米国のエネルギー企業、デボン・エナジーが「生産最適化（Production Optimization）」を経営の重点課題と位置付けています。業界は異なりますが、この考え方は、日本の製造業が直面する様々な課題を乗り越える上で、極めて重要な示唆を与えてくれます。
「生産最適化」とは何か
「生産最適化」と聞くと、多くの現場では「生産性向上」や「コスト削減」といった言葉を思い浮かべるかもしれません。しかし、その本質はより広く、深いものです。生産最適化とは、単に特定の工程の効率を上げるだけでなく、原材料の投入から製品の出荷に至るまでの一連の生産プロセス全体を俯瞰し、品質、コスト、納期（QCD）はもちろん、安全性や環境負荷といった複数の指標を総合的に勘案しながら、最も望ましい状態、すなわち「最適」な状態を追求する活動を指します。日本の製造業で長年培われてきた「カイゼン」活動も、その重要な一部と言えるでしょう。しかし、個別の改善活動の積み上げだけでは、部門間の壁やプロセスの分断により、全体としての最適化に至らないケースも少なくありません。
巨大設備産業における最適化の重要性
今回注目されているデボン・エナジー社は、石油や天然ガスを採掘・生産するエネルギー企業です。このような巨大なプラントや設備を24時間体制で稼働させる装置産業において、生産最適化は経営の根幹をなす重要課題です。わずかな操業条件の違いが、生産量やエネルギー効率、製品品質に大きな影響を与えるためです。おそらく同社では、無数のセンサーから得られるデータをリアルタイムで解析し、生産設備の稼働状況やエネルギー消費、触媒の劣化などを監視・予測しながら、常に最適な操業パラメータを維持するような取り組みを進めているものと推察されます。これは、日本の化学プラントや製鉄所、半導体工場などでも同様に追求されている、データ駆動型の工場運営の姿そのものです。
日本の製造業における「生産最適化」の現在地
日本の製造業、特に組立産業の現場では、個々の工程における作業改善や品質向上活動は世界でもトップレベルにあります。しかし、設計、生産技術、製造、品質保証といった部門間の連携不足や、サプライヤーから顧客までを含めたサプライチェーン全体の情報分断が、全体最適化の足かせとなっている例が散見されます。例えば、製造現場での改善努力が、設計変更や部品調達の遅れによって相殺されてしまう、といった経験はないでしょうか。近年、IoTやAIといったデジタル技術の進展により、これまで分断されていた情報を繋ぎ、工場全体、ひいてはサプライチェーン全体を可視化することが可能になってきました。これにより、私たちは個別の「点」の改善から、プロセス全体を繋ぐ「線」や「面」での最適化へと、活動のレベルを引き上げる好機を迎えています。
日本の製造業への示唆
今回のエネルギー企業の事例は、私たち日本の製造業にとっても示唆に富むものです。今後の事業運営において、以下の視点を改めて確認することが重要であると考えます。
1. 全体最適の視点の徹底
個別の改善活動は引き続き重要ですが、常に「その改善が工場全体、事業全体にとってどのような影響を与えるのか」という全体最適の視点を持つことが不可欠です。TOC（制約理論）で言うところの「ボトルネック」はどこにあるのかを常に意識し、リソースを集中させることが求められます。
2. データに基づいた意思決定
熟練者の勘や経験は依然として貴重な財産ですが、それに加えて客観的なデータを活用する文化を醸成する必要があります。生産管理システムや各種センサーから得られるデータを収集・分析し、事実に基づいて課題を発見し、対策を講じ、その効果を測定するというサイクルを徹底することが、継続的な最適化の鍵となります。
3. 部門横断での取り組み
生産最適化は、製造部門だけの課題ではありません。設計段階での生産性の作り込み（フロントローディング）、調達部門による安定した部品供給、品質保証部門との連携による手戻りの削減など、関係する全部門が一体となって取り組むべき経営課題です。サイロ化された組織の壁を越えた連携が、真の最適化を実現します。
4. 技術は目的ではなく手段
IoTやAIなどの先進技術は、生産最適化を実現するための強力な「手段」です。しかし、技術導入そのものが目的化してはなりません。「どのプロセスの、何の課題を解決するために、この技術を使うのか」という目的を明確にすることが、投資対効果を最大化し、現場に定着させる上で極めて重要です。
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