SeizoMind Mas - マスタデータ管理システム

DXにおけるマスタデータの役割

製造業のDXを成功に導くためには、組織的なデータマネジメントによって高品質なマスタデータを作成、管理する必要があります。マスタデータを適切に管理することができれば、業務効率化やデータ活用をこれまで以上に素早く効果的に進められるようになります。

BOM (Bill of Materials)

製造業のマスタデータのうち、製造やサプライチェーンの管理において重要な役目を果たすのがBOM (Bill of Materials)です。BOMは部品表とも呼ばれます。BOMはあるマテリアルを構成する部品を階層的に表したデータです。BOMの用途に応じて、設計BOM（E-BOM）、製造BOM（M-BOM）、購買BOM（P-BOM）、アフターサービスBOM（S-BOM）等と区別して管理されることもあります。各用途BOMにはそれぞれの業務領域で必要な情報が含まれており、たとえばM-BOMには製造工程の都合上発生する中間品や製造に用いる資材情報が登録されています。

BOP (Bill of Process)

BOP (Bill of Process)は工場内で生産するマテリアルの製造工程に関するデータです。各工程には製造の順番を表す工順や作業手順、それぞれで必要な設備の種類等が含まれています。BOMとBOPを紐づけることで、各部品の製造方法を指定することができます。同じBOMに異なるBOPを組み合わせると、要求仕様に沿った製造方法を表現することも可能です。さらに、BOPを作業区情報と紐づけることで、製造フロアで実施される製造作業の特徴を決めることができます。作業区情報には設備や人員等のリソース情報が紐づいており、各作業区におけるキャパシティやケイパビリティの違いを考慮しながら計画を立てることができます。BOM、BOP、作業区情報の組み合わせを上手く管理することで、同じ品目でも仕様や条件の違う製造工程を一元管理することができます。

しかしながら、BOMやBOPはそれ自体が非常に複雑なデータであり、さらに製造その組み合わせを異なるバージョンとして管理するのは至難の業です。BOM、BOPの効果を最大限に発揮するためには、マスタデータ管理における諸課題を解決する必要があります。

マスタデータ管理における課題

マスタデータ管理における主な課題として以下が挙げられます。

• BOMの重複やバリエーションが集約されていない
• BOMの検索に時間がかかる
• 履歴やスナップショットが管理されていない
• システム間や拠点間でBOMの標準化や連携がされていない

これらの課題を解決することで、コスト削減や在庫管理の適正化、トレーサビリティーの向上、データ活用の推進、グローバルでの標準化の達成に近づくことができます。

SeizoMind Masを活用したソリューション

SeizoMind Masには各課題を克服するために必要な機能が実装されています。SeizoMind Masを導入することで、マスタデータ管理における諸課題を解決し、企業における製造やサプライチェーンを革新することができます。

BOMの重複やバリエーションが集約されていない

新しいBOMを登録する際には、既存のBOMに似たようなものがないかを確認する必要があります。同じものがある場合には既存のBOMをそのまま使用し、仕様違いのものがある場合にはバリエーションとして登録することを考えます。BOMを正しく構築することで様々な業務を効率よく進められるようになります。

しかしながら、重複やバリエーションを適切に管理することができず、本来管理すべき部品点数よりも遥かに多くのBOMが登録されてしまうことがあります。新製品や既存製品のカスタマイズ品の数が多い業界では、設計にかけられる時間が限られてしまい、業務の切迫感から既存のBOMを十分に確認せずに設計を進めてしまいます。BOMを新規で登録してしまうと、設計コストが余計にかかってしまうのはもちろん、製造、購買、在庫管理等に必要なパラメーターを設定する時間も新たに発生してしまいます。

SeizoMind Masでは、BOMに登録されているあらゆる情報をもとに、要求仕様に近いものをAIが見つけ出しユーザーに提示します。設計の初期段階からSeizoMind Masを積極的に活用し、BOMの構成を意識しながら設計を進めていくことで、効率よく設計作業を進めることができます。SeizoMind Masはコンカレントエンジニアリングのプラットフォームとしても活用でき、設計情報だけでなく、製造、購買、在庫管理等に登録されている情報も並行して登録しながら作業を進められます。

検索に時間がかかる

マスタデータを効果的に活用するためには、必要なときに必要なデータをすぐに検索して見つけ出せる必要があります。マスタデータの検索にはデータのIDや名前、属性情報等についてキーワード検索やフィルタを用います。検索は業務を円滑に進めるために頻繁に利用され、製造管理、サプライチェーン管理に欠かせない機能です。

検索性能が低いと様々な業務に悪影響を及ぼします。新製品や新規受注の設計時では、既存のBOMを上手く検索できず、本来省略できたはずの設計、製造、購買、在庫管理等のコストがかかってしまいます。設備や資材等のマスタデータについても同様です。登録されている情報をすべて検索システムに反映したとしても、単純な検索システムでは表記の揺れや類義語、文脈を推定するのは困難です。また、キーワードが一致するだけでは不十分で、ユーザーに役立つ情報を提供するための工夫も必要になります。

SeizoMind Masはマスタデータとして登録されている情報をインデックス化し、あらゆる情報を検索可能にします。添付されている画像やテキストファイルからも情報を抽出し検索に役立てます。ベクター検索を用いることで意味の近い単語や文脈を上手く推定し、必ずしも一致していないデータについても関連が深いものであれば適切に抽出します。SeizoMind Ageと組み合わせると、専用のAIエージェントがマスタデータに含まれる情報を解釈しユーザーが求めるナレッジやデータを提供します。

履歴やスナップショットが管理されていない

マスタデータは設計や製造工程の変更によって頻繁に変更されます。利用前のデータであれば変更後のデータのみを保持しておけば良いですが、すでに製造が始まっているデータを変更する場合には、変更前のデータに基づいた製造と変更後のデータに基づいた製造が共存する可能性があります。複雑な製造管理を実現するためには、適切なバージョン管理方法によってデータを正しく運用する必要があります。

バージョン管理が適切にされていなければ、必要なデータを取り揃えることができず適切な業務対応が困難になってしまうケースがあります。アフターサービス業務では、トレーサビリティーが確保できていなければ、顧客からの質問や要求事項への回答や対応が不十分になってしまいます。また、必要なデータが消えてしまうと、マスタデータに集積されていた知見やノウハウが失われてしまいます。バージョン管理が疎かになると、設計変更が製造工程やその他業務情報に反映されず、業務間で矛盾した状態で製造、サプライチェーンが運用されるリスクが高まります。

SeizoMind Masではマスタデータのバージョン管理機能が提供されています。変更履歴管理機能では、変更履歴を完全に追跡し過去の全ての変更を参照することができます。複数バージョン運用機能では、変更前後のデータを柔軟に両立させることで、部品のアップデートや仕様変更をシームレスに実行することができます。工程間や工場間で異なるバージョンを同時に運用することも可能です。バージョン間の差分計算やAIによる差分解析機能により、設計変更による業務情報の矛盾解消や、異なるバージョンデータの統合を検討することができます。

システム間や拠点間でBOMの標準化や連携がされていない

製造業では複数のシステムによって工場やサプライチェーンが管理されていることがほとんどです。また、スムーズな製造、サプライチェーンの運用のために複数の拠点間でシステムの一部が連携して動作することもあります。大規模な製造、サプライチェーンを持つ企業では、複数のシステムを複数拠点で運用しており、その管理、運用能力は企業の競争力の源泉となっています。

複数のシステム、拠点を持つ企業でよくある問題の一つとして、システム間や拠点間でBOM等のマスタデータが標準化や連携がされていないことが挙げられます。それぞれが完全に独立している場合には問題にならないものの、ほとんどは他のシステム、他の拠点何らかの関連を持っています。マスタデータの紐付けが不十分であれば、サプライチェーンの上流から下流、または下流から上流に向かってデータを追跡することが困難になります。また、ある製品の製造場所を変更するときに、新たな製造場所で使われているフォーマットにマスタデータを変更するコストを要するほか、変更間違いや不十分な変更による製造工程の停止リスクが発生してしまいます。

SeizoMind Masはグローバルの製造拠点を一括で管理することができるため、あらゆる製造拠点のマスタデータを一元管理することができます。製造拠点間のデータの紐付けや製造工程の移行機能を搭載し、グローバルレベルでのスムーズな製造工程の変更を可能にします。ERPやMESとのインタフェースも実装されており、グローバルシステムにおけるデータ連携を簡単に実現します。

製造・サプライチェーンのDX成功に向けて

マスタデータ管理は製造管理の最も基本的な業務であり、製造管理のDXを成功に導くための第一歩として、ほとんどの企業が最初に取り組むべき領域です。マスタデータを最適化することではじめて、他の業務の効率化、適正化を推進することができます。SeizoMind Masは製造管理DXに必要な機能を高性能に取り揃えており、これから製造管理DXを始める企業や、現在進めているDXをさらに加速したい企業に最適なソリューションです。

本記事で紹介たように、SeizoMind Masを導入することで、以下のような効果が期待できます。

• 設計工数の削減
• 製造、購買、在庫管理等に用いるパラメーター設計工数の削減
• AIによる類似性検索性能向上によるBOM抽出の効率化
• 従来のシステムでは検出できなかったパターンの検索性向上
• データ活用の推進
• 製造管理や経営管理に必要な意思決定の質向上
• データのトレーサビリティーの向上
• 複数バージョン運用を伴う複雑な製造パターンの実現
• 頻繁な設計変更、工程変更への追随性向上
• システム間、拠点間でのマスタデータの運用性向上

マスタデータ管理や関連業務に課題をお持ちの場合は、ぜひ弊社のSeizoMindを活用したソリューションをご検討ください。詳しいご紹介やお見積り、ご相談はウェブサイトの問い合わせよりご連絡ください。

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