■ 工場で熱中症が発生しやすい理由
● 機械・設備からの発熱
金属加工、食品加工、樹脂成形などの工場では、大型機械や加熱工程が常時稼働しており、室温が外気温以上に上昇するケースも少なくありません。
特にライン周辺は局所的に高温になりやすく、空調だけでは対応しきれないことがあります。
● 換気不足・空気の滞留
屋内作業である工場では、
-
窓を開けにくい構造
-
防塵・防臭対策による密閉空間
などの理由から、熱や湿気がこもりやすくなります。結果として、湿度上昇により発汗が妨げられ、体温調節が困難になります。
● 工程ごとの温度差・作業負荷の偏り
工場では、工程やエリアによって
-
高温エリア
-
冷房が強いエリア
が混在します。この温度差が自律神経に負担をかけ、体調不良や集中力低下を引き起こします。
● 防護服・クリーンルーム作業
防護服やクリーンウェアを着用する現場では、体内に熱がこもりやすいため、一般作業よりも熱中症リスクが高まります。
■ 工場における従来の熱中症対策と限界
多くの工場では、以下のような対策が実施されています。
-
冷房設備・スポットクーラーの設置
-
こまめな水分・塩分補給の呼びかけ
-
休憩時間の確保
-
ポスターや朝礼での注意喚起
これらは重要な取り組みですが、工場特有の課題に対しては不十分なケースもあります。
● 従来対策の課題
-
作業エリアごとの温度差を把握できない
-
空調の効きムラに気付きにくい
-
作業員の無理を管理者が把握できない
-
感覚や経験に頼った判断になりがち
結果として、「問題が起きてから対処する」事後対応型の熱中症対策になってしまいます。
■ IoTを活用した工場向け熱中症対策とは
工場の熱中症対策では、環境データを基に作業環境を最適化することが重要です。そこで注目されているのが、IoTを活用した環境モニタリングです。
● 環境センサーによる作業環境の見える化
IoT環境センサーを工場内に設置することで、以下のデータをリアルタイムで取得できます。
-
温度・湿度
-
二酸化炭素濃度
-
作業エリアごとの環境差
これらの情報から、「空調が効いていない場所」「熱がこもりやすい工程」を数値で把握できるようになります。
● データに基づく空調・換気の最適化
取得したデータを活用することで、
-
スポットクーラーの配置見直し
-
換気設備の稼働調整
-
過剰冷房の抑制
といったムダのない環境改善が可能になります。
■ WBGT指数を活用した工場向けの判断指標
WBGT(湿球黒球温度)は、熱中症リスクを評価する指標ですが、工場では作業中断のためだけの指標ではありません。
● 工場におけるWBGT活用のポイント
-
作業エリアごとの暑熱リスク比較
-
空調改善の優先順位判断
-
工程変更・人員配置の検討材料
デジタルサイネージでWBGT指数を表示することで、管理者と作業員が同じ指標を共有でき、現場全体の意識向上にもつながります。
■ IoT Stationで実現する工場の熱中症対策
IoT Stationは、工場内の環境データをクラウドで一元管理できるIoTプラットフォームです。
● 工場導入のメリット
-
温度・湿度・WBGT指数のリアルタイム可視化
-
エリアごとの環境差をダッシュボードで把握
-
閾値超過時の自動アラート通知
-
複数工場・複数ラインの横断管理
■ まとめ|工場の熱中症対策は「環境最適化」が鍵
工場における熱中症対策は、
-
屋内特有の暑熱環境
-
工程・設備による温度差
-
生産性・品質への影響
といった課題を踏まえた対応が不可欠です。
IoTを活用し、作業環境をデータで可視化・最適化することで、事故を未然に防ぎ、安定した生産体制を維持できます。
工場の熱中症対策を強化したい方は、IoTを活用した次世代の環境管理を検討してみてはいかがでしょうか。