生産管理システムとAIの関係性とは

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生産管理システムとAIの関係性とは

製造業においては、生産管理システムや AI を活用したうえで生産性の向上につながっている企業も多く存在しています。

実際には、生産性の向上だけを目的に導入するのではなく、各々の企業が抱えていた課題が解決されたために生産性の向上につながっているといえるでしょう。

では、生産管理システムや AI を導入したい場合、それぞれのシステムに関連性はあるのでしょうか。今回は、生産管理システムと AI の関連性についてふれたうえで、どのようにして製造業に役立てていくのかを解説していきます。

AIがなぜ製造業に影響があるのか

製造業に対して、 AI を用いる理由は、製造業における課題を解決できるためです。生産管理システムも利用する理由は同一です。

例えば、中小企業においては、制作する商品の品質管理を人材に頼っていることも少なくありません。そして、品質管理にも長年のスキルが必要とされる製品であれば、人材を育成する手間も発生します。

この場合の問題点としては以下の点が挙げられます。

  1. 中心となって業務を行っている人材が退職した場合に、業務が成り立たない
  2. 目や感覚に頼るスキルなら成熟するまで待たなければならない
  3. 品質管理でミスが起こった場合会社が大きな打撃を受ける可能性が高い

その中でも特に、人材に関する問題は多くの企業が抱えているものです。そもそも、新卒採用や中途入社を行っても退職してしまえば、スキルを引き継ぐことができません。加えて、ノウハウやマニュアルがなければ、口頭で説明を受けるしかないため、反復して各種することもできないでしょう。

また、人間は繰り返しの作業を長時間続けるほど失敗率が上がっていきます。このほかに、設備の確認やトラブルなどに対処しなければならないため、教えている時間がないといったケースも想定されます。

しかし、 AI の導入に成功した場合、人材とスキルに対するほとんどの問題を解決可能です。

単調な作業に関しては、 AI を駆使した事業家に切り替えることで、生産に関わる人数を減少させられます。またスピードに関しても、人間とロボットでは、どうしてもロボットの方が早く、データを取得すれば取得するほど精度が上がっていくため、人が介入する部分を減らすことができるでしょう。

ミスの発生確率は人に頼った場合、見直しなどによって把握できるものの、どこでどのように間違ったのか原因を探るなどの時間が必要となります。 AI の場合は、異常が起きた場合に誰でも原因となる要素を把握できるため、迅速な対処が可能です。

そして、品質管理など人材のスキルに頼っていた部分に関して、 AI によってデータを取得した場合、感覚や感性に頼ったものでも再現できるようになります。そのため、 AI を駆使した製品作りが加速しているといえるでしょう。

AIが生産性の向上につながった実例

AI によって企業の生産活動にプラスとなった事例をみていきましょう。

ある企業では、古くなった設備を度々修理しながら使用していました。トラブルのたびに生産が止まってしまい、予定していた計画からは遠く離れて数字のまま、年度末を迎えるというパターンが続いている状況です。また、長年勤めていた人間が来年に退職する予定であるものの、人材の確保もできてずこのままでは事業が成り立たなくなる可能性がありました。

そこで、 AI によって機器の破損やトラブルを検知し、製品の品質管理を行う体制へと変更しています。分析に関してノウハウがなかったため、様々なデータを集めながら実際の導入までに半年ほどかかったものの、データの収集の自動化、トラブル防止、人材の定着など AI によってもたらされた影響によって、生産性が飛躍的に向上しています。

この企業の場合は、設備のリスク検知とトラブル防止、品質管理に AI を用いて工場全体の生産性がアップしたといえるでしょう。さらにいえば、元々 AI の機械学習に利用できるデータをある程度保有していたため、どのような課題を解決したいのかをサービス提供事業者に明確に説明できたことが成功につながったといえます。

AI導入の課題は生産管理システムと同様

AI が解決できる課題は、上記のように多いといいます。しかし、実際に導入する場合は、課題に対する質の良いデータを様々な方法で集めなければなりません。

これは、生産管理システムにも当てはまります。解決したい課題に関して、ある程度データを集め実際の作業工程に反映していく必要があるためです。

つまり、 AI も生産管理システムも現状の分析を行ったうえで改善していく必要があります。特に AI によって、人間が行ってきた作業の代替を行う場合には、質の良いデータを取得する必要があるため、作業者の理解も得なければなりません。

そして、 AI や生産管理システムを有効に活用する場合には工場全体の IoT 化が必要となります。実際に、製品の営業を行う場合でも現状の生産状況が全くわからない状態では、提案に対して時間が必要となるケースも少なくありません。加えて、競合他社と比較検討している場合であれば情報を早く取引先に伝えたほうが優位となるケースも想定されるでしょう。

AIと生産管理システムは、選択するサービスによってはどちらも使用できます。しかし、明確にクリアしたい課題を導入前にはっきりさせ、蓄積されたデータが何に対して有効なのか検討することが大切です。

特に原価から管理しつつ、製造業における全体的なコストの管理を行いたい場合には、現状のシステムとの違いやメリット、デメリットまで検討しましをう。

生産管理システムとAIの共通点

前述したように、生産管理システムにはAIを含むものもあります。中には、AIを活用したうえで生産管理システムに興味を持つ方もいるでしょう。ここでは、5つの要素の共通項について詳しくみていきます。

  1. 課題解決のために使用される
  2. データの蓄積が必要
  3. カスタマイズできる
  4. 運用する前に検討が必要
  5. 運用後の結果も予測する

いずれも製造業においては、現状の課題を解決するための手段の1つです。しかし、どのように活用して、どのような課題をクリアするのか予め計画を立てる必要があるといえるでしょう。

ちなみに、オンプレミス型とクラウド型があるものの、企業でどのような課題をクリアしたいのかによって導入するシステムを選択する必要があります。例えば、生産管理を自動化したい場合や計算などが手間になる場合は、クラウド型の生産管理システムの採用で解決できます。また、AIを駆使して自動化したい場合などには、コストから検討する必要もあるため、相談を重ねながら導入するシステムを決定していきましょう。

まとめ

生産管理システムは、商品によってはAIを内包しているものもあります。そのため、生産管理システムで工場全体の工程管理を行いながら、AIによって人材が制作工程に関わる部分をできる限り減少させられます。

そして、クラウド型の生産管理システムであれば、最小の単位から導入することも可能であるため、自社の状況に合わて導入しましょう。

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わかりやすい画面と手厚いサポートで、生産管理システムが初めても企業でも使いやすくわかりやすいのが特徴です。

本記事を読んで、生産管理システムの導入に興味が沸いた方、検討してみたいと思った方は、こちらからお気軽にお問合せ・ご相談ください。

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