生産管理におけるAI活用が注目される背景
製造業では人材不足や需要変動への対応が課題になっており、AIを活用した業務支援に関心が集まっています。まずは背景となる状況を整理します。
熟練者の知見に頼る業務が多い
生産計画の立案や品質検査の一部は、長年の経験を持つ熟練者の判断に頼っている工程があります。担当者の退職や異動によって、判断のノウハウが引き継がれにくくなる課題が生じる場合があります。若手への技術継承に時間がかかる工程では、こうした課題がより顕著に表れる傾向があります。
AIを活用すると、過去の実績データをもとに判断基準を一部再現できる場合があります。ただし、AIがすべての判断を代替できるわけではなく、熟練者の知見を補助する位置づけで導入を検討することが重要です。熟練者へのヒアリングを重ね、判断の根拠となる要素をあらかじめ整理しておくと、AIの分析結果と現場の感覚のずれを把握しやすくなります。ヒアリング内容を記録として残しておけば、熟練者が不在の場面でも判断の背景を確認しやすくなります。
需要変動への対応が求められている
市場の変化が速くなる中で、需要予測の精度を高めたいという要望が高まっています。従来の経験則に基づく予測だけでは、変動の大きい需要に対応しにくい場面があります。過剰在庫や欠品といった課題を抱える企業ほど、精度の高い予測手法への関心が高まる傾向があります。
AIを使った需要予測は、複数の要因を組み合わせて分析できる場合があり、予測精度の向上が期待される取り組みの一つです。ただし予測の精度はデータの質や量に左右されるため、十分なデータが蓄積されているかを確認する必要があります。天候や季節イベントなど外部要因のデータもあわせて取り込める製品であれば、より実態に近い予測につながる場合があります。
生産管理システムでAIの活用が期待される場面
生産管理システムにAI機能が搭載されるケースが増えています。ここでは、活用が期待される代表的な場面を紹介します。
需要予測や生産計画の立案支援
過去の販売実績や季節要因などのデータをAIで分析し、需要予測や生産計画の立案を支援する機能が提供される場合があります。人が一からすべてを計算するよりも、計画立案にかかる時間を短縮できる場面があります。複数の生産ラインを抱える工場では、ライン間の負荷を調整する計画の検討にも活用が期待されます。
ただし、AIが出した予測をそのまま採用するのではなく、担当者が市場動向や特殊要因を踏まえて確認する運用が求められます。AIの予測結果と実績の差を継続的に検証する仕組みも、あわせて整えておくとよいでしょう。予測と実績のずれが大きい場合は、学習データの見直しや条件設定の調整を行う運用フローを決めておくことが重要です。
異常検知による品質管理の支援
製造ラインのセンサーデータをAIで分析し、通常とは異なる数値の変化を検知する仕組みを取り入れる企業もあります。異常の兆候を早期に把握できれば、不良品の発生を抑える対応につなげられる場合があります。設備の稼働データをあわせて分析することで、故障の予兆をとらえる保全業務への活用が期待される場面もあります。
異常検知の精度は、学習に使うデータの量や質に影響を受けます。導入初期は誤検知が生じることもあるため、運用しながら調整を重ねる前提で導入計画を立てることが重要です。誤検知が続く場合の対応フローや、現場担当者への通知方法もあわせて設計しておくと、運用開始後の混乱を防ぎやすくなります。
生産管理システムでAI機能を比較する観点
AI機能を備えた生産管理システムを検討する際は、機能の有無だけでなく、自社の業務に適しているかを確認する観点が必要です。
対応できる分析範囲を確認する
AI機能と一口にいっても、需要予測に特化した製品や、異常検知に強みを持つ製品など、対応範囲は製品によって異なります。自社が解決したい課題にあわせて、どの分析範囲を重視するかを整理しておきましょう。複数の課題を同時に解決したい場合は、優先順位をつけたうえで段階的に機能を導入する進め方も有効な選択肢です。
複数の分析機能を搭載した製品もありますが、機能が多いほど操作が複雑になる場合もあります。自社の担当者が使いこなせる範囲かどうかも、選定時にあわせて確認しておくとよいでしょう。
費用対効果を試算する
AI機能を含む製品は、標準機能のみの製品と比べて費用が高くなる傾向があります。導入前に、想定される効果と費用を照らし合わせ、投資に見合う効果が見込めるかを試算しておくことが重要です。一部の機能に絞って試験導入し、効果を確認してから本格的な導入範囲を広げる進め方も検討に値します。
効果測定の指標をあらかじめ決めておくと、導入後に成果を振り返りやすくなります。試算段階では、削減できる作業時間や不良率の改善見込みなど、具体的な数値で検討することが望まれます。
ITトレンドでは、最新の製品・サービスを多数比較・掲載しています。まず資料を取り寄せて機能や特徴をさまざまな製品で比較してみてください。忙しい業務時間内でも、各社に問い合わせる手間なく、たった1回の入力（約60秒）で生産管理システムの一括資料請求が可能です。浮いた時間で、じっくりと製品を比較検討し進めましょう。
生産管理にAIを導入する際の注意点
AI機能を導入する際は、期待される効果だけでなく、運用面での注意点もあわせて把握しておく必要があります。
学習データの整備状況を確認する
AIの分析精度は、学習に使うデータの量や質に左右されます。過去のデータが十分に蓄積されていない場合や、データの記録形式がばらついている場合は、期待した精度が得られない可能性があります。
導入前に、自社が保有するデータの状況を棚卸ししておくことが重要です。データが不足している場合は、まずデータ収集の仕組みを整えるところから着手する進め方も選択肢の一つといえます。センサーや設備の記録形式が部署ごとに異なる場合は、あらかじめ統一しておくと、後工程の分析がしやすくなります。
現場の運用ルールとあわせて設計する
AIが出した分析結果を、誰がどのタイミングで確認し、どう業務に反映するかをあらかじめ決めておく必要があります。ルールが曖昧なままでは、分析結果が活用されずに終わる可能性があります。
現場担当者への説明機会を設け、AIの分析結果をどう業務に組み込むかをすり合わせておくことが重要です。運用開始後も定期的に振り返りの機会を設け、ルールを見直す体制を整えておくとよいでしょう。分析結果の確認を特定の担当者だけに任せず、複数人で状況を把握できる体制にしておくと、属人化を防ぎやすくなります。
生産管理システムを選ぶ際に確認したいポイント
AI機能を含めた生産管理システムを選ぶ際は、機能面だけでなく運用のしやすさもあわせて確認しておく必要があります。
既存システムとの連携範囲を確認する
生産管理システムは、販売管理や在庫管理など他システムと連携して使われる場面が多くあります。AI機能を含む新システムを導入する際は、既存システムとのデータ連携が可能かを事前に確認しておきましょう。連携実績のある外部システムの種類を確認しておくと、自社の既存環境にあうかどうかを判断しやすくなります。連携方式がAPIなのかファイル連携なのかによっても、実装にかかる工数や運用の手間が変わる点に注意しましょう。
連携方法によっては、データの反映に時間差が生じる場合や、一部項目が連携できない場合があります。連携範囲や更新頻度について、導入前にベンダーへ確認しておくと安心です。連携時にエラーが発生した場合の通知方法や再実行の可否についても、あわせて確認しておくとよいでしょう。
サポート体制と導入後の支援内容を確認する
AI機能は導入後も継続的な調整が必要になる場合があります。ベンダーによる運用サポートの範囲や、問い合わせ窓口の対応内容を導入前に確認しておくことが重要です。
初期設定の支援や、運用開始後のチューニング支援が含まれているかは製品によって異なります。自社だけで対応が難しい場合は、初期設定支援や運用支援が含まれる製品を選ぶことも検討材料の一つです。サポートの範囲がマニュアル閲覧のみか、設定作業まで含まれるかは、製品ごとに確認しておく必要があります。導入後の問い合わせ対応の窓口や、対応にかかる目安の時間についても、契約前に確認しておくと安心です。
AIを活用した生産管理システムの選択肢
生産計画の立案や進捗管理にAIを活用する生産管理システムが増えています。各社の機能を比較しながら、自社の生産形態に合ったシステムを検討してみましょう。
TECHS-S NOA
- アクティブユーザ10万人超！ 導入社数4,500社超の実績あり
- 仕掛原価と完成時予測原価をリアルタイムに管理！
- 導入から稼動まで各専門スタッフが全面サポート！
株式会社テクノアが提供する「TECHS-S NOA」は、個別受注型の機械・装置製造業向けに開発されたクラウド対応の生産管理システムです。見積や受発注、部品表、原価、進捗、在庫、売上請求などの情報を一元管理し、実績をリアルタイムに反映します。部品マスターの事前登録がなくても運用でき、CADやExcelからのデータ取り込みにも対応するなど、中小規模の製造業でも導入しやすい設計になっています。
FutureStage販売・生産管理
- ノーコード・ローコード開発で柔軟な拡張
- シリーズ累計約40年間・4500システムの導入実績とノウハウを搭載
- セキュリティ強化＆インフラ運用省力化を実現するクラウド基盤
株式会社日立システムズが提供する「FutureStage販売・生産管理」は、生産管理を軸に販売・購買・原価・在庫までを一気通貫で管理できる基幹業務パッケージです。複数の生産形態に対応し、基準生産日程計画から実績管理まで一連の業務をサポートします。ノーコード・ローコード開発にも対応しており、他システムとのデータ連携にも活用できます。
PROACTIVE
- 製造現場の情報統合で品質・納期を両立する革新的生産管理
- SCSKの「atWill」から「PROACTIVE Production」へ。
- PROACTIVE AIによる、高度な経営判断と業務の効率化・自動化
SCSK株式会社が提供する「PROACTIVE」は、ERPの生産管理機能とMES情報を統合し、製造現場と経営管理をつなぐクラウド対応のERPです。生産計画の最適化や生産進捗のリアルタイムな把握に対応します。蓄積したデータをダッシュボードで分析・可視化する機能も備えており、生産計画の見直しや経営判断の検討材料として活用できます。
最適ワークス （株式会社スカイディスク）
- AIによる生産計画の自動立案で業務負担を軽減。
- 設備・人員の計画を可視化し、改善を支援。
- 専門知識不要で簡単に操作できるシンプルな設計。
FLEXSCHE （株式会社フレクシェ）
- ワンクリックで生産計画を自動立案し、工程を一元管理。
- 工程・設備の可視化で計画精度向上を支援
- 計画変更に柔軟なスケジューリングで対応。
まとめ
生産管理におけるAIの活用は、需要予測や異常検知などの場面で業務の支援が期待されています。ただし、学習データの整備や運用ルールの設計など、導入前に確認すべき点も多くあります。効果を過大に見積もらず、自社の課題や体制にあった機能を持つ製品を比較し、資料請求から検討を始めてみてください。
