生産管理をAI化するメリット・デメリットを活用事例付きで徹底解説

人材不足の解消や業務効率化を図るために、製造現場にAIを導入する企業が増えています。

生産管理における課題を解消する際にもAI化を導入すれば、生産計画や品質検査などさまざまなプロセスを自動化できます。

生産管理を効率化したい企業は、AIを活用するメリットとデメリットを確認しておきましょう。
この記事では、生産管理をAI化するメリットとデメリットについて詳しく解説します。生産管理にAIを活用する際の注意点と具体的な事例をあわせて解説するため、ぜひ最後までご覧ください。

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生産管理とAIの関係性

生産管理は、原材料の仕入から生産・流通経路にいたるまでの工程を管理する重要な業務です。
生産管理にAIを活用すれば、さまざまな課題を解消できますが「そもそも生産管理とAIはどのような関係性にあるのか」把握しておかなければ、導入を検討できません。

生産管理にAIを活用するべきか悩んでいる企業は、生産管理とAIの関係性を確認しておきましょう。

生産管理とは

生産管理とは、原材料の仕入から生産工程・品質検査・流通経路と、製品を製造してから消費者へ提供するまでの一連の流れを管理することです。

製造業における生産管理では、下記のQCDを最適化する目的があります。

• Quality（品質）
• Cost（原価）
• Delivery（納期）

原価を抑えながら、品質を向上させて短納期で生産することが生産管理の目的です。
そのため、原材料の仕入先やコストの調整、生産工程における業務の効率化やスケジュール管理・在庫管理までを一元管理する必要があります。

生産管理における膨大な業務量に対処するため、業務の効率化やシステム化が求められます。

AIとは

AIとは、「Artificial Intelligence」の略称で「人工知能」の意味を持ちます。
具体的には、自己学習機能によってインターネット上のデータや過去の統計データ・学習データを基に、人間の知能をコンピュータで再現する技術です。

AIを活用したシステムの自動化や、産業ロボットの活用により、製造業における管理業務や製造業務を効率化できます。
今後、AIテクノロジーの発展により、製造設計から原材料の仕入・消費者への流通までの完全自動化が期待されています。

生産管理における課題

AIを活用するべきか悩んでいる企業は、生産管理における次の課題を確認しましょう。

• 人材不足
• 納期の管理不足
• 需要を予測できない
• コスト計算ができていない
• 部門間の標準化が難しい
• 手配漏れや誤発注のリスクがある
• 生産計画に不備が生じる

現在の管理体制では、人手不足によるリソースの不足や人的ミスが生じるリスクがあり、正確なデータの運用が難しいです。

リソース不足や人的ミスにより、品質の低下や納期遅れ・原価計算のミスによる利益率の低下などQCDが低下する事態へつながります。
QCDを向上させるために、生産管理を効率化するAIの活用が推奨されます。

課題から見えるAI化の必要性

上記で解説した生産管理の課題は、AIテクノロジーの実装により解消可能です。

AI化により業務を自動化すれば、人材不足の課題を解消しスケジュール管理・需要予測を的確に行えます。
さらにAIとビッグデータを活用したコスト計算を行えば、最適な仕入先の選出と流通経路の最適化が可能です。

AIシステムが生産管理を行えば、手配漏れや誤発注を防ぎ生産計画を最適化・部門間の標準化を実現します。

生産管理の課題を解消するためには、AI化による業務の自動化・効率化が重要です。

AIが活用されている生産管理の領域

生産管理にAIを活用すれば、さまざまな課題を解消できることが明らかになりました。しかし具体的に、どのような領域でAIが活用されているかを把握しておかなければ、AIテクノロジーの導入を検討できません。

生産管理においてAIが活用されている領域は、次のとおりです。

• 生産計画
• 設備メンテナンス
• 品質検査

各領域におけるAIの活用方法を確認して、生産管理を効率化しましょう。

生産計画

従来は人の手によって実施されてきた生産計画の領域において、AI化が進んでいます。

生産計画は、生産量や種類・原材料の仕入先や出荷までのスケジュールを計画する際に、担当者の経験則に依存するケースが多かったです。
特定のデータを用いて生産計画を立てる際にも、過去の経験や組織内に蓄積されたノウハウを優先するケースが多く、精度の高い計画立案が困難でした。

そこで生産計画にAIを活用すれば、膨大なデータを基に消費者行動や地理的要因・社会情勢的要因などさまざまな要因から、最適な生産計画を立案できます。

ベテランの従業員が欠勤・休職や離職した場合でも、AIによる高度分析を活用して業務の属人化を防止できます。

生産計画にAIを活用すれば、業務を標準化し最適な計画立案が可能です。

設備メンテナンス

故障やトラブルを未然に防ぐ目的で実施される設備メンテナンスにも、AIテクノロジーが活用されています。

従来の設備メンテナンスは、経験を積んだ熟練の従業員に依存する傾向がありました。さらに設備メンテナンスは、多大な作業時間と労力がかかるため、労働人口が減少している現在において負担が大きい業務です。

設備メンテナンスにAIを活用すれば、熟練の従業員の経験やスキルに依存することなく、誰でも業務を遂行できます。
また熟練の従業員でも察知できない危険や故障を、AIであれば24時間365日監視できるため、異常察知の精度を向上させることが可能です。

AIは自己学習機能によって、過去のデータを基に異常察知スキルを向上していけるため、高精度な設備メンテナンスを実現できます。

品質検査

製造業において高品質な製品を市場に提供するために、品質検査が重要です。製品の品質を管理し改善・向上させることで、不良品の発生を防ぎ企業の信頼とお客さま満足度を向上させられます。

しかし人材不足が進んでいる現在では、品質検査を人の手で行うには限界があります。そこで品質検査にAIを活用することで、不良品の発生を防止し品質管理の精度を向上させることが可能です。

AIによるディープラーニング（深層学習）を活用すれば、過去に起きたことがない不良品の判別まで行えるため、より精度の高い品質管理を実現できます。

品質検査にAIを活用して高品質な製品を生産できれば、QOLを向上させて企業の信頼性とお客さま満足度の向上につなげられます。

生産管理にAIを活用するメリット

生産管理にAIを活用するメリットは、次のとおりです。

• 人材不足を解消できる
• 需要を予測できる
• 品質を向上できる
• 作業を効率化できる

それぞれのメリットを確認して、生産管理にAIを活用するべきか検討しましょう。

人材不足を解消できる

生産管理にAIを活用すれば、人材不足を解消できます。

AIにより作業を自動化しデータ分析を効率化すれば、人手不足が課題の現場においても、限られたマンパワーでも業務の遂行が可能です。

さらに熟練の従業員に依存してきた業務もAI化によって標準化できれば、業務の属人化を防止し生産管理の再現性を担保できます。

過去のデータを分析し、業務量の偏りを修正し過酷な労働環境を改善できるため、より働きやすい労働環境を整備することで、従業員の定着率向上にもつなげられます。

需要を予測できる

生産管理にAIを活用するメリットは、需要を予測できることです。

需要予測を人の手で行う場合は、受注データやマーケティング結果を基に、市場の需要を予測しなければなりません。
しかし人の手で需要を予測するには限界があり、正確なデータ分析には高精度なシステムの導入が必要不可欠です。

AIを活用して受注データや在庫データを分析すれば、高精度な需要予測を実現できます。AIを活用した需要予測により、製品の過剰生産や不足を防ぎ、無駄のない生産管理を行えます。

品質を向上できる

生産管理にAIを活用すると、品質を向上できます。

働き方改革が推奨されている現在では、長時間労働による品質の向上や生産量の増加は期待できません。
品質を向上させるためには、業務の最適化や作業時間の短縮化が必要です。

AIを生産管理に活用すれば、余分な業務や負荷が大きい業務をデータから読み取り、生産工程を見直せます。
さらに産業ロボットで代行できる業務をAIによって自動化すれば、人的リソースを他の業務にまわせます。

AIを活用して生産工程や従業員の負荷を計算し、スキルや労働時間を考慮して最適な人員配置を行えば、無理なく品質を向上させることが可能です。

作業を効率化できる

生産管理にAIを活用するメリットは、作業を効率化できることです。

AIの活用によって業務を効率化できれば、作業時間を短縮し従業員の負担を軽減できます。
より高精度な製品を生産できるだけでなく、設備の待ち時間や停止時間を短縮し、生産性を向上させることが可能です。

作業の効率化は組織全体の生産性向上につながるため、企業にとって売上へ直結するメリットです。

生産管理にAIを活用するデメリット

生産管理にAIを導入する主なデメリットは、成果がすぐに出るとは限らないことです。
AIを導入してすぐに生産性が向上し、従業員の負荷が軽減されると考えている場合は、システム動作に慣れるまでの運用期間を考慮しなければなりません。

AIテクノロジーの操作に慣れるまでには時間がかかり、専門知識・スキルを有する人材の登用や従業員の教育が欠かせません。

システム操作に慣れれば生産管理に有効的な効果を発揮するAIテクノロジーですが、導入してもすぐに成果が出るとは限らないため、事前の導入準備が必要です。

生産管理システムにAIを活用する際の注意点

生産管理システムにはAIテクノロジーが応用されるケースが少しずつ出始めており、生産管理における課題解決をサポートしています。AIを活用した生産管理システムを導入する際には、次のポイントに注意しましょう。

• 目標や課題を明確化しておく
• 組織内での情報共有を徹底する
• 既存の業務フローを見直す
• 自社で能動的に取り組む

AIの導入を効率的に行うために、生産性システムを導入する際の注意点を押さえておいてください。

目標や課題を明確化しておく

生産管理システムにAIを活用する際には、目標や課題を明確にしましょう。

目標や課題を明確にしないまま生産管理システムを導入しても、十分な効果を発揮できずに無駄に導入・運用コストがかかってしまいます。

「なぜAIテクノロジーを活用したいのか」「生産管理システムを導入して解消するべき課題は何か」など、現在の課題と導入する目標を明確化することで、適切に運用するための施策を考案できます。

どの工程にどのような機能が備わった生産管理システムを導入するべきか考案するために、AIを活用する目標や現在の課題を明確化しておきましょう。

組織内での情報共有を徹底する

生産管理システムにAIを活用する際には、組織内での情報共有を徹底するよう注意してください。

AIを効果的に活用するためには、システム部門が製造現場の状況や課題を把握しておくことが大切です。
組織内での情報共有を徹底し、部署間のコミュニケーションを活性化させれば、AI導入に必要な機能や課題を明確化できます。

部署間の情報連携が曖昧な状態で生産管理システムを導入しても、思いどおりの成果を得られないため、組織内の情報共有を徹底してから必要なシステムを導入しましょう。

既存の業務フローを見直す

生産管理システムにAIを活用する際には、既存の業務フローを見直すことが大切です。

すべての業務をAIに依存するのではなく、既存の業務フローで見直せるポイントは事前に改善しましょう。
人的には解決できない課題やAIを活用することで効率化できる業務フローに、生産管理システムを活用することで、業務を効率化し課題を解決できます。

生産管理システムを効率的に運用するためにも、事前準備として既存の業務フローを改善しておきましょう。

自社で能動的に取り組む

生産管理システムにAIを活用する際には、自社で能動的に取り組むよう注意しましょう。

AI導入の効果を最大化するためには、自社が保有する過去の受注データや生産データを解析し、システムの設定を微調整する必要があります。

AIをより効果的に運用するために、組織全体で能動的にシステム活用へ取り組む姿勢が必要不可欠です。

そのため、生産管理システムにAIを活用する際には、プロジェクトリーダーや専門部署を定めて、AIテクノロジーを効果的に運用できる体制を整えましょう。

生産管理におけるAIの活用事例

生産管理にAIを活用する際には、具体的にどのような活用方法があるか事例を確認しておきましょう。
生産管理におけるAIの活用事例は、次のとおりです。

• 生産計画の自動立案
• 高精度な需要予測
• 技術継承による属人化防止
• 品質検査の自動化
• 設備メンテナンスの自動化
• 画像検出による異常検知

自社で採用できる活用方法がないか確認して、生産管理にAIを活用しましょう。

生産計画の自動立案

生産管理におけるAIの活用事例として、生産計画の自動立案があります。

AIを活用すれば、精度の高い生産計画を自動的に立案できるため、生産管理を効率化できます。
人的ミスを防ぎお客さまのニーズに応える生産計画を立案するためには、熟練の従業員に依存する業務の属人化を防がなければなりません。
原材料の手配や作業手順の見直し・人材の確保など、AIが過去のデータを基に最適な生産計画を立案できるため、業務効率を向上できます。

さらにAIを活用して生産計画を自動立案すれば、従業員の長時間労働や業務負荷を軽減し、働き方改革を推進することにもつながります。

高精度な需要予測

生産計画にAIを活用すると、高精度な需要予測が可能です。

AIを活用して高精度な生産計画を立案すれば、過去の在庫データや受注データ・市場のビッグデータを基にお客さまニーズを予測できます。
高精度な需要予測を実現できれば、過剰在庫や生産量の不足を防いで、機会損失を防止できます。

高精度な需要予測は企業の売上を増加させるため、生産管理におけるAIの活用が重要です。

技術継承による属人化防止

生産管理におけるAIの活用事例には、技術継承による属人化防止も挙げられます。

AIが開発される前は、熟練の従業員が技術やノウハウを次の世代へ継承していく方法が一般的でした。
しかし従来の技術継承は、従業員の感覚や経験に依存することが多く、人によって手順や基準が異なる属人化が発生してしまいます。

AIを活用して技術やノウハウを蓄積していけば、属人化を防止しながら業務の標準化が可能です。
業務が標準化されれば熟練の従業員が引退した後でも、次の世代に生産ノウハウ・スキルが継承されるため、高品質な製品を生産し続けられます。

品質検査の自動化

生産管理におけるAIの活用事例として、品質検査の自動化が挙げられます。

AIによるディープラーニング（機械学習）を活用すれば、品質の状態と過去の不良品データ・予測できる不良状態を照らし合わせて、品質検査を自動化することが可能です。

目視や数値による品質検査は、従業員の経験に依存し労力がかかるため、作業効率が低くなる傾向がありました。
そのためAIによって品質検査を自動化すれば、高精度な品質管理を実現するだけでなく、業務を効率化し従業員の負担を軽減できます。

設備メンテナンスの自動化

生産管理におけるAIの活用をすると、設備メンテナンスの自動化が可能です。

AIを活用すれば、目視や人の経験に依存してきた設備メンテナンスを効率化し、不良やトラブルを事前に検知できます。

さらに点検作業は危険が伴いますが、ドローンやAIを駆使すれば、従業員の負担や危険を軽減しながら適切にメンテナンスを実施できます。

設備メンテナンスを自動化すれば、点検漏れや修繕遅れを防いで、労災や不良品の発生を未然に防ぐことが可能です。

画像検出による異常検知

生産管理におけるAIの活用事例として、画像検出による異常検知があります。

AIを活用して製品を検査すれば、画像検出による異常検知を行い、不良品をスムーズに察知できます。
さらに目視では認識できないような異常も、AIの画像検出機能を活用すれば温度や内部の異常まで察知できるため、高精度な品質管理を実現することが可能です。

不良品の流出を防ぎ、品質管理にかかるリソースを軽減するために、AIを活用した生産管理が必要です。

生産管理をAI化して業務効率を向上させよう！

生産管理をAI化すれば、業務を効 率化し従業員の負担を軽減できます。さらに従業員の経験や感覚に依存してきた属人化した業務を、AIを活用して標準化すれば、高精度な生産管理を実現できます。

人材不足や需要予測の困難が課題を解消するために、AIを活用した生産管理システムの導入がおすすめです。