当該クライアントは2025年に向けた中期計画において工場再編/スマートファクトリー化による生産性20%向上を掲げている中で、局所的な改善は進んでいるものの、工程全体を俯瞰した抜本的な施策を見いだせない状況が続いていた。
原因としては、設備の制約により稼働状況等が取得できていない工程が複数あり、これにより稼働状況等のデータを一気通貫で可視化、分析できないことから、論理的な施策設計に着手出来ていなかった

可視化ができていない設備・工程に対して外付けのIoTデバイス（AIカメラ等）を用いてデータを取得し、工程全体のデータ網羅性を担保した。

加えて、液体色や工員配置状況等も合わせてデータ取得できるようにし、品質不良による手戻りや、実際の工員稼働状況を詳細に分析することで、リードタイムや歩留のボトルネック工程を特定した。

これらの情報を元に、工程全体の生産計画や在庫計画の最適化を図るための業務プロセスの見直しも合わせて行い、全体の生産性改善に向けた実行計画を策定した。

• ノーコードツールを用いたアプリケーション開発データコンディションや現場運用の制約に合わせて継続的に仕様の見直し、ブラッシュアップが必要となることから、ノーコードツールを用いてアプリ開発を行い、柔軟かつスピーディーなブラッシュアップ開発を実施
• 現場手動でのToBe設計現場キーマンとの二人三脚でのToBe設計、現場メンバーへの説明、課題対応を泥臭く繰り返し行うことで現場の変革意識を醸成しつつ、実運用に耐えられるToBeプロセスを設計