真実を丸裸に データサイエンスの力で効率化へ

私たち藤井工藝は、これまで数多くの技術的課題や現場の難題に対し、データの力を活用することで本質的な解決を導いてきました。
勘や経験だけに頼るのではなく、事実を示すデータを軸に判断することで、再現性のあるものづくりを実現しています。

現代のものづくりにおいて重要なのは、単に「作れる」ことではありません。
効率化され、なおかつ勝負できる環境を構築できているかが、企業や製品の価値を大きく左右します。

データは単独で価値を持つものではなく、次のような要素と結びつくことで、初めて力を発揮します。

・人(技術者・意思決定・現場の知見)

・もの(製品・設備・プロセス)

・資本(コスト・投資・利益構造)

・材料(特性・ばらつき・供給)

・形状(設計・精度・最適化)

これら複雑に絡み合う要素をデータで可視化し、関連付け、最適な判断につなげる。
それこそが、藤井工藝が考えるデータサイエンスを活用したものづくりです。

私たちは、データを「分析のための道具」で終わらせません。
現場で使える形に落とし込み、実際の成果として還元することで、
革新と競争力を生み出すものづくりをこれからも追求していきます。

実績紹介

<人事関連>
・退職者予測
・部署別社員のやる気解析

<工場関連>
・設備の故障予測
・運用把握のダッシュボード作成
・データベース環境整備
・レポート情報からの修理時期予測
・エッジコンピューティングを活用したセンサーデータ取得機の作成

<システム関連>
・資料の検索エンジン構築
・MAPコンテンツの施設紹介ロジック開発
・AWSクラウドサービスの構築

<新規事業>
・業界解析、ビジョン構築検討提案

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具体紹介

設備メンテナンスデータのDB化と傾向分析による予防保全およびコスト最適化支援

<課題>

金属加工工場において、設備の故障傾向を把握し、計画的な保全を行うために、定期メンテナンス業者から整備レポートを受領していました。レポートには整備内容、修理内容、交換部品、費用などの詳細な情報が含まれており、CSV形式で提供されていました。これらのデータは蓄積されているものの、体系的に整理されておらず、どの設備に修理が集中しているのかどの部品がどの程度の周期で交換されているのか次にどのような整備が必要になる可能性が高いのかといった傾向を把握することが困難な状態でした。また、交換部品については、自社で事前に準備することでコスト削減および納期短縮が可能であることが分かっていたものの、交換タイミングを予測できないため、計画的な調達ができないという課題がありました。

<解決策>

まず、紙およびCSV形式で管理されていたメンテナンスレポートを統合し、設備ごとの整備履歴を一元管理できる環境を構築しました。整備日、設備ID、修理内容、交換部品、費用などの情報を整理・構造化することで、検索・分析が可能な状態を整備しました。

次に、蓄積されたデータを可視化し、設備ごとの修理頻度および交換部品の発生傾向をグラフとして確認できる環境を構築しました。
これにより、故障が集中する設備や、繰り返し交換される部品を明確に特定できるようになりました。さらに、時系列分析により、部品交換および修理の発生周期を把握し、今後必要となる整備内容の予測を可能にしました。これにより、交換頻度の高い部品を事前に自社で準備することができ、部品調達コストの削減と、設備停止時間の最小化を実現しました。

また、費用データの分析により、外部業者による部品供給と自社調達のコスト差を明確化し、調達方針の最適化にも貢献しました。

<成果>

本取り組みにより、以下の効果を実現しました。

・設備ごとの修理傾向および故障頻度の可視化

・交換部品の発生周期の把握と予測

・部品の計画的調達によるコスト削減

・設備停止リスクの低減

・メンテナンスデータの資産化と継続的活用の実現

これまで活用されていなかった整備履歴データを、設備保全の意思決定に活用できる基盤へと変換し、保全業務の効率化とコスト最適化を支援しました。

KKDの世界に終止符を

KKDとは、「経験」「勘」「度胸」。
長年、日本のものづくりや意思決定を支えてきた考え方であり、多くの成功を生んできたことも事実です。

しかし今、その限界も明確になっています。
経験は属人化しやすく、共有されなければ再現できません。
勘は速くても、その理由を説明できなければ、検証や改善につながらないのです。
また、根拠のない度胸は、もはや戦略ではなく賭けになってしまいます。

これから求められるのは、KKDを否定することではなく、根拠に昇華することです。
データは、経験を裏付け、勘を検証し、度胸を支えます。

人の経験を、組織の力へ。
藤井工藝は、勘に頼る判断から、根拠に基づく判断へと進みます。

スポットスケールでDXを

DXはすべてを一気にデジタル化することではないと、私たちは考えています。
これまで「すべてを変えよう」とした結果、かえって失敗してしまった企業を数多く見てきました。
急激な変化による拒絶反応や、完璧を求めすぎる姿勢が、逆に非効率を生んでしまうケースも少なくありません。

だからこそ、現場や業務を丁寧に見渡し、「今、効果が出るところ」「無理なく始められるところ」から、少しずつ取り入れていくことが重要だと考えています。

部分的な可視化や小さな自動化であっても、積み重ねることで確かな変化につながります。
スポットスケールでDXを進めることで、現場に負担をかけず、継続可能な改善を実現します。

想定案件タイプ


製造業のDXに実績が偏っていますが、製造業の製造データに限らず営業、経理、マーケティング等幅広くお請けさせて頂きます。

実績分析

内容:日ごと、ラインごとの生産数や不良率を分析し、傾向をまとめる

成果物:不良率グラフ、異常日のハイライト、改善提案

値段感:15万(1ヶ月)
週一定例報告

データ可視化

内容:ログを読み込み、稼働率や停止時間を可視化

成果物:稼働率グラフ、停止要因の簡易まとめ、WEBアプリダッシュボード、活用方法の説明書を納品

値段感:15万 / 1個

自動化

内容:ルーティーン作業の自動化、データ整形の自動化

成果物:自動化ツール

値段感:20万/ 1個

定期レポート自動化

内容:毎週・毎月作成している生産・販売レポートをPythonで自動化

成果物:レポート出力ツール + 出力例

値段感:15〜20万 / 1個

Python教育
内容:従業員のデータリテラシーの底上げを実施します。環境構築からデータ整形、可視化、機械学習ロジックの構築など幅広くデータを扱うための技術共有を行います。
値段感:2万 / 1名・1ヶ月(週1時間)


※途中での仕様変更があった場合は料金が上がる可能性がありますのであらかじめご了承の程よろしくお願いいたします。
※データは数値、日本語幅広く対応します。

データ活用に興味が出ると

一度メッセージください!
本番伴走までの流れなどはその都度変わるので相談しながら進めさせてください。

以下XよりフォローいただきDM下さい。
そこからスカイプ、ZOOMなどで直接悩みをお伺いさせてください!

藤井工藝では、すべてオーダーメイドでものづくりを行うことにこだわって事業展開しています。

まずは、お客様が抱えている悩みや「やりたいこと」を丁寧にヒアリングし、
それを一緒に整理・言語化するところからスタートします。

課題が見えてきた段階で最適な解決方法をご提案し、
アジャイルな進め方で進捗や方向性を確認しながら、柔軟に形にしていきます。

企画・設計から着工、そして課題解決まで。
藤井工藝は、最後まで伴走しながら幅広いものづくりに対応します。