å¤é²åºã«åããåãçµã¿ãä»å¾ã®ãã¸ã§ã³ã«ã¤ãã¦ãç´¹ä»ãã¾ããæ ªå¼ä¼ç¤¾æ¥æ¬ãµã¼ã¢ã¨ãã¼å±±çãã¯ãã¢ã¼ãæ ªå¼ä¼ç¤¾ erpナビよりerp・基幹業務システム導入頂いた製造業の企業様の基幹業務システム導入事例をご紹介します。製造業の基幹業務システム導入事例一覧をにご覧になるお客様はこちらからどうぞ。 BtoBの製造業の場合、どのようにマーケティングを進めていくべきなのでしょうか。今回はBtoB製造業のマーケティング成功事例を8つご紹介します。その成功事例から見える成功ポイントについてもご説明していますので、マーケティングでお悩みの製造業の方はぜひ参考になさってください。 しかし、日本の製造業にとって「改善」は、高度経済成長期から延々と続けてきたテーマでもあります。そこには、企業の規模は関係ありません。むしろ、中小企業だからこそ、創意工夫によって、効率化を実現しなくてはならないとも言えるでしょう。一方で、課題がなかったわけではありません。第一に、管理者はパトライトと警報で異常を察知しなくてはならず、常に気に掛けながら業務に就かなくてはなりませんでした。また、管理者不在の場合にはそこへ人員を配置しなくてはならず、人的リソースが奪われていたと言えます。加えて、警報に気がつかなかった場合にはタイムロスが発生しますし、それによって生産工程に大きなリスクが加わることも懸念されます。施策の第一弾として、当社は異常発生を知らせるパトライトにIoTデバイスを設置しました。これにより、生産設備に異常が発生した際には管理者へアラートが届くという仕組みを実現。管理者が席を外していたとしても、異常検知に気づける体勢が整います。結果として、人的リソースやタイムロスが大幅に削減しました。また、管理者をバックアップできるスタッフの人数が増え、確認ミスによるロスやダウンタイムの発生も未然に防げるようになりました。なお、既存設備への設置なのでコストは最小限。さらに、デバイスは無線接続となるため、大規模なレイアウト変更などは不要でした。当社では、IoT活用に対してコスト等の懸念を抱える製造業者様向けに、スモールスタート可能な「生産システムのIoT化」をご提案しております。以下で、具体的な生産現場での導入技術とそれぞれの役割をご紹介します。IoTデバイスから収集したデータは、何らかの形で蓄積していかなくてはなりません。しかし、このシステムを自社で開発しようとすれば、大きな初期費用がかかってしまいます。そこで当社は、前述のデバイスとパッケージングしたクラウド型プラットフォームをご提供しております。多機能なアプリケーションもご用意しているため、導入後すぐにデータの活用が可能。小規模の工場でもスタートできる内容となっておりますので、大規模システムに比べてコストも大幅に抑えられます。経済産業省では「IoT推進ラボ」を立ち上げビジネスマッチング等も活発に行われております。振動や傾きなどを検知できるセンサーを機器に搭載すれば、目では見えにくいちょっとした以上であっても早期発見できます。機器が故障してからメンテナンスに追われることもなく、機会損失を防げます。製造業が生産システムをIoT化すると、具体的にどのようなことを実現できるのでしょうか。大きく分けて、3つの導入メリットを得ることが可能です。ドイツを発祥とするモノづくり革新プロジェクト「インダストリー4.0」の波は、現在の日本にも大きな影響を与えています。また、自社に開発スタッフが在籍しているため、技術的な問題については早急な解決が可能。センサー情報のモニタリングや、監視カメラ映像のアプリケーション取り込みなど、どんなことでもご相談ください。工場の“見える化”に向けた第一歩はデータの収集。これを実現するのがデータを収集するセンサー等のIoTデバイスです。しかし、IoTデバイス設置のために大規模な改修工事などがあれば、生産設備の稼働が停止し、ビジネスに大きな打撃を与える可能性もあります。そこで当社は、既存設備との連結が可能なIoTデバイスをご提供しております。本製品はゲートウェイとの接続を無線としているため、ケーブル配線なども不要。簡単な取り付け作業のみで、IoT化をスタートできます。K社は生産設備に異常が起こると、工場内に設置したパトライトを点灯し、警報を鳴らすシステムを利用していました。発生した問題を解決すると共に、リスクを回避するという要件については一応の基準を満たせていたと言えます。そこで求められているのが、導入ハードルの低いIoT活用のパッケージです。「IoTやAIを用いた製造業の革新」とも解釈されるこのコンセプトが生まれたのは2011年のこと。日本においては2014年事から準備期間となるPhase1がはじまり、2017年には実際の現場へ導入が進んだPhase2へと歩みを進めたと言われています。2018年にはこの勢いがさらに加速すると予想されており、いよいよ第四次産業革命が起こるのではと、注目を集めています。こうした課題については、K社の上層部でも把握をしていました。しかし、抜本的な解決方法は簡単には見つからず、かといって対策を行うスタッフのアサインも難しい状況……。そこでK社は、本件における問題解決を当社へご依頼頂く運びになりました。また、総務省・経済産業省では産官学の連携でIoTに関する技術開発や新規ビジネス創出を推進する「IoT推進コンソーシアム」を設立するなどの動きも見せております。IoT導入に関して知見が十分でない場合にも、当社が主体になりプロジェクトを推進いたします。システム開発のコンサルティングも承りますので、どうぞご安心ください。先進国共通の課題である「長期停滞」の状況である需要と供給の飲み悩みを解決する一つの手立てとして、IoTによる産業効率化が挙げられています。当社はこれまで、多種多様なIoTソリューションを製作し、かつ企業向けのコンサルティング実績も実施してまいりました。このノウハウを生かすことで、それぞれの企業様に合わせたデバイスおよびサービスの選定・提案を可能としております。プラットフォームに付帯するアプリケーションはユーザーフレンドリー設計となっており、直感的な操作が可能です。各担当者の作業状況や時間をなどのデータ一覧化できるのはもちろん、作業ステータスといったセグメント毎の期間指定データの閲覧・比較が可能。強力な集計機能によって工場の“見える化”を促進させると同時に、現場スタッフでも容易に操作できる点が大きな魅力です。このように、IoT活用に向け出てくる課題は多く、それぞれに高いハードルがあります。大企業であれば潤沢な資金を使いそれぞれをクリアできるかもしれませんが、中小企業の場合には難しいケースも多いでしょう。そんななか、急速にIoT化が進んでいるのが製造業です。2016年12月に経済産業省が調査した結果によると「データの収集・活用の戦略・計画を主導する部門」としてもっとも多くの票を集めたのは「製造部門」でした。当社がご提供する「製造業における生産システムのIoT化」のベネフィットについて、参考事例を用いてご紹介します。生産現場でのデータ活用による生産管理は、国が期待する分野でもあり今後一層の製造業のIoT化が推進されるのではないでしょうか？製造業におけるIoTの活用は、生産性向上にもつながる期待値の高い施策です。しかし、コストやリソースの面から、導入にふみ込めない中小企業も少なくありません。ユーピーアールは、こうしたお悩みをお持ちの製造業者のお客様に向け、スモールスタート＆低コストが魅力となる「生産システムのIoT化」をご提案します。ポイントはなんと44.8%。また、同調査における「国内工場で何らかのデータ収集を行っているか」という質問にも注目しましょう。前項のとおり、製造業におけるIoT活用は非常に大きなトピックスです。しかし、2016年の段階では、まだまだ活用が進んでいなかったと言われています。生産設備が“見える化”したことで、K社に勤める社員全員が工場に内在する問題点を意識するようになりました。これまでパトライトや警報は「問題を指摘するツール」でしたが、IoTによる生産現場データ化によって「社員に気づきを与えるツール」に進化したのです。生産管理に当事者意識を持った社員たちは、普段の業務中であっても改善できるポイントを探すようになり、提案の数も増えました。これまで管理者や上層部のみで行っていた試行錯誤を会社全体で行えるようになったのは、K社にとって大きな発展と言えるでしょう。原材料の加工から製品の製造まで、各生産工程をセンサーやカメラでチェックすることで、品質管理も向上します。トラブルが発生したときも、収集したデータを解析することで、すばやく原因を究明できます。【IoT活用事例】IoTによる病院内の医師の労務管理・医療器の所在確認IoTデバイスで取得したデータをクラウド型プラットフォームで蓄積・解析することにより、生産数やエラー数などのデータを一覧で“見える化”。生産設備の稼働状況などが把握しやすくなったことで、これまで起こっていたトラブルの原因について予想が立てられるようになりました。それまではベテランの技術者が勘と経験を頼りに原因究明を行っていましたが、誰であってもデータからエラー原因を突き止め、解決できる環境が整備されたと言えます。これにより、生産管理において重要なポジションにいる技術者がよりコア業務へと集中できるようになり、生産性向上へとつながりました。2015年の段階では「はい」が40.6%であったのに対し、2016年では66.6%までポイントが伸びています。これらの結果を見ても、製造業におけるIoT化への期待値の高さが分かる結果と言えるでしょう。