投資を決める前にシミュレーションすべき工場の5つの意思決定

1. レイアウト変更や新棟の建設

新しいレイアウトが収まるかどうかは、図面で分かります。それがうまく動くかどうかは別の問題です。短く見えるルートが、混雑する通路で交差することがあります。スペースを空けるために撤去したバッファのせいで、半製品が工程間でフォークリフトを待つことになるかもしれません。

各レイアウト案を現状のレイアウトと、1日あたりの生産量、マテリアルフロー時間、工程間の待ち時間、フォークリフトや搬送車の負荷で比較してください。すべての案に同じ受注構成と同じシフトルールが必要で、そうでなければ比較は公平になりません。設定の仕方はレイアウト案を勘に頼らず比較する方法で紹介しています。

2. ボトルネックの解消

ボトルネックを解消すると、制約はたいてい別の場所に移ります。速くなった設備が次のバッファをあふれさせたり、下流の工程を部品不足にしたり、共用のフォークリフトに多くのパレットを押し付けたりします。その結果、改善による生産量の増加は、ビジネスケースで約束した値を下回ります。

モデルでは、対策の前後で仕掛品がどこに滞留するか、隣接する工程の稼働率がどう変わるかを確認します。結果はライン全体の生産量で判断してください。そのうえで対策のたびにモデルを動かし直し、制約が次にどこへ移るかを確認します。方法は生産のボトルネックを発生前に見つける方法で解説しています。

3. ロボットの購入や工程の自動化

ロボットの導入は、たいていそのサイクルタイムを根拠に正当化されます。しかし、その生産量が実際に出るかどうかは周囲で何が起きるかによります。資材の供給、手前のバッファ、後工程、そして誰がワークの投入と取り出しを行うかです。

ポーランド中部のプラスチック射出成形メーカー（3シフト稼働）は、1本のラインで複数の工程を自動化することを検討しました。シミュレーションによって、ボトルネックが最初の作業者による手作業の工程にあることが分かりました。作業が90秒、待ちが98秒でした。この作業者を自律搬送車に置き換えたところ効率は100%以上向上し、投資が経済的に成り立つ条件が整いました。問題は作業時間ではなく待ち時間であり、サイクルタイム表にはそれが表れていませんでした。

ここでモデルは、ロボットがある場合とない場合でラインを動かし、それぞれの生産量、待ち時間、作業時間を示す必要があります。自動搬送のような別の自動化案も合わせて比較します。詳しくはロボットを購入する前に、まずシミュレーションををご覧ください。

4. 需要の変化に向けた生産能力の増強

需要が増えたり製品構成が変わったりしたとき、よくある答えは新しい設備、新しいライン、シフトの追加、あるいはより大きな建屋です。どの案でも、搬送ルート、必要なバッファ、共用リソースの負荷も変わります。

ポーランド南部の自動車用ランプメーカーは新しい生産棟を増設し、生産を止めずに設備を移設する必要がありました。シミュレーションによって、延びた搬送ルートが生産ロスの主な原因であること、最終的な設備レイアウトが当初の想定とは異なること、そして適切な移設順序なら一部の工程を並行して稼働できることが分かりました。どれも生産能力の表からは見えないことでした。

想定どおりの需要に加えて複数の需要シナリオで生産量を検証し、バッファの水準、搬送負荷、変更の順序を追ってください。次の需要変動の前に生産能力を検証する方法をご覧ください。

5. 人員配置とシフトの変更

2シフトから3シフトへの移行や、エリア間での作業者の配置換えは、単純な計算に見えます。実際には、生産量は作業が届いたときに人がどこにいるかで決まります。2つの工程を受け持つ作業者がピーク時のボトルネックになることがあり、そのとき紙の上の人数は足りているように見えます。

モデルは人員配置案ごとに、生産量、待ち時間、作業者ごとの稼働率に加えて、1人が欠けたときやシフトの開始が遅れたときに何が起きるかを示す必要があります。自社の実際の受注構成で動かせば、シフトの追加が生産量を増やすのか、コストを増やすだけなのかが分かります。シミュレーションで人員配置とシフトを計画する方法をご覧ください。

最初のシナリオの選び方

すべてをシミュレーションする必要はありません。最も差し迫っていて、最も高額で、最も元に戻しにくい意思決定から始めてください。下の表は、それぞれの場面で平均値が見落とすものをまとめたものです。

小さく、元に戻せる変更にモデルは必要ありません。土曜日にラックを動かして月曜日に戻せるなら、現場で試してください。シミュレーションすべきなのは、選択を誤ると作り直し、立ち上がりの失敗、遊休設備につながる場合です。

よくある質問

最初にどの意思決定をシミュレーションすべきですか。

最も近く控えていて、最も元に戻しにくいものです。多くの工場では、すでに議題に上がっているレイアウト変更、生産能力への投資、自動化プロジェクトがそれに当たります。

これらの意思決定には工場全体のモデルが必要ですか。

いいえ。変更が起きるエリアと、それとフォークリフト、バッファ、人を共有するものをモデル化してください。次の意思決定のときにモデルを広げることができます。

一つのモデルでこれらの問いのいくつかに答えられますか。

はい。あるエリアのマテリアルフローをモデル化すれば、同じモデルでレイアウト案、ロボット、シフトの追加、新しい需要シナリオを検証できます。この再利用こそが、モデルをデジタルツインにするものです。

意思決定そのものと比べて、シミュレーションにはどのくらい時間がかかりますか。

範囲によります。DBR77が公開している事例では、複数案のラインレイアウト分析に約1週間、自動化案の分析に数日かかりました。

まとめ

今後12か月の投資計画と変更計画を見て、上の5つの種類に当てはまるものに印を付けてください。そのうち最も近く、最も元に戻しにくいものについて、すでに検討中の案と、それらの間で判断を決めるべき指標を書き出します。それが最初のモデルの依頼内容になります。

出典

• DBR77, 事例：自動化コンセプトの策定（本サイトの事例ページ）
• DBR77, 事例：工場拡張計画（本サイトの事例ページ）
• DBR77, 事例：生産ラインの設計（本サイトの事例ページ）
• DBR77 Digital Twin, 決定論的シミュレーションと確率的シミュレーションの比較