生産管理をAI化するメリットとデメリットを紹介

目次
• 生産管理とAIの関係
• 生産管理における課題
• 生産管理にAIを導入するメリット
• 生産管理にAIを導入するデメリット
• AI化が進んでいる生産管理の領域
• 生産管理の課題解決には、AI対応の生産管理システムがおすすめ
• AIを活用した生産管理システムの選び方
• まとめ：生産管理にAIを活用し、業務効率化を図ろう

生産管理とAIの関係

生産管理にAIを導入すると聞いても、すぐにイメージがわかない人が多いと思います。まずはAIの特徴や生産管理における課題を確認しつつ、生産管理とAIの関係についてみていきましょう。

AIは「Artificial Intelligence」の略語で、日本語では「人工知能」を指します。人間は経験から学び自身の行動を改善できますが、AIにも同様に「自己学習能力」が備わっています。これにより、過去のデータから学習し、より最適な方法を見出すことが可能です。

通常の機械は決められたルールに従って行動するだけなのに対し、AIでは運用を継続することによって最適な行動がとれるようになります。

生産管理における課題

生産管理は生産計画をもとに進めるものですが、作業工程ではさまざまな課題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。  

このような生産管理の幅広い課題を解決するために、注目を集めているのがAIです。AIを導入することで、これまで人間にしか不可能だった状況判断やデータ分析が可能になりつつあります。また、品質検査においてAIが不良品を見つけ取り除いたり、時間のかかる工程を見つけ最適化したりするなど、人間にしか難しいとされてきた業務も代行できるようになってきました。生産管理の複数場面でAIを導入することで、業務短縮や品質向上が期待できます。  

生産管理にAIを導入するメリット

生産管理にAIを導入することで、以下のようなメリットが得られます。

生産現場での悩みの1つが、生産量をどのように調節するか。作りすぎてしまった場合には過剰在庫になり、生産が足りていない場合には売上減少を招きます。これまでは熟練担当者がさまざまなデータをもとに調整を行ってきましたが、それでもズレが生じることがありました。AIを用いることでより正確な需要予測が可能となり、必要な量を適切に生産できます。

製造業では人材の獲得が難しくなっていることから、人間が行う業務の縮小が急務です。AIは、データを基にした需要予測や不用品のチェック、生産ラインの自動制御、施設や機器メンテナンスの補助など、さまざまな業務において人間の業務を代替できます。これにより重要な業務のみに人間を配置できるようになるため、生産性アップや業務効率化が期待できるとともに人材不足の解消が期待できます。

生産管理では、在庫管理の質も重要です。在庫はリアルタイムで変化するため、常に状況を把握し、必要に応じて生産量に変更を加える必要があります。しかしながら人間が在庫管理を行うと、忙しさのあまり状況が把握できなかったり間違った指示を出してしまったりすることがあります。AIが在庫管理を行うことで、最新の情報を常に追跡し、必要な指示を出せるため、在庫管理の精度が上昇します。

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生産管理にAIを導入するデメリット

一方で、生産管理にAIを導入する場合、以下のようなデメリットも存在します。

AIを生産現場に導入するには、ある程度のコストが必要です。導入内容によるものの、数百万～数千万円かかるのが一般的。昨今では、政府が推し進めるDX施策との関連で補助金や助成金が利用できる場合もありますが、ある程度の金額は企業から負担する必要があります。AI導入によって期待できる成果とコスト負担を比較し、導入すべきかどうかを検討するとよいでしょう。

生産管理のAI化は大きな可能性を秘めている一方で、成功事例についてはまだ多くありません。そのため、どのように導入すればよいのか、本当に成果につながるのかなど、わからないことが多いのが実情。またAIは学習をさせつつ、業務に最適化させていく必要があります。AIの活用に精通した人材が必要な点も、導入を妨げる要因といえます。

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、近年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。  

生産や調達の計画領域では、熟練した担当者がさまざまなデータをもとに予測を行い、必要な数を算出します。しかしながら、どうしても担当者の主観が入ってしまうこと、変化の激しい市場を見切れないことなどにより、ズレが生じるのが一般的です。

一方でAIであれば、常にリアルタイムの情報を追跡できるのに加え、原価や市場の興味関心、競合情報など幅広い情報を頼りに算出できるため、より精度の高い計画が行えます。今後は、生産や調達に関する計画にAIがますます介入してくることでしょう。

AIを生かした生産ラインの自律制御により、生産性向上が期待できます。製造業では、生産ラインを活用した業務が一般的。しかしながら、生産ラインの一ヵ所が混雑していたり、人手が足りずに時間がかかったりする場合には生産性が大幅に下がります。

AIは常にデータを取りつつ、生産ラインのどこに問題が潜んでいるかを分析するため、生産ラインの異常に早期に気づけます。また、適切な対策を提案したり、自動制御したりすることで改善に向けた対策も期待できます。

AIは生産管理の重要な業務である品質管理・品質検査においても活躍が期待できます。生産現場では、一定の割合で不良品が混じります。もし不良品に気づかずに納品した場合、クライアントからの評価を落とし、継続した依頼が獲得できなくなるでしょう。

しかしながら、品質検査に人手を割けないのも製造業の現状。品質管理用のAIを導入することで、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、、大幅なコストカットと業務効率化につながるでしょう。

AIは設備のメンテナンスにも利用できます。AIが365日24時間設備の状態をチェックし、何か異常が発生した際に即座に通知してくれます。予想外の設備不良は、熟練したメンテナンス担当者であっても見つけることが難しく、ときに大きなトラブルにつながります。

AIによるメンテナンス機能を取り入れることで、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メンテナンスが叶うでしょう。  

生産管理の課題解決には、AI対応の生産管理システムがおすすめ

生産管理のAI化はさまざまなメリットが期待できる反面、一からAIを導入するのは簡単ではない上、高額の費用が発生します。そのため、まずはAI機能が搭載された生産管理システムの導入から始めるとよいでしょう。生産管理システムとは、製造業の業務で発生するさまざまな工程を一元管理するシステムです。  

製造業で役に立つさまざまな機能が搭載されているため、ITシステムに慣れていない企業でも使いこなせます。サポート体制も充実しており、導入後の困りごとにも即座に対応してもらえるでしょう。AI対応の生産管理システム導入により、多くの業務を自動化・効率化し、生産性の向上が可能です。  

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AIを活用した生産管理システムの選び方

AIを活用した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ります。ここでは、AI機能を搭載した生産管理システムの選び方を解説します。

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」は、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。  

一方、「オンプレミス型」は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びましょう。

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。  

まとめ：生産管理にAIを活用し、業務効率化を図ろう

本記事では、生産管理とAIの関係について説明するとともに、今後AI化が期待できる生産管理領域について紹介しました。今後はAIをどのように生かすかが、企業の生産性や作業効率向上の鍵となると考えられます。まずはAI機能が搭載された生産管理システムを試してみるなど、徐々に活用の機会を増やしていくとよいでしょう。

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