総合情報サイト / AI活用事例・AI導入事例 / AIを活用した製造管理とは? 製造業のDX推進の方法と事例紹介

AIを活用した製造管理とは? 製造業のDX推進の方法と事例紹介

製造業において、製造管理にはどのような役割があり、なぜ重要なのでしょうか?生産管理と同義に捉えられることが多いですが、管理の目的や範囲にはそれぞれ違いがあります。製造管理の役割や意義を的確に把握したうえで、業務にあたることが大切です。 今回は、生産管理とも比較しながら製造管理の役割を明らかにしたうえで、その必要性やメリットを解説します。さらに、現代の製造業において需要が高まっているAI活用についても、製造管理の現場にもたらす効果や導入事例を紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。

  • 製造管理とは? 生産管理や品質管理との違い

    製造管理は、生産管理という大きな枠組みの中で製造部分の管理を担う業務を指します。生産管理が生産計画の作成や原料調達、製造、出荷など製品を作って供給するまでの工程すべてを管理するのに対し、製造管理はその中の製造のみを管理します。

    求められる品質・量を満たすため、良品率を維持しながら効率よく製造ができるよう設備や人員の手配・調整をするのが製造管理の役割です。

    製造管理・生産管理・品質管理の違い

    さらに、製造業の活動において重要なのが品質管理です。ここでは生産管理・製造管理・品質管理という3つの管理業務の違いを解説します。全体像としては、生産管理の中に製造管理が含まれ、さらにその製造管理の中に品質管理が含まれるという関係になっています。

    生産管理は、その名の通り生産に関わる業務全体を包括的にマネジメントする業務です。自社製品のQCD、つまり「品質(Quality)」「コスト(Cost)」「納期(Delivery)」を左右する重要な役割を担っています。

    製造管理は、工場内での製造に直接関わるプロセスのみを管理する役割で、生産管理の中に含まれる形となります。現場視点で製造ラインや各種システムを最適化することで、良品を効率よく生産できるよう管理します。

    品質管理は、製造管理の中で品質面のみに特化した管理業務です。製造された製品の品質をくまなくチェックしたうえで、不良品があれば製造上の問題点を洗い出し、フィードバック・改善することが求められます。

    品質管理は製造管理の一部であり、製造管理は生産管理の一部であるため、それぞれ包含関係にあるといえます。

  • 製造管理のAI活用・システム化のメリット

    現代の製造業では、大量生産・大量販売を軸とした事業展開では顧客ニーズを満たせません。複雑化した多様なニーズに応えるためにはきめ細かな対応が求められるため、AI活用・システム化は必須であるといえます。AI・システムを導入することで、膨大な情報の処理や生産品目の多様化が可能になるからです。

    製造管理においてAI活用・システム化を進めるメリットは、以下の3つです。
    ・膨大な情報処理が可能になる
    ・労働力不足が解消できる
    ・多様なニーズを満たせる

    膨大な情報処理が可能になる

    製造業においては、時代の変化とともに製造工程や設備の複雑化が進み、人間の脳では処理しきれないほどの膨大な情報処理が必要となっています。考慮すべき要素が多く、さらに移り変わる状況を的確に把握する必要があるため、人的管理は限界を迎えているといえるでしょう。

    効率的かつ的確に膨大なデータを処理するには、製造管理のAI活用・システム化が欠かせません。AIやシステムを適切に活用できれば、膨大な量のデータも短時間で処理できるため、製造管理におけるボトルネックは解消されるはずです。

    労働力不足が解消できる

    AI・システムを活用することで、これまで人間の手で管理していた業務を機械に任せることが可能となります。少子高齢化による労働力不足に悩む製造業にとっては、大きなメリットでしょう。

    また、AIやシステムによって製造工程を最適化できれば、ムダな作業工程を省いたり、工数を短くしたりといった効率化も可能です。製造にかかる人員を削減できれば、労働力不足の解消だけでなく、原価低減にもつながるはずです。

    多様なニーズを満たせる

    高度経済成長から続いた大量生産・大量販売モデルでは、現代の多様なニーズには応えられません。顧客の需要を満たすため、多品種少量生産が求められる時代です。しかし、小さいロットで複数製品の生産を行うことは生産効率の悪化に直結します。製造管理にかかる工数も大幅に増えるでしょう。

    AIやシステムによる自動制御を導入すれば、多品種での切り替え生産にも柔軟に対応することが可能となります。人間の脳ではコントロールしきれない複雑な製造管理を行うことで、多様なニーズに応える生産体制が整います。

  • 製造管理へのAI導入の効果と実事例

    製造業においては、すでに現場レベルでAIの活用が進んでいます。AI導入の効果や実際の事例を以下6つ紹介するので、ぜひ参考にしてください。

    ・生産計画の自動立案
    ・精度の高い需要予測
    ・熟練作業員の技術継承
    ・製造ラインの制御
    ・品質検査の自動化
    ・物流面での作業効率化

    生産計画の自動立案

    製造業においては、精度の高い生産計画の策定が非常に重要です。原材料の手配や人員の確保、製造ラインの切り替えなど、綿密な計画なしでは多様なニーズに応える生産ができません。熟練担当者の経験や勘に頼る生産計画では、いずれ破綻してしまうでしょう。

    ある食品メーカーでは、AIを活用した生産計画の自動立案が可能となるシステムを導入し、業務の効率化や精度向上に取り組んでいます。

    精度の高い需要予測

    需要予測はすべての生産計画のベースとなるため、精度の高さが求められます。高く見積もりすぎれば不良在庫を抱えることになり、逆に低く見積もりすぎれば欠品による機会損失を被るでしょう。マーケットの状況を的確に把握して、適切な量の在庫を積み上げる必要があります。

    AI活用によって、季節や天気、トレンドなど人間の脳では処理しきれないさまざまな要素を取り込んだ需要予測が可能となります。多様な品種に対して精度の高い予測ができれば、より多くの顧客ニーズを満たせるはずです。

    熟練作業員の技術継承

    製造現場においては、熟練作業員の経験・勘に頼る部分は少なくないでしょう。設備の調整や異常の察知など、長年培ってきた知見によって対処が可能となっているケースは多いです。しかし、熟練作業員の高齢化や労働力不足などを考慮すれば、別の解決策が必要となります。

    AIを活用することで、熟練作業員が培ってきた知識・経験をロボットに習得させる取り組みが広がっています。感覚で行ってきた作業を一つひとつ数値化してフィードバックすれば、機械学習によって熟練作業員に近いレベルの作業が行えるようになるでしょう。例えば、金属を加工したあとの精度確認や、機械加工における「ビビリ」の対処など、技術継承が難しいとされていた部分にAIを活用する事例が増えています。

    製造ラインの制御

    製造ラインにAIを導入することで、異常を自動で検知してフィードバックし、制御することが可能となります。膨大なデータが存在する製造管理においては、ビッグデータの処理に長けたAIの自動データ処理が大きな役割を果たします。

    製造ライン上に設置されたセンサーのデータをもとに機械学習を行うことで、的確な自動制御が可能となります。あるプラスチックメーカーでは、AI活用による製造ラインの自動制御を実現したことで、生産効率の20%向上を達成しました。

    品質検査の自動化

    品質検査時の異常検知にも、AIの機械学習が役立ちます。目視による官能評価や事前に用意した欠陥品のデータに基づく機械判定では、すべての不良品を排除することは困難です。

    AIによるディープラーニング(機械学習)を活用することで、品質の状態と合否結果をデータとして蓄積し、より明確な品質検査のガイドラインを構築することが可能となります。

    ある半導体メーカーでは、目視での品質検査に代えてAIによる画像での自動判定を取り入れました。判定精度は人間による目視を大きく上回り、人員削減や品質レベルの向上に大きく貢献しています。

    物流面での作業効率化

    原材料や製品の移動など、物流面においてもAIによる効率化が進んでいます。例えば、フォークリフトによる運搬作業では、操作ミスによる荷崩れや事故など、ヒューマンエラーのリスクが常に潜んでいます。AIが状況を自動で判断して作業を行なえば、事故リスクの低減に加えて作業にかかる人員の削減にもつながります。

    通常、製品を搬送する際にはAGV(Automatic Guided Vehicle(無人搬送車))などが使用されますが、事前に決めたルートを走行するのみで状況に応じた判断はできません。

    ある機械メーカーでは、AGVにAIロボットを搭載しました。これにより、AGVは周囲の環境や状況を把握しながら自動でルートを決定して走行するため、より多様な業務に適応できるようになっています。

  • 「MatrixFlow」を活用したAI予測精度の最適化

    製造現場におけるAI導入については、企業内にAI専門部署を設立するなど会社全体として取り組んでいる企業もあります。

    しかし、現時点ではAIの導入にコストをかける余裕がないという企業も多いのではないでしょうか。また、社内にAI関連の知見やプログラミング技術が不足しているため、AI導入に踏み切れないという企業もあるかもしれません。

    そのような企業には、プログラミング技術なしでAIによる在庫管理を導入できるツール「MatrixFlow」がおすすめです。MatrixFlowはプログラミングの知識がなくても作成可能なAI活用プラットフォームであるため、社内に専門性の高い人材がいない場合でも、現場レベルでAIの導入が可能となります。

    「MatrixFlow」を利用するメリットは、以下の3つです。

    ・開発から内製化までMatrixFlowのみで実現
    ・開発費・人件費・コミュニケーションコストなどあらゆるコストを軽減
    ・面倒なメンテナンスは簡単に、だれもができるように

    MartixFlowを用いた需要予測

    MatrixFlowではAutoFlow(自動構築AI)を使用することで、ボタンをクリックしていくだけでスピーディに精度・信頼性の高い需要予測を実現することができます。

    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。

お問い合わせ

    氏名
    会社名
    会社メールアドレス
    つながりやすい電話番号

    個人情報保護方針に同意の上送信します。

    プログラミングなしでAIを構築・AI需要予測の実施方法をはじめ、業界別のAI活用を掲載しています

    資料ダウンロード

    関連した事例

    問い合わせ 資料請求