现场改进的基础―智能工厂中潜在的不合理、浪费、不均衡的本质与消除
什么是不合理、浪费、不均衡？
“不合理、浪费、不均衡”被称为“降低作业效率的三要素”。这在制造业中是一个严重的问题，它不仅妨碍生产效率的提高，而且直接导致质量下降和设备超载。
不同的行业对不合理、浪费、不均衡有不同的解释，但这里将对在制造业当中，尤其是与推进智能工厂化的工厂相关的不合理、浪费、不均衡进行说明。
什么是不合理？
“不合理”是指工作量相对于允许量太多的状态。这是一种要求作业人员取得超出其能力的成果、并在设备的能力极限下持续使用设备的状态。在这种状态下，很难实现生产目标，并且可能会因测试失误而导致缺陷产品流出等结果。此外，如果继续在极限状态下使用设备，设备维护所需的成本可能会大幅增加，设备的使用寿命也可能会缩短。
什么是浪费？
“浪费”是指工作量相对于允许量太少的状态。这是一种工作量与作业人员的能力相比太少、设备的能力没有得到充分利用的状态。人员冗余会导致等待和设备过剩，从而造成性价比太低和经营业绩恶化。
什么是不均衡？
“不均衡”是指工作量相对于允许量有时太多有时太少的状态。这时一种不合理和浪费并存的状态，例如在一条生产线上，既有不合理的工序，也有浪费的工序。在这种情况下，不同工序的作业时间不同，因此导致无法达到应有的生产效率。
智能工厂中产生不合理、浪费、不均衡的原因
在智能工厂中，引入了工业机器人以及多种自动机器和搬运机器，人们很容易认为不合理、浪费和不均衡已经消除。但由于智能工厂的推进而产生的不合理、浪费、不均衡也是存在的。在此，我们说明的不是生产线整体的管理或产量预估等重大主题，而是智能工厂的制造工序中产生不合理、浪费和不均衡的原因。
作业人员的动线和材料/装置的布局不当
在智能工厂中，高速进行装配和加工等多种作业。然而，在工序中向工业机器人和自动机器供给元件是由作业人员进行的。在这种情况下，如果元件存储场所和供给元件的场所不合适，例如相距较远，则供给元件会花费较多时间，导致只能降低生产线速度或者让生产线短时间停止运行。
设备发生故障
实现智能工厂化后，通过投入大量设备可大幅提高生产力。然而，全部设备都会出现“使用劣化”和“经年劣化”。设备即使轻微磨损或损坏也会导致动作精度下降，而动作精度下降又会导致故障。
自动化工序和非自动化工序之间的不均衡
在智能工厂中，工业机器人之间和自动机器之间的作业时间被准确计算，并且通过包括搬运速度在内的自动化消除了不合理、浪费和不均衡。确实，实现智能工厂化大幅减少了准备时间*1和附带作业时间*2。但是，现实中也有很多无法实现自动化的作业。在无法实现自动化的工序中，也可以通过使用协作机器人等可以预防处理速度降低，减轻作业人员的负担。即便如此，作业人员的生理现象和疲劳等可能仍与实现智能工厂化之前一样。
*1：生产线运行的准备时间。
*2：作业期间的等待、操作机器、检测等所需的时间。
为什么找不出来？“不合理、浪费、不均衡”
智能工厂实现了多种工序自动化。但人们为什么无法将不合理、浪费、不均衡找出来？让我们考虑一下其原因。
作业属人化―对浪费和不均衡漠不关心
说到“属人化”，看似与智能工厂无关，但实际上可能并非如此。随着工序中使用的设备变得越来越复杂，能够操作的作业人员也需要更多的知识和技能。由此导致只有专业人员才能操作的属人化。属人化可能会导致业务长期固定化，进一步导致作业人员对浪费和不均衡漠不关心。
不便成为习惯―设备布局造成浪费
改变智能工厂中大量设备的布局需要很多工时。因此，存在即使多少有些不便也要按照不合适的动线进行作业、即使生产线速度降低也要继续使用的情况。而且，不合适的动线和生产线速度降低可能会导致形成习惯，从而造成浪费。
短暂停机日常化―忽视设备小规模故障造成的浪费
维护得当的工业机器人和自动机器可以高精度、高速运行。但是，这些高精度、高速运行的设备对元件的磨损和劣化很敏感，需要经常进行点检和维护。小故障可能会由现场作业人员处理，这可能会导致短暂的停机。短暂停机不仅对生产效率产生负面影响，而且作业人员很可能会在工业机器人和自动机器运行时进入危险区域，因此也可能引发工伤事故。
如何消除“不合理、浪费、不均衡”
为了消除不合理、浪费和不均衡，需要进行作业可视化、识别“不合理、浪费和不均衡”、制定和实施对策方案以及对实施结果进行验证等活动。在此，对进行这些活动的方法以及注意事项进行说明。
作业可视化―收集作业数据
日常作业中潜在不合理、浪费、不均衡的原因之一是“作业人员没有注意到”。因此，我们观察作业人员的动作并收集他们在什么样的作业上需要多长时间的数据。此外，通过在设备上设置测量振动、电压和电流的传感器并收集数据，可以掌握劣化过程。
但是，值得注意的是，不应单纯将收集观测数据作为目的。对通过观测获得的数据进行分析并找出问题所在非常重要。
识别不合理、浪费、不均衡―分析观测数据
从观测到的数据中识别不合理、浪费和不均衡，对每项作业所需的时间进行整理。然后按照所需时间的长短顺序进行图形化。以下是一个图形化示例。该图形被称为“帕累托图”，是“QC7工具”之一。QC7工具指的是用于将多种观测数据按项目划分和整理并对数据相关性进行分析的方法。除帕累托图外，还有特征要因图、直方图、散点图、控制图等其他类型，用于讨论对策以对工厂中产生的问题进行分析和解决问题。
该图按原因划分了作业中断时间，按照时间长短的顺序绘出了条形图，并用折线图显示累计时间。从该图可以看出，处理元件用完和短暂停机所需的时间在非作业时间中所占的比例很高。而且可以看出，如果减少这两者所需的时间将有助于减少不合理、浪费和不均衡。此外，通过将短暂停机所需的时间与从设置在设备上的多种传感器得到的数据进行对比，还可以调查短暂停机与设备状态之间的因果关系。
创建、共享和实施具体方案―PDCA和QC循环
收集数据、分析数据并制定改进措施以解决已经明确的问题。计划（Plan）、实施（Do）、确认（Check）改进措施并致力于改进（Act/Action）的活动被称为“PDCA”，将改进的结果用于进一步对下一个主题进行改进的过程称为“PDCA循环”。通过重复这个过程，可以实现生产效率更高的生产活动。
但是，对策并不局限于在自己的团队中可以做的事情。有时候还需要其他团队的知识、技术和合作等行动。因此，与其他团队共享分析结果并共同行动等QC循环活动也是不可或缺的。
总结
说到不合理、浪费和不均衡，我们会想到老式工厂，但它们在已实现智能工厂化的工序中也会产生。这是因为“智能工厂化主要是一种增加产量的活动，有时并不能解决人为问题”。事实上，关于智能工厂化，有不少人表示，“尽管付出了成本，但对结果并不满意”。
如果对智能工厂化的效果不满意，通过回到作业人员的视角并关注人员的动作、意见、设备配置等，或许能发现解决问题的线索。