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AIの生産管理への活用方法とは?実例とともに解説!

近年は少子高齢化による就労人口の低下により、多くの産業において、付加価値や生産性の向上、業務効率化といった課題が明確になってきております。特に製造業界では、労働力不足が深刻化しています。 過去にはこれらの課題を解決するための有効な手法としてIT化が推進されてきました。最近では、さらにAI・人工知能を導入する企業も散見されています。特に、製造業をはじめとした生産管理において、AIを活用する企業は年々増加しています。生産管理の分野において、AIを活用し生産性向上を目指しています。 本記事では、生産管理の場面で、具体的にどのようにAIを活用していくのか、そのメリット・方法・事例も含めてご紹介をさせていただきます。

  • 目次

    生産管理でAI・機械学習を活用するメリットとは?
    生産管理でAIを活用し、DXを推進する方法
    生産管理でAI・機械学習を活用した事例
    AI・機械学習の生産管理における活用:まとめ

  • 生産管理でAI・機械学習を活用するメリットとは?

    従来、生産計画は人が経験に基づいて行っていました。多くの要因を考慮しなければならない生産計画における予測を正確に行うのは、熟練者にとっても難しいことであり、データを参考にするにしても、市場予測などの精度が担当者の経験などによって左右されるのは避けられません。

    近年はこの分野でAI化が進みつつあります。AIを取り入れることによって瞬時に膨大なデータを分析し、客観的に優れた生産計画を立てることが可能になります。具体的には、地理的・社会情勢・気候変動などによる要因などあらゆる観点からの予測を基に、消費者行動における生産計画などが立てられます。

    AI化によって分析された生産計画をもとに熟練担当者がその場にいなくても、情報の精度の向上や手間の削減やスピード化はもちろん、常に安定した計画をたてられることは、企業にとって大きなメリットになることは間違いありません。

  • 生産管理でAIを活用し、DXを推進する方法

    生産管理業務の中にもさまざまな領域が存在します。具体的にどのような領域でAIが活用されているか、どのようにAIを活用していくのか、その方法をお伝えします。

    1.生産管理システムの導入

    生産管理システムとは、生産管理に必要なITツールであり、具体的には工程管理や販売管理などの機能を備えています。そして、生産管理システムにはAIを備えた製品があり、これを活用すればAIのメリットを受けることができます。
    たとえば、生産計画やガントチャートの作成、その他トラブルが起こった際の急な計画変更などをすべてAIに一任することができるのです。

    2.MES(Manufacturing Execution System、日本語:製造実行システム)の導入

    上述の生産管理システムは経営層向けのツールであるのに対し、MESは現場の業務に焦点を当てたツールといえます。
    MESは製造現場での活動を最適化するためのシステムであり、工場の生産ラインの各製造工程と連携できます。このMESにもAIを搭載した製品があります。たとえば、受注データを取り込んで基準在庫や過去の作業実績をAIで分析し、分析結果を基に生産計画を立て、さらにAIで収集した進行状況を次の計画に反映させることも可能です。

    3.AIプラットフォームの導入

    既存の生産管理システムをすでに利用されていて、「今からシステムを入れ替えるのは大変」という企業もあります。そういった企業には、AIの部分だけ「AIプラットフォームを利用する」という選択肢があります。
    「AIプラットフォーム」では、データを入れるだけでAIを構築して、システムへの実装までを行ってくれます。また、複数のアルゴリズムから最適な内容を選択してくれるので、データサイエンティストでなくてもおすすめです。
    「MatrixFlow」は簡単に、低コストで、初心者でもAIを構築・活用することができます。AIのプロによるサポートも充実しています。

  • 生産管理でAIを活用した事例

    続いて、AIを活用した生産管理は実際にどのようなメリットをもたらすのか、企業の事例をもとにご紹介します。

    【適切な生産計画立案を実現した事例】
    ある飲料メーカーも、需要予測が課題となっていました。飲料業界において、売れ行きを左右するのは天候などの不確定な外部要因が主なため、機械的な予測は難しく、人力で予測を立てることが通例でした。
    そこでこの企業は、ある電機メーカーと共同で、AIを搭載した生産計画立案システムを開発しました。AIによって分析された生産計画を活用することにより、いまでは適切な在庫状況を計画に反映させられるようになりました。

    【予測精度を向上させた事例】
    ある企業は、顧客需要の予測に頭を悩ませていました。従来の人に頼っていた予測方法では「欠品を出すべきではない」「材料の価格が高騰し、入手困難になる前に確保しておきたい」という人間特有の心理が働き、過剰な発注、そのためデッドストックが発生してしまうことが問題点としてありました。
    そこで、AIプラットフォームを導入したところ、多くの要因を考慮したうえで最適な生産数・生産タイミングを決められるようになり、問題点としてあげられていた過剰な発注は避けられるようになりました。

    【最適化技術により業務効率化を実現した事例】
    最適化技術が搭載されたAIにより、生産管理の効率化をうみだしたある企業があります。最適化技術のひとつには制約プログラミングがあり、このプログラミング手法を活用することによって、制約条件を満たす答えを見つけ出すことができます。
    具体例としては、制約条件として設備の稼働状況や納期、コストなどを設定し、AIが学習した熟練者の計画立案のパターンなどを活用し、多品種、多項目の製品を対象に、より効率的な生産計画を算出するというものです。需要変動や環境変化などにも日々、柔軟に対応することができるため、計画の組み替えもスムーズに行うことができます。

    人手不足が深刻化している現代において、AIを導入することにより、人間以上に高い精度で計画を立案できるようになり、業務効率化を生み出します。こういった形で業務効率化を進められるのは企業にとって極めて大きなメリットがあり、AIがもたらす恩恵を享受できるといっても過言ではありません。

  • AI・機械学習の生産管理における活用:まとめ

    上述のとおりAIの活用は業務効率化をもたらします。様々な業界がAI化しつつある近年、膨大なデータを分析して需要を予測する生産管理の領域ではAI化が特に顕著です。自社の生産管理の現場におけるAIの導入をまとめると以下のとおりです。

    ■AIを搭載した生産管理システムの導入
    ■AIを搭載したMESの導入
    ■AIプラットフォームの導入

    最後にくり返しになりますが「MatrixFlow」は簡単に、低コストで、初心者でもAIを構築・活用することができます。AIのプロによるサポートも充実しています。以上を踏まえてAIを活用し、業務を効率化させましょう。

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