電子機器受託製造のトップメーカー

より速く、より効果的なカイゼンは、成果を上げ続ける。

解決策：カイゼンを超えた継続的な改善利益

ドリシュティフローを各ステーションに設置することで、このメーカーはデータ収集を実行し、「バーチャル玄葉」ツールを活用することができました。ドリシティの導入前は、工業技術チームは観察とデータ収集に何日も費やしており、1日に平均5～10個のサンプルデータセットを収集していました。ドリシュティのポータルサイトでより速くデータを分析し、表示することで、彼らは1日以内にカイゼン可能な、より大きなデータセットを手に入れることができました。また、コラボレーションとアイデア出しに割く時間が増えたことも意味します。これは、改善イベントそのものをはるかに超える利益をもたらす戦略的方向性を提供するものでした。

その結果、第3シフトをベストプラクティスのベンチマークとして特定し、作業のばらつきを新たに可視化することができたのです。その結果、新しい組み立て工程が生まれ、最もパフォーマンスの高い第3シフトでほとんど使用されていないステーションからライン作業者を再配置する機会が発見されました。また、以前の組み立ての変更後に表面化した品質に関する懸念も評価することができました。ここでもまた、シフト間のばらつきから、より良い方法を見出すことができ、歩留まりを向上させながらUPH目標を達成することができました。

Drishtiの導入で大きな成果

Drishtiの継続的なビデオとAIを搭載した生産プロセスにより、この電子機器メーカーは様々な改善努力によって得た利益を維持することができるようになりました。実際、Drishtiがラインを監視していた6ヶ月間、チームは最初のDrishtiカイゼンイベントで得られたUPH25%増のペースを維持できていたことが判明しました。

具体的には、Drishtiは手動組立ラインの生産工程を以下のように改善しました。

• 手動組立ラインのデータ量を増加させた 数十データポイントから1万データポイントに増加。
• 観測バイアスのないデータを提供。ライン作業者は、カイゼンチームのために「パフォーマンス」することはありませんでした。
• データの範囲を拡大した。データはイベント時だけでなく、継続的に生成されました。
• 3交代勤務の従業員にも可視性を提供。ドリシは、カイゼンチームが夜間にプロセス改善の評価を行うために寝ている間にもデータを収集しました。
• 洞察のスピードアップ。瞬時のサイクルデータが提供され、リアルタイムで分析されました。
• 洞察力の向上。映像に裏付けられたデータポイントにより、何が起こったかだけでなく、なぜ何かが起こったかを知ることができました。