中堅・中小製造業を取り巻く経営環境は年々厳しさを増しており、原材料価格やエネルギー価格の高騰、少子高齢化による人手不足への対応を迫られています。

こうした厳しい事業環境の変化に対応するためには、限られた人員やリソースで事業を強化できるよう、生産性の向上を図り、競争力を強化していくことが不可欠です。

本コラムでは、自社の技術力やノウハウがベテラン社員の経験や紙資料にとどまっており、デジタルを活用した取り組みが十分に進んでいない生産現場——特に「製造工程」に着目します。

製造データの活用によって生産性の向上につなげる方法と、利活用を進める上での重要なポイントを解説していきます。

製造データの利活用とは

製造現場では、製造実績や設備の稼働状況、品質情報など、さまざまなデータが日々発生しています。

これらのデータを収集・分析することで、従来は気付かなかった問題を発見できます。また、これまで現場のベテランによる経験や勘に頼っていた不良の傾向や発生原因も、データに基づいて客観的に把握できるようになります。

例えば、製品の不良が多い場合、「どの工程で発生しやすいのか」「どのような原因が多いのか」を、データから明らかにすることができます。こうして工程や不良の種類が特定できれば、原因に応じた対策を打つことができ、不良率の低減へとつながります。

製造データを活用することで、具体的には次のような効果が期待されます。

設備稼働率の向上
設備にセンサー（音・振動・温度などを検知）を取り付け、取得したデータと設備の稼働状況を組み合わせて分析します。
例えばデータから、設備の温度がしきい値を超えると停止しやすくなる傾向が分かった場合、温度がその値を超えないように制御することで、設備停止を未然に防ぐことができます。このように、停止の要因を特定して事前に対策を講じることで、設備の稼働率を向上させられます。
品質・歩留まりの改善
製造条件（使用材料や作業手順など）と、不良品の発生率を分析することで、不良の原因を特定できます。
不良が多く発生する製造条件を把握し、作業手順などを見直すことで、不良の発生を防ぎ、品質と歩留まり（生産数に占める良品の割合）を改善できます。

製造データ利活用への取り組み状況

近年、中堅・中小製造業でも、データを業務改善に生かす動きが少しずつ広がっています。

中小企業庁の『2024年版中小企業白書』［¹］によると、業務・データのデジタル化や、それらを用いた業務効率化・データ分析に取り組んでいる中小企業の割合は、全体の62.3％にのぼります【図表1】。

このことから、多くの企業が、データをデジタルで収集・蓄積する段階には進んでいるといえます。

一方で、データを収集・蓄積できていても、それを経営や現場の改善にまで十分生かせている企業は、まだ多くありません。同書によると、蓄積したデータを戦略的に活用している企業は、わずか6.9％にとどまっています【図表1】。

【図表1】中堅・中小企業のデジタル化への取り組み状況

（出所）中小企業庁『2024年版中小企業白書』を基に当社作成

つまり、多くの中堅・中小製造業では、「データを集める」取り組みは進んでいる一方で、「集めたデータを実際の改善や競争力強化に生かす」という段階に至るには、まだ高いハードルがあるのが実情です。

製造データ利活用を進めるためのポイント

製造データを戦略的に活用し、競争力強化につなげていくためには、次の2つのステップが重要です。

（1）現場のチームによるデータ利活用の実践
（2）部門横断でのデータ利活用

（1）現場のチームによるデータ利活用の実践
製造データの分析は、始めてもすぐに目に見える成果が出るとは限りません。想像以上の時間と労力がかかるため、思うような結果が得られないまま、途中で諦めてしまう企業も少なくないのが実情です。その結果、せっかく始めた取り組みが継続されず、十分な効果が出る前に終わってしまいます。

そこで大切なのは、「小さく始めて、早く効果を実感する」ことです。

まずは対象を絞り、短期間で効果を確認しやすいテーマから始めることが重要です。早い段階で効果を実感できれば、現場の納得感や協力を得やすくなります。

その上で、効果が確認できた施策を、他のラインや工程に少しずつ広げていきます。社内に成功体験が蓄積されることでデータ利活用の価値が浸透し、最終的に、継続的な取り組みとして現場に定着していくのです。

（2）部門横断でのデータ利活用
データ利活用が現場に定着してきたら、その効果をさらに高めるために、設計や品質保証、アフターサービスといった他部門と連携していくことが重要です。

製造業の業務プロセスには、製品の企画・設計から調達、製造、物流、販売、そしてアフターサービスまで、多くの部門が関わっています。

そのため、部門をまたいで連携することによって、製造現場単独では解決が難しかった課題にも対応しやすくなります。

例えば、次のような部門間連携が考えられます。

設計部門
製造時の品質のばらつきや、不良発生に関する情報を設計にフィードバックすることで、製品の不良が起こりにくい製品設計に見直すことができます。
品質保証部門
不良発生の傾向や製造条件のデータを活用することで、品質検証の高度化や再発防止につなげることができます。
アフターサービス部門
製品の納品後に発生した不具合や、故障のデータを製造部門にフィードバックすることで、不具合や故障が起こりにくい製造条件に見直すことができます。

上記のように、部門横断でデータを活用することにより、製品の企画・設計からアフターサービスに至るまでの情報をつなげやすくなります。これは、製品づくりに関する一連の業務——つまり、「エンジニアリングチェーン」の連携強化につながります。

さらに、この取り組みは、「エンジニアリングチェーン」と、原料や部品の調達、製造、物流、販売に至る「ものの流れ」である「サプライチェーン」、両者の連携強化にも寄与します。

このように、エンジニアリングチェーンとサプライチェーンの両面でデータを連携することにより、業務プロセス全体の最適化が実現します。その結果、製造現場の改善にとどまらず、品質向上や不具合の未然防止、納品後の対応力強化につながり、顧客への提供価値も高めることができるのです【図表2】。

【図表2】エンジニアリング・サプライチェーン横断でのデータ利活用

（出所）当社作成

このように、中堅・中小製造業においては、まず現場で小さくデータ利活用を始め、成功体験を積み重ねていくことが重要です。そして、その取り組みを部門横断で広げていくことで、業務プロセス全体の生産性が向上します。結果として、顧客への提供価値が高まり、最終的には企業の競争力強化にもつながります。

中堅・中小製造業にとって、製造データの利活用は競争力強化に有効です。
製造データ利活用の検討・導入支援については、当社までご相談ください。

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［ 1 ］中小企業庁「2024年版中小企業白書」
https://www.chusho.meti.go.jp/pamflet/hakusyo/2024/chusho/b1_4_7.html（最終確認日：2026/6/10）

中堅・中小製造業の生産性向上につながる製造データ利活用

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