ブログ - FRICS Fab | TD Holdingsデジタルイノベーション事業

【インタビュー】決め手は盤製造業の企業が開発したこと想像以上のペーパーレス化から生産効率向上へ

ff-admin — Mon, 23 Mar 2026 05:18:42 +0000

今回お話を伺った方

導入した商材

FDiM制御盤

株式会社ミズトは特別高圧、高圧受配電盤(キュービクル)の設計、組立配線、構造検査、電気検査を一貫体制で製造している会社です。
今回は水登様に導入に至った経緯や、導入後の変化についてお聞きしました。

部分最適の工場に、フリナビくんが現れた日生産シミュレーションで“全体最適”を見える化する方法

ff-admin — Thu, 05 Mar 2026 09:20:46 +0000

「この工程を改善すれば、生産量は伸びるはず」

製造現場では、こうした改善活動が日々行われています。
しかし実際には、

改善しても生産量が思ったほど増えない
ボトルネックが見えない
設備投資の判断に自信が持てない

といった壁にぶつかることも少なくありません。
その原因の多くは、部分最適の積み重ねにあります。

本記事では、生産シミュレーションサービス「FabrikNavi」を擬人化した妖精フリナビくんとともに、工場全体を見て改善する考え方を紹介します。

登場人物

10年後の工場から届いたメール ― 効率化で止まっていた工場が変わった理由 ―

ff-admin — Tue, 17 Feb 2026 11:08:35 +0000

もし、10年後のあなたからメールが届いたら——
そこには、今あなたが悩んでいる問いの答えが書かれているかもしれません。

「DXを進めろ」と言われながら、何から手を付ければいいのか分からない。
システムは導入したのに、現場の混乱は消えない。

そんな状況に心当たりはありませんか。

これは、効率化で止まっていた工場が
“最適化”へと踏み出した分岐点を描いた物語です。

少し不思議で、でも現実に起こり得る未来の話。
どうぞ、10年後のあなたから届いたメールを読んでみてください。

10年後の工場から、あなたへ

毎日、生産計画と現場対応に追われていた頃のあなたへ。

どうしても、伝えておきたいことがあります。

あの頃、世の中はDXやAIという言葉であふれ、とりあえずMESなどのシステムを導入したはずです。

作業は確かに早くなった。
でも、どこかで感じていたのではないでしょうか。

「効率化はした。でも、工場は強くなっていない」

ボトルネックは見えないまま。
在庫は減らず、「根拠は？」という問いに答えられない。

結局、判断は経験と勘に頼るしかなかった。

その状況を変えたのが、あなたが決断した「生産シミュレーションの導入」でした。

最初の壁は「データが揃わない」ことだった

設備の稼働データは不完全。
工程時間は人によってばらつきがある。
段取り時間は熟練者の感覚に依存している。

「こんな状態で、本当にシミュレーションができるのか」

不安に思うのは当然です。

それでもあなたは、完璧なデータを待たず、仮のデータでモデルを動かし始めました。

この判断が、未来を変える第一歩になります。

仮データでも、工場の“輪郭”は見えた

意外なことに、不完全なデータでも工場の問題構造は浮かび上がりました。

シミュレーションを重ねることで見えてきたのは、

本当に詰まりやすい工程
ムダが滞留するポイント
効果が出やすい改善施策

完璧でなくてもいい。
「どこから疑うべきか」が分かったことが、最大の前進でした。

多くの現場がつまずくのは、
正確な答えが出ないことではなく、
考えるための材料がないことなのです。

効率化ではなく、最適化が必要だった

そこでようやく気づきました。

効率化とは、個々の作業を早くすること。
最適化とは、工場全体を強くすること。

あなたが本当に求めていたのは後者でした。

シミュレーションは、現場では見えない真因を数字で示してくれます。

「たぶん」「おそらく」で議論する必要はなくなりました。

議論は感覚から、根拠へ。
意思決定は経験から、再現性へ。

工場はようやく、
“改善が回る組織”へと変わり始めたのです。

計画は“作るもの”から“選ぶもの”へ

生産計画の考え方も大きく変わりました。

以前は、必死に最適解をひねり出す作業でした。
しかしシミュレーション環境が整うと、
複数の計画案を比較し、
最も合理的なものを選べるようになります。

上司からの問いにも、感情ではなくデータで答えられる。

属人化は消え、誰でも一定品質の計画を立てられる体制ができました。

あなた自身も、ようやく現場を離れて
未来を考える時間を持てるようになったはずです。

あの一歩が、10年後の工場をつくった

工場全体をデジタル上に再現し、
改善を事前に試せる環境を持つことで、
現場は無駄な試行錯誤から解放されました。

設備投資も勘ではなく、シミュレーションに基づいて判断できる。

どの設備が本当に効果を生むのか。
投資回収は何年か。

未来を見て決断できるようになったのです。

あのときあなたが選んだ言葉を、今でも覚えています。

「効率化で終わらせず、最適化まで踏み込もう」

その一歩が、この工場をつくりました。

今、迷っているあなたへ

もし今、DXの進め方に迷っているなら。

効率化は、作業を早くすること。
最適化は、工場全体を強くすること。

あなたの一歩は、確実に未来へつながっています。

これはフィクションです。
しかし、決して実現不可能な未来ではありません。

次にこのメールを書くのは、未来のあなた自身かもしれません。

工場全体の最適化を、「勘」ではなく「検証可能な根拠」で進めたい方へ。
生産シミュレーションサービス FabrikNavi について
詳しく知りたい方はこちらをご覧ください。

生産シミュレーションサービス
「FabrikNavi（ファブリックナビ）」
工場の最適な回し方が見える！工程改善から始める生産シミュレーションサービスで、一部工程から工場全体まで最適化を支援します

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「データがないから無理」と言っていた工場が、デジタルツインに踏み出すまで

ff-admin — Tue, 17 Feb 2026 09:10:06 +0000

デジタルツインや生産シミュレーションに関心はあっても、「データが揃っていないから無理」と感じている製造現場は少なくありません。

本記事では、実際の現場で起こり得る意思決定の過程をストーリー形式で分かりやすく紹介します。
DX推進を任されたものの、最初の一歩を踏み出せずにいる方は、ぜひ参考にしてください。

登場人物

AGVの「安さ」に飛びつくと工場が止まる？ ― 導入判断の舞台裏

ff-admin — Tue, 17 Feb 2026 04:29:58 +0000

AGV導入は、価格の安さだけで判断すると大きなリスクを伴う場合があります。
本記事では、製造現場で実際に起こり得る意思決定のプロセスを、ストーリー形式で分かりやすく解説します。

DX推進を任されたものの、設備投資の判断基準に悩んでいる方は、ぜひ参考にしてください。

登場人物

製造業のデジタルツインとは？現場DXを進めるための最初の一歩

ff-admin — Mon, 16 Feb 2026 06:35:13 +0000

最近、「デジタルツイン」という言葉を耳にする機会が増えてきました。
DX推進を任されたものの、
「具体的に何を指しているのか分からない」「自社に関係あるのか判断できない」
と感じている方も多いのではないでしょうか。

特に製造業の現場では、日々の生産を止めるわけにはいかない中で、新しい概念を理解し、導入を検討することは簡単ではありません。

本記事では、デジタルツインとは何かを身近な例から分かりやすく解説し、製造業の現場でどのように活用できるのかを紹介します。
難しい理論ではなく、「現場で使える考え方」として理解することを目的としています。

AGV・AMR導入の検討方法現場目線で考える生産シミュレーション活用

ff-admin — Mon, 16 Feb 2026 03:16:43 +0000

工場のDX推進を任されたものの、「何から手をつければいいのか分からない」と感じている方は少なくありません。
現場を知る立場だからこそ、机上の空論ではなく、実際に役立つ取り組みでなければ意味がないと感じているのではないでしょうか。

AGV（無人搬送車）やAMR（自律走行搬送ロボット）は、DXの具体策として注目される一方で、
「本当に自社に必要なのか」「導入して現場が混乱しないか」
といった不安も伴います。
特に現場責任者にとっては、導入の成否が自分の評価にも直結するため、慎重にならざるを得ません。

本記事では、現場視点でAGV・AMR導入を検討する際に役立つ、生産シミュレーションを活用した判断方法を紹介します。
派手なDXではなく、現実的で失敗しにくい進め方を知ることで、次の一歩が見えてきます。

【インタビュー】Excel管理からの脱却盤製造にフィットした生産管理で属人化を解消し生産性5％向上

ff-admin — Wed, 21 Jan 2026 08:58:47 +0000

今回お話を伺った方

導入した商材

FDiM制御盤

東洋電装株式会社は主にさまざまな公共インフラ・公共ネットワークインフラに対して製品やソリューションを提供している会社です。
今回は、制御盤製造を行っている制御盤システム事業の松島様に導入に至った経緯や、導入後の変化についてお聞きしました。

FRICS DX Academy 監修者メッセージ

ff-admin — Fri, 29 Aug 2025 11:12:05 +0000

FRICS DX Academy を知る

どんなに優れたシステムや装置でも
生産現場に適していなければ無駄になる

私は博士課程終了後、東芝研究所に入社し、電機メーカーが何社も参加している大型国家プロジェクトで、半導体の生産装置、半導体のあるプロセスの過程をつくる研究開発を行なっていました。

半導体は常に「最先端」でなければなりません。
そのため、多額な資金が必要な科学的研究に用いられるような装置が製造技術として使われていました。そして同時に量産もしないといけないのですが、その時「半導体の研究っていうのは、研究だけをしていてもダメだ」ということを理解したのです。
東芝では実際の生産設備の中で研究していたのに対し、他社は実験用の設備で研究しており、その中で研究・実験がうまくいったとしても実際の生産設備に組み込んだらうまくいかない・・・というケースが多かったからです。

装置を使用するのは生産現場です。
だからこそ最初から生産を想定して考えた「生産優先」の仕組みが必要です。

半導体の世界では、世界最高性能が出すのが当たり前で、それらが商品となって売れなくては意味がありません。
どんなにすごい性能を出しても、安定的な性能を出すためには生産技術を理解していないと、歩留まり（生産数における良品の割合）が出ません。
これはDXにもいえることで、どんなに優れたシステムや装置を導入してDXしようとしても生産現場に適していなければ無駄になります。

それぞれお客様によって生産現場は全く異なるため、その生産現場に応じたDXの進め方があるのです。

数値化したデータが
製造業DXを実現する

製造業DXを実現するためには、まず最初に「原材料の入荷から製品の出荷まで、生産工程をタートルチャートで整理すること」から始めます。

そして生産工程の仕組み一つ一つをモデルとして論理的に数値化してデータを積み重ねていきます。
すると、どんなに複雑なものでも「これがあったからこうなった」という関連性──すなわち因果関係が見えてきます。

どんなに複雑なものでも必ず原因があります。この「原因究明」が実は大変なのですが、数値があれば、さまざまな関係性のあるパラメーター（変数）を見比べることで、統計的に見えてくるのです。
例えば、生産現場でありがちな「最高性能のものを作ろうとすると歩留まりが数10％、ここまで妥協すれば100％」という話ですが、できることなら「最高性能のものを100%作りたい」と皆さん思っているはずです。
それを100%に近づけるために必要なものが「数値」なのです。

数値化されたデータに基づいて判断やアクションを起こす──これがデータドリブンです。

製造業は特に明確な数値が出ますから、そういった点でも改善しやすいと言えます。
デジタル技術で数値化することで目標設定が可能になる。その数値をもとに原因を探ってより改善していく──この一連すべてが「製造業DX」なのです。

DXは一過性ではなく
習慣化が大切
内製化を実現するためには
人材育成が決め手

生産現場でバリバリ働いている人ほど全体感ではなく一部分だけに目を向けてデジタル化しようとしがちです。
それでは部分的にしかDXは進みません。
だからこそ「一度立ち止まって全体を見渡す」そして「あ、こんな手があったんだ」という気づきを体感することが大切です。

DXは一過性ではなく習慣化させなくてはいけないのです。
そのためには、社内にリードしてくれる人。アントレプレナーシップ（起業家精神）をもった推進者が必要です。
「プランして、仮説を立てて、仮説を検証する」というサイクルを高速回転しなくてはいけないので、マネジメントの基礎が理解できる人が必要です。
「FRICS DX Academy」は、そういった「マインド」と「スキル」の両方を学ぶことが可能です。

これからDXしようという製造業の方はもちろん、すでにデジタル化している方にも、改めてリスキリングしていただき、DXを内製化で自社の課題を改善していただければ嬉しいです。

FRICS DX Academy を知る

「生産現場での見識」と
「学術的な視点」を
併せ持つ
工学博士

濱﨑利彦: 博士（工学）
広島工業大学　名誉教授
メイドイン広島IoT協議会顧問
IEEE・電子情報通信学会シニア会員

〈プロフィール〉
1984年広島大学大学院工学研究科材料工学専攻・博士課程終了後、東芝総合研究所 VLSI 研究所を経て、1991年～2001年Burr Brown（アリゾナ,ツーソン）及び2001年～2010年 Texas Instruments（テキサス,ダラス）のオーディオ・イメージング事業部において、デザイン・マネージャー、テクノロジーセンター長を歴任。2004年にはTIフェローに就任。
2010年～2024年鶴学園広島工業大学情報学部教授、IoT技術研究センター長（2018年設置）としてグローバルな視点から「ものづくり」を担うエンジニアの教育と指導に取り組む。
2024年～株式会社TD Holdigns　DX推進部上級顧問に就任。

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【インタビュー】決め手は盤製造業の企業が開発したこと 想像以上のペーパーレス化から生産効率向上へ

部分最適の工場に、フリナビくんが現れた日 生産シミュレーションで“全体最適”を見える化する方法

10年後の工場から届いたメール ― 効率化で止まっていた工場が変わった理由 ―

10年後の工場から、あなたへ

最初の壁は「データが揃わない」ことだった

仮データでも、工場の“輪郭”は見えた

効率化ではなく、最適化が必要だった

計画は“作るもの”から“選ぶもの”へ

あの一歩が、10年後の工場をつくった

今、迷っているあなたへ

「データがないから無理」と言っていた工場が、デジタルツインに踏み出すまで

AGVの「安さ」に飛びつくと工場が止まる？ ― 導入判断の舞台裏

製造業のデジタルツインとは？ 現場DXを進めるための最初の一歩

AGV・AMR導入の検討方法 現場目線で考える生産シミュレーション活用

【インタビュー】Excel管理からの脱却 盤製造にフィットした生産管理で属人化を解消し生産性5％向上

FRICS DX Academy 監修者メッセージ

どんなに優れたシステムや装置でも生産現場に適していなければ無駄になる

数値化したデータが製造業DXを実現する

DXは一過性ではなく習慣化が大切 内製化を実現するためには人材育成が決め手

「生産現場での見識」と「学術的な視点」を併せ持つ工学博士

【インタビュー】決め手は盤製造業の企業が開発したこと想像以上のペーパーレス化から生産効率向上へ

部分最適の工場に、フリナビくんが現れた日生産シミュレーションで“全体最適”を見える化する方法

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どんなに優れたシステムや装置でも
生産現場に適していなければ無駄になる

数値化したデータが
製造業DXを実現する

DXは一過性ではなく
習慣化が大切
内製化を実現するためには
人材育成が決め手

「生産現場での見識」と
「学術的な視点」を
併せ持つ
工学博士