のような課題が立ちはだかります。

・センサーや装置の仕様違いによるデータ収集の手間

・専門知識を要する分析の壁
・形式の違いによる統合や可視化の難しさ
・得られた示唆を行動につなげる難易度こうしたボトルネックを突破するには「見える化ツール」などを活用し、まずは誰でも理解できる状態に整えることが第一歩です。

データ収集・可視化に役立つツールの一例

現場のデータ収集や可視化をサポートするツールとして、「FABSENSE」のようなプラットフォームも活用が進んでいます。

・各種装置やセンサーと接続し、データを自動収集
・ダッシュボードによるリアルタイム表示
・AIアシスタントが傾向値や異常を提示

FABSENSEは分析機能そのものは持ちませんが、「データの収集・見える化」に特化しており、現場にとっての“使いやすさ”と“始めやすさ” が評価されています。

見える化の導入にはいくつかの重要なポイントがあります。現場に定着させるための導入ステップや注意点については、以下の「見える化導入のポイント解説コラム」もあわせてご覧ください。

・見える化導入のポイント解説コラムはこちら

まとめ：まずは「見える化」から。属人化から脱却する現場づくりへ

製造現場の最適化は、「どんなデータを」「どのように収集・分析し」「どう活かすか」によって成否が分かれます。

・勘や経験に頼らない、根拠ある判断
・属人化を防ぎ、誰もが同じ視点で現場を見られる環境
・トラブル対応や改善活動のスピードアップ

これらを実現する第一歩として、「見える化された現場づくり」が極めて重要です。

まずはスモールスタートで成果を検証し、段階的にスケールアップしていく段階的な導入戦略が有効です。