【2024】AIによる生産管理とは?実施できる業務やメリット、デメリットも紹介!

近年はさまざまな業種でAIを活用して業務効率化を図る企業が増加し、生産管理にAIを導入して競争力強化を図る企業も増加しています。一方で詳しい知識がなく、具体的な導入方法が分からない方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事ではAIによる生産管理を解説し、実施できる業務やメリット、デメリットも紹介します。

AIによる生産管理とは

生産管理とは、製造における材料調達から出荷までの全ての流れを管理し、それらの工程に必要な人件費や材料費なども全て管理し、適正なコスト管理を行う業務です。従来の生産管理では生産計画の立案から在庫調整など、さまざまな業務に従事しなければいけませんでした。

そこで人間同様の知的活動や学習が可能なAIを生産管理に導入し、生産管理に関わるさまざまな情報を一元管理するシステム構築が増加しています。生産管理にAIを導入すれば、人間では解析不可能な複雑なデータ県繻子も可能になり、コスト管理効率や生産性を高めることが可能です。

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生産管理の現状と課題

現在は多くの企業が人材不足やサプライチェーンの複雑化などの問題に直視しており、従来の生産管理システムでは機能的に不足しているのが現状です。さらにさまざまな業界において消費者のニーズが多様化しており、その動向に伴って生産の多様化も求められている点も、従来の生産管理システムでは対応が難しくなっている理由として挙げられます。

その結果として多くの製造現場で生産計画立案や完成までに、必要とされる期間の長期化などの問題が生じているのも現状です。

生産管理でAIが実施できる業務

生産管理でAIが実施できる業務

生産管理においてAIを導入すれば、適正な生産管理が行われて生産性を向上させることも可能ですが、具体的にどのような業務に従事できるのでしょうか。では実際に生産管理でAIが実施できる業務を下記に表記し、それぞれを詳しく解説します。

AIが実施できる業務詳しい内容
生産計画立案・管理今までのデータに基づいた客観的なデータ作成が可能になり、安定したデータ作成も可能
効率的な在庫管理ユーザーニーズの変動による需要の変動や、それに伴う製品完成・納品までの期日を明確に管理
高精度な需要予測過去の製品購入や納品などのデータを学習させ、そのデータをもとにした高精度な需要予測による適切な在庫管理が実現
クオリティチェックの自動化製品の欠陥などを瞬時に見抜くAIを導入し、高精度なクオリティチェックを自動化

生産計画立案・管理

従来製品開発における生産計画立案や管理は人の手で行われ、普遍的なデータを作成しようと思っても、作成者の主観でデータに差が出ていました。一方AIを導入した生産計画立案や管理を行えば、今までのデータに基づいた客観的なデータ作成が可能になり、安定したデータ生産計画の作成も可能です

具体的には消費者のニーズや行動などをデータ化し、そのデータをもとに高精度の生産計画を立案します。今まではベテランがさまざまな要因を検討し、そのうえで生産計画を立案していましたが、AIの導入によりスピーディーで高精度な生産管理が可能になりました。

効率的な在庫管理

生産管理へのAIの導入により、適正な生産管理を可能にした効率的な在庫管理も実施できます。過剰在庫を抱えればキャッシュフローの悪化、反対に在庫不足になれば欠品などの恐れが生じます。

そこで過去のデータから高精度な生産データの検出が可能なAIを導入し、生産管理を行えば過去の実績に基づいた適切な在庫管理が可能です。また生産管理にAIを導入すれば、ユーザーニーズの変動による需要の変動や、それに伴う製品完成・納品までの期日を明確に管理し、変更に沿った在庫管理もできます。

高精度な需要予測

生産管理はユーザーの需要や消費量などを予測・分析し、その分析をもとに生産に必要な在庫などを調整しなければいけないので、人間の手で正確なデータを検出するのは困難です。そこで生産管理にAIを導入すれば、過去の製品購入や納品などのデータを学習させ、そのデータをもとにした高精度な需要予測による適切な在庫管理が実現されます。

クオリティチェックの自動化

近年は製造業をはじめとしたさまざまな分野で人材不足が問題になり、多くの企業で適正なクオリティチェックを行える人材が不足しています。このような事態を打破するため、クオリティチェックにAIを導入して自動化を図る企業も少なくありません。

具体的には製品の欠陥などを瞬時に見抜くAIを導入し、高精度なクオリティチェックを自動化している企業も多いです。またAIを導入したクオリティチェック行い、その際に仮に何らかのミスが生じても、AIの機械学習(ディープラーニング)でさらなる判別精度向上にも繋がります。

生産管理にAIを導入するメリット

生産管理にAIを導入すれば過去のデータに基づいた運用により、適正な在庫管理が可能になります。そのほかの具体的なメリットとして、

  • 人材不足の解消
  • 情報共有の効率化
  • 属人化防止と技能継承
  • 生産ラインの自動化

などの点が挙げられます。ではそれぞれのメリットを詳しく解説します。

また下記に生産管理にも活かせるAIを簡単に作成できる、AIソフトを紹介した記事を掲載するので参考にしてください。

【2024】AI開発ソフトとは?簡単に作成できるおすすめフリーソフトウェア2選

人材不足の解消

前述のように生産管理業務においては、ユーザーの需要や消費量をもとにした複雑なデータにそった計画立案が重要です。そして人材不足の現在においては、そのような複雑で重要な業務に従事できる、優秀な人材を見つけるのに手間がかかります。

そこで生産管理にAIを導入すれば、人の手を借りずに過去のデータに基づいた高精度な生産管理が可能です。

情報共有の効率化

生産管理にAIを導入すれば、材料調達から製造・販売までの工程の全ての流れをデジタル化して可視化できるので、情報共有効率が向上するのもメリットです。この機能により生産従事者がリアルタイムで生産データを可視化できるため、在庫状況などを確認しながら需要と供給のバランスの取れた生産が実現されます。

属人化防止と技能継承

従来の生産管理立案は、現場の生産状況や在庫状況などを確認しながら行う複雑な業務であるため、一部の人材だけに属人化されていました。また属人化により、ほかの人材への技能継承も行われず、担当者不在時に業務が滞ることも多く見受けられました。

そこでAIを導入した生産管理を行えば、生産管理業務が自動化されて属人化を防ぐことができます。さらにAIによる生産管理をデータ化し、多くの人材で共有すれば管理業務の技能継承がスムーズに行われ、生産における不測の事態にも臨機応変な対応も可能です。

生産管理にAIを導入するデメリット

生産管理にAIを導入するデメリット

生産管理にAIを導入すれば、メリット同様にいくつかのデメリットも生じるのが現状です。生産管理にAIを導入するデメリットには、

  • 最初はシステムのフローを固める必要がある
  • 導入コストが高い

などの点が挙げられます。ではそれぞれのデメリットを詳しく解説します。

最初はシステムのフローを固める必要がある

生産管理にAIを導入して生産性を高めようと思っても、全ての社員が賛成するとは限りません。そして導入したものの、反対部署などの抵抗により、スムーズな導入が阻害される場合もあります。

その結果として、生産管理にAIを導入するシステムのフローを固めるまで、手間と時間がかかる場合もある点もデメリットです。

導入コストが高い

生産管理にAIを導入するとなると、システム購入費用はもちろん、保守や管理などに相応のコストが必要になるのもデメリットです。導入後も十分な費用対効果を得るためにも、導入で解決したい課題や目的などを明確にして導入を進めましょう。

生産管理にAIを導入する際の注意点

生産管理にAIを導入し、十分な費用対効果を得るためにもいくつかの点に注意して導入を進めなければいけません。そこでここからは、生産管理にAIを導入する際の注意点を紹介します。また下記に生産管理への効率的な導入が可能な、AIを詳しく解説した記事を掲載するので参考にしてください。

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現状の業務を見直す

自社の生産管理業務を明確に把握し、その内容に適した手法でAIを導入しなければ意味のない導入になります。したがって生産管理へのAI導入による効果を高めるためにも、自社業務の見直しを徹底し、そのうえで十分な効果を得るための最善の導入方法を検討しなければいけません。

明確な目標設定を行う

生産管理にAIを導入する際には、導入によりどのような問題を解決したいかなど、目標設定を明確にしましょう。現状の生産管理業務においてどのような問題があり、その問題解決のための具体的な対策を講じなければAI導入の適切なスキームも選択できません。

AI導入による明確な目標設定を行い、「10%原材料費削減に成功」など、成果を数値化して「見える化」すれば達成までのスピードを速めることも可能です。

関連部署の意志疎通

生産管理は企業全体の生産工程を管理し、対応業務も幅広いため関連部署同士が意志疎通しなければ導入を成功させることはできません。一方で生産工程に関わる関連部署同士が連携を高め、AI導入に対する理解を深めれば生産情報共有効率も向上し、企業全体の生産性も向上します。

外注先に任せすぎない

生産管理へのAIの導入は、今後の自社の成長のための重要な事業の1つです。したがってAI導入のための開発作業を行う、システムエンジニアやベンダーに全てを任せすぎないよう注意しましょう。

画期的なシステム構築を行うためにも、自社の生産管理者が開発者に対して細かな設定や調整などを支持しなければ、目的を達成できない意味のないシステムになります。このような事態を防ぎ、自社のニーズを満たす最適なシステムを導入するためにも、外注先に任せすぎないよう注意しなければいけません。

生産管理にAIを導入して生産性を高めよう

本記事ではAIによる生産管理を解説し、実施できる業務やメリット、デメリットも紹介しました。生産管理へのAIの導入に成功すれば、適正な在庫管理やコスト管理が行われ、結果的に自社の収益性も高めることができます。

一方で生産管理へのAIの導入で成果を上げるために注意しなければいけない点も多いので、本記事を参考にして効果の高い導入を実現してください。

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