生産管理とは？業種・製造形態別の実践的アプローチを徹底解説
製造業を取り巻く環境は、かつてないスピードで変化を続けています。グローバル競争の激化、市場ニーズの多様化、そしてデジタル技術の革新により、生産管理の役割は一層高まっています。多品種少量生産への移行、サプライチェーンの複雑化、労働人口の減少など、製造業が直面する課題も多様化しています。
本記事では、生産管理の基本的な概念から、業種別の実践的なアプローチ、さらには最新のデジタル技術の活用まで、製造業の実務者の皆様に役立つ情報を体系的に解説します。
目次
生産管理とは
生産管理は、製造業における基盤となる管理機能です。日本工業規格（JIS）では、生産を「素材や低い価値の経済財を投入して、より高い価値の財へと変換する行為や活動」と定義しています。
生産管理とは、この生産活動を計画的かつ合理的に管理する一連の業務プロセスを指します。具体的には、 受注管理（需要予測）から始まり、生産計画の立案、製造実行、品質管理、在庫管理、そして最終的な製品出荷まで、製造に関わるすべての工程を適切に管理する ことを意味します。
生産管理の目的は、以下の3つに集約されます。
- 品質の維持・向上： 顧客要求を満たす製品品質の確保
- コストの最適化： 効率的な生産による収益性の向上
- 納期の遵守： 顧客との約束を守る安定供給の実現
これらの目的を達成するために、ヒト・モノ・カネ・情報といった経営資源を最適に配分し、価値の最大化を図ります。
生産管理業務の全体像
生産管理業務は、次の5つの領域で構成されています。
1. 生産計画管理
市場の動向や在庫状況、生産能力を見極めながら、受注や需要の予測に基づく生産計画を立案します。これにより、経営資源の最適な配分と生産タイミングの調整を実現します。
2. 工程管理
製造工程の進捗を常時把握し、計画どおりの生産を進めます。問題の早期発見と対策により、生産の遅れを防ぎます。
3. 品質管理
製品の品質基準を定め、その維持・向上に努めます。具体的には、検査基準の設定、品質データの分析、不良の原因究明と対策を実施します。
4. 在庫管理
原材料から完成品まで、適切な在庫水準を保ちます。過剰在庫を抑制しつつ、生産に必要な在庫を確保し、安定した生産活動を維持します。
5. 原価管理
材料費、労務費、経費の分析を通じて、製造コストの低減機会を探ります。収益性の向上につながる改善策を立案・実行します。
これらの業務は密接に関連し合い、一体となって機能します。特に近年は、デジタル技術の進展により、これらの業務の連携がより緊密になり、迅速な意思決定が可能になっています。
QCD（品質・コスト・納期）の最適化
製造業において、QCD（Quality：品質、Cost：コスト、Delivery：納期）の最適化は、競争力を左右する重要な経営課題です。これら3つの要素は相互に関連しており、バランスの取れた管理が求められます。生産管理の成果を測る主要KPIとして、品質面では不良率・クレーム発生率、コスト面では製造原価・設備稼働率、納期面では納期遵守率・生産リードタイムなどの指標を設定し、定量的な目標管理を行います。
品質管理との連携
品質管理は生産管理の要となる機能です。不良品の発生は、手直しや再製造によるコストの増加、納期の遅延、さらには顧客満足度の低下につながります。効果的な品質管理を実現するためには、以下の取り組みが重要です。
1. 工程内品質管理
- 品質データの継続的な収集・分析
- 品質のばらつきや不具合の予兆検知
- 検査基準の明確化と測定方法の標準化
2. トレーサビリティの確保
- 原材料から完成品までの品質情報の一元管理
- 問題発生時の迅速な原因究明
- 効果的な再発防止対策の立案
3. 予防保全の実施
- 設備の状態監視
- 定期的なメンテナンス計画の策定と実行
- 品質に影響を与える設備パラメータの管理
コスト最適化の実現
製造業におけるコスト管理は、企業の収益性に直結する重要な要素です。コストの最適化にあたっては、以下の3つの視点からのアプローチが効果的です。
まず、材料費の削減です。調達先の見直しや、材料の共通化、歩留まりの改善などにより、材料コストの低減を図ります。
次に、労務費の適正化です。作業の標準化や自動化の推進、多能工化による人員配置の最適化などが有効です。
そして、製造経費の削減です。設備稼働率の向上、エネルギー使用量の削減、段取り時間の短縮などにより、固定費の低減を実現します。
これらのコスト最適化を実現するためには、正確な原価情報の把握と分析が不可欠です。特に、製品別、工程別の原価計算を通じて、改善すべきポイントを特定し、効果的な対策を講じることが重要です。
納期管理の徹底
納期管理は、顧客との信頼関係を築く上で極めて重要です。納期遵守率の向上には、以下の取り組みが効果的です。
1. リードタイム管理
- 受注から出荷までの所要時間の明確化
- 工程間の同期化による仕掛品滞留の防止
- 生産のスピードアップ
2. 進捗管理
- 工程の進捗状況のリアルタイム把握
- 遅れの早期発見と対策
- 進捗情報の可視化
3. 生産能力の最適化
- 生産能力と受注量のバランス調整
- 納期遅延リスクの管理
- 固定費負担の適正化
4. 緊急対応体制
- 生産能力の余力確保
- 突発的な受注への柔軟な対応
- 優先順位付けの明確化
製造形態別の生産管理アプローチ
製造業では、製品特性や市場要求に応じて、さまざまな製造形態が存在します。それぞれの形態に応じた最適な生産管理手法の採用が、競争力向上のカギとなります。
大量見込生産型の生産管理
市場の需要予測に基づいて大量の製品を生産する形態です。自動車部品や家電製品など、標準化された製品の製造に適しています。
生産ラインでは、各工程の作業時間を平準化し、ライン全体としての生産効率を最大化することに注力します。また、製品切り替えに伴うダウンタイムを最小限に抑えることで、生産性の向上を図ることができます。
品質管理においては、大量生産特有の課題があります。わずかな不良率の差が大きなコスト差となって表れるため、統計的品質管理手法を活用し、品質のばらつきを管理することで、安定した品質水準を維持します。
需要変動への対応も欠かせません。季節変動や市場トレンドの変化に応じて、生産能力を柔軟に調整する必要があります。そのためには、設備の汎用性を高めるとともに、作業者の多能工化を進めることが効果的です。
個別受注生産型の生産管理
顧客からの個別の注文に応じて、設計から製造までを行う形態です。産業機械や特注設備など、顧客仕様に基づく製品の製造に適しています。
受注から設計、製造までのリードタイム短縮が大きな課題です。顧客要求の理解から始まり、設計、部品調達、製造、検査までの各工程を効率的に連携させる必要があります。そのためには、設計変更への迅速な対応や、部品の標準化による設計効率の向上が有効です。
プロジェクト管理の視点も重要です。個々の受注案件を独立したプロジェクトとして管理し、進捗状況や原価の把握を確実に行うことが求められます。特に、設計変更や仕様変更への対応において、コストと納期への影響を適切に管理する必要があります。
材料調達の最適化も課題です。個別仕様の部品調達においては、リードタイムとコストの両面での最適化が求められます。また、汎用部品の共通化や在庫の適正化を通じて、調達コストの削減を図ることも重要です。
ＮＴＴデータ関西は、 受注生産や個別受注生産といった多品種少量生産向けの生産管理システム「 BIZXIM製番 」を提供 しています。
BIZXIM製番を導入することで、受注生産型製造で課題となる、設計から製造、納品までの一連のプロセスの リードタイムを短縮 し、 コストとデリバリーの可視化と効率化 を実現します。
具体的な内容は、以下のお客様事例をご参照ください。
ロット生産型の生産管理
同種の製品をまとまった単位（ロット）で生産する形態です。電子部品や金属加工部品など、一定量をまとめて製造することで効率化を図る製品に適しています。
設備の汎用性を活かした生産スケジューリングが重要です。複数の製品が共通の設備を使用する場合、設備の稼働率を最大化しながら、納期を遵守するための最適なスケジュールを立案する必要があります。そのためには、各製品の工程順序や作業時間を正確に把握し、柔軟な生産計画を立案することが求められます。
また、段取り替え時間の短縮も重要な課題です。製品切り替えの頻度が高いため、段取り替えの効率化が全体の生産性に大きく影響します。作業の標準化や治工具の共通化により、切り替え時間の最小化を図ります。
品質管理においては、ロット単位でのトレーサビリティ確保が重要です。製造条件や検査データをロットごとに記録・管理し、問題発生時の原因究明と対策が可能になります。
バッチ生産型の生産管理
原材料を一定量まとめて処理する形態です。化学製品や食品など、プロセス型の製造業に多く見られます。
プロセス管理では、温度、圧力、流量、混合比率といった製造パラメータのリアルタイム監視と制御が不可欠です。これらのパラメータの微細な変動が、製品品質に大きな影響を与える可能性があるためです。そのため、高度な計測制御システムの導入と、熟練オペレーターの知見を活かした運転管理が重要になります。
品質管理においては、工程内品質保証の考え方が重要です。製造中の中間製品の品質を連続的にモニタリングし、規格外れを未然に防止することが求められます。各バッチの品質データを確実に記録・管理し、製品の安全性と品質の安定性を確保します。
環境規制や安全基準への適合も、重要な管理項目です。有害物質の管理、排出ガス・排水の処理、作業環境の安全確保など、法規制に対応した管理体制の構築が不可欠です。
このようなバッチ生産型の課題に対して、ＮＴＴデータ関西の 「BIZXIM化学」は、品質管理、トレーサビリティ、環境規制対応などの業界特有の業務機能を備えた統合ERPソリューション として、化学メーカーで活用されています。
▼BIZXIM化学の詳細について
サプライチェーンマネジメントとの連携
調達・在庫管理の最適化
製造業における調達・在庫管理は、生産活動の安定性と収益性を左右する重要な要素です。 原材料の安定確保とコスト削減、適正在庫の維持 という、時として相反する目標の両立が求められます。
調達管理においては、サプライヤーとの戦略的なパートナーシップの構築が重要です。品質、価格、納期の面で信頼できるサプライヤーを選定し、長期的な取引関係を築くことで、安定した調達体制を確立できます。また、調達リスクの分散という観点から、重要部材については複数の調達先を確保することも検討する必要があります。
在庫管理では、適正在庫レベルの設定が重要な課題となります。過剰在庫は運転資金の圧迫や保管コストの増加につながる一方、在庫不足は生産活動の停滞や納期遅延のリスクを高めます。そのため、需要予測の精度向上や発注点管理の最適化を通じて、適正な在庫水準を維持することが求められます。
特に、グローバルなサプライチェーンを構築している企業では、調達リードタイムの長期化や為替変動のリスクにも注意を払う必要があります。また、サプライチェーンの寸断リスクに備えた事業継続計画（BCP）の策定も重要な課題となっています。
需要予測と生産計画
効果的な生産管理の実現には、精度の高い需要予測が不可欠です。過去の販売実績だけでなく、市場トレンド、競合動向、経済指標などの外部要因も考慮した総合的な需要予測が求められます。
需要予測の精度向上には、以下のようなアプローチが有効です。
1. 統計的手法の活用
過去のデータから季節性や傾向を分析し、将来の需要を予測します。AIやビッグデータ分析の活用により、より精緻な予測が可能になっています。
ビッグデータの活用事例についてより詳しく知りたい方は、こちらの記事もご覧ください。
ビッグデータはどのように活用されている？企業の活用事例を紹介
2. 市場情報の活用
顧客の購買動向、競合他社の動き、業界全体の動向など、市場に関する情報を積極的に収集・分析します。
3. 予測精度の検証
定期的に予測と実績を比較し、予測モデルの改善を図ります。また、予測誤差の要因分析を行い、予測精度の向上につなげます。
このような需要予測に基づいて、適切な生産計画を立案することが重要です。生産能力や材料調達のリードタイム、在庫状況などを考慮しながら、最適な生産量と生産タイミングを決定します。また、需要変動に対応するための柔軟な生産調整能力も必要です。
生産管理システムの導入と新技術による高度化
生産管理システムの選択と構築
生産管理システムの導入は、製造業のデジタル化における重要な戦略的投資です。システム選択にあたっては、自社の業務プロセスや経営戦略との整合性を十分に検討する必要があります。
生産管理システムの導入方式には、大きく分けてパッケージシステムの導入と自社開発の2つのアプローチがあります。それぞれの特徴を理解し、自社に最適な方式を選択することが重要です。
パッケージシステムは、業界のベストプラクティスを反映した標準機能を備えており、比較的短期間での導入が可能です。また、開発・保守コストを抑制できる利点があります。一方で、自社の独自の業務プロセスへの適合性やカスタマイズの柔軟性については十分な検討が必要です。
自社開発は、業務要件に完全に適合したシステムを構築できる利点がありますが、開発期間が長期化する傾向があり、開発・保守コストも高額になりがちです。また、システムの陳腐化や技術者の確保といったリスクも考慮する必要があります。
近年では、パッケージシステムをベースに必要な機能をカスタマイズする「ベストミックス」アプローチが主流となっています。標準機能を最大限活用しながら、重要な差別化要素については個別開発を行うことで、コストと効果のバランスを取ることができます。
生産管理システムの選択や開発については、次の記事も参考になります。
クラウド型システムの活用
クラウド型生産管理システムの普及により、中小製造業でも高度な生産管理システムの導入が可能になっています。クラウドシステムには以下のような利点があります。
初期投資の抑制
サーバーやネットワーク機器などのインフラ投資が不要で、月額利用料金での運用が可能です。また、システムの保守・運用負担が軽減され、自社のIT要員を最小限に抑えることができます。
高い拡張性
事業規模の拡大や業務範囲の変更に応じて、柔軟にシステム規模を調整することが可能です。また、最新機能やセキュリティ対策の適用も、クラウドサービス提供者によって継続的に行われます。
クラウド型生産管理システムについては、次の記事も参考になります。
生産管理システムのクラウド型とオンプレミス型の特徴、クラウドならではのポイントは？
ERPシステムによる統合管理の実現
現代の製造業では、生産管理を含む企業活動全体を統合的に管理するERPシステムの導入が進んでいます。ERPシステムにより、 生産、販売、購買、在庫、会計などの業務を一元管理し、経営の可視化と意思決定の迅速化を図る ことができます。
特に多品種少量生産を行う製造業では、受注から出荷までの一連のプロセスを効率的に管理する必要があります。そのためには、各業務プロセス間でのシームレスな情報連携が不可欠です。ERPシステムの導入により、以下のような効果が期待できます。
1. リアルタイムな情報把握
生産状況、在庫状況、受注状況などの最新情報をリアルタイムで把握し、迅速な意思決定を支援します。
2. 業務プロセスの標準化
全社的な業務プロセスの標準化を促進し、業務効率の向上とミスの防止を実現します。
3. データ分析の高度化
蓄積された業務データを活用し、需要予測や原価分析などの高度な分析を可能にします。
生産管理におけるERPシステムの活用 については、次の記事も参考になります。
ERPソリューションで生産管理は可能？両者の違いとERP選定のポイントを解説
ＮＴＴデータ関西は、 受注生産や個別受注生産といった多品種少量生産にフィット した統合ERPソリューション「 BIZXIM製番 」、 化学製造業の特殊な配合表や単位換算などの業界特有の業務に対応 した統合ERPソリューション「 BIZXIM化学 」を提供しています。
担当者インタビューでBIZXIM製番・BIZXIM化学について詳しく説明しています。
強い想いとこだわりを持つメンバーがリードする受注生産型製造業向けERPと化学製造業向けERP
IoT・AIの活用による生産管理の高度化
製造業のDX（デジタルトランスフォーメーション）が加速する中、IoTとAI技術の活用による生産管理の高度化が進んでいます。これらの技術は、製造現場の可視化から予測的管理まで、さまざまな領域で革新的な変化をもたらしています。
IoTセンサーの活用により、製造設備の稼働状況、環境条件、品質データなどをリアルタイムで収集することが可能になっています。収集されたデータはクラウド上で一元管理され、AIによる分析を通じて、さまざまな知見を導き出すことができます。
具体的な活用例として、以下のようなものが挙げられます。
1. 予防保全の実現
設備の稼働データを継続的に監視し、故障の予兆を検知することで、計画的な保全を実現します。これにより、突発的な設備停止を防ぎ、生産性の向上を図ることができます。
ＮＴＴデータ関西では、 製造現場での品質管理や設備保全で、AIを活用して自動的に異音を検知する「IoTone」 を提供しています。
▼IoToneの詳細について
異音検知ソリューション IoTone®/アイオートーン | ＮＴＴデータ関西
2. 品質予測と管理
製造パラメータと品質データの相関分析により、品質に影響を与える要因を特定し、不良品の発生を未然に防止します。また、検査工程の自動化により、品質管理の効率化とばらつきの低減を実現します。
3. 需要予測の高度化
市場データやSNSデータなど、多様なデータソースを活用した需要予測モデルの構築により、予測精度の向上を図ります。これにより、在庫の最適化と機会損失の防止を実現します。
4. 生産計画の最適化
生産能力、材料在庫、受注状況などの制約条件を考慮しながら、AIが最適な生産計画を立案します。また、計画と実績の差異分析により、計画精度の継続的な改善を図ります。
生産管理におけるAI活用の詳細については、次の記事も参考になります。
生産管理にAI活用が注目されているのはなぜ？業務領域ごとの効果も解説！
生産管理の課題と解決策
製造現場が抱える課題
製造業の現場では、さまざまな課題に直面しています。特に深刻な問題として、以下のような課題が挙げられます。
人手不足と技能伝承
熟練作業者の高齢化と退職に伴い、長年培ってきた技術やノウハウの喪失が多くの製造現場で懸念されています。若手人材の確保・育成も困難さを増しており、現場の技能レベルの維持・向上が課題となっています。
多品種少量生産への対応
市場ニーズの多様化により、製品のライフサイクルは短縮され、生産ロットは小規模化する傾向にあります。この変化に対応するため、生産体制の柔軟性向上と、段取り替え時間の短縮が求められています。
グローバル競争の激化
品質、コスト、納期のすべての面で高いレベルが要求されています。特に人件費の上昇や原材料価格の高騰により、コスト競争力の維持が困難になっています。
デジタル化による解決アプローチ
これらの課題に対して、デジタル技術を活用した解決アプローチが注目されています。
技能伝承の課題に対しては、AR（拡張現実）やVR（仮想現実）技術を活用した教育訓練システムの導入が効果的です。熟練作業者の作業手順や判断基準をデジタル化し、若手作業者の技能習得を支援できます。また、作業手順のデジタル化により、標準作業の徹底と品質の安定化も図ることができます。
IoTセンサーによる設備監視の自動化は、人手不足の解消に貢献します。設備の稼働状況や異常の検知を自動化することで、監視業務の効率化と早期対応が可能になります。また、収集したデータを分析することで、設備保全の最適化も実現できます。
デジタル化のアプローチについては、次の記事も参考になります。
「国際競争力の低下」「進まない無形固定資産への投資」などの課題を解決！DXは製造業にとっても重要な理由と事例を紹介
人材育成と組織体制
生産管理に必要なスキル
現代の生産管理担当者には、従来の製造知識に加えて、デジタル時代に対応した新たなスキルが求められています。効果的な生産管理を実現するために必要な主要スキルは以下の通りです。
製造工程の理解
生産管理の基礎となるスキルです。各工程の特性や制約条件を理解し、それらを考慮した適切な生産計画を立案する能力が求められます。また、品質管理手法や改善活動の手法についても、実践的な知識が必要です。
データ分析力
生産実績データや品質データを分析し、課題を特定して改善策を立案する能力が求められます。統計的手法の理解や、データ可視化ツールの活用スキルも必要です。
情報システムの活用能力
ERPシステムをはじめとする情報システムを通じて得られる情報を正しく理解し、意思決定に活用する能力が求められます。また、システムの導入や改善プロジェクトをリードする場合は、要件定義やプロジェクト管理のスキルも必要となります。
部門間の調整力やリーダーシップ
生産管理は営業、設計、購買、製造など複数の部門と密接に関連するため、部門横断的なコミュニケーション能力とプロジェクト推進力が求められます。
人材育成については、次の記事も参考になります。
組織体制の構築
効果的な生産管理を実現するためには、適切な組織体制の構築が不可欠です。以下のような観点から、組織体制を設計することが重要です。
部門間の連携体制の構築は、特に重要です。生産管理部門を中心に、営業部門との需要情報の共有、購買部門との調達計画の調整、製造部門との生産進捗管理など、密接な連携体制を構築する必要があります。そのためには、定期的な会議体の設置や、情報共有の仕組みづくりが効果的です。
現場の改善提案を促進する仕組みも重要です。現場作業者の気付きや改善アイデアを積極的に収集し、実行に移す体制を整えることで、継続的な業務改善を実現できます。改善提案制度の導入や、小集団活動の推進などが具体的な方策として挙げられます。
デジタル技術の活用を推進する専門チームの設置も検討に値します。IoTやAIなどの新技術の導入や、システムの有効活用を推進するためには、専門的な知識とスキルを持つチームが必要です。また、このチームを通じて、全社的なデジタルリテラシーの向上を図ることも重要です。
生産管理の展望
スマートファクトリーへの進化
製造業のDX（デジタルトランスフォーメーション）が加速する中、スマートファクトリーの実現に向けた取り組みが本格化しています。スマートファクトリーでは、AIやIoT、5Gなどの先端技術を活用し、より自律的で効率的な生産システムの構築を目指しています。
デジタルツインの導入は、その代表的な取り組みの一つです。製造現場の設備や工程をデジタル空間上に再現し、シミュレーションを通じて最適な生産条件を導き出すことができます。また、実際の製造データとの連携により、リアルタイムでの改善も可能となります。
スマートファクトリーについてより詳しく知りたい方は、こちらの記事もご覧ください。
スマートファクトリーとは？製造業を変革するロードマップと必要な技術
サステナビリティへの対応
環境負荷の低減は、製造業における重要な経営課題 となっています。気候変動対策やサーキュラーエコノミーへの対応など、サステナビリティを考慮した生産管理の実現が求められています。
省エネルギー設備の導入は、環境負荷低減の基本的な取り組みです。高効率設備への更新や、エネルギー管理システムの導入により、エネルギー使用量の削減を図ることができます。また、再生可能エネルギーの活用も、重要な選択肢として検討する必要があります。
資源の有効活用も重要なテーマです。リサイクル材の活用や、製造工程での廃棄物削減、部品のリユース促進など、さまざまな観点から資源循環を促進する取り組みが求められています。また、製品設計段階からリサイクルを考慮する「環境配慮設計」の導入も進んでいます。
カーボンニュートラルへの対応は、特に重要な課題です。製造工程でのCO2排出量の可視化と削減、サプライチェーン全体での環境負荷低減など、包括的な取り組みが必要 となっています。また、環境規制の強化に伴い、排出量の管理や報告の重要性も高まっています。
ＮＴＴデータ関西は、生産管理システムのデータから 製品別にCO2排出量を算出して、可視化できる「BIZXIM CFP(ビスエクシム シーエフピー)」 を2024年12月から提供開始しました。BIZXIM CFPは 生産管理システムのデータ以外に必要となるデータも柔軟に取り込み、Scope3までのCO2排出量を算出できる 特長があります。脱炭素社会の実現に向けて、すでに BIZXIM製番 をお使いのお客様をはじめ中堅企業にご活用いただきます。
▼詳細はこちらをご参考ください。
生産管理システムのデータからCO2排出量を算出し可視化できる「BIZXIM CFP（ビズエクシム シーエフピー）」を提供開始～脱炭素社会の実現に向けた中小企業のサステナビリティ経営に貢献～
まとめ：効果的な生産管理の実現に向けて
生産管理は、製造業の競争力を左右する重要な経営機能です。グローバル競争の激化や市場ニーズの多様化、さらにはデジタル技術の革新により、その重要性は一層高まっています。
効果的な生産管理を実現するためには、以下の点に注力する必要があります。
1. QCDの最適化
品質、コスト、納期の最適なバランスを追求し、顧客満足度と収益性の両立を図ることが重要です。
2. デジタル技術の活用
IoTやAI、クラウドなどの新技術を積極的に活用し、生産管理の高度化と効率化を推進することが求められます。
3. 人材育成と組織体制の整備
デジタル時代に対応した人材の育成と、部門横断的な連携体制の構築が不可欠です。
4. サステナビリティへの対応
環境負荷の低減と持続可能な生産体制の構築に向けた取り組みを推進する必要があります。
製造業を取り巻く環境が急速に変化する中、効果的な生産管理の実現は企業の持続的な成長に欠かせません。デジタル技術の活用と人材育成を両輪として、より高度な生産管理体制の構築に取り組んでいく必要があります。
ＮＴＴデータ関西が提供している「BIZXIM製番」は、 受注生産型製造業を想定して開発されたERPパッケージソリューション です。状況に応じた生産管理システムを構築し、効率的な生産管理を実現します。詳しくは以下のページをご覧ください。
▼BIZXIM製番ソリューションの詳細について
また、化学製造業900社以上の声を元に機能開発したERPパッケージソリューション「 BIZXIM化学 」も用意しております。
BIZXIM製番・化学の担当者インタビューもご覧いただけます。
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