事例詳細

機械業界での生産性向上に向けたDynamics 365導入事例
生産

2024年7月10日

機械業界での生産性向上に向けたDynamics 365導入事例

事例No

1695

クライアント企業概要

業種
機械
売上規模
1000-5000億円
従業員規模
500-1000人

プロジェクト情報

概算費用
6000万-1億円
概算工期

事例サマリー

Dynamics 365を導入し、生産性向上、コスト削減、意思決定の迅速化を実現したプロジェクト事例を紹介します。
クライアント企業は、生産ラインの稼働率低下、在庫管理の不備、データの統合不足といった課題を抱えていましたが、IoTやAIを活用したシステム導入により、これらの課題を解決しました。
具体的な実行タスクやプロジェクト推進の工夫を通じて得られた成果について詳述しています。

プロジェクト概要

クライアント企業の課題

クライアント企業は、世界中に展開する機械製造業のリーディングカンパニーです。しかし、急速に進化する市場と技術の中で、以下の三つの主要な課題に直面していました。

生産ラインの稼働率低下: A社は複数の生産拠点を持ち、それぞれが異なる生産ラインを運営しています。近年、生産ラインの稼働率が低下し、これが納期遅延と生産コストの増加に直結していました。特に、ラインの停止時間が増加し、生産効率が大幅に低下していました。

部品の在庫管理不十分: 部品の在庫管理が不十分で、過剰在庫や品切れが頻発していました。これにより、適切な在庫レベルの維持が困難となり、無駄なコストが発生していました。また、品切れが生じると、生産ラインが停止するリスクも高まります。

データの統合不足: 各生産拠点や部門で使用するシステムが異なり、データが統合されていませんでした。これにより、リアルタイムでの情報共有や効率的な意思決定が難しくなっていました。特に、生産計画や需要予測において、一貫性のあるデータが欠如していたことが問題でした。

ソリューション概要

これらの課題を解決するために、Dynamics 365を核とする生産管理システムを導入しました。

このシステムは、以下の五つの主要な機能を備えています。

リアルタイムの生産ライン監視: IoTデバイスを活用し、生産ラインの稼働状況をリアルタイムで監視するシステムを導入しました。これにより、ラインの停止時間を迅速に特定し、問題解決が可能になりました。

需要予測モデルの構築: AI技術を用いて、需要予測モデルを構築しました。これにより、適切な生産計画を策定し、在庫レベルの最適化が実現しました。

統合データプラットフォーム: 情報の一元管理を行うための統合データプラットフォームを構築しました。これにより、各部門間でのデータ共有が円滑になり、意思決定の迅速化が図られました。

生産プロセスの自動化: Dynamics 365の機能を活用して、生産プロセスの一部を自動化しました。これにより、人為的なミスを減少させ、効率的な生産体制を確立しました。

コスト管理の強化: 生産コストのリアルタイム監視と分析を可能にする機能を導入しました。これにより、無駄なコストを削減し、全体的なコスト効率を向上させました。

アピールポイント・成果

アピールポイント

ステークホルダー間のコミュニケーション強化: プロジェクトの各フェーズで定期的なミーティングを実施し、ステークホルダー間のコミュニケーションを強化しました。これにより、プロジェクトの進捗状況や課題を迅速に共有し、対応策を講じることができました。

定期的なレビューとフィードバックのループ確立: プロジェクトの進捗状況を定期的にレビューし、関係者からのフィードバックを積極的に取り入れました。これにより、プロジェクトの品質を向上させ、問題の早期発見と解決が可能になりました。

エンドユーザーからのフィードバック積極的取り入れ: システムの利用者であるエンドユーザーからのフィードバックを積極的に収集し、システムの改善に反映させました。これにより、ユーザーのニーズに合致したシステムを提供することができました。

リスクマネジメントプランの策定: プロジェクトのリスクを洗い出し、リスクマネジメントプランを策定しました。これにより、リスク発生時の対応策を事前に準備し、プロジェクトのスムーズな進行を確保しました。

従業員のモチベーション維持: プロジェクトの成功には、従業員のモチベーションが重要です。A社は、従業員の意見を尊重し、プロジェクトの進行状況を共有することで、モチベーションを維持しました。

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