昨今DXというワードが流行っていますが，
生産技術だと，どのようなスキルが求められるの？
そんな疑問に，生産技術職の筆者がお答えします！
- DXとは何なのか？ = デジタル化 + 業務革新
- DXに必要なデジタル化スキルとは何なのか？
それではレッツゴー！
DXとは何なのか？ = デジタル化 + 業務革新
さて，流行り廃り系のワードではありますが，DXとは実際何をやることなのか？はよく分からないと思いませんか？
実際皆何をやればよいか分かりません．若い皆さんで考えてほしい，どの会社・企業でもよく聞くフレーズですね．
でもまあ確かに，若いメンバーが考えるべきことだとは思います．IT技術も伴うため若い人がやった方がよいというよりも，経営層やリーダクラスの人はもう去っていく年齢ですからね，次世代に必要なことは次世代の人間が担っていくということです．
ちなみに，実際のDX実例などは，経済産業省が出している”製造業DX取組事例集”なるものがサイトに公開されていますので”DX”自体は外部のサイトに譲ります．
製造業DX取組事例集
経済産業省
筆者個人が考える生産技術におけるDXは以下です．
- エンジニアリング業務DX
- 製造現場DX
- 人材育成DX
例えば”エンジニアリング業務DX”だと，
過去のプロジェクトの資料や，失敗談を参考にしたいけど
どこにどんな資料があるのか分からない！
これは以外にあると思います．いま話題のChat-GPTを社内専用で使えたら最高ですよね．そしたら簡単に知りたいことを，それなりの精度で返答してくれるのに，と．しかしながら，Chat-GPTは社外の仕組みであるため機密情報等はChat-GPTに聞けないのが残念です（機密漏洩に繋がるから）．
一見，呆きれてしまうような事でも，会社だと人も多いこともあり，以外とできてないことが多々あります．
情報共有一つにしても，製造業では（製造業に限らずですが），”機密情報+セキュリティ”に縛られているため，日常生活で使われている便利アプリ，便利ツールは以外と使えないことが多いです．
エンジニアリング業務DX
エンジニアリング業務とは，設計したり設備を製作したり，工場へ据え付けたりする業務のことです．
生産ライン，生産設備を設計するためには様々な知識・知見・経験が必要になりますが，エンジニアリング業務には大きく3つの要素があると考えています．
- 計画力
- 収益が出る設備投資計画の立案
- 生産ラインのレイアウト，生産性，人員構成の最適化
- 実行力
- 垂直立ち上げ（最短，スムースな立ち上げ）
- 課題対応力，リカバリー力
- 改善力
- 予定通り立ち上げたとしてもトラブル頻発ではだめです
- 良品率，設備稼働率を維持/改善する取り組みも重要です
計画力
計画力とは，競争力（収益が出せる）のある設備投資計画の立案力です．
- 最適な生産ラインの構想，設計
- 設備投資額の精度の良い積算
- 適切な必要工数の算出，人員体制の構築
これらを一番最初から高精度でできたら夢のようですよね．
それができたら苦労しません．．．
プロジェクトというのは，最初はあやふやなところから始まります．予算積算も超概算．とにかく超概算でもいいから，まず絵を書くところから始まって，絵や文字を描くことで議論することができます．
議論が始まると，こんなことを考えないといけないだとか，これが抜けている，あーだ，こーだと様々な指摘・修正が入り，徐々に精度が上がってきます．
そうすると，当初考えていた超概算からも大幅に上振れするだとか，思ったより投資金額少なくて済みそうだとかが見えてきて，計画練り直しなのか，このまま進めようかなど分岐していきます．
ここで計画練り直しとなると，大変な手戻りが発生するため，手戻りした分を取り戻すために更にパワーをかける必要が出てきます．これは大変．．．
個人の経験・スキルが高いと，それなりの精度で計画を作れますが，
理想としては，”誰でも簡単にできたら”いいな
誰でもできたら，それはそれで能力ある人の意味なしということですが，
理想形から考えていくのが”DX：業務革新”だと思います．
さて，理想は理想でゴールとしてセットしておきますが，それを実現するにはどうすればよいかを考え実行することで，DXになっていくのではと考えます．
例えば，高精度な計画立案力とは，シミュレーション力だとすると．どれだけ事前に高精度なシミュレーションができるかにつきます．
そしてシミュレーション力とは，フロントローディング力（前倒し）です．
うん？フロントローディングもよく聞くけど
そこなの？
優秀な生産技術は，フロントローディング力が強い
フロントローディングとは，事前にパワーをかけて検証することで，精度上げて手戻りを最小限にしようというものです．
生産技術のフロントローディングとは，なんでしょう？
- 3D CAD
- 生産物流シミュレーション
- CAE
ソフトウェアやツールは持っていても計画段階で本気で取り組むことはないのではないでしょうか？
設備投資計画は，急に作成して出すことになるパターンが多く，フロントローディングなんてやっている場合じゃない，が本音ですよね．
でも
そこをやる，フロントローディングチームみたいなものを組織的に抱えて，瞬時に対応できる体制を構築する，そして業務の進め方自体を変える，これです．
実行力
計画が高精度でできれば，次はそれを実行します．計画がしっかりしていれば，あとは計画に従って”やるだけ”となりますが，実行フェーズでも様々な問題が発生するため，その都度対応方法を考え，判断，実行しなければなりません．
極端な例だと，皆さん経験したと思いますが，新型コロナのように外部要因により，実行フェーズで計画を練り直す必要性が出てくることもあります．
設備を製作し工場へ据え付けて，量産できるようになるまでに
様々な課題を乗り越えていく必要があります
実行フェーズでは何が必要でしょうか？
設計スキルや，製作スキル（設備メーカー），据え付けスキル，工事計画スキル，設備試運転スキルなど，大部分がスキルやノウハウが重要になってきます．
更にはリカバリー力もそうですね．問題が発生した場合の解決方法などは経験がものを言ったりする部分もあるかと思います．
生産ラインが大規模だと，工事計画，試運転計画をつくることもパズルのようです．
垂直立ち上げ
スムースな立ち上げを実現するには
- 機械的な不備がない
- 制御的な不具合が少ない
- 作業内容と手順の明確化
ここでもご想像の通り，工場に据え付ける前に，事前に確認しておけば，工場で致命的な不備が出るリスクはかなり小さくなります．
優秀な生産技術は，フロントローディング力が強い
通常は設計時にフロントローディングするのではないでしょうか？3D CADで設備と設備の干渉を確認したり，組み立て手順をコンピュータ上で確認したりします．
最近では3D CADとPLCを接続して現物の設備がなくともPLCラダープログラムを使って仮想で試運転ができる仕組みもあります．設備動作や，PLCのラダープログラムの不具合やバグを事前に取り除くことができます．
また，AR技術を使って，スマートグラス上に設備を表示し，現場での作業手順を視覚的に確認することもできます．
改善力
設備を据え付けて試運転も完了し量産までこぎつけたら，そこから設備の保全や改善が始まります．
特に，設備据え付け直後は，不具合やソフトバグなどが残っていることが多く，トラブル件数が多いです．それに伴い製品の品質的な課題も発生したります．
製品は生産できるようになったが，想定より歩留まり（良品率）が悪い，稼働率が悪い（設備トラブル）みたなことで，改善するためにフルパワーで対応します．
仮説を立て，データ取得し，分析し，仮説検証し，原因を突き止める．更に改善策を考えて実行する．
この作業は非常にパワーがかかりますし，生産性が悪い状態だと早くなんとかしないといけないというプレッシャーもかかります．設備トラブルだと呼び出され，早急な対応が必要な場合は，原因対策は後回しにして，とにかく設備が動く状態にする必要があったりします．
量産スタート直後って大変なのよね
安定するまで1年～2年かかったりするケースもあります
これらも，パッとみて原因がわかったらすごい有難いですよね．
ここがいわゆる製造業DXの部分になるかと思いますが，データを収集して分析する基盤をつくるとかよくやっていたりしますよね．
なので，ここの内容は，次の”製造現場DX”の部分におまかせします．
製造現場DX
これが製造業でよく言われるDXだと思います．
- 工場IoT: データを収集して見える化，分析して生産性向上，顧客への価値提供
- デジタルツイン: 仮想空間で現実レベルの仮説検証が自由にできる
- ペーパーレス: 現場で運用されている帳票，作業記録書をなくし記録情報をデジタル管理
生産情報や記録がデジタル化され，決められたキー情報で関連付けできていれば，簡単に，整理された情報を閲覧することができ，歩留まり改善だとか，迅速なお客様への回答だとか，品質の傾向管理に役立ちます．
設備生産性の改善
良品率を良くしたい，設備トラブルを極力減らして設備稼働率を上げたい．いわゆる生産性の改善というやつです．
生産性が高いと
- 製造原価が下がる
- 不良品，保留品の処理作業が少なくなり楽になる
- 設備トラブルが少ないと、設備保全部署が楽になる
- 生産計画通りの生産ができて，お客様に対して納期遅延がない
など良いことづくしですね．
逆に生産性が低いと，
- 製造原価が上がり収益悪化
- 日常的な不良原因の調査，分析，対策に追われる
- 日常的な設備トラブル対応に追われる
- 計画通りに生産ができず，お客様への納期遅延が発生する
収集データは時刻ではなく、ちゃんと明確なキーデータで紐付けれるように！
従来は，問題があると問題設備に行きデータロガーを仮設してデータを収集して調査していることが多かったのではないでしょうか？
でも，重要なプロセスデータなどは最初から収集しておけばよいのです．
従って，データ収集基盤の構築は必要です．
重要なのは，収集したデータがそれぞれ関連付けられるように収集しておく必要があります．
どれだけ大量のデータを収集していても，時刻データがキーになっているだけでは，どのワーク（製造品）を生産していた時のデータなのか，どの作業をしている時のデータなのかが，明確に紐付けられないと信頼性の低いデータ，データ分析結果になってしまいます
データ収集する際は，時刻データでの紐付けはやめましょう！
収集データ統合基盤に力を入れるのはやめて，さっさとデータ活用しましょう！
どの会社もやりがちですが，データ収集するために収集基盤を構築するのはよいのですが，それを1ヶ所に集めて統合管理しようとするのはコストと時間ばかりかかるだけで，本当にやりたい事までなかなか到達しないのでやめておきましょう．
下記記事の通りだと，現場にいる筆者は考えます．
もうデータは1カ所に集めない！仮想データアクセスで実現する次世代データ活用基盤とは | IT Leaders (impress.co.jp)
データ統合なんて、Tableauでもできる訳で，わざわざオリジナルのプラットフォームを構築する必要はありません．管理コストも高くつきます．
それよりも，データとデータがちゃんと紐付くようにして，見える化や分析をさっさとやりましょう！
生産計画の最適化
生産技術をやっていると，どうしても”生産設備”のDXという観点になってしまいがちですが，生産性を決めているのは設備の歩留まりや稼働率だけではありません．
製品をつくる生産スケジュール（生産計画）や，どのようなロットでどのようなロットサイズで，どうのように生産していくかも重要な要素です．
以外とこの業務でもDXすべきことがあると思います．
なぜなら属人化しやすい業務だからです．
自社の生産計画業務はどのようになっているか調査してみると面白いものが見えてくると思います！
物流の最適化
物流も生産計画と同様の考えです．
- 中間在庫が山のようにあって，どこに何があるか掘り出さないと分からない
- 間違えた中間在庫を運搬していた
- いつ次の工程へ運搬してよいのか運搬タイミングが分からない
こんなところで生産性を落としていることもあり，設備だけ見ていては生産性は改善できません．
設備を据え付けた後は，製造する製造部門の仕事なので，生産技術は知らない，としてしまうと，ここでもDXチャンスを逃してしまいます．
人材育成DX
人材を人財と考えている，言葉遊びが好きな企業はよく言っていると思いますが，漢字を変えるだけでは何も変わらないです．
昨今転職ブームもあり，人の流動が以前に増して大きくなってきています．転職仲介会社の調査では30%程度が転職者で人員が構成されているという結果がありますが，筆者が所属している会社でもそのくらいまで高まっています．いつの間にか知らない人が増えている，知っている人が転職してしまった，というような状態です．
そうなってくると，以前は新人にのみ業務教育をしていればよかったことが，転職者向けにもしないといけなくなります．また業務経験がそこそこの方が転職してしまった場合は，教育する側の母数が少なくなっていきます．いつしか人事異動も重なり，業務ノウハウが途切れてしまいます．
これは結構な危機だと思いませんか？
また仕事の進め方にもなりますが，例えばプロジェクトの進め方は，属人化する側面が強く，経験値がある程度モノを言ったり，声が大きい方に傾いたりします．あの人は，仕事の進め方がうまい，だとか仕事の進め方がいまいち，みたいな評価が出る部分でもあるかと思います．
個人で考えれば，個人のスキルが高ければ所属部署ではエースとなり，様々な仕事が舞い込み，更に結果も出すことで，評価も良くなり昇進や給与上昇と良いことがありますが，組織で考えれば，やはり皆がエースという状態になるのが望ましいですよね？
スター軍団，銀河系軍団になる！
そんな風になるにはどうすればよいか，どのような仕組みがあればよいか，
ありたい姿から考えてみる必要があると思います．
設計/設備立ち上げスキル
生産技術職は，失敗して学んでいくことが多いので，経験がものをいう部分があったります．
しかしながら，過去の先輩たちの失敗事例と，次の失敗しないための取り組み事例を知っておけば，それらは回避することができますよね．そして自分は更に進んだことができる，と
失敗事例って，個別に話を聞いてでしか入手できないけど！？
それが問題です．技術伝承ということでもありますが，過去の先輩たちの実績が効率的に活用しにくいのです．
もちろん，設計レビュー等もありますが，もし過去数十年にわたる知見に，簡単にアクセスして情報収集できるのであれば最高ですよね．
社内Googleほしいですよね．
個人でレベル上げるのも大事ですが，組織で強くなっていきたいものです．
プロジェクトマネジメントスキル
プロマネは様々な書籍が世の中にはありますね．ぜひ有効活用したいです．
DX化に必要なスキル
ITの基礎知識であるデータベースの知識
デジタル化に必要なスキルと言えば，当然ITスキルは必須になります．
ただシステムを自身でつくる訳ではありませんので，IT技術全般の知識は不要です．
重要なのは，
- データというものはどのように管理されているのか
- データとデータはどのように関連付けられているのか
- どのような考えで，現在扱っているデータ項目が存在しているのか
です．
これを知るには，データベース，及びデータベースの内部処理，データベースの設計方法を知っておくと，これだけでデータサイエンティストや，システム屋さんとスムースに会話することができます．
ネットワークやセキュリティ，ソフトの作り方のことなんて知らなくてよいのです．そんなものは専門の人に任せておけばよいですし，DXに必要なスキルではないです．
データベースの知識
データベースとは何ぞやは別の外部サイトに譲ります．
【初心者向け】10分でわかる！データベースの基本をおさえよう！ | CodeCampus
データベースの設計方法
データベースの設計とは何ぞやも別の外部サイトに譲ります．
小学生でもわかるデータベース設計入門。実際に設計しながら基礎を学ぼう – YouTube
データを自由自在に扱えるPythonやTableauスキル
ソフトを作ったりするスキルは確かに専門の人に任せておけばよいですが，データ見える化，分析はちょっと違います．
なぜなら，
どのような見える化が必要か，どのような分析をしたいかは，それぞれ現場によって異なります．
現場によって抱えている課題が異なるからです．
そのため，見える化，分析というのは，その現場に関わる人その人がやった方がいいのです．
エクセルでもよいのですが，やはりデータを加工したり，結合したりするには，プログラム言語を使った方が便利です．またPythonやtableauは，グラフ等で見せるのも得意なので，きれいな画面を表示してくれます．
プログラミングなんてやったことないし，覚えることもたくさんあって
大変なんじゃないの？
・Pythonは，コンパイルのないスクリプト言語と呼ばれるもの，かつ文法が楽なので，簡単です！
・Tableauはプログラミングレスの見える化ツールで簡単です！
そう．簡単なのです．
どちらも見様見真似でなんとかできます．
Pythonのスキル
Pythonとは何ぞやは別の外部サイトに譲ります．
Pythonとは？プログラミング初心者向けにわかりやすく解説。学び方やおすすめ書籍も | プログラミングを学ぶならトレノキャンプ（TRAINOCAMP） (trainocate.co.jp)
Tableauのスキル
Tableauとは何ぞやも別の外部サイトに譲ります．
Tableau（タブロー）とは？使い方入門～何ができるか、Excelとの違いなど解説～ (sungrove.co.jp)
製造現場や組織の実情の把握
自身が関わっている組織や製造現場の実情を知ることがDXに不可欠です．
会社の文句を言っている方よくいますよね．
その内容を思い出してください！
それがDXの素になります！
大きなことはいきなりできないので，まずは自分の身近なところからアイディア出ししてみましょう！
観点は，業務のやり方に革新を起こすです．
業務フローを変えるのです！
ほしい在庫がどこにあるか分からず，探す時間がかかる
現場を見ると，在庫が山積みにされています．ある工程が生産するために，原材料を待っています．
山積みの中から順番に在庫を荷下ろしして，欲しい在庫がどこにあるか探します．
やっと見つけて，工程へ運搬します．
探すために荷下ろしした在庫たちはもとの場所戻すために，また戻す作業をします．
様々な課題がありそうですよね！
非効率な設備ジョブチェンジが多い
時間がかかる設備JCの場合，頻繁にやりたくないですよね．
生産計画上，効率な計画になっているのであれば良いですが，生産順番をもっとこうすれば，無駄な設備JCしなくて済むのに，みたいなことがあるのであれば，
品質問題が発生した時に，調査対象品がどれなのか特定するために時間がかかる
理想形を考えてください．問題発生したロット番号を画面に入力すれば，同じ条件で生産したロット群が秒で表示してれれば嬉しくないですか？
更に裏付けデータも簡単に閲覧できれば，お客様への回答も迅速にできます．
もちろん，品質問題を発生させないことが重要ですが，ゼロにはできません．
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