多くの工場では不良率を可視化していますが、データが「正しく見えない」ケースが少なくありません。 同じロットでも、検査員によって不良率が 2% と 8% に分かれるなど、ばらつきが大きく、問題は製品ではなく 検査員の判断の違い にありました。 背景には、限られた検査リソースの中で設定された 「何個検査したか」だけを評価する KPI があり、スピードが優先され、判断品質が犠牲になっていたのです。 この結果、データは信頼性を失い、不要なスクラップや誤った経営判断につながります。 工場データは機械だけでなく、人の行動を映し出す。人は戦略ではなく KPI に従う。

日本の製造業ではデジタル化が進んでいるように見えて、実際には多くの工場で取り組みが停滞しています。現場支援の経験から、その主な理由は4つあります。 ① 工場がインターネット接続を避けていること、② 可視化が目的化してしまうこと、③ データが経営判断につながっていないこと、④ データ精度が疑われないこと。 デジタル化はダッシュボードを作ることではなく、より良い意思決定につなげて初めて価値を生みます。

鋳造工場では、ボトルネックや待ち時間、トレーサビリティ不足が生産性向上を妨げています。本記事では、実際の鋳造現場での経験をもとに、IoT・可視化・統合データ・AIが生産性と品質改善にどう貢献するのか、そしてデジタル技術の限界と人の専門性が必要となる領域を解説します。