Python で MES（製造実行システム）を開発する方法 ― 日本の製造現場に適した実践ガイド ―
日本の製造業では、ERP や設備制御システム（SCADA / PLC）は導入されているものの、
- 生産実績がリアルタイムで見えない
- 現場では Excel や手書き帳票が残っている
- 設備データと生産指示が結びついていない
といった課題を抱える工場が少なくありません。
これらの課題を解決する中核となるのが
MES（Manufacturing Execution System：製造実行システム）です。
本記事では、日本の製造現場を前提に、
Python を用いて MES を設計・開発する考え方と構成を分かりやすく解説します。
なぜ MES を自社開発（Python）するのか
市販の MES パッケージは高機能ですが、
- 自社工程に合わない
- カスタマイズコストが高い
- 導入に時間がかかる
といった理由から、必要な機能だけを自社で構築したいというニーズが増えています。
Python は以下の理由から、日本の製造業に適しています。
- 学習コストが低く、エンジニアを確保しやすい
- Django / PostgreSQL による堅牢な業務システム構築
- OPC UA / MQTT による設備連携が可能
- 小さく始めて段階的に拡張できる
日本の工場に適した MES の基本構成
flowchart TD
ERP["ERP<br/>生産計画・受注"]
MES["MES（Python）<br/>製造実行・可視化"]
GATEWAY["設備ゲートウェイ<br/>OPC UA / MQTT"]
MACHINE["設備・PLC"]
ERP --> MES
MES --> ERP
MACHINE --> GATEWAY
GATEWAY --> MES重要な考え方
- ERP は「計画」
- 設備は「動作」
- MES は「文脈を持った実行管理」
MES は 設備データをそのまま保存するのではなく、
「生産に意味のあるイベント」に変換して管理します。
最初に実装すべき MES 機能（MVP）
日本の中堅・中小工場では、
最初からフル機能 MES を目指す必要はありません。
フェーズ1（必須）
- 生産指示（Work Order）
- 進捗管理（WIP）
- 生産数量・不良数の実績入力
- 設備状態（稼働／停止）
- 停止理由（簡易 Downtime）
- OEE（稼働率中心）
フェーズ2（拡張）
- ロット・トレーサビリティ
- 品質検査データ
- 工程別実績
- Genealogy（履歴追跡）
Python ベース MES の設計ポイント
1. イベント駆動設計（Event-based）
- 実績はすべて「イベント」として記録
- 後から修正せず、履歴を残す
- 監査・品質対応に有利
2. 設備とは疎結合にする
- MES が PLC を直接制御しない
- ゲートウェイで吸収することで保守性向上
3. UI は「現場優先」
- 操作は最小限
- ボタンは少なく
- 日本語表示を前提
日本の製造現場での実務的注意点
実際の導入では、次の点が重要になります。
- ネットワーク断を想定（再送・バッファ）
- 設備時刻のズレ（サーバ時刻基準）
- 作業者 IT スキルのばらつき
- 品質監査・トレーサビリティ要件
技術的に正しいだけでなく、
現場で使われ続ける設計が必要です。
まとめ
Python を使った MES 開発は、
- 日本の製造工程に合わせて柔軟に設計できる
- 小さく導入し、段階的に高度化できる
- DX・スマートファクトリーの土台になる
という点で、多くの日本企業に適した選択肢です。
重要なのは、
「完璧な MES」ではなく「現場に合った MES」を作ることです。
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iiitum1984
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