ビジネスデータ活用事例集 - 作業行動データ分析が実現する製造現場の事故率低減と生産性向上事例

作業行動データ分析が実現する製造現場の事故率低減と生産性向上事例

Tags: 製造業, 行動データ分析, 労働安全, 生産性向上, 労働災害低減

はじめに

データドリブン意思決定は、企業の競争力を高める上で不可欠な要素となっています。特に、安全性確保と生産効率の両立が常に求められる製造業の現場において、データ活用は重要な鍵を握ります。本稿では、製造現場における作業員の行動データを詳細に分析することで、労働災害の発生率を大幅に低減し、同時に生産性も向上させた具体的な事例を紹介します。この事例は、単なる技術導入に留まらず、データに基づいた組織的な改善文化を醸成することの重要性を示唆しています。

事例概要

本事例の対象となるのは、大規模な製造プラントを運営する中堅製造業A社です。A社は、自動車部品の製造を主力としており、複数の製造ラインと複雑な工程を有しています。従業員数は約1,000名で、製造現場には熟練作業員から若手まで多様なスキルレベルの作業員が従事しています。

直面していた課題

A社は、業界平均と比較して労働災害発生率がやや高いという課題を抱えていました。特に、特定の危険作業や慣れない作業を行う際のヒューマンエラーが主な原因でした。また、熟練作業員の持つ効率的かつ安全な作業ノウハウが形式知化されておらず、若手への継承が十分に進んでいないことも、生産性向上と安全教育の両面で課題となっていました。これらの課題は、安全コストの増加や生産ロスに繋がり、企業全体の収益性を圧迫していました。

データドリブンなアプローチと具体的な取り組み

A社はこれらの課題に対し、作業員の行動データを収集・分析し、安全性と生産性の両方を改善するデータドリブンなアプローチを採用しました。具体的な取り組みは以下の通りです。

行動データ収集基盤の構築:
- 対象となる製造ラインや危険エリアに、作業員の姿勢や動作、ツール使用状況などを捕捉するためのウェアラブルセンサーや高性能カメラを設置しました。
- 既存の設備稼働データ、生産ログ、ヒヤリハット報告、労働災害記録なども統合的に収集するデータ基盤を構築しました。
行動パターンの分析:
- 収集したデータを基に、安全な作業行動と危険に繋がる可能性のある行動パターンを識別するための分析モデルを開発しました。これには、機械学習アルゴリズム（例: 異常検知、時系列パターン認識）が活用されました。
- 熟練作業員の効率的で安全な行動パターンを分析し、標準的な作業手順や動作との比較分析を行いました。
リスク評価と改善点の特定:
- 分析結果に基づき、特定の作業、時間帯、作業員グループにおけるリスクレベルを定量的に評価しました。
- 非効率な動作や安全手順の逸脱が多い箇所、ヒヤリハット発生の潜在的なトリガーなどを具体的に特定しました。
フィードバックと改善策の実行:
- 分析で特定されたリスク箇所や非効率な作業について、現場担当者や作業員と共有し、改善策（作業手順の見直し、ツールの改善、環境整備など）を策定・実行しました。
- 特に、熟練作業員の行動パターンから得られた知見を基に、最適な作業手順マニュアルを作成し、教育プログラムに反映させました。
- リスクの高い行動に対しては、リアルタイムまたはニアリアルタイムでのアラートやフィードバックを行うシステムも一部で導入しました。

導入したデータ技術や分析手法

データ収集: IoTセンサー（加速度センサー、ジャイロセンサーなど）、高性能カメラ、既存生産管理システム (MES)、労働安全管理システム。
データ基盤: クラウドベースのデータレイクおよびデータウェアハウス。
分析ツール・手法: Pythonを用いたデータ前処理・分析、機械学習ライブラリ（scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）によるモデル開発、統計解析ソフトウェア、BIツール（Tableauなど）による可視化。
分析対象データ: 作業員の姿勢・動作データ、作業時間データ、設備稼働状況、生産個数、不良率、ヒヤリハット・労働災害データ。

データ活用によって得られた具体的な成果・効果

これらのデータドリブンな取り組みの結果、A社は以下の具体的な成果を達成しました。

労働災害発生率の低減: 分析に基づいてリスクの高い作業手順を改善し、安全教育を強化した結果、取り組み開始前の1年間と比較して、労働災害発生率が40%低減しました。 特に、特定の危険作業における重篤な事故の発生リスクが顕著に低下しました。
平均作業時間の短縮: 熟練作業員の行動パターンを分析し、非効率な動作を排除した最適な作業手順を標準化したことで、対象となる主要工程の平均作業時間が15%短縮されました。 これにより、生産リードタイムの短縮と生産能力の向上に繋がりました。
教育・研修効果の向上: 熟練者の行動データを基にした具体的なマニュアルと映像資料を活用した教育プログラムにより、若手作業員のスキル習得スピードが向上し、OJT期間が平均20%短縮されました。
コスト削減: 労働災害発生率の低減に伴い、休業補償費、医療費、設備修繕費、保険料など、安全関連コストが年間で推定30%削減されました。 また、作業時間の短縮は間接的な人件費削減にも寄与しました。

成功の要因分析

本事例の成功には、いくつかの要因が考えられます。

明確な目的設定と現場との連携: 安全性向上という喫緊の課題意識が全社で共有されており、データ分析の目的が明確でした。また、データ分析部門が現場の作業員や管理者と密接に連携し、分析結果を現場の知見と照らし合わせながら改善策を検討・実行したことが重要でした。
段階的な導入と効果測定: 最初から全工程に導入するのではなく、リスクの高い特定工程からスモールスタートで導入し、効果を測定しながら横展開を進めたことが、リスクを抑えつつ成功確度を高めました。
データに基づいた改善文化の醸成: 分析結果を作業員自身にフィードバックし、データが「監視」のためではなく「自身の安全と効率向上のための示唆」として活用されることを理解させたことで、データ活用の受け入れが進み、自律的な改善行動を促しました。
経営層の理解とコミットメント: データ収集・分析基盤への投資や、改善活動に必要なリソース確保に対する経営層の強力なサポートがありました。

結論・教訓

本事例は、製造現場における作業員の行動データという一見捉えにくい情報を収集・分析することで、労働安全と生産性というトレードオフになりがちな二つの要素を同時に改善できることを示しています。データドリブンなアプローチは、従来の経験や勘に頼った安全管理や作業改善では見過ごされていた潜在的なリスクや非効率性を可視化し、客観的な根拠に基づいた意思決定を可能にします。数値で示された成果は、データ活用の強力な効果を証明しています。

今後の展望

A社では、今回の成功を受けて、行動データ分析の対象工程を他の製造ラインにも拡大する計画です。また、将来的にはリアルタイムでの作業行動モニタリングと、リスク発生前の予防的フィードバックシステムの導入を目指しており、さらなる安全性と生産性の向上を図る方針です。この事例は、製造業のみならず、物流、建設、医療など、人が介在する様々な現場作業の安全性向上と効率化に応用可能な可能性を示唆しています。