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生産管理の将来性は? DX・AIを活用できるかが肝

製造業における生産管理といえば、自社製品の製造・原価・品質に大きな影響を及ぼす重要な職務です。 近年では、システムやAIの導入により生産性を大きく向上させる企業が増えています。 生産管理におけるDX(デジタルトランスフォーメーション)の推進は、人員の確保や次世代への技術継承に悩む企業の解決策となりつつあります。 本記事では、AIが生産管理という仕事にもたらしている変化や、生産管理職の将来像についてご紹介します。

  • 生産管理における業務内容とは

    生産管理は自社製品のQCD、つまり「品質(Quality)」「原価(Cost)」「納期(Delivery)」を左右する重要な仕事です。

    生産管理がうまく機能していなければ、提供する製品の品質低下や生産コスト上昇による利益圧迫、納期遅れによるクレーム・機会損失につながります。
    生産管理の具体的な業務は、以下6つの工程に分かれます。

    ・需要予測
    ・生産計画
    ・調達計画
    ・製造管理
    ・品質管理
    ・在庫管理

    生産管理の役割は多岐にわたるため、営業・マーケティング・購買・技術・品質保証・物流など、生産・販売に関わるすべての部門との密な連携が必要です。

    1.需要予測

    生産管理において、まず最初にすべきことは「需要予測」です。正確な需要予測ができなければ、原材料の調達や生産計画の策定など、その後の工程すべてに狂いが生じます。
    過去の販売データや景気、気候の変化、トレンドなどを総合的に勘案したうえで的確な予測が求められる、難易度の高い業務です。
    実際の販売数が需要予測を大きく下回れば、大量の不良在庫を抱えることで収益を圧迫します。逆に、予測を大きく上回る受注数量となった場合は、急な増産対応によるコスト増や供給不足による機会損失につながるでしょう。
    正確な需要予測は、企業の業績を大きく左右します。

    2.生産計画策定

    次に、需要予測に基づき「生産計画」を立てます。最適なQCD(Quality・Cost・Delivery)を達成するため、品目・数量・生産時期をうまく調整することが求められます。十分な供給量を確保することはもちろん、人員確保や原材料・備品の調達、製造ラインの能力・生産効率も考慮したうえでの計画策定が必要です。

    3.購買計画

    生産計画が決まったら、生産に必要な原材料や備品を調達するため「購買計画」を立てます。
    生産計画に間に合うよう、リードタイムに余裕を持ったオペレーションが求められます。一方で、必要以上に原材料・備品を調達してしまうと、キャッシュフローを悪化させるほか、原材料・備品の使用期限によって生産計画に支障が出る可能性もあるでしょう。
    生産計画に合わせた、適切なタイミング・数量での購買が求められます。

    4.製造管理

    購買によって原材料・備品が調達できたら、ようやく製品の生産に入ります。計画通りに生産を進めるため、重要になるのが「製造管理」です。
    綿密な生産計画を立てていても、予定通りに進行するとは限りません。思わぬ機械トラブルや急な増産要請にも対応しながら、QCD(Quality・Cost・Delivery)を意識した効率的な生産が求められます。

    5.品質管理

    生産後に重要なのが「品質管理」です。製造された製品の品質をチェックし、基準を満たさない不良品が市場に出回らないよう選別します。
    不良品が多いようであればロットを特定し、製造条件の見直しを行います。

    6.在庫管理

    品質チェックが終わったあとは、生産数・販売数をチェックしながら「在庫管理」を行います。
    製造時のトラブルや需要予測のズレなど、生産・販売が計画通りに進むことはありません。常に状況を把握しながら、在庫が不足したり過剰になったりしないよう、その後の生産計画を調整する必要があります。

  • 生産管理・生産技術職の将来性:AI活用の重要度がますます高くなる

    生産管理の中でも、生産技術職は特に自社製品のQCD(Quality・Cost・Delivery)に関わる重要な職務です。

    たとえば、新製品の生産においては、品質基準を満たしながら低コストかつ効率のよい製造方法を検討し、最適な生産ラインを構築する必要があります。競合他社との差別化が求められる中、生産技術の立場から原価低減や品質改善が実現できれば、自社製品の競争力アップに貢献できるでしょう。

    現代では、毎日のように企業が新製品を投入しており、消費者のニーズも多種多様になっています。製造業各社は幅広い顧客ニーズに応えるため、生産管理・生産技術分野の優秀な人材を確保し、事業拡大につなげようとしています。

    また、生産技術職に就く人口は減っているというのが現状です。実務経験が問われる職務のため、未経験での採用は少なく、すでに実績のある人材を中途採用で募集する企業が多いです。優秀な生産技術エンジニアの需要はますます高まっていると言えるでしょう。

    しかし、人手不足の生産技術職とはいえ、従来の働き方に固執していては徐々に取り残されてしまうかもしれません。近年では、生産技術の現場でもIoTを活用した効率化などを求められる機会が増えてきました。

    IoTとは、Internet of Things(モノのインターネット)の略で、これまでインターネットにつながっていなかったモノを通信技術でつなぐことを指します。たとえば、自宅の家電製品をネットにつなぐことで外出先から操作できる状態にすることもIoT技術の一つです。

    生産管理・生産技術の現場においては、IoTの導入により以下のようなことが実現可能です。

    ・各製造ラインや設備の稼働状況可視化
    ・複雑な条件下での需要予測
    ・バーチャルマニュファクチャリングによる製造シミュレーション

    近年ではシステムやAIの活用が進んでおり、他社との競争を勝ち抜くためには、技術革新の流れについていくことが求められます。
    AIやシステムなどの技術革新を積極的に取り入れ、有効活用できる人材になることで、生産管理・生産技術人材としての価値はさらに高まるでしょう。

  • 生産管理システムとAIの共通点

    生産管理を効率化する手段としては、生産管理システムとAIの2つが挙げられます。生産管理システムとAIの共通点は、以下の3つです。

    ・参考データを蓄積する必要がある
    ・現場に合わせてカスタマイズできる
    ・運用結果をシミュレーションできる

    生産管理システム・AIのどちらも、さまざまなデータを取り込んだうえで未来予測を行い、課題を解決します。適切に利用するためには、まず課題を明確化する必要があるでしょう。

    生産管理システムやAIには、インターネット経由で管理する「クラウド型」とサーバーやネットワーク機器を自社内に設置する「オンプレミス型」があります。クラウド型の方が導入コストは低いですが、高度な活用をするにはオンプレミス型が必要になるケースもあるでしょう。

    生産管理において抱えている課題を明確にしたうえで、自社に最適な解決策を選ぶ必要があります。

  • 生産管理で使える・簡単にAI予測を実現できる「MatrixFlow」

    AI活用プラットフォーム「MatrixFlow」を利用すれば、AIの知見がない現場担当者でも簡単に精度の高い需要予測AIの構築が可能です。AIによって適切な需要予測ができれば、在庫不足による機会損失や、過剰生産による不良在庫の発生を抑えられます。

    需要予測におけるAI活用では、一般的に「人材」「コスト」「説明性」という3つの課題があります。

    「MatrixFlow」であれば、さまざまなテンプレートや独自技術AutoFlowにより、初心者でも簡単にAIモデルを構築できます。また、予測結果の要因が分かるXAI(要因説明機能)を搭載しているため、関係者への説明に役立ちます。

    「MatrixFlow」を用いた需要予測AI作成の流れは、以下の通りです。

    1. AIの作成目的を明確にする
    2. データを集める
    3. AIモデルを作成する
    4. AIを学習させて、推論を行う
    5. AIモデルの完成
    6. 構築したAIモデルの現場導入・運用

    1.AIの作成目的を明確にする

    AIプロジェクトをスタートさせるには、現状と課題、ゴールを明確にしましょう。生産管理にAIを用いるなら、以下のように廃棄ロスや欠品の削減目標を具体的な数値で設定すべきです。

    投資に見合った効果が期待できるのか、常にROI(投資利益率)を意識してプロジェクトを進行しましょう。

    2.データを集める

    AI活用においては、AIが学習するためのデータの蓄積が重要になります。
    需要予測に使う分析方法は、時間の流れから傾向を読み解く「時系列分析」、さまざまな要因の影響を考慮する「回帰分析」の2つです。

    膨大な過去データを読み込ませることで、精度の高い需要予測が可能となります。

    3.AIモデルを作成する

    AIモデルを作成し、機械学習によってAIを構築します。
    「MatrixFlow」ではAutoML(自動化された機械学習)機能が搭載されているため、データ投入により高性能のAIが自動で構築可能です。

    4.AIを学習させて、推論を行う

    AIの構築が完了したら、推論用のデータを用いて予測精度を確認します。

    5.AIモデルの完成

    需要予測の精度が目標に達していれば、AIモデルの完成です。
    目標に達していなければ、データの追加・削除、予測値の統計処理により精度を高めます。

    6.構築したAIモデルの現場導入・運用

    AIモデルが完成したら、現場に導入して運用を開始します。
    導入後は、AIモデルを活用した業務工程を現場に浸透させ、AIによる需要予測を業務に活用していきます。また、予測精度を維持・向上させるため、定期的な再学習・再構築も必要です。

    「MatrixFlow」を用いた需要予測AI作成の流れは以上です。
    さらに詳しい操作方法などを知りたい人は、ぜひお問い合わせください。

  • 生産管理職の将来性とAI活用に関するまとめ

    製造業における生産管理職の将来性と、生産管理システムやAI等の最新技術を取り入れる重要性についてご紹介しました。

    「AI」と聞くとハードルが高く感じるかもしれませんが、AI活用プラットフォーム「MatrixFlow」なら、知見がない現場担当者でも簡単に需要予測が可能です。適切な需要予測ができれば、自社製品のQCD(Quality・Cost・Delivery)が改善され、事業拡大・利益改善に大きく寄与できるでしょう。

    MatrixFlowに関するご質問やご相談がございましたら、当ページの「お問い合わせボタン」からお気軽にお問い合わせください。

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