生産管理にAIを活用する方法は？解決できる課題・システムの6機能・8社の導入事例を解説！

生産管理とは、受注や仕掛の状況を的確に把握して材料調達や製造工程などの生産プロセスの効率を高めるためにおこなわれる活動です。生産の全過程に及ぶ管理の総称で、生産に関する予測や計画、統制などの管理業務全般が含まれます。

どのような材料をいつ、どれくらいで調達して、いつまでにどれくらいの製品を製造して納品するかといった計画や指示に基づいた生産がおこなわれます。在庫の過不足を調整しつつ納期を遵守した製品の製造が重要で、この管理が生産管理です。

この記事では、生産管理においてAIが解決できる4つの課題を整理したうえで、需要予測・生産計画・工程管理・品質管理・在庫管理・原価管理という6つの機能それぞれにAIがどう組み込まれ何を変えるかを具体的に解説します。

また、ニチレイフーズ・NJC・城南電機工業・花王・トヨタ自動車・アダコテック・日立製作所・日本触媒の8社の導入事例を通じて、AIが生産管理の現場でどのような成果を出しているかを紹介します。

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AIで解決できる生産管理の4つの課題

製造業における生産管理には課題がありますが、AIを活用することで解決できます。主な課題に以下があります。

• 業務負荷の平準化
• 製造段階でのムダの防止
• 管理業務の属人化抑制
• ヒューマンエラーの発生率削減

それぞれの課題について説明します。

関連記事：「生産管理でAIを使うべき？メリットや7つの活用事例を徹底解説」

部門間での業務負荷が不公平で平準化が難しい

従業員間や部門間で不公平な業務負荷があったら、平準化する必要があります。平準化しないと業務量が多すぎることや業務の幅が広すぎることが原因でヒューマンエラーが発生しかねません。

生産計画に基づいて、効率的な生産活動を進めるために、従業員間や部門間の業務を平準化することが大切です。しかし、生産工程が複雑で多種多様な製品を製造しているところでは、それぞれの部門や従業員の業務負荷の把握が難しくなります。

過剰在庫や不良品による製造のムダが発生する

製造のムダが発生する原因は、不良品の製造や過剰在庫が原因です。ムダを作れば、原価の金額だけでなく、販売機会を逃した原価と売価の金額分の合計が損失です。

例えば、原価が1,000円、販売価格が5,000円で生産している製品だと仮定します。不良品による損失は原価の1,000円だけではありません。5,000円の販売機会を逃したことになるので、6,000円の損失が発生します。

製造のムダが積もっていけば経営を圧迫しかねません。倉庫管理を含めて、より精度の高いマネージメントが欠かせません。

関連記事：「倉庫管理とは？事例やAIを導入して得られる効果を徹底解説！」

管理業務が属人化してしまう

管理業務が属人化してしまい、業務が滞ってしまったり特定の従業員に集中してしまう弊害が起こってしまいます。属人化とは、特定の社員が担当していた業務の詳細や進め方が、当人以外わからなくなってしまう状態です。

特に近年は労働力不足が深刻な問題です。高齢化が進む日本では、若い労働者の確保が困難で、技術の継承がうまくいっていないケースも散見されます。

手配漏れや誤発注といったヒューマンエラーが発生する

生産管理の業務において、入力漏れや手配漏れ、誤発注など人的ミスによって発生するリスクが常にあります。ミスをなくすためには確認作業を二重にするといった対策が必要ですが、多くの手間がかかります。

付加価値が相対的な低い作業に貴重な人的リソースを割くことで、全体の生産性は低下してしまうでしょう。

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AIを搭載した生産管理システムの6つの機能

AIを搭載した生産管理システムは、従来の記録・管理にとどまらず、予測・判断・自動化まで担うことができます。以下の6つの機能それぞれに、AIがどのように機能するかを解説します。

1. 需要管理・需要予測
2. 生産計画
3. 工程管理
4. 品質管理
5. 在庫管理
6. 原価管理

需要管理・需要予測

生産計画の土台となる、自社製品の需要を分析して必要な生産量を見極める業務です。需要が供給を上回れば欠品が発生し、下回れば過剰在庫や無駄な設備投資につながります。

従来は過去の販売データを担当者が手動で集計・分析していましたが、AIを搭載したシステムでは、過去の販売実績・季節変動・市場トレンド・外部データを組み合わせて高精度な需要予測を自動で算出できます。

人が気づきにくい需要の周期や変動パターンもAIが検出するため、予測精度が向上し、欠品・過剰在庫のリスクを大幅に抑えられます。

需要予測に強いAI開発会社はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

生産計画

どの製品をいつ・どれくらい・どのコストで生産するかを計画する機能です。大日程計画から小日程計画（1日・1時間単位）まで、複数の時間軸で継続的に立案する必要があります。

AIを搭載したシステムでは、需要予測のデータ・設備の稼働状況・在庫量・人員配置などの情報を統合的に分析し、複雑な制約条件を考慮した生産計画を自動で立案できます。

これまで熟練担当者のみが対応できた計画立案業務をAIが代替することで、計画精度の向上と立案工数の大幅な削減が同時に実現します。急な受注変更や設備トラブルが発生した際も、AIが迅速に計画を再立案して対応策を提示できます。

工程管理

製造全体の流れを管理し、スケジュールの遅れを検知・調整する機能です。生産計画で設定したスケジュールを守るために、工程ごとの作業手順の指示と進捗の把握が求められます。

AIを搭載したシステムでは、各工程のリアルタイムデータをもとにボトルネックを自動で特定し、遅延が生じた際に最適な調整策を提示できます。

また、過去の生産実績をAIが学習することで、どの工程で遅れが発生しやすいかを事前に予測し、問題が起きる前に対処できる体制を整えることも可能です。

関連記事：「工程管理とは？なぜ重要？製造業での導入目的・手法・AI活用でできること徹底解説！」

品質管理

製品の品質をチェックし、不良品への対応と改善を継続する機能です。製品品質は顧客の信頼に直結するため、各工程での検査精度と情報共有の徹底が求められます。

AIを搭載した品質管理システムでは、画像認識AIが目視では見逃しやすい微細な傷・汚れ・異物混入を高精度で自動検出します。

また、検査データを蓄積してAIが分析することで不良品が発生しやすい条件や工程をパターンとして特定し、再発防止策の立案に活かせます。検査の自動化により、熟練者の主観に依存せず安定した品質管理が実現します。

在庫管理

完成品・仕掛品・原材料などの在庫数と状態を適正水準に保つ機能です。必要なものを必要な時に供給できる状態を維持することで、納期遅延防止とキャッシュフローの安定化に貢献します。

AIを搭載した在庫管理システムでは、需要予測・生産スケジュール・過去の消費実績をAIが統合的に分析し、品目ごとの適正在庫量を自動で算出・更新できます。

在庫切れや過剰在庫の予兆をアラートで通知する機能を持つシステムもあり、担当者が常時監視しなくてもリスクを早期に把握して対処できます。

原価管理

材料費・加工費など製造に関わるあらゆるコストを把握し、比較・分析をおこなう機能です。見積もり時の原価と実績原価の比較、過去実績からの分析、利益改善のための対策立案に欠かせない情報源となります。

AIを搭載したシステムでは、複数工程にわたるコストデータをリアルタイムで集計・分析し、原価の変動要因を自動で特定できます。人が見落としやすい微小なコスト増加の傾向もAIが検出するため、利益を圧迫する要因を早期に把握して改善策を打ちやすくなります。

また、過去の実績データをもとにAIが原価シミュレーションをおこなうことで新製品の見積もり精度向上にも貢献します。

生産管理にAIを活用する4つのメリット

生産管理にAIを活用することで課題となっている問題点を解決できます。AIは膨大なデータを処理できるため、多くのメリットが得られます。

労働力不足の解消につながる

AIによる労働力不足の解消は生産管理に大きなメリットとなるでしょう。少子高齢化による労働力の不足は今後さらに深刻となると考えられます。

自動化できる業務はAIが管理することで、人手不足の解消につながります。従来は熟練の作業員にしかできなかった業務でもAIが代替できます。

膨大なデータや情報を処理できる

生産管理の現場では、製造工程や設備の複雑化が進んでおり、人間では処理できないほど膨大なデータや情報の処理が必要です。AIはビッグデータの処理が得意です。

AIを活用して膨大なデータや情報が処理できれば、製造現場で取得されたあらゆるデータを分析して、生産ラインの最適化や品質管理の向上に活用できるでしょう。

大量のデータ分析で最適なパターンを発見して、偏った業務負荷の平準化も可能とします。

情報共有がスムーズになる

生産管理のAIを導入すると、部門間での情報共有がスムーズになります。製造から販売までの生産ラインの情報が可視化され共有できるからです。

全体の状況が把握でき、リアルタイムでの確認もできるため在庫の超過や不足を解消できます。在庫を過不足なく常に理想的な状態に保てるでしょう。

多様なニーズを満たせる

AIによる自動制御の導入で、人間では対応しきれない複雑な製造管理も可能です。顧客からのニーズを満たすためには、多品種での少量生産が求められます。

小さいロットで複数の製品の生産は、効率が悪化し製造管理にかかる工数も増えてしまいます。多品種での切り替えの生産にも柔軟に対応できるようになり、多様なニーズを満たせる生産体制が整えられます。

関連記事：「生産計画最適化AIとは？メリット・導入注意点・事例を徹底解説！」

生産管理のなかでAI化が進む活用事例8選

生産管理にAIを取り入れて、課題解決や生産性の向上を実現した企業は多くあります。活用事例を挙げましたので、自社の生産管理業務でAIを導入したいと考えている方は参考にしてください。

関連記事：生産管理以外の「製造業のAI導入・活用事例」はこちらをご覧ください。

生産計画の自動立案（ニチレイフーズ／日立）

冷凍食品の製造や販売を手掛けている株式会社ニチレイフーズでは、株式会社日立製作所が開発したAIを活用した生産計画システムを導入しました。このAIシステムは、生産計画の立案を自動で可能とし、業務の効率化や精度の向上につなげています。

従来は熟練スタッフしか立案できなかった複雑な制約条件を考慮した計画を、AIで再現します。AIの導入により、これまでの立案業務時間を従来の1/10程度に短縮することが可能になりました。加えて、一般スタッフでも高度な生産計画・要員配置を作成できるようになったので、労働時間の低減や休暇取得の向上など「働き方改革」の一助となります。

需要変化にすぐに対応できるような生産体制の構築につなげていき、国内外の工場へ順次拡大していく方針ということです。

自動ガントチャート作成でリアルタイム表示も対応（NJC）

株式会社NJCの『NJC だん助プロ』は、中小金属加工業向けのクラウド生産計画管理システムでAIを活用して生産性向上を実現します。少ロット多品種の製造業に対応し、技術的ノウハウが不足している中小企業を支援します。

『NJCだん助プロ』は、AIが工程負荷予測と生産計画の最適化を行い、ガントチャートを自動作成します。想定外のトラブルや急な生産計画変更にも対応し、リアルタイムに情報が表示されます。

また、実績工数を元に原価管理ができ、確実な生産計画を策定します。現場作業者が作業に専念できるように、生産計画を立てやすく、リアルタイムで進捗状況や優先すべき作業が分かるようになります。

労働生産性向上、人員配置の最適化、納期遅れ解消、部門間連携の強化、人手不足解消などが期待できるでしょう。

高精度な需要予測（城南電機工業）

自動車用の照明機器や樹脂成形の製造や販売を手掛ける城南電機工業では、受注数量の予測精度の改善を目指し、AIを活用した需要予測モデルを構築しました。需要予測は生産計画のベースとなる重要な工程で、精度の高さが求められます。

こちらでAIによる需要予測の仕組みと事例を詳しく説明しています。

従来は、発注の内示数と最終的な納入数との間に差異が発生していたため、余剰在庫や欠品のリスクが課題となっていました。そこでAIによる納品数の予測モデルを構築し、コスト削減と業務効率化の実現を検証します。

誤差率が52%から24%に改善した製品も見られ、定量的な成果が見られたということです。

熟練工の技術継承による属人化防止（花王／アズビル）

花王株式会社は、アズビル株式会社のAIを活用した運転監視の自動化と異常予兆の検知の仕組みを導入しました。

花王では幅広い事業展開を手掛けており、多様な製品の製造拠点において、課題となっているのが人材の高齢化や不足による技術継承です。熟練作業員の高齢化や労働力の不足による属人化で、技術継承がうまくいかないという課題はどこの製造業も抱えています。

製造現場で進むオペレーターの若年化や少人数化で、運転監視の負担が増大し、漏えいや品質異常などのトラブルへの発見が遅れてしまう影響が懸念されています。

AIシステムの運用を通して業務の見直しと標準化を図りました。業務負荷の削減や生産性向上に加えて、AIモデルの作成を通じた製造技術の伝承と現場力の向上、監視業務の標準化による属人化の解消を達成したということです。

関連記事：「技能伝承でのAI活用は？継承が進まない原因やAIを導入するメリット、活用事例を徹底解説！」

検査の自動化による品質の向上（トヨタ／Musashi AI）

Musashi AI株式会社が手掛けるAI外観検査装置を、トヨタ自動車株式会社の本社工場でのトランスミッションギヤの生産ラインに実装し量産稼働を開始しました。検査工程を自動化することで品質の向上が実現できます。

生産ラインでの検査工程は人にかかる負担がとても大きく課題となっていました。検査の自動化によって負担が軽くなって、現場から喜びの声もあるということです。

Musashi AIのシステムは、生産ラインにスムーズに実装できる汎用性を持ったデザインが特徴で、短い納期で生産現場への導入を可能とする特徴があります。ギヤの生産ラインを活用し、アルミケースの画像を学習させ、それにも対応できるようにしたということです。

NG品の検出率は100%、OK品の検出率は94%にのぼっています。今後需要の大幅な拡大が予想される電気自動車や電動化に関連する部品に対しての外観検査の用途を見込んだ開発を進めています。

外観検査とは何か、意義、手法種類についてこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

画像解析による異常検知（アダコテック）

株式会社アダコテックは、自動車のパワートレイン部品を製造する企業に、品質検査時の画像による異常検知AIを活用したサービスを導入しました。

株式会社アダコテックは、画像解析技術で製造業の検査・検品工程の自動化の製品やサービスの提供を手掛けています。この企業では人が実施している検査は、人間の五感に頼った外観検査が多いため、熟練作業者による技能伝承が難しくシステム化は困難でした。

正常データのみを汎用のPCで学習することで、モデル生成まで実現可能となりました。時間も数十分程度なので1日に何度も試行錯誤ができ、実生産のラインへ適用できたということです。導入によって見逃し率と誤報率は0%を継続して実現しています。

こちらでは、異常検知に強いオススメの会社を紹介していますので、ぜひご参考ください。

設備メンテナンスの自動化（日立）

株式会社日立製作所では、社会インフラの設備点検をAIの画像診断で支援するシステム基盤の「設備点検AIプラットフォーム」を開発しました。ドローンやロボットと連携したAI画像診断システムで、これまで目視での確認など人に依存していたプロセスの自動化を可能としています。

橋りょうや鉄塔といった高所での点検作業は危険が伴い、現場へ足を運ぶことは多大な労力がかかってしまいます。これら点検作業をドローン撮影で代替するシステムを構築でき、インフラ管理の効率化やコストの最適化に貢献できるということです。

多種多様な製品の生産条件に対応（日本触媒）

株式会社日本触媒は、紙おむつなどに使用される高吸水性樹脂（SAP）の生産計画最適化にAIを導入しました。同社の課題は、乳幼児向けや大人向けなど、用途に応じて異なる多種多様な製品の生産条件に対応しながら、製品り替えの回数を抑制し、適正在庫を維持することでした。

株式会社 ALGO ARTISが開発したAIシステムの導入により、熟練者の経験やノウハウ、複雑な運用ルールをアルゴリズムとして実装することに成功しました。これにより、需要変動に対応しながら、バランスの取れた生産計画の立案が可能となり、従来の計画作成における属人化の課題も解決しています。

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AIを生産管理に使うポイントや注意点

生産管理にAIシステムを導入する際のポイントや注意点をまとめました。

制約条件の明確化

生産管理AIを導入する際、まず製造現場における具体的な制約条件を明確にする必要があります。設備の稼働状況、作業員のスキルレベル、原材料の在庫状況など、様々な制約条件をデータとして整理し、AIに学習させることが不可欠です。

特に、設備のメンテナンス時間や段取り替えの所要時間などの時間的制約は、精密な数値データとして準備することが重要です。熟練者の暗黙知を含む複雑な制約条件をAIに学習させることも重要になります。

制約条件の明確化には、現場の作業者や管理者へのヒアリングだけでなく、IoTセンサーを活用したリアルタイムデータの収集も有効です。これにより、より精緻な制約条件をAIに反映させることが可能となります。

投入順序の最適化対応

製造ラインにおける製品の投入順序は、生産効率に大きく影響します。AIを活用した生産計画最適化ソリューションにより、製品切り替えを考慮した最適な生産順序を導き出し、生産計画作成時間を大幅に短縮可能です。

特に金型交換などの段取り替えが必要な工程では、AIが最適な製造順序を導き出せるよう、各製品の製造条件や切り替え時間を正確に設定することが重要です。

投入順序の最適化には、単に切り替え時間の最小化だけでなく、品質への影響や原材料の使用効率なども考慮する必要があります。これらの要素をAIモデルに組み込むことで、より実践的な最適化が可能となります。

関連記事：「工程管理が重要な理由と導入目的や手法を解説」

需要変動への対応力

AIシステムが市場の需要変動に適切に対応できるよう、過去の需要データや季節変動、イベント情報などを適切に入力する必要があります。需要予測の精度を高めるには、これらのデータを定期的に更新し、AIモデルの学習を継続することが重要です。

具体的な事例として、株式会社Mizkanでは気象情報を活用した需要予測により、冷やし中華つゆの最終在庫を150ml商品で約20%（2015年比）、360ml商品で約90%（2015年比）削減することに成功しています。

最新の需要予測AIは、SNSデータや経済指標なども考慮に入れた多変量解析を行うことで、より精度の高い予測を実現しています。例えば、AIを活用した需要予測と生産計画の最適化により計画立案時間を大幅に短縮した事例が多くあります。

熟練者の計画立案ノウハウの反映

熟練者が持つ暗黙知をAIシステムに反映させることは、生産計画の質を維持する上で重要です。ただし、すべての判断をAIに委ねるのではなく、熟練者の経験則とAIの分析結果を組み合わせたハイブリッドな運用体制を構築することが望ましいでしょう。

特に、予期せぬトラブルや特殊な生産条件への対応など、熟練者の判断が必要な場面では、AIの提案を参考にしながら人間が最終判断を下せる仕組みを整えることが重要です。

最新のAIシステムでは、説明可能AI（XAI）の技術を活用することで、AIの意思決定プロセスを人間が理解しやすい形で提示することが可能になっています。これにより、熟練者とAIのコラボレーションがより円滑になり、より高度な意思決定が可能となります。

こうした設計をどの開発会社に依頼するかは、生産管理AI導入の成否を左右する重要な選択です。

AI Marketでは、製造業の属人化解消・技術継承をテーマにしたAI導入相談を累計1,000件以上対応してきた実績をもとに要件整理から開発会社の紹介まで無料でサポートしています。要件がまだ固まっていない段階からでもご相談いただけます。

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AIによる生産管理でよくある質問まとめ

まとめ

本記事では生産管理にAIシステムを活用することについて解説しました。生産管理にAIを活用したシステムを自社でも導入したいとお考えかもしれません。

一方で、製造現場の制約条件を正確にAIへ反映させること、熟練者のノウハウをシステムに組み込む設計、部署間の連携体制の整備など導入プロセスで判断が難しい局面は少なくありません。

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