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！

製造業において重要な役割を果たす工程管理は、製品の製造工程で進行の管理を意味します。製造の生産で適切な工程管理ができていないと、生産品質が下がる可能性があります。

自社の生産ラインで問題が多く発生してしまう場合は、工程管理がうまくいっていないのかもしれません。工程管理を適切におこなえば、品質・コスト・納期の「QCD」最適化や生産性の向上が実現可能です。

そこで本記事では、工程管理が重要な理由と導入目的や手法を解説します。さらにAIを活用して工程管理でできることを紹介します。

生産管理とは？生産管理システムとは？についてはこちらで詳しく解説しています。

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工程管理とは？

「工程管理」とは、製品開発やプロジェクトにおいて、目標達成に必要な作業を段階的に進める管理方法です。これにより、プロジェクトが予定通りに進行し、最終的な目標達成が円滑になります。

スケジュールや予算、要員といったリソースを最適に活用した作業計画を策定し、進捗をモニタリングしながら適切な行動を進めていきます。

工程管理は、製造業をはじめとする様々な業界で活用されています。特に、複雑な製品開発や多くのステークホルダーが関与するプロジェクトでは、工程管理の適切な実施が成果物の品質や納期遵守に大きな影響を与えます。

工程管理の手順であるPDCAサイクル

工程管理の手順によく利用されているのが「PDCA」サイクルです。以下の4つのフェーズで構成され、業務を円滑に進めるための手法です。

• Plan（計画）
• Do（行動）
• Check（確認）
• Action（実施）

PDCAによりスケジュールやアクティビティが明確となり、管理業務を効率的に進められます。課題や問題点を把握しやすく、トラブル防止や業務改善につながるでしょう。

工程管理はプロジェクト管理ツールやガントチャート、進捗報告会などの手法を駆使して行われます。定期的なミーティングや報告を通じて、チームメンバーや関係者がプロジェクトの状況を把握し、必要に応じて課題解決やリソース再配分を行うことが求められます。

工程管理と生産管理、生産統制の違い

工程管理と似た用語に「生産管理」「生産統制」があります。製造現場での業務管理の一環という意味では共通する概念ですが、これら3つの用語の違いを解説します。

工程管理

工程管理は、プロジェクトでのタスクやアクティビティの進捗管理やスケジュール管理、課題の把握に重点を置きます。プロジェクトの一時的な業務に焦点を当て、プロジェクトの完了後には終了します。

生産管理

生産管理は、製品・サービスの生産プロセス全体の管理、最適化に重点を置きます。製品やサービスの生産は継続的におこなわれるので、長期的な視点が必要です。

こちらで製造業での生産管理システムについて詳しく説明しています。

生産統制

生産統制は、生産計画の達成のために各工程が正常に運営されているかの管理や監督を指します。生産活動の実績の測定や評価で、生産計画との間に差異が生じていないか確認します。

計画遅延などの問題が発生しそうな場合はすぐに対策を講じる役割があります。

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工程管理の3つの目的

製品開発においての目的には以下があります。

• 要員や設備の負荷調整
• 生産性を上げる
• 納期と品質を守る

それぞれの目的について説明します。

要員や設備の負荷を調整する

工程管理によって、要員や設備の負荷を調整することが可能です。特定の要員に負荷が偏ると作業が停滞してしまいます。

具体的には、工程ごとの生産能力に対して負荷の状況を確認しつつ作業の優先順位をつけます。それに合わせて生産ラインのスケジュールや工程表を作成し、要員や設備の利用状況を把握可能です。

効率的に配分して負荷を調整しながら生産ラインの最適化を目指す流れです。現場の状況に応じてスケジュールを柔軟に変更、新しい設備などさまざまな施策をとりながら負荷を調整します。

生産性を上げる

工程管理による現状の把握によって、より効果的な生産方法が見つけられます。また、非効率なタスクの削減、作業時間の短縮による無駄な人件費や人的ミスの削減ができるでしょう。

また、残業が減り従業員のモチベーションを維持できるため職場環境が改善します。各工程での進捗状況を確認しながら、調整や改善を進め、生産のリードタイムを短縮して1日あたりの生産能力を上げていきます。

工程管理を適切に行うことで各工程のムダをなくし、改善することで、製造原価を低減可能です。工程管理で人や機械の稼働率を上げて生産性の向上が期待できるでしょう。

納期と品質を守る

何をいつまでに作ればいいかの把握や管理も工程管理の重要な点です。製品の生産には、決められた納期までに顧客が満足できる品質が重要です。

各工程での作業内容を明確かつ標準化することで、納期通りに製品を納品できるようにしつつ、一定の品質を保った製品を安定的に生産できるようになります。

工程管理を適切におこない、倉庫管理を含めて、人員配置や段取りを現在の状況に合わせて最適化しなければなりません。最適な作業によって計画通りの工程で品質も守りやすくなるでしょう。

工程管理の手法

工程管理でよく使われる手法には以下があります。

• オーソドックスな紙とホワイトボードを用いる手法
• エクセルなどの表計算ソフトを使う手法
• 高度な管理が可能な専用の工程管理システム

それぞれの手法について説明します。

紙とホワイトボード

紙とホワイトボードを利用した手法は、もっともオーソドックスな工程管理の手法です。紙媒体の工程表は、パソコンを立ち上げることなく、すぐに書ける点がメリットです。

紙やホワイトボードであれば、該当の工程に関与している人が目視で確認できるようその場で情報を更新でき、簡単な修正ならすぐに対応できます。

デメリットは、記入漏れなど人為的なミスが発生しやすく、情報共有が難しいという点です。口頭で情報を共有するような小規模な組織や、短期間でのプロジェクトに向いています。

エクセル

エクセルやスプレッドシートなど表計算ソフトを利用した工程管理はもっともよく用いられる手法です。多くの人が操作に慣れたソフトウェアなので誰でも手軽に利用でき、編集も容易です。

ガントチャートやバーンダウンチャートなど可視化の利便性が高いテンプレートも豊富にあります。

一方、以下のデメリットには注意しましょう。

• 複数人で共有し編集作業することが難しい
• リアルタイムで進捗管理できない
• 互換性がなく情報共有しにくい

工程管理システム

専用の工程管理システムは、高度な管理が可能です。プロジェクトを統括する立場の人が利用しやすい設計になっており、業務の一層の効率化が可能です。

工程表の作成作業の標準化が可能なため、生産部門の全体において統一の様式で管理したい場合に適しています。ファクトリーオートメーション、スマートファクトリーを実現するためには欠かせないシステムです。

関連記事：「ファクトリーオートメーションとは？メリット・デメリット徹底解説」

関連記事：「スマートファクトリーとは？解決可能な課題や導入事例・デメリットを徹底解説」

一方、導入にハードルが高い点はデメリットでしょう。高いITリテラシーが求められ、コストも他の方法より多くかかってしまいます。大規模なプロジェクトへの利用がおすすめです。

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工程管理に見える化が重要な3つの理由

工程管理には「見える化」が重要です。見える化はプロジェクトの進捗状況や課題、リスクなどをグラフやチャートで視覚的に表現して見やすくすることです。

情報共有

工程管理の見える化で、情報共有が可能です。プロジェクトは複数のメンバーで進められるため、関係者が必要に応じて進行状況をすぐに把握できなければなりません。

見える化できれば進捗状況や課題を一目で把握でき、問題の早期対応が可能です。またプロジェクトのメンバーとのコミュニケーションも円滑になります。

見える化による情報共有は工程管理の重要な点です。

納期やスケジュールの把握

工程管理を見える化すれば、各メンバーが何時間かけて作業しているか把握できます。これによって、スケジュールが計画より遅れていた場合に早めの調整や対策が可能です。

立案したスケジュールにムリやムダがないのか目視で確認できるため、遅延防止にも役立ちます。

トラブルへの対応

製造工程には設備の故障や仕入れの遅延などトラブルはつきものです。工程がすべて想定通りに進んでいくとは限りません。

スムーズにトラブルに対応するためには、現場や進捗の状況を常に把握した工程管理が重要です。人の補充、設備の変更、工程の順番変更などすぐに対応できるようにするためには見える化が不可欠となるでしょう。

工程管理でAIを活用してできること5選

工程管理にAIを活用すると、以下のメリットがあります。

• プロジェクトの進捗状況やリスクの予測分析
• 人材配置の最適化
• リアルタイムでの監視
• ビッグデータ分析でレポートが作成
• 自動でのスケジューリング

生産性や効率性が向上し、予測可能なリスク管理や適切なリソースの管理など、多くのメリットが得られます。それぞれのメリットについて説明します。

関連記事：「AIは4M分析をどう変える？4Mごとの活用方法・メリット・事例・活用時の課題を徹底解説！」

プロジェクトの進捗状況やリスクの予測分析

AIツールの活用で、プロジェクトの進捗やリスクをより効率的かつ正確に分析し、潜在的な問題を早期に検出して対処できるようになります。

AIは過去のプロジェクトデータやチケット管理ツール、バージョン管理ツールから蓄積された情報を分析し、異常な状況やリスク要因をいち早く検出します。例えば、不具合の急激な増加や作業の遅延をAIが検知した場合、プロジェクトマネジャーにアラートを送信し、迅速な対応が可能になります。

また、進捗状況や予算の使用状況をリアルタイムで分析し、遅延や予算超過のリスクを事前に検知します。これにより、必要な場合にスケジュールの調整やリソースの再配分が行われ、プロジェクトの品質向上やスケジュール遵守が実現します。

関連記事：「初心者向きAI予測分析完全解説！仕組み・導入事例」

人材配置の最適化

AIはプロジェクトチームのスキルや経験を考慮し、最適な人材配置を提案します。これにより、各メンバーが得意な分野で効果的に働くことができ、プロジェクト全体の効率が向上します。

AIは、チームメンバーの過去の業務実績やスキルセット、経験をデータとして分析します。これにより、各メンバーがどのような業務で優れたパフォーマンスを発揮できるかを把握し、最適な人材配置を提案します。

また、プロジェクトの進行に伴って発生する新たなニーズに対応して、動的な人材配置の調整も可能になります。

AIは、チーム編成においてもバランスの取れたスキル構成を考慮します。これにより、チーム内でのスキルの重複や不足を防ぎ、各メンバーが自分の得意分野で効果的に働くことができます。

リアルタイムでの監視

AIの活用により、リアルタイムで工程内の生産ラインの状況を監視し、迅速な意思決定や生産プロセスの最適化が可能となります。

例えば、AIが搭載されたカメラやセンサーを利用して、工程内の生産ラインの状況をリアルタイムで監視し、詳細なデータを収集します。これにより、現場での状況把握がより正確かつ効率的になります。

また、AIは、平常時のセンサ間の相関関係を自動でモデル化し、関係式を作成します。平常モデルの予測値と実測値を比較することで、異常な挙動を早期に高精度で検出することが可能です。

そして、検出した異常に対してリアルタイムで改善策を提案します。これにより、問題が発生した際に迅速な対応が可能となり、生産効率の低下を最小限に抑えることができます。

ビッグデータ分析でレポートが作成

工程管理において、AIを活用することでビッグデータ分析を効果的に行い、レポートの自動作成が可能となります。実績データやフィードバックなどのビッグデータを分析し、工程管理の課題の改善や進捗状況を把握できます。

関連記事：「ビッグデータとは？AIによる分析事例徹底解説！メリット・導入方法解説」

AIは、実績データや顧客からのフィードバックなど、大量のデータを迅速かつ正確に分析することができます。これにより、工程管理の課題を的確に把握し、改善策を立案することが可能になります。

また、分析結果をもとに自動的にレポートを作成し、関係者に適切な情報を提供することができます。このような見える化により、製造工程に関わる人々が共通の認識を持ち、迅速かつ効果的な意思決定が可能となります。

定期的なレポート作成により、プロジェクトの進捗状況や成功要因を把握しやすくなります。AIによってプロジェクトの進行状況をリアルタイムで監視し、リソースの最適化や予算の抑制に寄与するでしょう。

関連記事：「AIによるデータ分析が製造業を変える？進化する工場での活用メリットや実践的な手法、導入事例を徹底解説！」

自動スケジューリング

AIを活用した自動スケジューリングは、複雑な製造工程のスケジュール作成を迅速かつ正確に行うことができるため、生産性の向上やリソースの最適活用が実現します。

製造工程が複雑になるほど、工程スケジュールの作成は難しく多くの知識や経験が必要です。人材の確保や事業継承が難しい昨今の状況下でも、AIを活用することでスケジュール作成に必要な知識や経験を補完できます。

AIはビッグデータを素早く処理し、最適なスケジュール案を短時間で提案します。また、機械や人材の稼働率や生産性を考慮し、最適なスケジュールを作成します。

例えば、各工程のバッファーや待ち時間を最小限に抑えるように、生産ライン全体のスケジュールを調整することも可能です。これにより、リソースの無駄を削減し、コスト効率の向上が可能となるでしょう。

関連記事：「ChatGPTのタスク機能とは？スケジュール管理する方法・活用シーン・具体的なプロンプトを徹底解説！」

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工程管理についてよくある質問まとめ

まとめ

工程管理は、製造業の中核を担う重要な管理業務です。製造工程で業務の効率化や生産性の向上を目指したいのであれば、工程管理の専用システムの導入をおすすめします。

さらにAIが搭載されたシステムであれば、より一層の効果が期待できるでしょう。工程管理に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。

しかし、工程管理をはじめとしたAIシステムを導入するためにはどのような業者やパートナーと組むのがいいのかわからないという方も多いのではないでしょうか。

AIの専門用語、システム要件はわからないし、見積もりの内容チェック方法もわからない方がほとんどではないかと思います。