かつては手書きの表で管理されていた生産計画はデジタル化され、PCアプリケーションや専用のシステムを用いて立案され情報共有されるようになっています。このような生産管理システムにAIを組み合わせ、精度を上げた新たな生産管理システムが注目されています。生産管理のAI化は何をもたらすのでしょうか。生産管理のAI化が注目される背景、それによって生まれるメリット、実際に導入されている事例などを紹介します。
生産管理のAI化が注目される理由
生産管理の業務にAI技術の応用が進んでいる背景には、どのような理由があるのでしょうか。そもそも生産管理はどのような目的のために行うものなのかを見ながら、AIとの関係を考えてみましょう。
生産管理の目的
生産管理とは、生産活動にかかわるすべての工程について、コストの最適化や品質の維持などを目的として管理することをいいます。これは、製造業にとって重要な部分である「つくる」と「売る」についての最適化をするための管理ともいえます。「つくる」と「売る」の業務や仕組みを最適化しながら、その手法として製造管理や品質管理も行っていきます。
⇒生産管理、製造管理、品質管理については、こちらでも詳しく紹介しています。
「生産管理」「製造管理」「品質管理」の違いについて｜Stratus Blog
生産管理では、原材料の調達、在庫管理、納期や数量、納品場所や輸送方法などの多岐にわたる業務を管理します。管理の範囲が広く業務が非常に複雑ななかで、それぞれの業務内容を連動させなければなりません。
複雑な業務を的確に遂行するため、多くの企業では生産管理システムを活用して効率化を図っています。
⇒生産管理システムについては、こちらでも詳しく解説しています。
生産管理システムの機能とメリット―導入の課題を解消するには｜Stratus Blog
生産管理をAI化するメリット
生産管理の業務にAIが活用され始めています。生産管理の業務はシステムを導入しても解決が困難な多くの課題がありました。各部門の業務負荷のバランスがとれるよう、人員を配置して作業負荷を考えなければならず、ときには部門間の調整も行う必要があります。
また、生産管理で管理する対象には原材料や副資材、仕掛品や外注部品までも含まれ、手配もれや誤発注が発生するリスクと常に隣り合わせといえます。需要予測や不良率の想定について、業種によってはまったく予測できない場合や、過去の経験と勘で予測を立てているケースも少なくありません。
このように、従来の生産管理の業務は、担当者の経験や能力に依存する部分が大きく、属人化の弊害が出やすい業務内容だったといえます。これらの課題を解消する手段として、生産管理へのAI活用が注目されるようになったのです。
管理精度と予測精度が上がると、生産管理の業務は大きく効率化できます。そのため、これらの精度を上げる目的でAIを組み込んだ生産管理システムの普及が進んでいます。
では、生産管理にAIを活用することで、どのようなメリットがあるのでしょうか？さらに詳しく見ていきましょう。
人材不足と属人化の解消
担当者の能力に依存しやすい生産管理の業務は、仕事量が増加しやすい傾向にあります。製造業で多くの企業が悩んでいる人材不足も、生産管理担当者の仕事量増加に拍車をかけています。
生産管理システムがAI化されると、担当者の能力に依存する業務を部分的にAIが肩代わりし、担当者への依存度を分散できます。AIが作業することで属人化の解消につながるとともに、1人あたりの負担が減少することから、人材不足の解消も期待できます。
膨大な情報処理からの需要予測
需要予測から生産計画を立案することも、重要な生産管理の業務です。これまでに蓄積された情報をもとに、担当者の経験や勘によって予測を立てるには、非常に高いスキルが必要です。
AIを導入することで、膨大な情報を短時間で処理できるようになり、これまで明確な根拠がなく勘に頼っていた部分のパターン化も可能になります。より多くの情報を需要予測に役立てられるようになり、AIに学習させて予測の精度をさらに向上させることも可能です。
柔軟で迅速な軌道修正によるニーズ対応
限定されたいくつかの機種を大量生産する時代は終わり、多品種少量生産でなければ対応できないように市場ニーズが多様化しています。しかし、生産を行う工場の人員や場所、設備などのリソースには限度があり、多品種の生産ラインを個別に用意することは現実的ではありません。そのため、細やかな生産計画と柔軟な生産体制によって、製造する品種を切り替えながらの生産活動が必要となります。刻一刻と変化を続けるニーズに対し、生産計画も都度修正することが求められますが、軌道修正が頻発することで生産管理担当者の負担は加速的に大きくなります。さらに細やかな修正が必要となったとき、ニーズに対応できなくなることも考えられるでしょう。
AI化によって、生産計画の軌道修正における負担軽減が実現し、精度も向上します。ニーズの変化が加速度を増すなかで、それに追随するためにAI化の重要度も高まっているといえます。
正確でリアルタイムな情報の共有
ニーズの変化とそれに対応する生産管理業務の連続的な軌道修正により、他部門にまたがって共有されるべき情報も常に変化し続けます。生産効率の向上を進めるなかで、0.1秒単位の製造サイクル管理が必要な工程では、情報共有の遅れが大きなムダを生み出してしまうリスクへとつながります。そのため、生産管理システムの多くは情報の共有機能を備えています。
ここにAIを組み合わせることで、処理できる情報量は飛躍的に増加します。それにともない、さらにリアルタイムの情報共有の重要度が高くなります。このように、情報共有のリアルタイム性と処理する情報の量を同時に高めていけることも、AI化のメリットのひとつです。
自社の生産管理にAIを活用するには
生産管理にAIを活用するには、AIが組み込まれた生産管理システムを導入することになります。
もし、現状で生産管理システムを導入していない場合は、新たに生産管理システムの導入を検討しなければなりません。また、すでに生産管理システムを導入していて、そのシステムにAI活用の予定がない場合は、システムの乗り換えを検討することも必要です。
このとき、新規システムを導入するために決定しなければならないことがいくつかあります。新規システムの導入計画を立てる際は、次の3つの部分を基本に考えるとよいでしょう。
- 開発方法
パッケージ化されたシステムを購入するか、新規開発するか - 導入体勢
自社のパソコンやサーバーで管理するのか、クラウドで管理するのか - 切り替え方法
既存システムからどのように切り替えるのか
⇒これらの選択肢と導入方法については、こちらで詳しく解説しています。
生産管理システムの機能とメリット―導入の課題を解消するには｜Stratus Blog
また、新規にAI化された生産管理システムを導入する際に、より効率性と精度を高めるためには、データを収集する機能も整備しなければなりません。AIをうまく活用するためには、そこに与えるデータの精度も高い必要があります。
精度の高いデータを収集するために必要なセンサー、必要となるデータの種類、データをリアルタイムに収集し分析するエッジコンピューティングなどの仕組みも、導入の前に考えておく必要があります。
AIを活用した生産管理の事例
生産管理の業務において、部分的なAI化からスタートしているケースも少なくありません。例として、次のような業務でAI活用が進んでいます。
生産計画の立案をAI化
生産管理の業務のなかで、もっとも負荷の高い作業といえるのが生産計画の立案です。従来の生産管理システムでは情報の整理や連動、共有や可視化はできても、生産計画の立案は最終的に人の手で行わなければなりませんでした。
AI化された生産管理システムを導入した大手食品会社で、生産計画の立案もAIが行っている事例があります。採用されているのは、生産管理の熟練者による生産計画の立案をAIに学習させ、最適化された生産計画を算出する仕組みです。
AIが学習を積み重ねることで、人による立案をしのぐ高い精度での生産計画を作成できるようになっています。
AIによって生産数・在庫量を最適化
多くの生産管理担当者は、欠品や資材不足などのリスクを回避するために、在庫量を多めにとる傾向があります。こういったリスク回避の心理は、少しずつコストを増加させる要因ともなります。
AI化された生産管理システムを導入したある企業では、人の心理から生じる余剰在庫を削減することに成功しました。AIによって最適な在庫量を見出し、最適な生産数と生産タイミングの決定を可能にしています。
環境の変化に対応した需要予測と計画変更
飲料メーカーでAIによる生産管理を効率化した事例があります。
飲料は天候によって売れ行きが変わり、需要予測が立てにくいという課題がありました。
従来は、こういった外的要因が複雑に関係する需要予測は機械では対応できず、人の判断によって行っていました。しかし、AIの導入によってそれが可能となり、気候を含む外的要因を反映した生産計画をシステムで作成できるようになっています。
AIによる品質検査で品質レベルの向上
検査工程では、人の手で行わなければならない作業が必ずといっていいほどあります。その一方で、検査者が完全に同一の基準で検査することは難しいのが課題です。例えば、目視による検査では検査者によって主観が入り込む余地があり、判定のズレを完全に排除することは不可能です。また、見落としによる不良品流出もありえます。
検査工程にAIによる品質管理を導入し成功した事例があります。カメラデバイスによって撮影された画像を、これまで蓄積された合格基準のデータとAIによって比較、自動判定します。これにより、人による検査を大きく上回る精度での判定が可能になっています。
進む生産管理のAI化のなかで
生産管理にAIを組み込むことで、どのような変化が生まれ、どのように生産管理業務は効率化されるのかを紹介しました。
生産管理は生産活動にかかわるあらゆることを管理するため、非常に複雑な業務です。多くの情報を取り扱わなければならず、人の能力だけで多品種少量生産に対応するのには限界があります。そこで、生産管理システムにAIを組み合わせ、機械が膨大な情報のなかから最適解を見つけ出すシステムが注目されています。
