在庫管理術

製造業の効率化【効率化の目安・現状と進まない原因・DX導入で改善・成功事例】

製造業の効率化とは

製造業の効率化とは

製造業の効率化とは

製造業の効率化とは、手順や作業などの業務内容のムダや時間的コストを削減することです。

効率化が進めば、生産性の向上にもつながるため、人手不足や原材料・物流コストの高騰、激しい競争…などさまざまな課題を抱えている製造業にとって、重要な取り組みと言われています。

この記事では、製造業の効率化の目安や効率化の現状と進まない原因、改善・成功事例などをわかりやすく解説していきます。

また、製造業の業務のなかで、最も改善の必要性が課題となっている在庫管理棚卸の効率化の必要性とIoTを使った効率化についてもご紹介!

*生産性の向上に関する詳細は「生産性向上とは?少ない投資で最大の利益を出すための施策のすすめ方や注意点と成功事例」の記事を参照してください。

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製造業の効率化の目安【一人当たりの出来高数・人時生産性・労働生産性】

製造業の効率化の目安として主に使用されているのが以下の3つの方法です。

一人当たりの出来高数(出来高管理)

一般的に、人による作業での生産効率を目安として使われるのは、1日でどれくらいの業務量をこなしたのかを見ていくやり方である一人当たりの出来高管理です。

製造業の効率化の一人当たりの出来高数

以下のような計算式で表すことができます。

    • 一人当たりの出来高数=出来高数÷人数

    たとえば、1000個の製品を100人で作ったとした場合、一人当たりの出来高数は、10となります。

    同じように1100個の製品を100人で作れるようになると、一人当たりの出来高数は、11となります。

    このように一人当たりの出来高数が上がる(作れる製品の量が増える)ことは、作業効率化が上がり、生産性の向上につながったという判断になります。

人時生産性

人時生産性とは、従業員1人が1時間働く際の生産性のことで、作業の効率性の目安とされます。

製造業の効率化の人時生産性

人時生産性は以下の計算式で求めます。

    • 人時生産性=粗利益高÷総労働時間(業務にかかった人数×時間)

    人時生産性が高いほど効率的に利益を生んでいることになります。

    人時生産性を高めるには、作業にかかる時間を減らすか、同じ時間で生み出せる粗利を増やす必要があります。

  • 労働生産性

  • 労働生産性は、労働者1人当たり、あるいは労働1時間当たりでどれだけ成果を生み出したかを示すものです。

    労働生産性は、労働の効率性を計る目安であり、労働生産性が高い場合は、投入された労働力が効率的に利用されていると言えます。

    労働生産性には以下の2種類があり、それぞれ計算式で求めます。
  •  

●物的労働生産性

生産物の個数や大きさ、重さといった物理的な量を産出量として見たときの労働生産性を指します。

物価の変動といった外部要因で変動してしまう販売額ではなく、物量を基準にしているため、製造業などの現場で純粋な生産能力や業務効率の目安として使用されています

製造業の効率化の物的労働生産性

    • 物的労働生産性=生産物の物量÷労働量
  •  
  • ●付加価値労働生産性

    付加価値労働生産性は、企業が新しく生み出したモノやサービスの金銭的な価値を産出量として見たときの労働生産性のこと。

    外部から原材料を購入し、それを加工し、原材料費よりも高い金額で販売します。

    その差が、加工によって新たに付与された価値(付加価値)ということになります。

        • 付加価値額=生み出したモノやサービスの販売額(売上高-外部から購入した費用)
      • *外部から購入した費用:原材料費や部品費、外注加工費、運搬費といったものが含まれる。
      • 製造業の効率化の付加価値労働生産性

    • 付加価値労働生産性=付加価値額÷労働量

ご紹介した効率化の目安となるそれぞれの数値は、会社の規模や業種、景気などによっても異なります。

自社で過去のデータを比較して判定することが重要です。

比較することで、向上しているか、効率化が進んでいるかを確かめることができます。

日本の製造業の効率化の現状

製造業の効率化の目安の章でご紹介した労働生産性について、驚くべきデータが公表されています。

日本生産性本部が公表した「労働生産性の国際比較2021」によると…。

日本の製造業の効率化の現状

2019年の日本の製造業の労働生産性水準(就業者一人当たり付加価値)は、95,852ドル(1,054万円/為替レート換算)。

これはアメリカの65%に相当し、ドイツ(99,007ドル)をやや下回る水準でで、OECDに加盟する主要31カ国の中でみると18位となっています。

国際競争がますます激化しているなかで、GDP・就労人口ともに2割程度を占める重要な日本の基幹産業である製造業は生産性・効率化の面で苦戦を強いられていることがわかります。

*参照:「労働生産性の国際比較2021|日本生産性本部

*OECD(経済協力開発機構):ヨーロッパ諸国を中心に日・米を含め38ヶ国の先進国が加盟する国際機関。

*製造業の現状に関する詳細は、「製造業のDXとは【製造業の課題とDXのメリット・ツール・成功事例】」の記事も参照してください。

製造業の効率化が進んでいない理由・原因・課題

では、なぜ日本の製造業の効率化が進んでいないのでしょうか?

その主な理由と原因・課題を解説していきます。

製造業の効率化が進んでいない理由

少子高齢化・労働人口減少による労働力不足

製造業の就業者数は、約20年間で157万人の減少。若年就業者数は、約20年間で121万人減少しています。

2065年には、日本の人口の4割が65歳以上となるというデータも発表されているため、今後ますます人材の獲得競争も熾烈なものに。

ものづくりの現場では労働不足を補うための早急な施策・取り組みが必須です。

生産コストの増加

ウクライナ情勢の緊迫により、もともと上昇傾向にあった各種原材料がさらに高騰しています。

また、ドライバー不足による人件費の高騰と燃料費の高騰による物流コストの上昇も製造業には大きなダメージに。

DXの遅れ

総務省による「我が国におけるデジタル化の取組状況」によると…。

製造業のDXの取り組みは、

  • 2018年から実施している 15.7%
  • 実施していない・今後も予定なし 57.2%
 このように半数以上の企業がまだDXの導入を行なっていません

*総務省「我が国におけるデジタル化の取組状況

製造業の効率化に欠かせないDXについての詳細は以下の記事も参照してください。

DXとは【経済産業省の定義・進め方・必要な理由や技術と人材・推進のメリット・導入事例】

製造業のDXとは【製造業の課題とDXのメリット・ツール・成功事例】

・食品製造業のDX【食品製造業の現状と課題・DXに欠かせないスマートファクトリー・DX成功事例・在庫管理DXの重要性】

実在庫を見える化するDXソリューション!スマートマットクラウド

食品製造業の効率化のスマートマットクラウドのイメージ

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