生産管理と製造管理の違いは何？業務AI化のメリットや活用事例を紹介

製造業における「生産管理」と「製造管理」は、どちらも似たようなイメージがありますが、担当領域は異なります。生産管理は製造管理よりも管理する領域が広く、製造管理はより近い現場の作業工程です。

しかし、生産管理と製造管理の違いがよく分からない方もいるのではないでしょうか。この記事では両者の違いと、業務AI化のメリット・AI導入の活用事例について紹介します。

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生産管理と製造管理の違いとは

「生産管理と製造管理は何が違うの？」と思っている方も多いでしょう。似たような意味合いであるため混同されがちですが、それぞれ業務領域は異なります。

生産管理は製造管理も含めた総合的な管理業務を行い、製造管理は現場工程に近い管理業務を行います。ここでは、生産管理と製造管理の違いを見ていきましょう。

生産管理の意味

生産管理は、生産計画に基づいて製品の生産を管理することです。以下3つの要素「QCD」の最適化を目的としています。

・品質（Quality）
・原価（Cost）
・納期（Delivery）

生産管理に求められるのは「品質の高い製品を、原価を抑えて、短納期で生産する」ことです。業務内容は多岐にわたり、具体的には「生産計画の立案」「設計」「資材調達」「人員配置や設備配置」「生産コントロール」「品質管理」などがあります。

製造管理の意味

製造管理は生産管理よりも、現場の作業に近い管理を意味することがほとんどです。組立・金属加工・製造ライン・加工・品質管理など、製造現場の進捗を管理します。イメージとしては、「現場監督」に近いものと思って良いでしょう。

製造管理では、生産管理よりも現場に近い分、専門性が求められます。製造工程において「不良品を出さないように工夫されているか」「業務が効率良く進められているか」など、製品製造のコアとなる部分を管理します。

製造管理は生産管理の要素のひとつ

生産管理は、製造管理よりも幅広い領域を管理します。製造管理の領域に加え、生産計画や納期管理といった生産活動全体を総合的に管理します。つまり、製造管理は生産管理の要素のひとつなのです。

製造管理のなかには品質管理が含まれます。品質管理とは「製品が不良品になっていないか」「正しい数量かどうか」などの品質検査業務です。生産管理のなかに製造管理、製造管理のなかに品質管理、といったように管理領域が決まっています。

生産管理の主な業務内容

生産管理の業務内容は多岐にわたります。生産計画から品質管理まで、製品の生産に関わる部分を総合的に管理しなくてはいけません。

まず生産計画を立てるために需要予測をします。需要予測で供給量が決まったら、具体的な数量や日時などの生産計画を立てて生産していきます。ここでは、製造管理以外の生産管理の主な業務を解説します。

需要予測による供給量の調整

生産計画を立てるためには需要予測をし、適切な供給量を決めなくてはいけません。供給量が適切でないと、過剰在庫や在庫不足により納期遅延や売上ロスにつながるためです。

過去データや市場予測をもとに「どの製品がどのくらい売れるのか」といった予測を立てますが、環境的な要因なども考慮した需要予測が必要です。需要予測の割り出し方には「時系列分析法」「移動平均法」「指数平滑法」などがありますが、需要予測の精度を高めるためにはエクセルや在庫管理システムなどが必要となります。

生産計画の作成

需要予測を行い供給量が決まったら、生産計画を立てます。生産計画とは、製品を生産する量や生産時期に関する計画のことです。具体的には「製品の種類・数量・時期」「製品の生産に必要な原材料や部品」「製造から出荷までの日程」について計画を立てます。

生産計画には大きく分けて2種類あります。下流側が上流側に指示して引き取り生産を行う「引っ張り方式（PULL型）」と、生産計画に基づいた生産を行う「押し出し方式（PUSH型）」です。最終的に利益が出るよう計画することが重要となります。

製品のクオリティを管理する

製品のクオリティを管理し、不良品が出た場合は再発防止策を考える必要があります。製造業では、製造工程において不良品が発生してしまうケースが多々あります。不良品は原価・売価を無駄にしてしまうため、できる限り防いでいかなければいけません。

不良品に対しては「どの工程で不良品が発生したのか」を特定する必要があります。また、製品全体の数量に対し「良品になった数量（歩留り）」「不良になった数量（不良率）」を計算して管理することも大切です。

利益の最大化には生産管理システムの導入が鍵

企業の利益を上げるためには、生産管理システムの導入がおすすめです。ニーズの多様化や流行が変化しやすいことなどから、現代では需要予測が複雑化しています。需要予測が大きく外れてしまうと過剰在庫や納品遅れなどにつながり、企業の利益に大きなダメージを与えてしまいます。

需要予測の精度を高めるためには、AI技術を用いたシステム化が有効的です。過去の実績・時期・売上見込みなどの膨大なデータを自動処理し、データに基づいた適正な需要予測が可能です。AIの機械学習はデータを多く与えることで精度が増していきますが、需要予測が正確になることで過剰在庫や納期遅れを防ぎ、ロスのない生産ができます。

生産管理にAI技術を導入する3つのメリット

生産管理にAI技術を用いることで、労働力不足の解消やデータへの対応力向上、生産スタイルの変化に対応できるようになります。人手不足が問題となっている企業では、限られた人的リソースで効率良く生産していかなければ、企業力が向上しません。

AI技術を用いることで、生産管理における課題解決にも大きく役立ちます。ここでは、生産管理にAI技術を導入する3つのメリットを紹介します。

1.労働力不足の解消

少子高齢化や労働人口の低下により、人手不足の企業も多いでしょう。人手不足になると従業員の負担が増え、長時間労働やパフォーマンス低下の恐れがあります。

しかし、AIにより業務をシステム化することで、従業員の負担を減らすことが可能です。さらに代替可能な業務をAIに任せることで、従業員は別の業務に取り組めます。業務の属人化を防ぐことも可能であるため、ベテラン従業員でなく若手従業員でも業務を引き継げるメリットもあります。

2.データへの対応力の向上

製造管理システムを用いることで、データ処理の高速化と膨大化への対応が可能です。近代の製造業では製造機械にセンサー技術が用いられ、機械の故障や摩耗度合いを自動検出できます。そういったデータを処理するには、クラウドサーバーだけで処理するのは限界があります。

製造管理システムを活用してエッジコンピューターとクラウドコンピューティングを連携させることで、高速データ処理と膨大化への対応が可能です。

3.生産スタイルの変化に対応できる

製造業の生産スタイルは従来の少品種大量生産とは異なり、多品種少量生産のマスカスタマイゼーションに変化している傾向にあります。マスカスタマイゼーションとは「マスプロダクション（大量生産）」と「カスタマイゼーション（受注生産）」の合成語です。

製造管理システムを用いることで、生産効率を落とすことなく多種多様な製品の製造に対応できるようになります。

生産管理のAI化を進めるならTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ！

「AIツールの導入って費用が多くかかりそう」「AIの専門的な知識が必要なのでは？」といった理由から、AI導入を悩んでいる企業も多いでしょう。

TRYETINGの「UMWELT」であれば、低コストでツール導入ができます。ノーコードで操作できるため、AI人材も必要ありません。UMWELTには、主に以下のようなメリットがあります。

・低コストで導入、運用できる
・プログラミング知識不要
・専門的なAI知識も不要
・スムーズに導入できる
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UMWELTは生産管理に役立つ機能を備えています。具体的には「データの収集」「機械学習による精度の高い需要予測」「安全在庫計算」などです。サブスクリプションであるため、低コストで導入できて用途に応じたプランを複数ご用意しています。

AIの基礎知識やUMWELTの使用方法についても勉強会を行っているため、初めての方でも安心してご利用いただけます。

UMWELTの活用事例

AIツールの導入は、生産管理にどのように役立つのでしょうか。ここでは企業がUMWELTを導入して成功した事例を2つほど紹介します。

需要予測・在庫管理を高精度で実現

「新型コロナウイルス感染症の影響で、EC需要が拡大しました。しかし、サプライチェーンの寸断により、需要予測と在庫管理は複雑化しています。もともと導入していた需要予測システムでは、正確な需要予測が困難でした。

UMWELTを活用することで、BtoB商材の需要予測を正確に行えました。UMWELT活用で得た需要予測・在庫管理の結果をもとに、新商品の予測も視野に入れています。」

このようにUMWELTでは、市場変化にも考慮した精度の高い需要予測と在庫管理が可能です。

在庫回転数が1.5倍まで向上可能であることを解析

「多種多様な製品の製造において、正確に需要予測をして生産数を決定するのは、豊富なノウハウが必要です。環境の変化や流行の変化、ニーズの多様化があるなかで新商品の需要予測は難しくなります。

UMWELTは過去数年分のデータを分析・予測した受注数を土台にし、商品の発注・入庫リードタイム・消費期限などを考慮した、精度の高い需要予測・発注数・タイミングの最適化を実現しました。結果、在庫回転数が1.5倍にまで向上可能であることを証明しました。」

UMWELTは最適な需要予測・在庫管理を行うことができ、企業利益に大きく貢献できます。

まとめ

生産管理と製造管理の違いは、管理業務のカバー領域といえます。生産管理は生産に関わる総合的な管理業務を行い、製造管理はより現場の作業工程に近い管理を行います。生産管理業務をAI化することで、担当者の負担軽減や業務効率化が可能です。

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