近年、生産管理は人手不足やサプライチェーンの複雑化、ニーズの多様化への対応など、従来のシステムでは対応しきれない課題を抱えています。そのため、生産管理においてAIを活用する企業も増えており、業務の効率化や生産性向上などが注目されています。
本記事では、生産管理が抱える課題を解決するためのAIの活用方法やメリットとデメリット、実際の活用事例をご紹介します。生産管理へのAI導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
Table of Contents
AI 活用が進む生産管理
生産管理の分野では、具体的に以下のような業務でAIが活用されています。
- 生産計画の作成
- 品質検査
- 設備のメンテナンス
生産計画の作成
これまでの生産計画は、経験豊かなベテランに頼らざるを得ませんでした。また、過去のデータをもとに市場予測をしたとしても、作成者の経験などが介入してしまうため、予測に誤差が起こることが課題とされてきました。
AIを活用すれば、ベテラン技術の再現に加え、客観的で精度の高い予測が可能になります。これにより生産計画が属人化してしまうという課題も解決し、生産計画作成の時間も短縮できます。
品質検査
品質検査も生産管理の重要な業務ですが、人手不足により不良品の見落としが起こるなど品質管理が疎かになってしまうことが課題でした。
品質管理にAIを導入し、AIと人間の二重チェックの体制にすれば、負担の軽減や高精度で検査できることが可能となるでしょう。
設備のメンテナンス
設備のメンテナンスも、経験を積んだベテランの存在が不可欠です。時間と労力がかかる業務ですが、属人化してしまうため担当者の負担が大きいことが課題でした。また、ベテランの技術を継承できるかが業務の存続にも関わります。
AIを導入することで、24時間365日設備のチェックができ、担当者の負担軽減が可能です。また、自己学習能力により、異常を発見する精度も向上し、事故の予兆を捉えることができるようになるでしょう。
生産管理にAIを導入するメリット
生産管理にAIを活用することによって、以下のようなメリットがあります。
- 属人化が防止できる
- 人手不足の改善につながる
- 全体を可視化して共有できる
属人化が防止できる
これまで生産管理の重要な業務は、ベテラン従業員の担当になることが多く、固定化による業務の滞りや特定の従業員への業務集中が課題でした。また、業務の固定化により、ベテランの技術が後進に受け継がれないという課題もあります。
AIを活用することで、属人化した業務を自動化でき、ほかの従業員でも担当できるようになります。ベテランの技術が受け継がれやすくなり、負担を減らすことも可能です。
人手不足の改善につながる
AIを活用することで、業務が効率化し労働時間が短縮できます。さらに人がやらなくても良い仕事をAIに任せると、人員配置を見直して適切な場所に適切な人数を配置できるようにもなるのです。
業務の負荷の偏りを防ぐことで労働環境の改善にもつながり、近年特に課題となっている人手不足改善の一助となるでしょう。
全体を可視化して共有できる
生産管理にAIを導入すれば、製造から販売まで生産ライン全体の情報を可視化して共有できます。全体の情報共有がスムーズになるため、在庫や販売の状況をリアルタイムで確認し、在庫を過不足なく安定的に保てます。24時間365日働けることもAIの強みといえるでしょう。
生産管理にAIを導入するデメリット
生産管理にAIを導入すると以上のようなメリットがありますが、デメリットにも注意が必要です。
AIの導入や運用にコストがかかる
AIを導入・運用するにはコストがかかります。戦略なしの導入や現場の従業員とのすり合わせ不足によっては、期待したような成果が出ない可能性もあります。AIを導入してどんな課題を解決したいのか、導入する目的を明確にしてから適切なコストをかけるべきでしょう。
長期目線で効果測定する必要がある
AIを導入してもすぐに効果が出るとは限りません。新しいシステムを従業員が使いこなすまで時間がかかるでしょうし、否定的な意見が出る可能性もあります。
導入後も、調節を重ねながら、長い目で見て効果があるかを見る必要があります。
生産管理AIの導入・活用事例
生産管理にAIを導入した活用事例をご紹介します。
失注 を必要最小限に抑えることに成功（UMWELT）
株式会社ASNOVAでは、全国の建設現場で必要となるレンタル機材を管理する業務に、AI予測ツールプラットフォーム「UMWELT」を導入しています。
これまでは、機材管理部の担当者が、過去の実績データをもとに予測数値を算出しており、属人化や適正在庫の管理が課題でした。
「UMWELT」は過去2年ほどの実績データがあれば、1〜2年先の需要予測を算出することができるため、必要な在庫を算出し、機材を購入する際の判断材料として活用されています。
全国の機材センターの適切な機材の量を予測したことで、失注を必要最低限に抑え、必要な時に必要なエリアへ機材を供給できるようになりました。機材の稼働率も例年より大幅に改善したそうで、AIの導入によって、属人化や適正在庫の管理の問題を解決したといえるでしょう。
生産 計画にかかる時間を63％カット（最適ワークス）
某飲料メーカーでは、製造順序の自動立案に生産スケジューラを導入しています。
こちらの飲料メーカーでは、計画担当者が月に1度、丸1日をかけて生産計画を作成していました。生産計画では、製造できる生産量の上限に対して、生産依頼や出荷見込みをもとに、製造の順序を計画しますが、納期や制約条件、従業員への作業量の配慮など、考慮する項目が多岐に渡ります。さらに市場や原材料の手配などによって、生産量の変更が頻発し、修正する業務が大きな負荷となっていました。
そこで生産スケジューラを導入し、効率よく製造できる製造順序になるよう、制約条件の設定を繰り返しました。
その結果、生産計画の作成と修正作業の労力が削減され、毎日30分の計画作業のみで対応が可能となっています。繁忙期の業務負担が軽減し、生産計画にかかる時間は約63％カットに至りました。また、効率的な製造順序を計画することで、製品の切り替え時に生じる段取り頻度が減少しました。これにより、工数の削減だけでなく洗浄処理などにかかる洗浄剤などの使用量の削減まで見込めるとのことです。
こちらもAIによって生産計画の負担が軽減できた、好例といえるでしょう。
まとめ
生産管理業務では、ベテランへの業務集中や人手不足による品質管理やメンテナンスへの弊害が課題となっています。AIを導入することで、業務の効率化や生産性の向上が見込め、ご紹介した事例では、適正な在庫の管理や生産計画の業務負担軽減が可能となりました。現在抱えている問題や導入の目的を明確にしたうえで、AIをうまく活用すれば生産管理の課題を解決に導くことができるでしょう。
オルツでは、AI技術を用いたシステム開発を行っています。業務の効率化や負担の軽減といった課題に合わせてシステムを開発し、導入までサポートします。AIの開発や導入をお考えの際は、お気軽にご相談ください。
