原材料の調達から、製造、納品までの一連のプロセスを管理する生産管理業務において、AIを導入する企業が増えています。
生産管理にAIを組み合わせることで生産計画、品質検査などを効率化でき、部門間で発生する業務の属人化といった課題も解決できる可能性があります。
本記事ではなぜAIが必要なのか、そして企業に導入するメリットや実際の事例を解説します。
生産管理とAIの定義とは？
生産管理業務にAIを導入することで得られるメリットを正しく理解するために、生産管理とAIの定義について確認しておきましょう。
生産管理とは
生産管理とは、モノづくりにおける原料調達から納品までの一連のプロセスを最適化することを指します。具体的には、製造工程や製品に関する次の3つを最適化することが目的です。
品質（Quality）
原価（Cost）
納期（Delivery）
生産管理では、製品の品質担保、材料調達や製造にかかる原価、さらに「いつまでに・いくつ製造して・どのように納品するか」といったプロセス全体を管理します。
また、原料や部品の在庫調整、品質と納期の最適化を図るための生産計画、立案するための需要予測も生産管理に含まれます。
AIとは
AIとは「Artificial Intelligence」の略称であり、日本語では人工知能と訳されます。
膨大な過去データから関連性や法則性を学習したモデルを構築し、需要予測や発注量の提案など、目的に応じた知能をコンピューターに搭載する技術です。
AIが処理できるデータ量や分析速度は人間をはるかに上回るため、生産管理や品質検査、需要予測といった業務においても大きな効果を発揮しています。
AIが効果を発揮する生産管理領域とは？
AIは生産管理業務の中でも、次の3つの領域で大きな効果を発揮します。
生産計画
設備メンテナンス
品質検査
これら3つの領域において、AIがどのように活用されているのか解説していきます。
生産計画：データをもとに計画を立案
生産計画は需要予測を起点として、生産量や材料の調達先、出荷までのスケジュールを立案する業務です。生産計画の策定には需要予測が不可欠であり、従来は担当者の経験や勘に大きく依存していました。
しかし、AIは学習した膨大なデータをもとに需要を予測できるため、根拠に基づいた精度の高い生産計画の立案を可能にします。
設備メンテナンス：自動化で事故予防
設備メンテナンスの業務である故障予知や部品の予防交換は、生産計画と同様に熟練担当者に大きく依存しています。
さらに、メンテナンスにかかる時間や人材リソースが膨大な状態である場合、人手不足の問題が企業や現場に深刻な影響を与えます。
AIを活用したセンサーやカメラを導入すれば、24時間体制での監視や高精度な異常検知を可能にし、省人化を実現できます。
品質検査：不良品を正確に判別
不良品を正確に検知することは、品質を担保する上で重要です。従来、品質検査は人の手で行われてきましたが、人員数や処理速度には限界があります。
品質検査をAIに代替できれば、処理スピードと精度を大幅に向上させられます。また、品質の維持・改善を重ねていくことで、顧客満足度を引き上げることにもつながるでしょう。
生産管理にAIを導入する4つのメリット
生産管理にAIを導入することにより、設備メンテナンス業務などの属人化を防ぐだけでなく、業務全体の効率化や省人化にもつながります。
ここでは、具体的なメリット4つをご紹介します。
慢性的な労働力不足を解消できる
日本では少子高齢化に伴う生産年齢人口の減少が、慢性的な労働力不足という形で企業活動を圧迫しているのが実情です。
こうした状況において、AIの導入は生産管理業務の各プロセスを省人化し、労働力不足の解消に大きく貢献します。
特に設備メンテナンスや品質検査といった多くの人手を要する業務では、AIの導入効果が顕著に現れています。
データに基づいた需要予測ができる
需要予測は、生産管理における生産計画立案の起点となる重要なプロセスです。そのため、主観ではなく客観的なデータに基づく判断が望まれます。
また、データに基づいた需要予測は無理な計画や過剰生産を防ぎ、生産管理における「品質（Quality）・原価（Cost）・納期（Delivery）」の最適化にも寄与します。
仮に不測の事態が起きたとしても、客観的なデータがあれば即座に生産計画を見直し、柔軟に対応することが可能です。
部門間の業務の属人化を防げる
生産工程では、部門間で業務の偏りが発生したり、ノウハウが共有されなかったりと属人化が進む可能性があります。各部門が独自にマニュアルを作成し、業務の標準化に取り組んだとしても、属人化を防ぐことは難しいのが現実です。
しかしAIを導入することで、属人化していた業務を自動化し、業務そのものを標準化することが可能になります。誰でも業務に関与できるようになるため、人員配置の最適化や業務効率の向上、さらにはコスト削減にもつながります。
生産ラインの情報が可視化される
AIとカメラやセンサーを組み合わせることで、24時間体制の情報監視やリアルタイムでの状況把握を可能にします。これにより生産ラインの情報が即座に可視化され、現場内での円滑な情報共有が進みます。
さらに、生産ラインの情報を在庫管理や品質管理業務と連携させることで、原材料の不足や過剰調達の防止、検品業務の最適化などにも貢献するでしょう。
生産管理にAIを導入した5つの企業事例
多くの製造業が、需要予測の精度向上や発注業務の効率化、労働力問題の解決、熟練技能の継承、品質管理の強化などに課題を抱えています。
ここでは、生産管理業務にAIを導入して成果を上げている5つの成功事例をご紹介します。
需給計画を効率化｜食品関連事業会社
同社では、グループ3社の需給・生産管理システムにAIを活用した共通基盤を導入しました。これにより欠品件数を50％、資材廃棄ロスを10％、管理業務工数を60％削減することを目指しています。
AIによる高精度な需要予測を活用することで、生産計画を迅速に見直して市場の変化に対応できるため、サプライチェーン全体の最適化にも貢献しています。
発注自動化により労働力問題を解決｜生活関連商品小売業
同社では倉庫在庫や店舗配送を管理する既存システムと連携した、自動発注システムを導入しています。このシステムはAIの需要予測に基づいており、倉庫から各店舗に向けて適切なタイミングで適量を配送するものです。
その結果、店舗在庫の過不足を解消し、納品遅延や緊急輸送といった無駄を排除できるようになりました。
技能の属人化を解消し生産性向上｜非鉄金属砂型鋳物メーカー
創業100年を超える鋳造メーカーであるで同社は、熟練した職人の技能や経験の継承が難しいという課題に直面していたことから、製造現場の知見を学習するAIシステムを導入しました。
AIシステムにより、職人の判断をデータとして数値化することに成功し、技術継承や属人化といった課題も解決に向かっています。
経験が浅い社員でも業務を代行できるようになり、職人の業務負担が軽減されたなど、職場環境を改善することにも貢献しています。
検品ミス0％を達成｜物流関連サービス提供会社
同社では、回収したレンタル品を再利用可能にするリファービッシュ業務において、AIによる画像認識処理を活用した検品システムを導入しました。
このシステムの導入により、これまで目視やバーコードスキャンで行っていた多くの業務をAIが代替しています。
検品ミスのゼロ化を実現し、担当者1人あたりの処理台数において生産性が60％向上しました。さらに熟練担当者への依存をなくし、業務の標準化にも成功しています。
異常予兆検知の業務負荷削減｜消費財化学メーカー
同社がAIを導入した背景には、設備の老朽化、人材の高齢化や不足、技術継承の難しさといった、製造業全体に共通する課題がありました。
特に熟練担当者に負荷がかかる業務にAIを導入した結果、監視業務の標準化が進み、属人化の解消にもつながっています。
生産管理におけるAIの導入方法
他のITシステムと同様に、AIの導入はまず解決すべき課題を明確にした上で、現場と連携しながら機能を選定することが重要です。
さらに、導入後にはAI活用に合わせて生産管理業務フローを見直し、全体最適へとつなげていく必要があります。
ここでは実行する順番で、生産管理におけるAIの導入方法を3つご紹介します。
製造現場の課題を明確にする
課題の明確化は、AI導入における出発点です。AI導入後に目指すべき姿を「ゴール」とするならば、「現在地」を知ることが課題の明確化に当たります。
この課題を洗い出すには、製造現場の実態や声を把握することが不可欠です。現場の意見が反映されていない課題設定では積極的に活用してもらえず、導入が失敗してしまいます。
導入の検討段階から現場の意見に耳を傾けることが重要になります。
製造現場と連携して機能を選定する
AI導入を主導する部門は製造現場との連携が欠かせません。例えば、システム部門は現場の工程や業務内容を十分に理解し、導入するAIの選定理由や目的を共有する必要があります。
また、現場で発生している課題と解決法を明確にした上で、その現場に合った機能を選定していくことが求められます。
生産管理の業務フローを見直す
AIによる業務効率化を達成するには、業務フローの見直しが必要になります。従来の業務フローを継続したままでは、AI導入の効果を十分に引き出すことはできないでしょう。
ただし業務フローの変更は、製造現場の抵抗が最も強く現れやすい事柄でもあります。現場の声にしっかり耳を傾け、連携しながら進めることが重要になります。
また、見直しの過程では新たな課題が生じていないかを確認し、現場に懸念を感じさせない内容になっているかを検証しましょう。
生産管理におけるAI導入の課題とは？
生産管理にAIを導入する際には、主に以下の3つの課題が想定されます。
AI人材の採用・教育が必要になる
設備投資コストが発生する
情報漏えいの可能性がある
AIを導入するにあたっては、システムの運用やトラブル対応を担う人材が必要です。導入の初期段階から、AIと生産管理の両方に知見がある担当者を配置しておくことが理想的であり、場合によっては生産現場の担当者への教育も求められます。
またAIを活用するには、サーバーやセンサー、カメラといった設備投資が不可欠です。導入する設備に応じて、情報漏えいなどのセキュリティリスクへの対策も併せて講じる必要があります。
製造現場でAI活用を促進する方法
生産管理にAIを導入するには、まず経営層が製造現場の実情を正しく把握し、AI活用の必要性を丁寧に伝えることが重要です。
その上で、定期的な勉強会などを通じてAIに対する理解を深め、着実に浸透させていく必要があります。現場の意見をくみ取りながら、AI導入によって実現したい将来像を共有することが導入成功の鍵となります。
さらに、他社の成功事例を共有することで、現場担当者もAI活用を自分ごととして捉え、主体的に向き合う姿勢が生まれるでしょう。
現場の理解と協力を得られれば、AI活用による業務最適化はスムーズに進むはずです。
