3.2IoT・組込み応用とエンジニアリングシステム

製造業では、IoT やエンジニアリングシステムによって生産の効率・品質・柔軟性を高める余地が大きく、ITストラテジストはどの手法をどの状況で使うかを見極める必要があります。ここでのポイントは、手法の定義を覚えることではなく、需要の変動性・供給の安定性・製品の多様性といった制約の下で、どの生産方式・保全方式が最も効率と実効性を両立させるかを判断することです。例えば在庫を極限まで削る JIT は万能ではなく、需要や供給が不安定な状況ではかえって欠品リスクを招きます。この節では代表的な手法を、状況に応じた判断材料として学びます。

3.2.1生産管理方式と保全方式

• MRP（資材所要量計画）＝生産計画（基準生産計画）と部品構成表（BOM）・在庫から、必要な資材の所要量と発注時期を計算する計画起点（プッシュ型）の方式。需要予測に基づき前もって手配する。
• JIT（ジャストインタイム）＝必要なものを必要なときに必要なだけ作り、在庫を極小化する需要起点（プル型）の方式。後工程が前工程へ引き取りを指示するかんばん方式が実現の道具。在庫を持たない分、需要・供給の安定が前提。
• セル生産＝少人数または一人の作業者が一連の工程をまとめて担当する方式で、多品種少量・仕様変更に柔軟。大量生産に向くベルトコンベアのライン生産とは適する状況が異なる。
• 予知保全＝センサやIoTで設備の状態データを取得し、故障の兆候を検知して事前に手を打つ保全。時間基準で定期交換する予防保全、壊れてから直す事後保全とは異なり、必要なときにだけ整備でき過剰・過少保全を避けられる。

3.2.2スマート工場とエンジニアリングシステム

• スマート工場／Industrie4.0＝設備・製品・システムをIoTでつなぎ、収集データで生産を最適化し、個別受注に近い多品種を効率生産（マスカスタマイゼーション）する構想。ドイツ発の第4次産業革命の中核。
• CAD（設計）／CAM（製造・NCデータ生成）／CAE（解析・シミュレーション）＝設計から製造・検証までをコンピュータで支援するエンジニアリングシステム。試作前に強度・流体などを解析し、設計の手戻りとコストを削減する。

ある部品メーカーのITストラテジストが、生産と在庫の方式を見直しています。同社の主力ラインは、これまで各工程間に一定の仕掛在庫（バッファ）を置いて運用してきましたが、経営陣から「トヨタ流のJIT・かんばん方式を全面導入して在庫をゼロに近づけ、キャッシュフローを改善したい」という要請が出ています。ストラテジストが判断すべきは、この製品・需要・供給の特性に対して、在庫極小のJITと安全在庫（バッファ）を持つ運用のどちらが、欠品リスクと在庫コストのトレードオフを最適化するかです。JITの効果は在庫圧縮とリードタイム短縮にありますが、それが機能する前提は需要が比較的安定し、部品供給が短納期かつ高信頼であることです。調べると、この製品は季節や販促で需要が大きく変動し、さらに一部の重要部品は海外調達でリードタイムが長く供給も不安定であることがわかりました。この状況で在庫を一律ゼロに近づけると、需要が跳ねた瞬間や部品供給が遅れた瞬間に生産が止まり、欠品による機会損失や顧客離反という、在庫削減額をはるかに上回る損失を招きかねません。したがってストラテジストは、「JITか安全在庫か」を二者択一で考えず、需要変動と供給不安定という制約に応じて使い分ける判断を下します。具体的には、需要が安定し供給も短納期で信頼できる汎用部品にはJIT・かんばんを適用して在庫を絞り、需要変動が大きく供給が不安定な重要部品には統計的に算定した安全在庫（バッファ）を戦略的に持たせる、というハイブリッドが最適解になります。あわせて、IoTで需要・在庫・設備稼働をリアルタイムに可視化し、需要予測の精度を高めれば、安全在庫の水準そのものを引き下げられる余地も生まれます。ここでの本質は、JITという手法の魅力ではなく、制約（需要変動・供給安定性）に照らしてトレードオフを最適化するという判断です。

3.2.3この節のまとめ

• JIT（プル型・かんばん）は在庫を極小化するが、需要が安定し供給が高信頼であることが前提
• 需要変動が大きく供給が不安定なら安全在庫（バッファ）を戦略的に持ち、制約に応じてJITと使い分ける
• 予知保全は状態データで兆候を検知（時間基準の予防保全・故障後の事後保全と区別）、IoT・スマート工場が可視化と最適化を支える