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！
生産管理とは「財・サービスの生産に関する管理活動」です。つまり需要に関する情報を基に、生産計画を立て、製品の製造を実施し、顧客へと納品する、ここまでの工程のすべてを適正に管理することを指します。具体的には、品質、原価、数量や納期に関するものの最適化を図るために、ヒト、モノ、カネ、情報を駆使して、需要予測、生産計画、生産実施、生産統制を行う手続きや活動すべてが含まれます。
このように複数の業務が含まれる生産管理には、それぞれの現場においていくつかの課題が生じる可能性が高いといえます。またそうした課題は人が対応していたのでは、業務プロセスや頻度的にも解決が難しいものでもあります。
そうした生産管理の課題を解決するためにシステムが活用され、さらにAI（人工知能）機能を搭載したものが注目されています。今回は生産管理にAI活用が注目されている理由や、業務ごとにどのような効果が期待できるのかを確認し、AIにかぎらず効果をもたらすソリューションについても紹介します。
目次
生産管理でAI活用が注目されている理由
まず、生産管理とはどのような業務を行うことなのか、改めて確認しておきましょう。
生産管理業務とは
モノづくりを行っている企業において、生産管理は必須の業務です。生産管理には生産計画にもとづいて製品を製造するために、製造工程を管理する役割があります。具体的には 製品の品質（Quality）、原価（Cost）、納期（Delivery）の最適化を図るための管理を行う ことが目的のひとつです。
さらに生産管理には、「どのような材料をいつ・いくらで・どれくらい調達し、いつまでにいくつの製品を製造し納品するか」という生産計画と、生産の工程を管理する業務が含まれます。
つまり、生産管理業務とは、資材や原材料の発注・調達をして、在庫の過不足を調整しながら、納期までに品質の高い製品を製造して、顧客に納品をするところまでのすべての業務が含まれるのです。さらに、生産計画を立てるまでの需要予測をすることも生産管理が行う仕事内容だといえます。
生産管理や生産管理システムについての詳しい解説は次の記事が参考になります。
また、AIによる業務効率化については次の記事でも解説しています。
なぜ生産管理にAI活用が注目されているのか
生産管理にAIが活用される事例が増えているのには理由があります。簡単にいえば、生産管理が抱えている課題をAIによって解決できるからです。では、どのような課題においてAIの活用が有用なのでしょうか。
生産管理の課題とAI活用によってどう変わるのかをみておきましょう。
それぞれの製造ラインや部門ごとの業務負荷を均等にすることが難しい
生産管理業務には複数の部署や多くの従業員が関わります。しかし、部署や担当する従業員によっては業務が一時的に繁忙となり、負担が増えることがあったり、情報が共有されず業務が停滞したりするため、業務負荷における不公平を招くおそれがあります。
AI活用によって、繁忙期の状況予測をし、事前に対応できる業務を進めることで一時的な業務負荷の軽減が可能です。また、情報を同時に共有できる体制を整えられるので、業務負荷の標準化も図れます。
資材・原材料の手配あるいは製造現場への指示・手配遅れが発生する
需要の予測、市場の動きなどの製造に関わる情報が適切に分析できないと、製造現場への生産量の指示や資材・原材料の手配が遅れるおそれがあります。
AI活用によって、精度の高い需要予測や市場の動きを分析できれば、製造現場への生産量の調節指示や資材・原材料の在庫確認および調達調整などをタイムリーに行うことが可能になります。
間違った資材・原材料、部品を発注することがある
生産計画に基づいて製造現場で製品を作るうえで、必要な資材・原材料の調達は別の部署が手配することになります。情報の共有がスムーズに行えていれば問題はないのですが、人的ミスや情報の混乱などが起こると、間違った資材・原材料、部品が注文され、製造現場の作業が止まるおそれがあります。
AI活用によって、あらかじめ生産計画と需要予測、市場の動きなどを分析しながら、適切なタイミングで必要なものを自動的に発注する体制が構築できるので、人的ミスや資材・原材料、部品の不足による製造ラインの停止といった状況は回避できます。
過剰製造、過剰在庫が削減できない
生産量の調整は需要の変化、市場の動きなどを正確に捉え、分析することが重要です。しかし、そうした情報収集と分析、さらには予測の精度を高めるのは、経験があっても至難の業といえます。予測が外れると、過剰に生産された製品は過剰在庫になります。逆に需要が多いのに生産量が少なければ売り逃しが発生します。
AI活用によって、精度の高い需要予測や市場の動きを分析できれば、適正な生産量を維持しながら製造することが可能になります。
生産計画や調達計画がスムーズにいかない
生産計画や調達計画は、基づくべき経営計画や販売計画の情報が必要になります。この情報が誤って伝わっていたり、スムーズに情報共有がなされていなかったりすると生産計画や調達計画が機能しなくなります。
そこでAIを活用することにより、基づくべきデータを的確に分析できるので、精度の高い生産計画や調達計画が作成できます。またそれらの計画に基づいて、製造現場、営業活動へとスムーズに連携する体制が構築しやすくなります。
このように、AI活用で情報伝達のミスマッチや遅延をなくすことで、業務の効率化を実現できます。また、人的ミスを減らすことで、常に高い品質を保てるようになるでしょう。
AIを活用した生産管理システムの導入は、将来的にQCD（品質・コスト・納期）の向上につながる生産環境の構築においても重要な役割を果たします。
AIは機械学習によって一度対応した作業から学習をして、対応能力を高めていきます。また、膨大なデータを解析して複雑な情報の分析もできます。つまり、 市場の動向、消費者行動の変化、世情などの情報から需要予測をより的確に導き出すといった作業が得意 です。
さらに、設備が過去に故障した履歴や状況を分析することで設備のトラブル回避につなげられます。このように蓄積されているデータを分析することで、より精度の高い予測を導き出して、業務全体のムリ・ムダ・ムラを削減が期待できます。
生産管理業務のなかでAI活用できる領域と効果
生産管理は上記のようないくつもの課題が発生しやすいうえに、複数の部署が連携して行う業務でもあるため、なかなか効率化が図れないことがあります。そうした複雑で難しい業務を効率化し、生産体制の最適化を図るためにAIの活用が効果的です。AIを活用するということは、蓄積されたデータを活用して、過去の状況を分析することで、精度の高い予測ができるようになるということです。
生産管理業務のなかでも、AI活用でより効率化が望める領域と、その効果をみていきましょう。
生産計画
生産計画とは、製品の種類や量を決定するほか、資材・原材料、部品の種類や量、仕入先、調達時期を計画し、製造から出荷までのスケジュールなど、生産に関わるすべてを計画することを指します。
これまで行われてきた経験則に基づいて生産計画を行っていたのでは、従業員の経験値や勘に左右されることになります。しかし、蓄積された膨大なデータを活用して、人が精度の高い予測を行うことは時間がかかるうえに、かなり難易度の高い業務です。
こうした蓄積された膨大なデータや過去の事例を分析し、活用して精度の高い予測を基に、生産計画を立てるのは、AIの得意とする作業です。AIは蓄積された膨大なデータを瞬時に分析し、客観性の高い予測が可能です。消費者行動や市場の流れ、地理的特性、社会情勢などの要因を分析し、高度な生産計画が実現できるでしょう。AIを活用して高精度な生産計画に基づき生産する体制が構築できれば、業務効率の向上が期待できます。
在庫管理
在庫の管理においても、AI活用が有効です。
適正な在庫管理を実現するために重要な「需要予測」をAIで行うことで、生産性の向上を図れます。
需要予測は「どのタイミングで、どの製品が、どれくらい注文されるのか」を過去のデータから予測するのですが、消費者ニーズの変化や、多品種少量生産を中心に行っている企業においては、需要予測はより難しい作業だといえます。
AI活用によってこの需要予測の精度をより高めることが可能です。過去の受注情報や、社会情勢、市場の動きなど製品ごとのデータから分析をして、需要予測を導き出せます。
同様に、需要の変動や納期の変更などが発生した場合にも、納品までの時間を把握できるので、つねに在庫量を最適化することが可能です。
在庫が適正に管理できれば、ムダな管理コストも削減できるほか、品切れによる損失も回避できます。
設備メンテナンス
設備のメンテナンス時期を適切に予測し、故障を未然に防ぐことは、AI活用が有効です。
いままでなら担当者が経験によって、設備の状態を察知しメンテナンスの要不要を判断している、という製造現場も少なくなかったでしょうが、それでは、経験者に依存することにもなり正確ではありません。また、労働力不足が深刻になるなか、その状況を維持することも難しくなるでしょう。
経験者に頼ることなくAIに任せ、過去の設備稼働状況や故障発生状況のデータを分析することで、途切れることなく設備の監視ができるようになります。また、正常時のデータを継続的に収集することで、異常発見の精度も高くなります。
品質検査
製造業の利益に大きく影響をおよぼすのが品質管理業務です。この分野もAI活用が有効です。
AIが蓄積されたデータから学習することで、不良品の判別を的確に行います。人的作業によって品質検査をしている段階に比べると、ムラのない判別が可能なAIに任せることで、精度向上を実現できるでしょう。
生管管理にAIを活用した事例：株式会社ニチレイフーズ
実際に生産管理にAIを活用している事例をみておきましょう。
株式会社ニチレイフーズはAIを活用して自動立案システムを構築しています。株式会社ニチレイフーズは日立製作所と共創して、AIを活用した生産計画や要員計画を自動で立案するシステムを導入開始しました。国内4拠点にある食品工場に導入されたシステムは2020年から運用が始まっています。
AIによって、経験値の高い担当者が立案する計画を再現させるもので、経験のあるベテラン従業員と同等の生産計画や要員計画を他の従業員でも作成可能となり、結果的に、労働時間の削減、働き方改革の進展にもつながることが期待されています。
生産管理にAIを導入する際のポイント
生産管理にAIを導入する際には、次の点を確認しておきましょう。
目的を明確にする（AIで解決する課題を決める）
AIを導入するにあたっては、生産管理の業務のなかで、解決したい課題があるはずです。その課題が何であるのかを明らかにしておく必要があります。そして、AIを活用して、どのような体制を整えたいのか、目的をはっきりさせておきましょう。
業務フローの見直し、担当部署・担当者とのすり合わせを行う
AIを導入することで、既存の業務フローが変わることが予想されます。いままでのやり方に固執していたのでは、AIを導入しても効果が上がらない場合もあります。AIを導入することで、どのように業務が変わるのか、あるいは、どのように既存のやり方を変えたほうが効果を得やすいのか、事前に検討しておく必要があります。業務フローが変わることで、担当部署や担当者から新たな課題がでてくるようであれば、再度、業務フローを見直して、AIが効果的に活用できる体制を整えましょう。
AI活用に限らず、重要なのはデータを活用して精度の高い生産管理を実現すること
生管管理業務の精度を高めるために、AIの活用について紹介してきました。生産管理は需要の予測、生産計画、資材や原材料の発注、またそのタイミングと価格の管理、製造工程の管理、納品、さらには在庫の管理など、多様な業務が含まれます。こうしたすべてのプロセスを把握し、全体を理解したうえで、最適な生産管理を行うには、蓄積されたデータを効果的に活用して、精度の高い分析と予測が必要です。そのためにAIの活用はかなり有効な手段だといえるでしょう。
しかし、 AI活用だけが生産管理の課題を解決する手段ではありません。重要なのは複雑な生産管理業務を一元化して、情報を共有して活用できる体制を整えること です。つまり、データを活用して精度の高い生産管理を実現できるソリューションを導入することが課題解決の決め手になる、ということです。
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2.内部統制強化を実現する業務フローの設計が提案できるソリューションです。たとえば、見積承認、受注承認、購買承認など、業務処理ポイントの起案や、承認のチェックをする機能が付いています。
そのため、統制強化を図ることが可能です。
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引合から会計に至る基幹業務プロセスを一気通貫に管理でき、「見える化」を強力に推進します。
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