多品種少量、かつ100以上の工程の自動化と見える化には工夫と試行錯誤が必要であった。実際の工場内にある手動設備も含め新旧様々な機械設備からどのような方法でデータを取得するのか、収集できたとしてもいかに生産管理システムと紐づけられるかなど、工程の種類が多くあるが故の課題も多くあった。
そこで、ベンダーとの協働により「MES（製造実行システム）」を導入しIoTシステムを製造ラインに構成。手作業はタブレットから、古い設備はクランプ信号から、その他PLC（プログラマブルロジックコントローラ）からのデータを収集し、取得されたデータの管理から、得られたデータを分析するなどデータに基づく生産指示などをすることで100の工程の最適化を図った 。
MESの導入は工場全体の生産自動化だけにとどまらない効果も生まれた。以前は、不良品が発生すると原因や担当者を紙に記入し、事務所で1ヶ月に一度まとめてシステムに入力していたため、原因分析をするにもタイムラグが発生していた。現場の作業状況も可視化されておらず、責任者が作業者に聞いて回り、各工程が会議で報告しあっていた。
また、BIツール（ビジネスインテリジェンスツール）を導入し、生産データが見える化されたことで、責任者が進捗状況をリアルタイムで把握できるようになり、作業者のフォローがしやすく、先々の生産計画も踏まえながら適切な人員配置を検討できるようになった。不良品発生原因や他作業者の状況もモニターで共有されるため、作業者内で改善につながる会話が繰り広げられる変化も生まれた。
その社内インフラと生産現場、作業員との融合を実現したのが、6名で構成された「IoT推進チーム」である。

生産技術部内に設置されたIoT推進チームでは、集めたデータを現場の実情にあわせてどう活用すればよいかベンダーに提案できる、「現場とデジタルの両面に強い人材」の育成を目指し、現場への丁寧なヒアリングまで重ねながらシステムを構築している。現場とのコミュニケーションが密になることで、新たなアイデアが現場から寄せられるようになり、ツールカイゼンにつながっている。
具体例を挙げると、以前は、設備が自動停止するとスマートフォンに通知が届くようになっていたが、工場内の騒音で気づきにくいという意見が寄せられたため、ウェアラブル端末の振動で知らせる仕様に変更した。指示書もQRコードで読み込んでいたところ、作業者が一目で内容を把握できないことから、電子ペーパータグを導入した 。
また、手作業工程については生産数をカウントするためのボタン導入を検討したが、作業者の動作が増えるため、おもりで自動的に生産数と良品率を計測する方式を採用した。
現場ファーストの姿勢を大事にしており、ツール導入が作業者の負担にならない配慮が最大限に施されている 。