
導入事例
EXC-MES × AGV/AMR × 設備連携
生産・品質・設備データを統合し、生産の可視化、
品質トレーサビリティ、自動化を実現した繊維業界の導入事例をご紹介します。
自動化作業効率 +88%
OEE +9%
TEXTILE MANUFACTURING CHALLENGES & SOLUTIONS
繊維製造におけるMES導入:生産・品質・設備データの統合
多品種化や受注変動に対応するため、Excellent MES(EXC-MES)は生産・品質・設備データを統合し、
繊維工場における生産の可視化と業務効率の向上を支援します。
繊維業界の課題
- 生産進捗やWIPの可視化不足
- 生産・品質データの分散
- 品質異常の追跡が困難
- 手作業による搬送や設備操作の負荷
EXC-MESによる統合ソリューション
- WIP・作業指示のリアルタイム可視化
- 生産・品質・ERPデータの統合
- 品質トレーサビリティとリアルタイムアラーム
- 設備・自動化システムとの連携
KEY RESULTS
導入効果
MES、生産自動化、設備データの統合により、繊維製造業の導入事例では、自動化作業効率やOEEの向上など、定量的な成果が得られています。
88
%
自動化作業効率向上
9
%
OEE向上
CASE STUDIES
繊維業界のスマート製造導入事例
生産管理、自動搬送、設備連携、エネルギー監視など、複数の繊維製造事例を通じて、デジタル化と自動化技術による生産現場での活用方法と導入効果をご紹介します。
CASE 01
宏遠興業|AGV × 5Gによるスマート物流
NTT DATAは宏遠興業にAGV無人搬送システムを導入し、5G通信で既存システムと連携しました。宏遠興業は垂直統合型の繊維メーカーとして、サステナビリティ、スマート製造、研究開発を推進し、競争力の向上に取り組んでいます。
ソリューション
- AGV無人搬送システムを導入し、5G通信を活用して既存システムと連携
- 最適化アルゴリズムによる車両・搬送ルート計画で、手動による配車作業を削減
導入効果
NT$290万
年間コスト削減
搬送人員およびフォークリフトの保守コストを削減
35トン
年間CO₂排出量削減
ディーゼルフォークリフトを電動AGVに置き換えることで削減
CASE 02
EXC-MES生産管理|生産・品質・原価の統合
EXC-MESでリアルタイムの生産・品質データ、RFIDによる作業実績・工数、ERPデータを統合し、生産現場の可視化と製造原価管理の効率化を実現します。

課題
紙ベースの運用や分散したシステムにより、歩留まりや工数情報の可視化が不十分で、生産・品質状況をタイムリーに把握することが困難でした。
ソリューション
- EXC-MESで生産データをリアルタイムに自動収集し、不良記録や対応プロセスを標準化・システム化
- RFIDによる作業実績・工数収集とERP連携により、製造原価を自動算出
導入効果
- 歩留まりや異常状況をリアルタイムに把握し、品質改善サイクルを迅速化
- 手作業による集計・照合作業を削減し、より付加価値の高い業務へ人員をシフト
CASE 03
EXC-MES × 設備連携|品質・エネルギー管理
EXC-MESで製造データを統合し、IIoTによる設備連携で設備パラメータやエネルギーデータをリアルタイムに収集することで、生産現場の可視化と管理効率の向上を実現します。
ソリューション
- IIoTによる設備連携で設備状態や製造パラメータをリアルタイムに収集し、品質分析や異常履歴の追跡に活用
- 水・電力・ガスなどのエネルギー使用状況を監視し、しきい値設定とリアルタイムアラームに対応
- EXC-MESの生産データと現場データを統合し、主要KPIを可視化
導入効果
88%
自動化作業効率向上
設備データの自動収集とシステム連携により、手作業による記録やデータ整理を削減
9%
OEE向上
設備状態や製造パラメータをリアルタイムに監視し、異常対応時間を短縮
繊維業界向け FAQ 
Q1:EXC-MESを選ぶ理由は?
A:WIPや作業指示の可視化、品質トレーサビリティを強化し、必要に応じてERP、WMS、設備システムとの連携にも対応できます。
Q2:ERP・WMSと連携できますか?
A:APIやデータベース連携により、作業指示、在庫、仕掛品、品質データを接続し、システム間のデータ整合性を維持できます。
Q3:MES導入は何から始めればよいですか?
A:まずWIPや作業指示の可視化など、主要な業務から導入し、その後、実際のニーズに応じて品質管理、設備連携、システム統合へ段階的に拡張することをおすすめします。
RELATED INSIGHTS

AIによるMES・スマート製造の高度化
AIとMESのリアルタイム製造データを組み合わせることで、異常分析、予知保全、生産判断を支援し、データに基づく製造現場の高度化を実現します。


