生産管理の将来性はどうなる？AI化・IoT化の推進が生き残るための鍵

現在、日本では少子高齢化などの影響により、労働人口の減少が大きな社会問題になっています。特に製造業においては、技能人材の減少が大きな課題と言えるでしょう。企業様のなかには、日々の業務で様々な課題を感じ、将来性を危惧されている方もいるのではないでしょうか。

生産管理の課題を解決するには、AI化やIoT化の推進が大切です。そこで、当記事ではAI化、IoT化をキーワードに、生産管理の将来性についてご紹介します。

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製造業における生産管理の現状と課題

長引く不景気の影響は、製造業も例外ではありません。少子高齢化により需要そのものが減少していることに加え、海外企業の低コスト・大量生産も大きな影響を及ぼしています。

このような国内市場を取り巻く市場環境を生き抜くためには、さらなる効率化や生産性の向上による、利益の確保が大きな課題です。とりわけ生産管理体制の改善、強化は喫緊の課題となっています。「在庫管理を適正化しビジネスチャンスを逃さない」「生産ラインを効率化し利益を最大化する」などの取り組みの一手段として、近年IoTやAIなどのデジタル技術の製造業への応用が盛んに行われています。

生産管理の将来性は？

製造業の縮小に伴い、生産管理の将来性も見通しが暗くなっています。消費が落ち込むなか、いかに利益を最大化するかが大きな経営課題と言えるでしょう。生産管理においては、「生産ラインのさらなる効率化」と、ビジネスチャンスを逃さない「適切な在庫管理」が求められます。

そのなかでキーワードになるのが、「生産管理のIoT化」です。これは、IoTやAIといったデジタル技術を生産現場に応用し、さらなる効率化を図ろうという取り組みを指します。

ますますIoT化が進む

製造業へのデジタル技術の応用は、2011年にドイツが提唱した「インダストリー4.0」構想が発端と言われています。これは、生産ラインのあらゆる機械にカメラやセンサーデバイスを取り付け、ネットワークに接続することで相互に連携させる取り組みのことです。

センサーデバイスで自動に収集されたデータをAIによって分析し、可視化することで、あらゆる課題をあぶり出すことができます。データ収集から分析、可視化までの一連の流れは全て自動で行われるため、大幅な業務効率化が図れるでしょう。

また、いままで人手に頼っていた品質管理業務をシステム化し、自動化することで、さらなる品質向上も実現可能です。このように、生産管理のデジタル化は様々なメリットがあるため、今後ますます機械化、IoT化が進んでいくことが予想されます。

AIの活用が普及する

AIとは「Artificial Intelligence」の略称です。日本語では「人工知能」と訳されています。
AIの最大の特徴は「自立学習能力」を有している点です。技能や機能のレベルに応じて「制御」「推論」「機械学習（マシンラーニング）」「深層学習（ディープラーニング）」の4段階に分類されています。

近年の技術発展に伴い、AIが実用的なレベルにまで進化しており、製造業への応用もさらに進んでいくことが予想されるでしょう。IoTとAIを組み合わせた生産ラインの自立制御や、センサーデバイスで収集したビッグデータをAIによって分析し品質向上に役立てる取り組みなど、様々なシーンでのAIの活用が期待されています。

システムを扱う人材が必要になる

現在、IoTやAI技術は高度に発達しています。そのため、生産管理にIoTやAIを活用するには、ネットワークやプログラミングなどの専門知識が必要です。

IoTやAIによって、生産管理そのものを行う人材から、システムを構築、保守、運用する人材への変革が求められています。この流れは今後ますます大きくなっていくことが予想されるため、最新技術の動向には敏感になっておくことが必要でしょう。

生産管理の将来性を見据えたプロセス

国内市場の縮小による競争の激化に伴い、「利益の最大化」が大きな経営課題になっています。利益の最大化を実現するには、生産管理体制のさらなる強化と効率化が重要です。
生産管理の将来性を見据え、積極的にIoTやAIを導入することで、変化の激しい市場環境を生き抜きましょう。

生産管理システムの導入

生産管理システムを導入し、生産ラインをIoT化するには、知識面やコスト面などの課題が発生することがあります。しかし、IoT化を実現すれば、業務の大幅な効率化が実現可能です。

近年では低コストで、専門知識が不要なソリューションもあります。このようなソリューションを積極的に活用し、生産管理のIoT化を検討してみると良いでしょう。

システムを運用する人材の確保

生産管理システムは、「導入したら終わり」ではありません。日々運用・保守していくことが必要です。

近年、IoTやAI技術は高度に発達しており、システムを使いこなすには豊富な知識や高い技術が要求されます。専門知識を有した人材が社内に存在しない場合は、人材の育成は大きな課題となるでしょう。一方で、新たな技術人材の採用や、運用・保守自体をアウトソーシングするパターンも増えています。このような方法を検討することも一つの手です。

生産管理システムの活用法

製造業における生産管理とは、「品質（Quality）」「原価（Cost）」「納期（Deliver）」のQCDを適切に管理する業務を意味します。このQCDを最適化するためには、「納期管理」「在庫管理」「工程管理」「原価管理」の4つが大切です。

・納期管理
現在の受注数や納期遅延の有無、資材の納期確認などが含まれます。

・在庫管理
現在の在庫数を適切に把握し、余剰在庫の削減や欠品などを防止する作業です。

・工程管理
工程の進捗状況を確認して負荷を平準化し、品質向上を図る作業を指します。

・原価管理
商品の品目別に標準原価と実際原価を正確に把握し、材料費、人件費、経費などの原価をなるべく抑える取り組みです。

このような業務に生産管理システムを導入すると、様々なデータが可視化されます。そのデータをもとに、QCDを最適化するための種々の施策を策定していくことが必要です。

表4-1 生産管理システムによって可視化されるデータとその効果

失敗しない生産管理システムの選び方

生産管理システムを導入することであらゆる管理業務がデータ化され、可視化できます。可視化されたデータを活用することで、品質向上や業務の効率化など、様々なメリットが期待できるでしょう。

この項では、生産管理システムの種類や、業種、分野への適正をふまえ、失敗しない生産管理システムの選び方をご紹介します。

業種に対する適性

生産管理業務といっても、その内容は業種によって異なります。さまざまな業種に対応するためには、生産管理システムは自動車部品産業向けや金属加工産業向けなど、個々の業種に即した機能セットを有した「テンプレート」の活用が有効です。

生産管理システムを導入する上では、業務の特色をふまえて必要な機能や業務上の課題を精査し、自社の業種に適したテンプレートを選択することが大切になります。

適切なテンプレートを選択することで、業務プロセスの煩雑化や、システムのカスタマイズによるコスト増加などの課題を回避できるでしょう。

分野に対する適性

生産管理システムが対応できる業務分野についてもご紹介します。各社の生産管理システムは、主に下記の業務分野に対応しています。

・計画管理
・実績管理
・原価管理

「計画管理」では、需要計画や調達計画など、生産に関わるあらゆる計画をデータで管理可能です。また、「実績管理」は、在庫の管理や、工程管理、品質管理などが行うことができ、「原価管理」は標準原価や実際原価などが把握できます。

ただし、全てのシステムがこれらの業務分野全てに対応しているとは限らないため、注意が必要です。システムによって対応範囲が異なるため、自社の業務プロセスや経営課題を精査し、適切なシステムを選択することが重要になります。

自社の生産方式への対応状況

生産管理システムの導入を検討する上で、自社の生産方式への対応可否を確認することも必要です。主な生産方式としては下記のものが挙げられます。

・見込み生産
・受注生産
・内示受注生産
・個別受注生産
・多品種少量生産

前述したとおり、システムによって対応分野は異なります。そのため、生産管理システム導入の効果を最大化するためには、自社の業務プロセスやビジネススタイルにマッチしたシステムを選択することが大切です。

他のシステムとの連携性

生産管理だけでなく企業活動のあらゆる業務をシステム化したい場合は、ERPの導入を検討すると良いでしょう。

ERPとは「Enterprise Resources Planning」の略称です。企業活動の根源となるヒト、モノ、カネ、情報を適切に管理する考え方であり、現在では「基幹系情報システム」を指す言葉として広く認知されています。

このERPは、生産管理の手法であるMRP（Material Resource Planning）を一般化したものです。生産管理システムと連携することで、基幹業務だけでなく販売や会計なども一元管理できます。将来的にERPなどの基幹系情報システムの導入も検討されているなら、後々のシステム同士の連携を意識して生産管理システムを選択すると良いでしょう。

生産管理システムの導入ならTRYETINGのAIツール「UMWELT」がおすすめ

生産管理システムを導入すれば、業務の効率化や品質向上などのメリットが得られます。しかし、システム運用を担う人材の確保や、自社の業務に適したシステムの選択など、導入に向けた課題や注意点も存在します。

そこで、おすすめなのがTRYETINGの「UMWELT」です。この項では、様々な業種に対応し、専門知識が不要なTRYETINGのAIツール「UMWELT」についてご紹介します。

AIに関する専門の人材がいなくても活用できる

「UMWELT」は、100個のアルゴリズムを備えているため、プログラミングなどの専門知識なしにAIを導入できます。シンプルなUI上でドラッグ&ドロップでAIを構築できるため、専門の人材を確保する必要もありません。また、TRYETINGではその導入から運用まで専門のコンサルタントが伴走しますので、安心して生産管理システムを導入いただけます。

低コストで利用可能

生産管理システムの導入でもう一つ障壁になるのが、コストの問題でしょう。既存設備をIoT化するのは一定のコストがかかりますし、機器のリプレースとなればさらにコストは嵩みます。

TRYETINGの「UMWELT」はクラウド技術を活用することで業界最低水準の月額利用料を実現しています。導入、維持費用もかからないため、お手軽に生産管理システムを導入して頂くことが可能です。

既存システムとの連携も容易

「UMWELT」には「API連携」という機能が用意されています。事前に用意された100種類のアルゴリズムを専用のUI上でドラッグ&ドロップして、「複数のアルゴリズムを組み合わせて」お客様の業務プロセスにあわせたAIを構築可能です。

構築したAIにはユニークなAPIが発行され、このAPIを通して既存のシステムとも容易に連携することができます。もちろん専門知識などは必要ありません。

まとめ

を得られます。しかし、その専門性の高さから、人材の確保やコスト面などの課題も考えられるでしょう。

TRYETINGの「UMWELT」を導入いただくことで、こういった課題を意識することなく、お客様の規模にあわせた生産管理システムを導入することができるのです。生産管理システムの導入を検討されているお客様はお気軽にTRYETINGまでお問い合わせください。

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