スマートファクトリー実現への道

生産現場の稼働率向上に繋がるデータ活用：OEE計測・分析・改善サイクル実践ガイド

はじめに：生産現場の稼働率向上とデータ活用の重要性

製造業の生産現場において、設備の稼働率向上は生産性向上やコスト削減に直結する最も重要な課題の一つです。どれだけ高性能な設備を導入しても、それが十分に稼働しなければ投資対効果は限定的となります。しかし、稼働率の低下要因は多岐にわたり、チョコ停や段取り時間のロス、不良品の発生など、現場の複雑な事象が絡み合っています。

これらの課題を解決し、真に稼働率を向上させるためには、経験や勘に頼るのではなく、客観的なデータに基づいた現状把握と要因分析、そして効果的な改善策の実行が不可欠です。そこで注目されるのが、OEE（Overall Equipment Effectiveness：設備総合効率）の計測・分析と、それをデータ活用によって推進する取り組みです。

本記事では、スマートファクトリーを目指す生産技術リーダーの皆様に向けて、OEEを構成する要素の理解から、現場データの収集・分析、そしてデータに基づいた継続的な改善サイクルを回すための具体的な実践方法について解説します。

OEE（設備総合効率）とは：稼働率を測るための指標

OEEは、製造設備の実質的なパフォーマンスを測るための包括的な指標です。これは以下の3つの要素の掛け合わせで算出されます。

OEE (%) = 稼働率 (%) × 性能効率 (%) × 品質効率 (%)

各要素は以下を意味します。

1. 稼働率（Availability）：計画された総稼働時間に対して、実際に設備が稼働していた時間の割合です。設備の停止時間（計画外停止、段取り・調整時間、チョコ停など）によって低下します。 稼働率 = (稼働時間 / 負荷時間) × 100

   • 負荷時間：設備が稼働を計画されていた時間
   • 稼働時間：負荷時間から計画外停止、段取り・調整時間を除いた時間

2. 性能効率（Performance）：設備が稼働していた時間において、設計上の最大生産能力に対してどれだけ生産できたかの割合です。サイクルタイムの遅延やチョコ停などの速度低下によって低下します。 性能効率 = (実際の生産数 / 基準サイクルタイム) / 稼働時間 × 100 性能効率 = (基準サイクルタイム / 実績サイクルタイム) × 100

   • 基準サイクルタイム：設備設計上の理想的な1個あたりの生産時間
   • 実績サイクルタイム：実際の1個あたりの生産時間

3. 品質効率（Quality）：生産された総数に対して、良品がどれだけ生産できたかの割合です。不良品の発生や手直しによって低下します。 品質効率 = (良品数 / 総生産数) × 100

OEEを計測することで、稼働率低下の根本原因が「設備停止が多いのか（稼働率の問題）」「速度が遅いのか（性能効率の問題）」「不良品が多いのか（品質効率の問題）」といった観点から明確になります。

生産現場データによるOEE計測の実践ステップ

OEEを正確に把握するためには、生産現場からリアルタイムに正確なデータを収集することが不可欠です。その実践ステップと考慮すべき点について解説します。

ステップ1：OEE計測対象の選定と定義

まず、OEEを計測する対象となる設備や生産ラインを明確に定義します。全ての設備に一度に導入するのではなく、課題が大きいラインや、データ取得が比較的容易な設備からスモールスタートすることをお勧めします。 次に、OEE算出に必要な各要素（稼働時間、停止時間、生産数、不良品数、サイクルタイムなど）を具体的にどのように定義し、どのデータを取得すれば良いかを決定します。停止理由の分類などもこの段階で行います。

ステップ2：必要なデータ項目の特定と収集方法の検討

OEE算出に最低限必要なデータ項目（設備の運転/停止状態、生産完了信号、不良品信号など）を特定します。これらのデータをどのように収集するか、具体的な方法を検討します。

• 既存設備のデータ活用: PLCやSCADAなどの制御システムからデータが出力可能であれば、OPC UAなどのプロトコルを活用してデータを収集します。レガシー設備で直接データが取れない場合は、センサー（電流センサー、振動センサー、画像センサーなど）を後付けしたり、信号灯の状態をカメラで取得するといった方法が有効です。
• 手作業データのデジタル化: 段取り時間の開始・終了や、停止理由の詳細など、オペレーターの手作業による記録が必要なデータについては、タブレット端末や専用の入力インターフェースを導入し、デジタルで記録できる仕組みを構築します。
• 生産実績データとの連携: MES（製造実行システム）や生産管理システムに記録されている生産実績データ（生産数、不良品数など）との連携も重要です。

ステップ3：データ収集基盤の構築

特定した方法でデータを収集するための基盤を構築します。

• センサー・ゲートウェイ: 設備に後付けするセンサーや、PLC/SCADA等からデータを受け取り、上位システムに送信するための産業用IoTゲートウェイを設置します。
• ネットワーク: 安定した高速通信を実現するために、有線LAN、無線LAN、またはローカル5Gなどのネットワークインフラを整備します。生産現場のノイズ環境やセキュリティを考慮した設計が必要です。
• データ収集・蓄積プラットフォーム: 収集したデータを集約し、時系列データとして蓄積するためのプラットフォーム（データレイク、データウェアハウス、産業用IoTプラットフォームなど）を構築します。クラウドベースのプラットフォームは、拡張性や分析機能が豊富で多く利用されています。

ステップ4：データの前処理とOEE算出ロジックの実装

収集された生データには、欠損やノイズが含まれる場合があります。これらのデータをクリーニングし、OEE算出に必要な形式に整形する前処理を行います。次に、定義したOEE算出ロジック（稼働時間の計算、性能効率の計算など）をシステム上に実装します。

ステップ5：OEEの可視化とリアルタイム表示

算出したOEEとその内訳（稼働率、性能効率、品質効率）、さらに詳細な停止理由やボトルネックとなっている工程などを、分かりやすいダッシュボードで可視化します。このダッシュボードは、生産技術部門だけでなく、現場オペレーターや管理職もリアルタイムに確認できることが重要です。

OEEデータ分析と継続的改善サイクルの実践

OEEデータを「見える化」するだけでは、稼働率向上には繋がりません。重要なのは、データに基づいた分析を行い、具体的な改善活動に繋げることです。

データ分析によるボトルネック特定

可視化されたOEEデータを詳細に分析し、どの設備、どの時間帯、どの停止理由がOEE低下の主要因となっているのかを特定します。

• 停止時間分析: 停止理由別の発生頻度や累積時間を分析し、最も影響が大きい停止要因を特定します（例: 金型交換、刃具交換、チョコ停、設備故障など）。さらに、チョコ停が多い場合は、その発生パターンや関連するセンサーデータなどを分析し、根本原因を探ります。
• サイクルタイム分析: 実績サイクルタイムと基準サイクルタイムを比較し、速度低下が発生している工程や時間帯を特定します。特定の製品や条件でサイクルタイムが遅延する傾向がないかを分析します。
• 不良品分析: 不良品の発生率が高い製品、工程、時間帯、または特定の設備パラメータとの相関などを分析し、品質問題の根本原因を特定します。

これらの分析には、統計的手法や、過去のデータからの傾向分析、さらには機械学習を用いた異常予兆検知なども有効です。

分析結果に基づく改善施策の立案と実行

特定されたボトルネックや課題に対して、具体的な改善施策を立案・実行します。

• 停止時間削減: 段取り時間の短縮（SMEDなど）、設備の予知保全（振動、温度、電流などのデータ監視）、チョコ停の自動検知と復旧プロセスの改善、オペレーターへのアラート通知強化など。
• 性能効率向上: 標準作業手順の見直し、設備パラメータの最適化、遅延発生時のオペレーターへのリアルタイムなフィードバック、サイクルタイム遅延の自動検知と原因分析など。
• 品質効率向上: 画像検査による不良品自動検出、設備パラメータの変動監視による品質劣化の予兆検知、統計的プロセス制御（SPC）による品質安定化など。

改善施策は、現場の実情を踏まえ、スモールステップで実施することが重要です。

改善効果の評価と継続的な改善サイクル

改善施策の実行後、OEEデータがどのように変化したかを継続的に監視し、施策の効果を定量的に評価します。期待通りの効果が得られなかった場合は、再度データ分析を行い、原因を探ります。

この「データに基づく現状把握 → 分析によるボトルネック特定 → 施策実行 → データによる効果測定」というサイクル（PDCAサイクル）を継続的に回すことで、持続的な稼働率向上を実現します。

データ活用の現場への浸透と文化醸成

OEEデータ活用を成功させるためには、システムの導入だけでなく、現場オペレーターを含めた関係者全員がデータを活用する文化を醸成することが不可欠です。

• OEEとその意味の共有: オペレーターに対して、OEEが何を意味し、なぜそのデータが必要なのか、それが自分たちの作業や現場の成果にどう繋がるのかを丁寧に説明します。
• 分かりやすいUI/UX: 現場オペレーターがリアルタイムのOEEデータや停止理由などを容易に確認・入力できる、シンプルで分かりやすいインターフェースを提供します。
• データに基づく対話: 管理者や生産技術者は、データを用いて現場オペレーターと対話し、改善のアイデアを引き出したり、成功事例を共有したりする場を設けます。
• 成功体験の共有: データ活用によって稼働率が向上し、現場の負担が減ったなどの成功体験を共有することで、データ活用のモチベーションを高めます。

技術的な仕組みを整えるとともに、人に対する働きかけを行うことが、データ活用を定着させ、成果に繋げる鍵となります。

まとめ：OEEデータ活用はスマートファクトリー化の着実な一歩

生産現場の稼働率向上は、スマートファクトリー化の重要な目標の一つです。OEEという共通指標を用いて、データに基づいた計測・分析・改善サイクルを回すことは、この目標達成に向けた具体的で効果的なアプローチです。

センサーやIoTゲートウェイによるデータ収集、クラウドを活用したデータ蓄積・分析、そして現場オペレーターへの分かりやすいフィードバックといったステップは、スマートファクトリーで必要となる要素技術の導入と活用そのものです。

最初から全てを完璧に目指すのではなく、特定の設備やラインからスモールスタートし、OEEデータ活用の成功体験を積み重ねていくことが、組織全体のデジタル化推進に繋がります。本記事でご紹介した実践的なステップやノウハウが、皆様の生産現場における稼働率向上、ひいてはスマートファクトリー実現の一助となれば幸いです。