なぜ生産管理ではAIの導入が注目されているのか
生産管理の現場で、人の経験値をもとに出荷予測や生産計画を立てているケースが多くみられます。
たとえば本来は適切な在庫量となるよう調整すべきところ「在庫切れ」が不安になり、多めに在庫を持ってしまうなどです。一方でAIであれば、感情ではなく客観的に最適な在庫数を予測するため、適切な在庫を算出できます。
さらに、適正な生産管理だけではなく、業務の属人化を解消できるのが特徴です。「ベテラン社員が転職や定年退職するのではないか」などの課題解消を期待できることからも、AIの導入が注目されています。
生産管理でAIを導入するメリット2つ
生産管理でAIを導入するメリットは、大きく分けて2つあります。
- 継続的な事業運営ができる
- 生産を効率化したい場合に使える領域が多い
AIを活用することで、属人化や人材不足などの問題を解消できます。
一般的に属人化しやすい発注業務にAIを活用することで、退職や人事異動があっても安定した事業運営が可能です。
さらに、AIは活用領域が広く、蓄積されてきたデータを活かすことができます。まずは、スモールスタート・低コストで始めながら、ほかの領域にも活用の幅を広げていくのがおすすめです。
続いて、具体的な活用領域を見ていきましょう。
生産管理におけるAIの活用領域
ここからは、生産管理におけるAIの活用領域の具体例を紹介します。
- 出荷数・需要予測による生産計画の精度向上
- 故障予測による事故の未然防止
- 特性予測による開発の効率化
なかでも、2つめの機器の故障は、納期にも大きな影響を与えます。故障予測をすることで、修理時期や稼働率の調整が可能です。
それでは、詳しく見ていきましょう。
出荷数・需要予測による生産計画の精度向上
AIにより出荷数や需要予測を行うことで、生産計画の精度を向上することができます。AIは人と違い、「不安」という感情ではなく、客観的事実から情報を整理するためです。
たとえば、工場における製品の生産では、下記の課題があります。
- 出荷数を多く見積もり、大量の在庫が発生する
- 出荷数を少なく見積もり、販売機会を逃す
- 複数の製品の出荷数予測が大変
上記の課題解決にAIを活用することで、正確な需要予測に基づいた生産計画が可能です。
たとえば1つのラインで複数の製品を生産しているケースでは、各製品の出荷数や需要予測を個別で予測するのは人では困難ですが、AIを活用すると時間をかけずに予測できるため効率化が可能です。
以下の記事では需要予測を活用した事例も紹介しています。
参考記事：需要予測とは？注目が集まっている理由やメリット・デメリットや解説！
故障予測による事故の未然防止
AIで製造機器などの故障予測を行い、事故やトラブルを未然に防ぐことが可能です。
たとえば工場で製造機器の不具合や故障が発生すると、以下のリスクが考えられます。
- 不良品出荷のリスク
- 生産計画の再調整
- 製品納期の遅延
これらのリスクも、AIでの故障予測で、未然に防ぐことが可能です。
各機器の計測値、タイプ、稼働日数などのデータからAIで故障予測を行い、故障する確率が高い機器から優先的にメンテナンスや点検を行うことで、機器の故障を未然に防ぐ効果が期待できます
また、故障情報の記録や分類を自動化して分析することも可能です。
製造現場での製造機器の故障は、生産計画に大きな影響を与えるので、AI予測ツールを活用して故障を未然に防ぐことで、業務を効率化させます。
特性予測による開発の効率化
AIによる特性予測を活用し開発の効率化が可能です。数値のデータ化や分析を自動化することで開発スピードが上がります。
たとえば製造業では、商品開発を行う際に、狙った特性値が得られるように試行錯誤を繰り返す必要があるため、試作品の作成から測定までに多くの時間が必要です。
AIで特性値を予測することができれば、開発でもっとも時間がかかる「試行錯誤」を効率化できます。
生産管理におけるAI活用事例3選
ここからは、生産管理におけるAI活用事例を紹介します。ここでは、以下の3つを紹介します。
- 経験に基づいた業務ノウハウをAIによりデジタルマッピング化
- 故障予測を利用してダウンタイムの改善
- 経験と勘と度胸に基づいた需要予測を標準化
生産管理にAIを導入するか迷っている方は、具体的な導入事例を参考にするのがおすすめです。それでは、ひとつずつ詳しく見ていきましょう。
【事例1】経験に基づいた業務ノウハウをAIによりデジタルマッピング化
真空断熱ボトルや炊飯器、電気ポット、調理器具などの生活用品の総合メーカーであるタイガー魔法瓶株式会社では、以下の課題を認識し目標を定め、予測分析ツール「Prediction One」を導入しました。
課題：ベテラン社員の定年までに経験や知識の継承が必要
目標：ベテラン社員の定年までに経験や知識をAIによりデジタルマッピングする
まずは、PSI（生産・販売計画・在庫）の精度向上、予測の自動化に向けて自社ECサイトでの販売予測を実施しました。誤差率の低いモデルを作成できたため、現在は店頭販売も含めた需要予測の精度を高めるために試行錯誤中です。
今後は、人から人への教育だけでは難しい暗黙知の正確な継承のため、AIのデジタルマッピングを目指しています。
【事例2】故障予測を利用してダウンタイムの改善
自動認識ソリューションを開発しているサトーホールディングス株式会社では、以下の課題を感じ、予測分析ツール「Prediction One」を導入しました。
- 故障による顧客のダウンタイムをいかに少なくするか
製品の保守データを学習させ「どのようにしてその障害が発生したのか」など故障原因を予測しています。今後は、故障原因を予測することで、顧客のダウンタイムを少なくしていく方法を考えています。
もともとは従業員が手作業でデータを分類していましたが、AIが出した結果をジャッジするやり方に変わったことで、8〜9名で丸3日かかっていた業務が4名で2日ほどに削減されました。
また、当該部署に異動したばかりの従業員がすぐに分類業務を行えるようになり、属人化の解消にも成功しています。
【事例3】経験と勘と度胸に基づいた需要予測を標準化
ビールをはじめとする酒類ブランドを多く持つキリンビール株式会社では、以下の課題を感じており、予測分析ツール「Prediction One」を導入しました。
- 業務の属人化や施策ごとで予測精度にブレがある点
- 人による予測根拠が不十分である点
- 実績の振り返りが難しい点
ビール類の出荷予測を、「Prediction One」で分析を行っています。これにより、3ヵ月先の需要予測に取り組んでいます。
実際に出荷予測を行ったところ、Prediction Oneの予測と結果とのギャップは各ブランド▲5％～▲10％程度でした。予測精度を絞って活用した点が、効果的だったと考えているようです。
社内でDX推進の動きがあるため、Prediction Oneをはじめとするデジタルツールを活用できるようになればと思ってます。
まとめ：AI導入により生産管理の課題解決を図ろう！
今回は、生産管理の課題解決のためのAI導入を解説しました。本記事の内容をまとめると下記の通りです。
- 属人化が多かった生産管理の業務をAI導入により、標準化できる
- ベテラン社員の転職や定年退職も、AIで業務を標準化して対応できる
- 生産管理では、AIの活用領域が広い
生産管理の現場では、これまでの経験や勘で発注業務を行うなど、属人性の強い業務が多く、人材不足や業務の属人化を解消すべき課題としています。
今回お伝えした生産管理での「AI活用」は解決手段の一つです。これからも、生産管理業務に活用できるAIの領域は広がっていくでしょう。AI活用の理解を深めるためにも、まずは導入しやすいものからはじめ、領域を広げていくのがおすすめです。
なお、ソニービズネットワークスでは、簡単に本格的な予測分析ができる「Prediction One」を提供しています。
本ツールは、機械学習を用いることで、精度の高い需要予測や故障予測、特性予測が可能です。
「Prediction One」は無料体験版の提供も行っています。これから生産管理にAIを活用していきたい場合は「Prediction One」の特徴や、導入事例を、以下のボタンから資料をダウンロードのうえご確認ください。
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■３つの資料わかること
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