最終更新日：2024-04-03

AIを生産管理で使うべき？メリットや7つの活用事例を徹底解説

製造業における生産管理の業務は、重要な役割を果たします。日々の管理業務の中で「ムダが発生してしまう」「同じミスが絶えない」といった課題を抱える担当者の方もいるのではないでしょうか。

生産管理の業務にAI（人工知能）を導入して活用すれば、これらの課題が解決できる可能性があります。

本記事ではAIの活用によって解決できる生産管理の課題や、メリットと事例を合わせて解説します。

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1 AIで解決できる生産管理の4つの課題
2 生産管理にAIを活用する4つのメリット
3 生産管理のなかでAI化が進む活用事例7選
4 AIを生産管理に使うポイントや注意点
5 AIによる生産管理でよくある質問まとめ
6 まとめ

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：「生産管理システムとは？目的・機能・選び方徹底解説！」

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。

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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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。

生産管理のなかでAI化が進む活用事例7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。

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。

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。

注意点	概要
目的や課題は明確に	経営層が率先して現場の声を聞き、何が課題で解決したいか、どのような効果が得られるかといったことを明確に
予算や企業規模に合わせたAIシステムを選ぶ	導入コストに見合った成果を出せるよう、導入の検討の際には自社の規模や予算に合わせたシステムを選定
部署間の連携や意思疎通を徹底する	特に、生産現場の部署と、生産管理システムを担当する情報システム部門間の連携は欠かせません。システム部門が生産現場の状況を理解して導入を進めましょう。