製造業における生産性向上の方法とは？AI導入のメリットも解説

製造業の経営者の中には、自社の生産性に問題を抱えながらも、改善に難しさを感じる方もいるのではないでしょうか。AIをはじめとするデジタルツールを活用すると、生産性の向上や従業員の負荷の低減に向けた有効な施策を打ち出せます。生産性向上の方法や、AIを導入するメリットを見ていきましょう。

製造業に生産性向上が必要な理由

製造業における「生産性」は、製品を製造するために投入した資源を、どれだけ効率的に使用できているかを意味します。コストのかけ方が効果的なのか把握するため、健全な経営を進めるために不可欠です。

生産性が向上すれば、企業にとって多くのメリットがあります。生産性の向上が必要な理由を確認しましょう。

より多くの利益を生み出せる

製造業において、生産性の向上は利益に直結しています。生産性が向上すれば、少ない資源で多くの利益を生み出せるようになるからです。

製品を製造するために必要な原材料だけでなく、製造に必要なエネルギーや従業員なども資源に該当します。原材料や光熱費などに無駄が生じるような業務の進め方では、生産性が高いとはいえません。

利益が増えれば、設備の充実や更新、従業員の教育などにかけるコストを確保しやすくなります。

無駄なコストを減らせる

無駄なコストを減らせるようになる点も、生産性の向上が必要な理由です。生産性を向上するために業務の効率化を進めれば、人件費や製造費を減らせます。例えば製造工程や在庫管理を見直し、稼働する時間や人員を削減すればコストを抑えられます。

効率よく業務を遂行できるようになると、工場の稼働時間を減らしても、それまでと同じ時間で多くの製品を生み出せるようになる点がメリットです。

生産性の向上で生まれたコストの余裕を設備投資や従業員の研修などに回せば、さらにポジティブな効果が生まれるでしょう。生産性を向上させられる環境を整えたり、従業員の知識や技術を底上げしたりする取り組みによって、より高いレベルの仕事が可能になります。

労働力不足を解消できる

生産性が向上すると少ない労働力で大きな成果を生み出せるようになり、労働力不足の解消に役立ちます。

日本社会は、今後も少子高齢化が加速していくとともに労働力の不足が続く見込みです。厚生労働省が公表している『2022年版ものづくり白書』によると、製造業の就業者数は約20年間で157万人も減少しています。

将来にわたり安定的な経営を続けるには、生産性を向上させて労働力不足を解消しやすい環境にしておくのが理想です。

（参考：『2022年版ものづくり白書「概要」｜厚生労働省』）

品質を一定に維持できる

製品の品質を維持しやすくなる点も、生産性を向上したほうがよい理由のひとつです。生産性が高く効率的な生産体制を整えると、品質のばらつきがなくなります。

製造業において、一定の品質を確保できる生産体制を整えることには重要な意味があります。製造過程でミスが多く、品質に問題がある業者に発注したいとは考えないのが通常でしょう。非効率的な体制ではミスが発生しやすく、修正に時間がかかるという問題が起きます。

質の高い製品をスピーディーに生産できるようになれば、これまでよりも多くの利益を生み出せるようになります。自社への信頼や顧客満足度の向上にもつながり、継続的に利益を上げやすくなるでしょう。

生産性の向上を妨げる要素

利益が伸び悩んでいたり業務効率に問題を感じたりしている場合、生産性の向上を妨げるものが何かを明らかにする必要があります。原因が分からないままでは、解決のしようがありません。

間違った方向に舵を切ると、解決が遅れるだけでなく業務に悪影響を与える危険性があります。製造業にありがちな生産性を妨げる要素を知って、改善に役立てましょう。

業務の標準化がなされていない

特定の担当者にしかできない作業が多い状況は、生産性が上がらない原因になり得ます。ベテランが持つ長年の経験や知識だけに頼ったやり方では、その従業員の離職により業務が停滞したり、特定の従業員への負荷が大きくなったりします。解消するには業務の標準化が必要です。

従業員のスキルに格差が生まれ、日によって生産性が異なるという事態が発生しないようにするには、現状の工程を見直して改善する時間を設けましょう。

ツールの導入や研修の充実などにより、誰でも簡単に質の高い仕事ができる体制を整える工夫も大事です。

部署間での情報共有がしづらい

部署間で販売・在庫・生産などに関する情報を共有しづらい状態になっていると、生産性を低下させている原因を特定できません。スムーズに情報を共有し、どこに問題があるのか見つけにくい状態を作らないことが、生産性を向上するために必要です。

情報共有が十分でないと、適切な在庫管理ができず無駄なコストが発生する・リードタイムが長期化するなど、直接的に生産性を低下させる事態にもつながります。

これらの問題を改善するためにも、ワークフローツールや在庫管理システムなどの導入により、情報を可視化しましょう。

ミスが発生しやすい環境

ヒューマンエラーが起こりやすい状態だと、生産性は上がりません。例えば発注ミスが発生すれば、大きなコストの無駄が生じてしまいます。ミスした工程のやり直しや確認に手間がかかり、作業効率は下がる一方です。

まずはミスが起こる原因を特定し、ミスを減らすための補助設備の導入や研修などを充実させる動きが必要です。

複数あるミスの発生原因の中で、特に複雑な工程やチェック体制の不備は、ヒューマンエラーを増やします。また長時間労働により従業員が疲弊している状態ではミスが起こりやすく、それにより生産性が低下するという悪循環を招きやすくなります。

生産性を向上させる方法

生産性が低下した状態では、利益の向上は見込めません。一時的に生産性が落ちているだけならまだダメージは大きくありませんが、長期化すると経営不振を招きます。放置すれば経営を立て直すのが難しくなってしまいます。

効率的な業務を妨げる要因を排除すると同時に、生産性を向上させる方法を知って実践しましょう。

DXによるアナログ環境の改善

生産性に課題を感じているなら、まずDXによって現場の環境を改善できないか検討しましょう。デジタルツールを活用すると、情報の可視化や業務の標準化が進みます。自社が抱えている問題を明らかにし、デジタルツールの導入で解決できないか探るという流れが基本です。

例えば業務可視化ツールを使うと業務プロセスが明確になり、無駄な工程や改善が必要な部分を探し出せます。在庫管理や工程管理などを行えるシステムを導入すれば、情報共有の不足や属人化が解消され、仕事がしやすい環境を作れます。

AIによる情報の計測や分析などを取り入れ、業務をスマートにする方法もおすすめです。ベテランでなければ難しい需要予測も、AIの手を借りることで担当者を問わず一定のレベルでこなせる業務になります。

工程を見直して無駄を省く

業務の流れや手順を見直して無駄を省く試みは、生産性向上の施策として有効です。大まかなプロセスだけでなく細かい工程に分けて確認すると、より小さな無駄を発見できて生産性の向上につなげられます。

見直しの際は、整理・整頓・清掃・清潔・しつけの「5S」を意識しましょう。必要なものと不要なものの整理、材料や機具の整頓、作業場の清掃やメンテナンス、清潔な状態の維持ができているかを点検します。

働きやすい動線の確保

製造業では、作業現場に働きやすい動線が確保されているかどうかで生産性が変わります。製造しているものや生産形態によっても異なりますが、以下のようなレイアウトでは無駄が生じます。

・ひとつの作業を終えるために必要な移動距離が長い
・作業を中断しないと必要な材料を取り出せない

効率よく作業を進めるには、材料や機具の置き場所も十分に考慮しましょう。実際に働いている従業員の目線で設備のレイアウトを見直すことで、生産性を向上させられます。

AIが製造業の生産性向上に効果的な理由

AIに関心はあっても、製造業の生産性向上に具体的にどのように役立つのかイメージできない方もいるでしょう。ITへの知識が不足していると、ハードルが高いと感じがちです。上手に使いこなせないのではないかと不安を感じてしまうケースもありますが、うまくいけば業務の効率を大幅に上げられます。AIが製造業の生産性向上に効果的な理由を見ていきましょう。

既存のワークフローを自動化できる

AIを導入すると「生産管理」や「需要予測」など、既存のワークフローの自動化が可能です。工数や人員を削減でき、生産性の向上に役立ちます。

自動化によってリソースに余裕が生まれ、人間の手でしかできない作業に多くの労力を割けるようになれば、労働力不足の解消にも役立ちます。

AIはこれまでに蓄積された大量のデータを使用して継続的に学習を行っていくので、使用するほど精度が上がるところもポイントです。

ヒューマンエラーを減らせる

人の手で行う作業には、ミスが付き物です。入力業務や管理業務などでミスが発生すると、生産性が低下します。そこでAIに業務の一部を任せれば、ヒューマンエラーを減らせます。

製造業では、何をどれだけ作れば最も効率よく利益を上げられるのかを考えることが重要です。しかし、さまざまな角度からの分析が必要な需要予測を、人力だけで賄おうとすると大きな労力を必要とします。

特に、商品数が多い場合には、完璧に全ての需要予測をしようとしても、ほぼ不可能です。精度を上げるだけでも多くのコストや時間がかかるでしょう。従業員の労働時間が長くなると、それだけ疲労が蓄積してミスが起こりやすくなる点も問題です。

AIなら、労働条件の悪化や勤務時間の超過などを心配せずに情報の分析や学習を任せられます。疲れによるミスもないので、ヒューマンエラーを大幅に減らせます。

従業員のパフォーマンスが向上

生産性を向上するためには、従業員が高いパフォーマンスを出せる環境整備が重要です。AIに生産管理や需要予測を任せると、業務の属人化が解消されて従業員の負担を減らせます。本来の業務に集中しやすくなり、残業が減るなどの効果が期待できる点も魅力です。

優秀な従業員であっても、精神的・肉体的な負荷が大きすぎる仕事を続けていると、パフォーマンスが低下します。特に需要予測は利益に直結する仕事なので、常に大きな責任が付きまといます。

AIの助けを借りれば、特定の従業員に負担が集中する心配はありません。負荷が大きい業務の量を減らし、生産性を向上させましょう。

ノーコードAI『UMWELT』で生産性向上

AIを導入したいと思っても、コストや時間の問題でなかなか実現できない企業は多いでしょう。一から自社に合うAIを開発しようとすると、莫大なコストや時間がかかってしまいます。しかしTRYETINGの『UMWELT』を利用すれば、簡単に高精度なAIを使った製造業の効率化を実現できます。詳しい特徴やメリットを見ていきましょう。

在庫管理や需要予測を最適化

UMWELTは、TRYETINGが提供する在庫管理や需要予測などの最適化に役立つAIツールです。社内に蓄積されたデータを使用した分析が可能なだけでなく、正確な分析に欠かせないデータ収集や、欠損値の処理などを自動化できます。

大量のデータを処理するために必要なアルゴリズムを使用できるので、データの準備段階の工数も大幅な削減が可能です。現場で使用しているExcelファイルなどに解析結果を結合させたり、出力したい情報をPDF化したりと、現場で使いやすい工夫もされています。

専門知識がなくても操作が可能

UMWELTはノーコードで需要予測・在庫管理・自動発注など、さまざまな業務の効率化を実現できます。ITやプログラミングに関する専門知識を持つ人材がいなくても、運用が可能です。

あらかじめ搭載された複数のアルゴリズムを使用し、ドラッグ&ドロップなどの簡単な操作で分析や学習を開始できます。スムーズに運用できるようになるまでコンサルタントが伴走するプランも準備されているため、初めてDXに取り組む企業でも安心です。

製薬原料製造業者様のUMWELT導入事例

製造プロセスの改善と生産性向上にUMWELTを使用している、製薬原料製造業者様の事例を紹介します。この企業では、製薬原料用である結晶系材料の化学反応予測にUMWELTを役立てています。

時間の経過とともに変化する、さまざまな条件をコントロールしながら正確な予測を行うには、長年学習してきた熟練者の感覚が欠かせません。従業員の高齢化や、次世代への技術の継承が難しいといった問題を抱えていました。

そこでUMWELTに搭載されている複数のアルゴリズムを組み合わせることで、属人性の高い技術やワークフローをAIで代替することに成功しました。

これまでに蓄積されたデータをAIによって有効活用することが可能になり、ベテランが引退し世代が交替しても、将来にわたって安定的に事業を進められる体制を実現しました。

まとめ

製造業の生産性を向上するには、業務の効率化が重要です。細かい部分まで業務プロセスを見直し、問題を解決するためにDXを進めるのが生産性向上への近道です。

DXを進めれば、生産性が向上するだけでなく、将来的な労働力不足の解消にも役立ちます。ほかにも、ヒューマンエラーを減らせたり属人化を解消できたりといったメリットもあります。

AIを導入すると精度の高い予測が可能になり、人間にしかできない業務に集中しやすい環境を作れるところが魅力です。自社の生産性を向上し、利益の拡大や安定的な事業環境を構築するための土台を整えましょう。

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AI予測ツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）