生産管理・計画の課題解決にはAIの活用がマスト？選び方も解説【2025年最新版】

目次
• 生産計画とは
• 生産管理によくある課題
• AI化が進んでいる生産管理の領域
• 生産管理をAI化するメリット
• 生産管理をAI化するデメリット
• 生産管理をAI化する前の注意点
• AIを活用した生産管理システムの選び方

生産計画とは

製造業に取り組む企業では、「いつ・どこで・誰が・何を・どのくらい作るのか」を事前に計画する必要があります。計画のない状態で製造を続けると、過剰在庫や在庫不足に陥ってしまいます。そこで生産状況の適切な把握・管理や、生産活動の指針となるのが「生産計画」です。
生産計画の内容や業種や目的などによって異なりますが、一般的には「製品の種類・数量」「製品を生産する時期・期間」「原材料や部品・資材」「生産日程」を記載します。
また、生産計画は3ヵ月〜1年以上の長期的な計画は「大日程計画」に、約1〜3ヵ月の中期的な計画は「中日程計画」に、数時間〜数日の短期的な計画は「小日程計画」に分けて作成するのが基本です。

生産管理によくある課題

生産管理は生産計画をもとに進めるものですが、作業工程では「誤発注が発生してしまう」「業務の属人化」「納期の遅延」「適切なコスト管理が難しい」などのさまざまな課題・トラブルに直面することも少なくありません。ここからは、生産管理における課題について解説していきます。

生産現場では材料や部品の数量を誤って発注してしまうことも少なくなく、多くは「発注書の作成時の記入ミス」「受注側の誤った解釈」などによって生まれます。発注は生産現場における重要な業務の1つであるため、誤りを防ぐためにダブルチェックを実施するのが基本とされているものの、人的なミスの排除は容易ではないのも現状です。

生産管理は担当者の経験・スキルに依存する部分が多く、属人化しやすい面があります。属人化とは特定の人物しか業務に対応できない状況に陥ること。担当者が退職した場合や長期休暇を取得した場合は、その業務への対応が困難になってしまいます。この課題を解決するために、複数人での対応やマニュアルの作成などが求められています。

製造現場では納期遅れが生まれることがあります。納期の遵守は顧客からの信頼や継続依頼の獲得に重要な要素ですが、機械の故障や人員不足などによって想定外の遅延が発生する可能性をゼロにはできません。予期せぬ事態に陥ったときに、どんな対策をとるかが重要だと言えます。

商品の製造は、生産現場だけでなく企画や営業、販売などの各部門と連携しながら進める必要があります。しかし、離れた場所で業務にあたっているためお互いの状況が理解できず、食い違いが生じてしまうことも少なくありません。日常的なコミュニケーションが重要な一方で、思うような情報連携が難しいのも課題と言えるでしょう。

昨今は原材料や人件費などの高騰によって、より細かなコスト管理が求められています。しかし、製造業におけるコスト管理は独自のルールも多く、適切に対応できる人材が限られているのが現状です。コストの計算は何度も行う必要があることから、ミスが生まれやすいというのも課題でしょう

製造業においては、在庫管理も大大きな課題です。多すぎては保管コストが膨らむ一方で、少なすぎると売上が減少してしまいます。しかし、製品の販売数は季節やトレンドなどにも左右されるので、把握が容易ではないのも事実です。従来は担当者の経験や勘に頼るのが一般的でしたが、昨今はAI搭載のシステムを活用するケースも増えています。

生産現場のムダなコストを抑えるためには、不良率の改善が重要です。しかし、生産現場ではさまざまな工程を経て製品がつくられるため、「どの工程で不良が発生したのか」を把握するのは困難といえます。不良率は利益に直結する部分でありながらも、原因究明・対策が難しいのは大きな課題でしょう。

生産現場には多種多様な工程があるだけでなく、発注先からはさまざまな材料・部品が届くため、現場の状況を正確に把握するのは簡単ではありません。しかし、だからといって現場の状況がわからないまま改善策に取り組んではさらに事態を悪化させ、生産現場の混乱につながることも十分に考えられます。

AI化が進んでいる生産管理の領域

人の力だけで生産管理に取り組もうとするとさまざまな課題に直面しますが、そうした中で注目を集めているのがAIの活用です。特に「生産計画」「設備メンテナンス」「品質検査」の領域での導入が進んでいます。
ここからは、AI化の進んでいる生産管理の領域について詳しく解説していきます。

生産業における生産計画は、これまでは過去のデータや市場予測を踏まえた上で、担当者が経験を活かして策定するのが一般的とされていました。しかし、どんなに豊富な経験があっても未来の状況を正確に予測するのは困難です。
一方でAIなら消費行動や地理的要因、昨今のトレンドなど膨大なデータを分析した上で、客観性に優れた計画を導き出せます。頻繁に生産計画を見直すことも可能なので、より精度の高い計画の作成が期待できます。

設備メンテナンスの領域でも、AIの活用が進んでいます。「設備が劣化しているかどうか」「部品を替える必要があるか」などの判断は経験豊富な従業員の目に委ねられていましたが、メンテナンス不備による事故が少なくないのも事実です。
設備メンテナンスにAIを導入すれば、設備の使用期間や稼働率、同様の設備の耐久性などさまざまな情報にもとづいた効率的かつ適切なメンテナンスが叶うでしょう。

品質検査は生産現場の信頼性を維持するために重要な作業ですが、人材不足が深刻化する中でリソースを確保するのは容易ではありません。品質検査にAIを導入すれば、より正確かつスピーディーに良品・不良品の判別が可能です。人的なミスを防止できるだけでなく、24時間稼働させることもできることから、品質検査領域へのAI導入は大きな注目を集めています。

生産管理をAI化するメリット

生産管理をAI化する主なメリットは「品質向上」と「人手不足解消」の2つです。

・品質向上
AIは人間では扱えない膨大なデータにもとづいた提案が可能です。客観的な提案ができるだけでなく、疲労や体調不良などによる影響を受けないため安定性にも優れているので、生産管理の品質向上につながるでしょう。

・人手不足解消
AIはこれまでに人間が行っていた業務を代替えできるだけでなく、24時間の業務にも対応できます。単純な作業をAIに任せられれば、従業員をより重要な業務に振り分けられます。AIの導入は生産現場における大きな課題である人手不足の解消に効果が見込めるだけでなく、人件費の削減による利益向上も期待できます。

生産管理をAI化するデメリット

生産管理をAI化するデメリットとしては、「コストがかかる」ことと「うまくいかない可能性がある」ことがあげられます。

・コストがかかる
生産現場に限らず、AIの導入には一定のコストが必要です。独自性の高い製品を扱っている場合はカスタマイズが多く必要になるので、AI導入のコストが膨らみやすいと考えられます。初期費用と維持費用にどれだけの予算を投下できるかが大きな課題となるでしょう。

・うまくいかない可能性もある
高額な予算を投じてAIを導入しても、場合によっては業務効率や品質の向上につながらないこともありえます。現場の課題と異なるAIを導入してしまった場合は、むしろ業務が複雑になり現場を混乱させる要因になってしまいます。「課題解決に必要なのはどんなAIなのか」を明確にしておく必要があるでしょう。

生産管理をAI化する前の注意点

製造業における大幅な業務効率・生産性向上が期待できるAIですが、導入にあたってはいくつかの注意点も存在しています。注意点を把握しないまま導入を進めてしまうと、効果を得られないばかりか現場を混乱に陥らせてしまう可能性も十分に考えられます。続いては、生産管理にAIを導入する前の注意点を解説します。

AIの導入にあたっては、目的や期待する効果を明確にすることが大切です。「何を改善するためにAIが必要なのか」「その課題を解決するにはどのAIがいいのか」などを事前に検討しておくことで、AI導入効果の最大化が図れます。
きちんと計画しないままAIを導入してしまうと、期待した成果を得られないこともあるので注意しましょう。

現場の状況を正しく把握しておくのも、AIを導入する際の大切なポイントです。現場の状況を踏まえずにAI化を決めた結果、現場に合わないAIを導入してはかえって業務が複雑化し、生産性の低下を招くおそれがあります。
事前に生産現場の従業員との打ち合わせやヒアリングなどを実施し、さらにシミュレーションを行った上で「課題解決に役立つか」を検証すれば、大きな効果が期待できるでしょう。

AIを活用した生産管理システムの選び方

生産管理システムとは、計画や生産、販売、在庫など生産に関わるさまざまな情報を一元管理できるシステムのことです。昨今では一部の機能にAIを取り入れ、業務の自動化やデータ最適化を強みとしている製品も登場しています。
しかし、生産管理システムは製品によって機能構成はもちろん導入方法も大きく異なるので、製品を選ぶ際は以下の点をよく検討するようにしてください。

生産管理システムの導入形態は、「クラウド型」と「オンプレミス型」の2種に分かれます。それぞれの特徴は以下のとおりです。

・クラウド型
文字どおりクラウド上（ネットワーク上）で生産管理システムを利用する方法です。導入コストが低くデバイスとインターネット環境があれば利用できますが、大規模なカスタマイズへの対応は難しい面もあります。

・オンプレミス型
自社に設置したサーバーを用いて生産管理システムを導入・運用する方法です。クラウド型と比較すると導入コストは高額になりますが、「大規模システムに対応できる」「カスタマイズ性に優れている」といったメリットがあります。

生産管理システムの導入にあたっては、業界・業種に合ったシステムであることも重要な要素です。ひとことに製造業と言っても、組み立て業と食品製造業では生産向上のシステムは大きく異なります。生産管理システムの多くは得意な製品をかかげており、たとえば「機械部品に強い」「食品製造に特化している」などさまざまシステムが各社から提供されています。
そのため「自社の課題解決に必要な機能があるか」「同業種への導入実績があるか」なども判断材料に加えることをおすすめします。

製造業にはさまざまな生産方式があるため、自社の生産方式に対応しているかを確認する必要がありません。「見込み生産」や「受注生産」「ロット生産」など、採用している生産方式によって導入すべきシステムは変わります。
見込生産では生産工程を効率化する機能が重視される一方で、受注生産では顧客の意見を即時に反映できる機能が必要とされます。自社の生産方式も踏まえて製品選びを進めましょう。

ひとことに生産管理システムといっても、実装されている機能はさまざまです。自社にとって必要な機能をリスト化し、それらの機能を網羅しているシステムを選ぶようにしましょう。
多彩な機能を持つシステムは便利な反面、「機能が多すぎて使いこなせない」「費用が高額」などの問題に直面することが多いのも事実です。必要な機能にさらに優先順位をつけ、条件を満たすシステムを絞り込むとよいでしょう。

本記事では、生産計画や生産管理におけるAIの重要性や導入メリットとあわせて、生産管理システムを選ぶ際のポイントについても解説しました。今後は製造業におけるAI活用はさらに加速すると考えられます。競合との差別化や利益の拡大を図りたいのなら、早期の導入を検討してもいいかもしれません。
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