TS28見える化・IoTを入れたのに改善が回らない
症状
センサーや稼働監視を導入してデータは集まり、ダッシュボードも表示されているのに、不良率も停止時間も改善しない。アラートが多すぎて誰も見なくなる、あるいは異常が出ても「誰が・いつ・何をするか」が決まっておらず放置される。
まず確認（初動）
- そのダッシュボードを「毎日見て、何かを決めている人」が実在するかを確認する（誰も使っていないなら、それは指標ではなく飾り）重点
- 直近1か月のアラート件数と、そのうち実際に対処されたものの件数を数える（対処率が低ければアラート設計の問題）重点
- 集めているデータが、実際に困っている症状（不良・チョコ停・手戻り）と結びついているかを確認する
起こりやすい要因（4M）
| 区分 | よくある要因 |
|---|---|
| 方法 | 「何を判断するためのデータか」を決めずに集め始めた／閾値が実態に合わず過検知（アラート疲れ）／異常時のアクションが未定義 |
| 人 | 見る人・対処する人・改善する人が決まっていない、現場は「見るだけ」で権限がない |
| 材料 | 品質実績（不良・クレーム）と設備データが別管理で突き合わせられない |
| 機械 | 取得できる項目だけを取っており、品質に効く項目（温度・張力・速度等）が取れていない |
切り分け・確認
- 「見える化 → 分析 → 対策 → 標準化」のどこで止まっているかを特定する（多くは“見える化”で止まる）重点
- 指標が「行動につながる粒度」か（例：日次の総不良率ではなく、工程別・原因別に割れているか）
- アラートの閾値が、過去データに基づいて設定されているか（勘で決めていないか）重点
- データの欠測・単位ズレ・時刻ズレがないか（分析以前にデータが信用できないケースは多い）
恒久対策の方向
- 導入は「一番痛いボトルネック工程の1台から」始める。全設備への一斉導入は失敗しやすい重点
- データを取る前に「この数値がこうなったら、誰が何をするか」を1行で書けるようにする（書けないなら、その項目はまだ取らない）重点
- アラートは件数を絞り、レベル分け（即対応／当日確認／週次レビュー）する。反応されないアラートは削るか閾値を見直す
- 月次で「データを見て変えた打ち手」を1件以上振り返る（見える化の効果はここでしか測れない）
- 設備データと品質実績を同じロット・時刻で突き合わせられるよう、識別・時刻同期を先に整える
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