生産管理に生成AIを活用するメリットと活用事例｜システムの選び方も解説

2024-09-06

少子高齢化の労働不足は製造業界にも影響を及ぼしています。生産性向上や業務効率化が課題となっていますが、解決の糸口になるのが生成AIの導入です。

生成AIは生産管理におけるさまざまな業務で活用できるので、導入する企業は増加し続けています。今回は、生成AIで生産管理を効率化する方法を紹介します。

生成AIの導入が進む分野や注意点、導入事例もまとめていますので、生成AIで生産管理を最適化しましょう。

生産管理における生成AIの導入が進む分野

近年、生産管理における生成AIの導入が急速に進んでいます。生成AIの導入が特に進んでいる3つの分野を紹介しますので、自社の状況をチェックしましょう。

生産計画
品質検査
設備メンテナンス

生産計画

まず、生産管理における生成AIの導入が進んでいるのは、生産計画の分野です。生成AIは、膨大なデータの解析で細かな需要の変動を把握して生産計画を作成できます。具体的には、季節や地域による需要の変化や競合他社の動向などの反映が可能です。

また、生成AIで過剰な在庫や品切れを最小限に抑えて生産ラインの無駄を減らせるため、コスト削減の効果も期待できます。さらに、生成AIは過去のデータから学習して予測精度を向上させ、より正確な生産計画を立てられるのです。

品質検査

次に、生産管理における生成AIの導入が進んでいるのは、品質検査の分野です。生成AIは高度な技術を駆使し、正常な製品と不良品の判別を自動化できます。

従来の人による検査に比べて、AIによる検査は迅速かつ正確であり、微細な欠陥や異常を見逃すリスクを大幅に低減できるのです。そして、製品の品質が確保されるので、顧客満足度を向上させられます。

さらに、生成AIはディープラーニングを通じて過去の検査データを学び、新たな品質基準や規制、発生例のないミスにも対応可能です。

設備メンテナンス

最後に、生産管理における生成AIの導入が進んでいるのは、設備メンテナンスの分野です。生成AIは機器の異常や故障を発見でき、事故を未然に防ぐことができます。

また、生成AIによる設備メンテナンスは従来の定期点検と比べて効率的で精度が高いです。生成AIは24時間設備をチェックでき、ベテランの人材でも発見できない異変を早期に察知できます。

さらに、生成AIはデータを学習し続けるため、設備メンテナンスがより高度になっていくのです。

なお、生成AIの製造業の活用方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

生産管理に生成AIを導入するメリット

生産管理への生成AIの導入には多くのメリットがあります。

人手不足の解消
情報共有がスムーズ
膨大なデータ処理が可能
需要予測が可能

それぞれ詳しく紹介しますので、自社での生産管理の課題解決に役立てられる場合は、ぜひ導入を検討しましょう。

人手不足の解消

まず、生産管理に生成AIを導入するメリットは、人材不足の解消です。製造業界では、技術や専門知識を持つ労働力の確保が課題となっていますが、生成AIの導入で従業員の負担を軽減できます。

例えば、製造ラインでの品質管理や検査作業を自動化すると、精度の高い作業を24時間体制で行えるのです。そのため、企業は品質を維持しながら効率化でき、従業員が創造性の高い業務に集中できます。

さらに、生成AIで人手不足を解消すると生産の柔軟性も向上し、急な需要の変動にも迅速に対応可能です。

情報共有がスムーズ

次に、生産管理に生成AIを導入するメリットは、情報共有がスムーズになる点です。生成AIはリアルタイムで大量のデータを処理し、異なる部署や拠点間での情報共有を効率化できます。今までは情報の収集や伝達に時間がかかっていましたが、生成AIを活用すると、在庫不足など必要な情報を迅速に取得して即座に共有できるのです。

また、生成AIは複数のデータソースから情報を統合し、複雑なパターンや関連性を見出す能力を持っています。そのため、意思決定する際に役立つ情報を提供でき、企業全体の効率性を高めることが可能です。

膨大なデータを処理が可能

3つ目に、生産管理に生成AIを導入するメリットは、膨大なデータの処理が可能な点です。製造業界では、生産ラインからのデータや製品の品質情報、市場動向など、膨大なデータが日々生成されています。

今まではデータを効率的に分析するのが難しかったのに対し、生成AIはリアルタイムで膨大なデータを解析し、意思決定に役立てることが可能です。そのため、企業は生成AIのデータ処理能力により、市場の変化や競争環境に柔軟に対応できます。

需要予測が可能

最後に、生産管理に生成AIを導入するメリットは、需要予想が可能な点です。生成AIは膨大な過去データを基に需要を予測できるので、企業は生産計画を最適化できます。例えば、生成AIは季節性や地域性の影響を考慮した需要変動を予測でき、在庫の適切な管理や生産ラインの効率化が可能です。

また、生成AIはリアルタイムでの市場変動を素早く反映し、需要の急増や減少にも迅速に対応します。そのため、企業は競争力を維持しつつ、市場のチャンスを最大限に活用できるのです。

生産管理に生成AIを導入する際の注意点

次に、生産管理に生成AIを導入する際の注意点を紹介します。

導入コストがかかる
導入の目的を明確にする
部署ごとの意思疎通が必要

詳しく紹介しますので、注意点を踏まえたうえで生成AIを導入しましょう。

導入コストがかかる

まず、生成AIを導入するには導入コストがかかる点に注意しましょう。AIモデルの開発やカスタマイズ、大量のデータの収集と処理を行うための適切なインフラの構築などのコストがかかります。

さらに、初期投資だけでなく、生成AIシステムの維持・管理にも定期的なコストがかかる場合が多いです。例えば、データの更新やモデルの再学習、システムのアップデートなどが含まれます。

また、システムの導入から実際に効果が現れるまでには時間がかかる場合があるので、導入コストだけでなく十分な時間とリソースが必要な点も考慮しましょう。

導入の目的を明確にする

次に、生成AIを導入する際には、導入の目的を明確にしましょう。具体的にどのような課題を解決したいのか、あるいはどのような業務改善を目指すのかを明確にすると、導入後の成果や効果を見極める基準となります。

例えば、生産ラインでの品質管理の向上や生産計画の最適化、設備の故障予測など具体的な目標を設定することが重要です。また、目的が明確であれば、導入に必要なデータの収集や整理も効率的に行うことができます。

部署ごとの意思疎通が必要

次に、生成AIを導入する際には、部署ごとに意思疎通を徹底しましょう。生成AIシステムは複数のデータソースを読み込んでおり、それぞれの部署がどのように生成AIを活用するのか、どのような影響を受けるのかを理解することが大切です。

特にシステム部門と生産現場の間のコミュニケーションが重要になります。実際に生成AIを運用するのは生産現場のスタッフですが、システム部門には生成AIシステムのインフラやデータ管理、セキュリティに関する専門知識が求められます。そのため、意思疎通を図り、現場スタッフのフィードバックやニーズを適切に反映させましょう。

自社に適した生産管理システムの選び方

生産管理で生成AI用のシステムを導入しても、自社に適したものでなければ意味がありません。

そこで、自社に適した生産管理システムを選ぶポイントを以下にまとめました。

業種に適したシステムを選ぶ
生産方式に適したシステムを選ぶ
無理のない導入方法を選ぶ

以下でそれぞれのポイントについて、詳しく解説していきます。

業種に適したシステムを選ぶ

生産管理システムに必要な機能は、業種によって異なります。食品業界なら食品の生産や管理に適したシステムを、工業製品を取り扱うなら機械部品の管理に適したシステムを選びましょう。

たとえば、食品は賞味期限の管理が重要なため、賞味期限の近い製品から出荷する仕組みを整える必要があります。この場合、数量の管理しかできないシステムを選ぶと、余計な作業が増えるので注意が必要です。

生産方式に適したシステムを選ぶ

生産方式	特徴
ライン生産	コンベアなどで流れ作業で1つの製品を作る
ロット生産	同じ製品をロット単位で複数まとめて作る
個別生産	顧客の注文が入ってから個別に作る
セル生産	1つの製品を最初から最後まで同じチームが作る

生産方式には、上記のようなものが存在します。生産方式次第で適切な生産管理システムが変わるので、まずは自社の生産方式に適したシステムを選ぶことが大切です。

たとえば、ライン生産やロット生産では、一定のペースで製品を作り続けるため、中長期的な計画に基づいて管理できるシステムが向いています。

一方、個別生産方式は、製品それぞれで単価が異なるケースが多いので、1つずつ収支を管理できるシステムを選びましょう。

無理のない導入方法を選ぶ

生産管理システムの導入方法は、大きく分けてクラウド型とオンプレミス型の2つが存在します。

それぞれの違いは以下のとおりです。

クラウド型：外部事業者のサービスをインターネットを介して利用する方法
オンプレミス型：サーバーなどのハードウェアやIT機器を自社で保有して管理する方法

たとえば、予算に余裕がない中小企業であれば、比較的コストを抑えられるクラウド型が適しています。ただし、クラウド型はカスタマイズ性が低い傾向にあるので注意が必要です。

一方、コストを費やしてでも自社業務へのカスタマイズ性を重視するなら、オンプレミス型を選びましょう。自社ネットワークでシステムを管理する分、セキュリティ面も優れていますが、障害対応やバージョンアップも自社で実施する必要があります。

なお、AI導入のコスト削減事例が知りたい方は、以下の記事もご確認ください。

WEEL

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生産管理に生成AIを活用した導入事例

次に、生産管理に生成AIを活用した導入事例を紹介します。

株式会社ニチレイフーズ
トヨタ自動車株式会社
株式会社エヌジェイシー
城南電機工業
サントリー食品/日立
花王/アズビル
アダコテック

それぞれ詳しく紹介するので、自社でも活用できるか検討してみてください。

事例① 株式会社ニチレイフーズ

まず、冷凍食品で有名なニチレイフーズの事例を紹介します。株式会社ニチレイフーズは、2020年1月から食品工場の「最適生産・要員計画自動立案システム」の運用を開始しました。※1

このシステムはベテランが立てる複雑な制約条件を考慮した計画を高度なAI技術により再現・進化させるもので、業務時間を従来の10分の1程度に短縮できるようになったのです。さらに、ベテラン以外の従業員で生産計画を作成できるため、労働時間の低減や休暇取得の向上につながっています。

事例②トヨタ自動車株式会社

次に、世界自動車市場シェアNo.1のトヨタの事例を紹介します。トヨタ自動車株式会社は、2020年12月から生産現場にMusashi AI 株式会社のAI外観検査装置を導入しました。※2

AI外観検査装置はトランスミッションギヤ向けのものであり、負担が大きかった1人あたり1日約数万歯の歯面を見る工程を自動化したのです。AI外観検査装置は、今後需要の拡大が見込まれる電気自動車の検査用として開発が進められています。

事例③株式会社エヌジェイシー

参考：https://www.pref.ishikawa.jp/ontai/ecodesign/pdf/award2021/P5.pdf

株式会社エヌジェイシーは、考える生産管理システムと題して「だん助プロ」を開発しました。※3

生産管理で使用するガントチャートを生成AIが自動作成し、仕掛品の工程や作業進捗をリアルタイムで表示できます。

また、急に生産計画が変更になった際も、生成AIが納期や生産能力を加味して最適な計画を立ててくれるのが特徴。従来の担当者の勘に頼った計画では無駄が多いことも多々ありますが、生成AIが立てた計画なら効率的で無駄がありません。

生産能力が向上するほか、残業時間などが減ることで、生産管理業界における働き方改革の推進も期待されます。

事例④城南電機工業

自動車用照明機器や樹脂成形の製造及び販売をおこなう城南電機工業は、「受注数量予測精度の改善」を目的としてAI需要予測モデルの構築をおこないました。※4

すでに、一部の業務に構築したAI需要予測モデルを組み込み、滞留在庫が減少することで、年間数百万円規模のコスト削減を実現しています。

同社の生成AI導入プロジェクトで見習うべきは、欲張らずに今あるデータでモデル学習をおこなった点。「もっとこんなデータがあれば…」と考えたこともあったとのことですが、スピード感を重視して、まずはAIプロジェクトの完了を優先させています。

その結果、いち早くモデルの構築が完了して、プロジェクトの成果や今後の課題が浮かび上がっているので、AIプロジェクトは概ね成功したといっていいでしょう。

最初から大きすぎる目標を立ててプロジェクトが頓挫するケースは多いので、城南電機工業のように、小さいプロジェクトを立てて素早く変革させるのもおすすめです。

事例⑤サントリー食品/日立

参考：https://www.hitachi.co.jp/products/infrastructure/portal/industry/optimization/casestudies/lv1004.html

サントリー食品は、自社の生産管理における課題を解決するため、日立と協力してAIを活用した生産計画自動立案システムを開発し、2019年1月から実運用をスタートしています。※5

サントリー食品は飲料メーカーである以上、消費者ニーズに対応するために、商品を柔軟に供給する必要があります。しかし、これまでの生産計画が担当者の経験に基づいて生産計画を立案してきたがために、膨大な時間や高度なスキルが必要とされていました。

そこで、AIを活用した生産計画自動立案システムを導入したところ、平均毎週約40時間かけて立案していた生産計画を、約1時間で自動立案できるようになったとのことです。

こうした担当者のスキルに頼っている業務にこそ、生成AIを取り入れてみると同じような成功体験が得られるかもしれませんね！

事例⑥花王/アズビル

花王株式会社の和歌山工場では、アズビル株式会社が開発した、AIを実装したオンライン異常予兆検知システムを導入しています。※6

生産現場における異常を、生成AIが予兆段階で検知してくれるため、トラブルを未然に防げているとのことです。

また、時間的余裕が生まれることで、ベテラン社員から若手社員への技術伝承も捗るなど、人材育成の面でも貢献しているようです。

生産管理や現場においては、技術伝承が途切れてしまうという危機感を常に持っている会社が多いので、こうした課題も生成AIで解決していきたいですね！

事例⑦アダコテック

株式会社アダコテックは、生産現場向けに異常検知AI技術を提供しています。※7

主に提供しているプロダクトは、以下の4つです。

画像検査プロダクト
欠点画像分類プロダクト
動画異常検知プロダクト
静止画異常検知プロダクト

これらのプロダクトを活かし、樹脂成形品のシルバー検出やコイル巻線の外観検査などで導入された事例があります。

生成AIモデルの学習から導入までを一貫してサポートしてくれるので、自社で生成AIモデルの再学習を繰り返す必要がありません。

検査をもっと効率化したいと考えている方は、相談してみるのもおすすめです。

なお、生成AIの国内開発事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

生成AIを生産管理に導入して業務を最適化しよう！

今回は、生産管理における生成AIの活用方法を紹介しました。生成AIは、生産計画や品質検査、設備メンテナンスなどさまざまな場面で活用できます。

生成AIは膨大なデータを処理してスムーズに情報共有できるので、最適な生産計画の立案や人手不足の解消が可能です。ただ、生成AIを導入する際はコストや部署ごとの意思疎通などに注意する必要があります。また、導入目的を明確にし、導入による効果や成果をチェックすることが重要です。

生成AIを活用して、人手不足の課題を抱える生産管理を効率化しましょう。

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参考記事

最後に

いかがだったでしょうか？

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