生産管理にAIが必要な理由と活用例｜システム選定のポイントを解説

近年は少子高齢化に伴う労働力不足が深刻化しています。また、新型コロナウィルスの影響で人材配置を見直す企業も少なくありません。製造業界でも労働人口が減少しており、企業の売上減少を食い止める為に、生産性向上や業務効率化といった課題を解決する必要があります。

これらの課題を解決すべく、AI・人工知能を導入する企業も多くなってきています。特に生産管理においてAIを活用する企業は増加しており、業務効率化や生産性向上に繋げています。では、具体的にどのような方法でAIを活用しているのでしょうか。今回は、生産管理の効率化を実現するAIの活用法について詳しくご紹介していきます。

▼更に生産管理について詳しく知るには？
生産管理の仕組みや役割とは？業務フローでの課題や効率化する方法を解説

▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）

生産管理とAIの関係

生産管理は、受注から納品までを含み、製造業において必要不可欠な業務です。大企業だけでなく、むしろ中小企業にこそ生産性を上げるために改善すべき課題があります。その問題を解決するAIとの関係性についてお伝えしていきます。

生産管理とは

モノづくりの現場では、具体的な計画や指示に基づいた生産が行われており、これを管理することが生産管理です。生産・製造計画は主に三つの要素が、品質（Quality）、原価（Cost）、納期（Delivery）から成り立っています。このQCDを最適化することが生産管理です。

生産管理の目的は、品質の良いモノを（Q）、原価を抑えて（C）、短納期でつくる（D）ことを実践し、自社製品の競争力を高めることです。QCDを最適化するには、納期、在庫、工程、原価を重点的に管理する必要があります。

生産管理は材料の調達から製造、出荷までの全工程を把握し、コストやスケジュール、現場の負荷や在庫調整、クレーム対応まで非常に幅広い業務を含むため、標準化が大変です。近年、生産管理をスムーズかつスピーディーにする為に、業務と情報を一元管理できる生産管理システムを導入する流れが進んでいます。

課題から見えるAI化の理由

ここでは、生産管理の業務内容や生産管理における課題、解決するためのシステムについて解説します。

生産管理における課題は、

• 製造ライン・部門ごとの業務負荷の平準化が難しい

生産計画に応じた生産活動するため、従業員や部門間の不公平を無くすには、製造ラインや部門ごとの業務負荷を平準化する必要があります。

• 手配漏れや誤発注の恐れがある

人的ミスにより資材の手配漏れや誤発注などが発生するリスクは常にあります。そのため、上長承認や二者確認がありますが、このような承認・確認作業は多くの手間がかかります。

• 製造のムダがなくならない

不良品は製造のムダになります。製造のムダを作ることで、原価の金額だけでなく販売機会を逃したために原価と売価の金額分が損失になります。

• 生産計画や調達計画が機能しない

生産計画や調達計画を作成する際に参照する経営計画や販売計画のデータに誤りがあると、生産計画・調達計画が機能しません。

などがあります。これら生産管理業務における課題を解決し、生産管理の業務効率化・ミス削減を実現する1つの手段として生産管理システムの導入があります。生産計画・販売管理・購買管理などの今まで人の手でしていた生産管理業務を一元管理し、生産管理業務を大幅に効率化します。

AIの特徴

人工知能【AI】は日本でも広く知られています。製造業の生産技術に活用されるAIには、どのような特徴があるのでしょうか？AIがこれまでのシステムと違うことは、要素技術の一つである機械学習によって、人間のように学習しながらさまざまなアウトプットができることです。

また、ディープラーニング（ニューラルネットワーク）と呼ばれる機械学習アルゴリズムによって、ビッグデータのような人間では解析できない複雑かつ大量の情報をインプットして解析を行い、生産工程にフィードバックすることも可能です。

生産管理をAI化するメリット

収集した大量のデータを、AIに学習させることで、生産管理業務が得られるメリットは大変大きいです。ここではそのメリットをいくつか紹介していきます。

人材不足の解消につながる

人手不足に悩む企業の多くは、人が足りないためにひとり当たりの労働量や労働時間が高い傾向にあります。労働環境としてはあまり良い状態ではないといえるでしょう。

ここにAIが導入された場合、これまで熟練作業員が行なっていた発注などの業務も機械で代替可能が可能になります。これにより、会社は従業員の労働環境改善に役立てることができます。または、大量のデータ分析によって最適パターンを発見し、偏った業務負荷の平準化が可能となり課題解決につなげます。

適正な需要予測ができる

製造業で重要なことは、目標とするQCDを達成することです。D（納期）を達成するためには、ユーザの需要を先取りして在庫を積み、工場の製品在庫の情報を正確に把握してコントロールする必要があります。AI活用で受注状況データなどを解析し、生産計画に反映させることで、作り過ぎや急な工程変更などといったムリ・ムダの削減が期待されています。

情報共有がスムーズになる

生産管理システムを導入すれば、製造業務から販売まで生産ラインの情報を可視化して共有できます。全体の情報を把握できれば在庫情報や販売情報をリアルタイムで確認できるため、在庫の超過や過不足と言った問題を解決し、在庫を常に理想的な状態に保てます。

生産管理システムを導入すれば、最適な利益率を常に維持できる事がメリットです。製造全体の情報共有により製造原価がリアルタイムでチェックできるため、原価の増減に合わせて仕入れ先や販売価格を調整することが可能です。

導入が進む生産管理システムのAI化領域

生産管理業務の中にもさまざまな領域が存在します。具体的にどのような領域でAIが活用されているかをお伝えしていきます。

生産・調達計画

これまで、生産計画は人間の手によって進められることが一般的でした。しかし、これまでのデータを参考にして市場予測を行う場合に、その担当者の経験が介入してしまい、予測に誤差が生まれてしまうケースがありました。

さまざまな要因を俯瞰的に捉えた上で、生産計画における予測を正確に進めていく作業は決して簡単ではありません。しかし、蓄積された過去のデータを参考にして予測する作業を得意とするAIであれば、常に客観的な生産計画を立てることができます。

具体的には、消費者行動や地理的要因、社会情勢的要因といったさまざまな要因を踏まえた上で予測を行い、計画を立てていきます。これまでは熟練作業員の手で計画策定が行われることが一般的でしたが、AIを導入すればベテランがいなくても精度の高い予測を行えるようになります。そのため、属人的な業務が減り業務効率の向上に繋がります。

品質検査の自動化

製造業において人手不足が深刻化すると、品質管理が疎かになってしまうケースがあります。この問題を解決するためにAIを導入する企業も多くなってきています。例えば、正常な製品と不良品を見分ける業務にAIを導入すると、より高精度かつ効率的に判別を行えます。

これまでのAIでは、正常な製品と不良品の判別を行うために、正常な製品のデータを大量に学習させなければなりませんでした。しかし、昨今ではディープラーニング（深層学習）を活用することで、これまで発生したことがないような不良品の判別も行える仕組みを構築している企業も多いです。もし判別にミスが生じてしまったとしても、そのミスを学習材料として活用すれば、さらなる精度向上につながります。

人間による判別作業は、どれだけ熟練作業員であってもミスが多少なりとも生じてしまいます。しかし、AIを導入すれば確実にミスを減らしていくことが可能になり、まさにAI導入に最適な領域といえます。

設備メンテナンスの自動化

設備のメンテナンスを行う業務は、熟練作業員に頼らなければいけませんでした。加えて、多くの時間と労力が求められる業務でもあるため、人手不足問題が深刻化している製造業においては特に大きな課題です。

AIを活用することでメンテナンス業務の効率化を実現するだけでなく、事故の予防でも大きなメリットを生み出せます。もちろん、ベテラン作業員でも事故の前兆を察知することは可能です。しかし、AIであれば24時間365日体制で設備のチェックを行い続けることができます。そして、常に正常なデータを学習し続けるため、異常を発見する精度も日々向上していきます。

AIを活用したシステム導入の注意点

システム導入の目的が明確化されないと、全体の最適化に失敗する可能性があります。AIシステムを導入する際の注意点についてお伝えします。

目的・課題を明確する

AIシステム導入での注意点として、経営者が率先し現場の声をきちんと吸い上げ、何が解決され、どのような効果が得られるかを明確にしておく必要があります。製造業や工場において、AIで解決可能な課題としては、不良品の発生・異物混入・製造品質の不安定・手間のかかる検品業務・習熟度の差によるオペレーションコスト増大などが挙げられます。

また、AIが具体的に活躍するシーンとしては、在庫管理の最適化・検査の機械化・設備保守業務の自動化などです。製造業・工場においてAIを活用するメリットは、製造品質の向上・コストの削減・生産性の向上・安全性の向上などです。

部署間の意思疎通

AIシステム導入での注意点として、システム部門が生産現場の状況を理解する必要があります。特に、生産現場の各部署と適切に意思疎通を図ることが重要です。生産管理システムは、一般的に情報システム部門の担当者が選定します。しかし、情報システム部門が生産現場の状況を理解していないと、生産管理システムを導入しても効果が得られません。

AIを活用した生産管理システム選びのポイント

AIシステムを導入しても、コスト削減や生産性の向上がすぐに見込めるわけでない事が第一の注意点です。ここでは、生産管理システム選びのポイントをお伝えしていきます。

導入体制で選ぶ

自社に生産管理システムを導入する時にまず考えるべきことは導入体制です。まずクラウド型かオンプレミス型かを選びましょう。

クラウド型とは、インターネット経由でサービスを利用できる形式です。導入費用が安く、ネット環境やパソコンさえあれば導入できます。オンプレミス型とは、サーバやネットワーク機器などを購入やリースして自社の内に設置し運用していく形式です。社内の環境に合わせてカスタマイズできるため、システム同士の連携が取りやすいですが、クラウド型に比べ価格水準が上がりますので注意が必要です。

自社の生産方式で選ぶ

生産方式には、主に以下の4種類があります。

• 1つの製品を流れ作業で作るライン生産方式
• ロット単位で同じ製品をまとめて作るロット生産方式
• 顧客の要望・注文に応じて作る個別生産方式
• 1つの製品を最初から最後まで同じ作業チーム内で組み立てていくセル生産方式

企業によって生産方式は異なります。生産管理システム導入の際は自社の生産方式に合うシステム、またどの生産方式にも柔軟に対応できるシステムを導入しましょう。

自社に合った機能で選ぶ

自社の事業規模との適合を確認するのは重要です。例えば、中小企業の場合は生産管理システムに大幅に費用をかけられません。そのため、導入費用を抑えられるシステムを選びましょう。

また、製造業のなかでも食品製造業金属製品製造業、機械製品製造業など各業種に適した生産管理システムもあるため、導入前に確認しましょう。

生産管理業務にAIツールを導入するなら「UMWELT」

生産管理業務でおすすめするAIシステムは、TRYETINGが提供する「UMWELT」です。UMWELTは、ネットワークやプログラミングの知識がない方でも簡単に生産管理システムの導入、構築が行えるようサービスが整っています。

UMWELTには常時100種類ものアルゴリズムが搭載されており、それらをレゴブロックのように自由に組み合わせることで、誰でも簡単に求めている生産管理システムの構築が可能です。

さらにUMWELTはAPIを介して接続するため、既存システムに手を加えることなくシステム化できます。既存システムに手を加えないため、煩わしい社内調整のコストも最小限に抑えることができます。

まとめ

生産性向上や業務効率化といった課題を解決する為に、AIシステムツールを生産管理で採用することは、製造業に欠かせないツールとなっています。ただし、AIシステムを導入後に効果を得る為には、生産管理現場の課題と目的を明確にする必要があります。また、導入する際のコスト面や導入体制などは入念に確認しておくべき必要があります。

TRYETINGが提供するサービス「UMWELT」なら、導入、導入後はコンサルタントのサポートを利用できるため、ネットワークの知識がない方でも安心して利用できます。

さらにノーコードツールUMWELTであれば、費用は業界最低水準と低価格で利用でき、導⼊、維持費⽤も不要のため、コストを最小限に抑えて利用できます。導入コストを抑えて生産管理システムを利用したい方にもオススメです。

UMWELTで生産管理システムの導入、利用を行って、業務効率化、生産性向上に役立てていきましょう。

UMWELTのサービスページをチェックする

AI予測ツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）