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生産管理でAIはどのように活用されている?方法や事例を解説!

2023年01月17日 最終更新
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生産管理でAIはどのように活用されている?方法や事例を解説!

生産管理でもAIを活用できるのでしょうか。昨今、ビジネスのさまざまな領域でAI化が進んでいるため、自社の業務にも活かせるのではないかと気になっている人も多いでしょう。

そこでこの記事では、製造業の生産管理でAIがどのように活用されているのか、どうすれば活用できるのかを解説します。

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生産管理においてAI化が進んでいる領域

現在、生産管理業務でAI化が進んでいます。では、具体的にどのような領域がAI化してきているのかを見ていきましょう。

生産計画

従来、生産計画は人が経験に基づいて行っていました。データを参考にする場合、市場予測などの精度が担当者の経験などによって左右されてしまいます。さまざまな要因を考慮しなければならない生産計画における予測を正確に行うのは、熟練者にとっても難しいことです。

生産計画分野でAI化が進みつつあります。AIであれば瞬時に膨大なデータを分析し、客観的に優れた生産計画を立ててくれます。具体的には、消費者行動から地理的要因、社会情勢的要因などをすべて踏まえた予測を基に、計画が立てられます。

精度の向上や手間の削減はもちろん、熟練担当者がいなくても常に安定した計画策定が可能なのは大きなメリットと言えるでしょう。

設備メンテナンス

設備メンテナンス業務も、従来は熟練担当者の経験に依存しがちな業務でした。また、多くの時間と労力を必要とする業務で、昨今の生産現場では人手不足が深刻なため、大きな負担となっています。

この問題を、AIの進歩が解決しつつあります。特にAIが力を発揮しているのは、故障を予防するためのメンテナンスです。

人手で故障予防を目的としたメンテナンスをする場合は、定期的にすべての設備に対して行います。あるいは、熟練者が設備の状態をチェックし、経験に基づいて故障の前兆を察知していました。 しかし、AIなら設備の状態を評価し、故障の予兆を客観的に検知できます。これを活用すれば、故障の兆しが見られる設備にメンテナンスをすれば済むでしょう。

品質検査

人手不足が深刻な生産現場では、品質管理が疎かになりがちです。この問題を解決すべく、さまざな企業で品質検査でのAI活用が進んでいます。

たとえば、良品と不良品を見分ける際にAIは力を発揮します。従来、機械で自動的に良品・不良品を見分けるには、膨大な不良品データを機械に学習させる必要がありました。

しかし、ディープラーニングを活用すれば、それまで発生したことがないような不良品も見分けられるようになります。また、仮に誤検知が発生しても、それを学習材料とすれば判別精度はさらに向上します。

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生産管理でAIを活用する方法

上述したように、生産管理にAIを活用することで多くのメリットを受けられます。では、自社でもAIを活用するにはどうすればよいでしょうか。

生産管理システムの導入

生産管理システムとは、生産管理に必要な機能を備えたITツールです。具体的には工程管理や販売管理などの機能を備えています。そして、生産管理システムにはAIを備えた製品もあります。これを活用すればAIのメリットを享受できるでしょう。

たとえば、生産計画の策定やガントチャートの作成、トラブルに伴う急な計画変更などをAIに一任できます。

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MESの導入

MESは「Manufacturing Execution System」の略で、日本語では「製造実行システム」といいます。

これは製造現場での活動を最適化するためのシステムです。工場の生産ラインの各製造工程と連携できるのを強みとします。生産管理システムがどちらかといえば経営層向けのツールであるのに対し、MESは現場の業務に焦点を当てたツールと言えるでしょう。

このMESにもAIを搭載した製品があります。たとえば、受注データを取り込んで基準在庫や過去の作業実績をAIで解析できます。その解析結果を基に生産計画を立て、さらに進行状況をAIで収集して次の計画に反映させることも可能です。

生産管理でAIを活用した事例

続いて、実際に生産管理にAIを活用した企業の事例を紹介します。

【予測精度を向上させた事例】
ある企業は顧客需要の予測に難を感じていました。人が予測すると「欠品を出してはいけない」という心理が働き、過剰在庫が出てしまうのが問題でした。
そこで、AIプラットフォームを導入します。結果として、多くの要因を勘案したうえで最適な生産数・生産タイミングを決められるようになったといいます。
【タイムリーな計画変更を実現した事例】
ある飲料メーカーも、需要予測に問題意識を抱いていました。飲料の売れ行きは天候などの不確定な外部要因に左右されやすいため機械的な予測は難しく、人力で予測していたといいます。
そこでこの企業は電機メーカーと共同で、AIを搭載した生産計画立案システムを開発しました。結果として、在庫状況をタイムリーに計画に反映させられるようになったそうです。

生産管理をAIにするメリット

人材不足が解消できる

AIが導入された場合は、ベテランの社員が行っていた発注業務が、機械で代替えが可能になります。これにより、社員の労働環境に役立てられます。また、多くのデータ分析によって最適なパターンを見つけ、偏った業務負担の均一化が可能です。

情報共有がしやすくなる

生産管理システムを導入すると、製造業務から販売まで生産ラインの情報が可視化され、情報共有がされやすくなります。リアルタイムで確認できるため、在庫超過や過不足が解消可能です。

AIシステムを導入する際の注意点

AIシステムを導入する際にどのような効果が得られ、解決できる課題は何かをきちんと明確化する必要があります。また、生産現場の状況を理解し、生産現場の部署との連携が大切です。情報システム部民が、生産現場の状況を把握していないと、AIシステムの効果が薄くなるためです。

生産管理にAIを活用し、業務を効率化させよう!

生産管理の現場もAI化しつつあります。特に以下の領域ではAI化が顕著です。

生産計画
膨大なデータを分析して需要を予測する
設備メンテナンス
故障の予兆を検知してメンテナンス対象を絞る
品質検査
良品と不良品を判別する

自社の製造現場でAIを利用する方法は以下のとおりです。

  • ■AIを搭載した生産管理システムの導入
  • ■AIを搭載したMESの導入

以上を踏まえてAIを活用し、業務を効率化させましょう。

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