生産管理においてAIをどう活用するか？メリット・デメリットを徹底解説

2024.05.08A0 生産管理

現在、多くの企業で生産性向上のためにAIを活用した生産管理が行われています。現場ではどのようにAIが活用されているのでしょうか。この記事では「生産管理をAIで代替できるのか」という疑問に答えます。また、生産管理にAIを活用するメリットやデメリット、AIシステムを導入する際の注意点についても解説しています。製造業の生産管理を効率化するために生産スケジューラの導入を検討している方は、ぜひお役立てください。

【目次】
■生産管理とAIの関係
■生産管理におけるAIの活用法
■生産計画にAIを活用するメリット・デメリット
■AIシステムを導入する際の注意点
■AIを活用できるAsprovaのSolverオプション
■生産管理におけるAI導入の際にはAsprovaのSolverオプションがおすすめ！

生産管理とAIの関係

近年、生産管理のためにAIを導入する企業が増えています。しかし、製造業界には生産管理における課題が多く、業務を効率化できず悩んでいる企業が多いのが現状です。一体、生産管理とAIにはどのような関係があるのなどを解説します。

生産管理とは

生産管理とは、品質・原価・納期の3要素を最適化するために、生産計画に基づき製品を生産するための工程を管理する業務全般のことです。この３要素の最適化を図ることで企業の競争力が高まり、顧客満足度の向上にも繋がります。

AIとは

AIとは「Artificial Intelligence」の略であり、人工知能という意味です。AIの代表的な技術は機械学習で、機械学習のひとつにディープラーニング機能があります。AIは自ら学習し、収集したデータを分析することで、新しいデータに対しても予測した行動が可能です。また、もう一つの技術として、「最適化AI（数理最適化）」というものがあります。数理最適化とは、データに基づいた予測に対して具体的にどのような行動をするべきか解答を得たいときに有効です。

AIで解決できる主な課題

現在、AIはさまざまな企業で使用され、課題の解決に役立っています。AIの導入により以下の問題を解決し、利益を上げやすくなるため、AIの導入を検討している企業の方は、ぜひ参考にしてください。

• 品質の向上
• 生産性の向上
• 人手不足の解消
• 従業員の負担軽減
• 熟練工の技術を模倣

生産管理におけるAIの活用法

AIを導入した際、生産管理を最適化するためには、どのようにAIを活用するのでしょうか。ここでは以下4つの範囲におけるAIの活用方法を紹介します。

• 生産計画
• 設備のメンテナンス
• 品質の検査
• 在庫管理

生産計画

従来、生産計画は熟練の経験がある従業員のみが行っていましたが、生産計画にAIを活用することで誰でも精密な生産計画を立てられるようになります。さらに、AIは生産ラインのスケジューリングを最適化し、資源の割り当てを効率的に行います。投入順序の最適化や作業負荷の平準化を通じて、AIを活用した精度の高い生産計画に従うことで、生産性を向上させることが可能です。

設備のメンテナンス

今まで設備メンテナンスは慣れた従業員しか行えませんでしたが、24時間監視が可能なAIを活用することで設備メンテナンスも効率化できます。また、常時AIがデータの取得や解析をするため、AIを活用するほど異常部を発見しやすくなります。設備メンテナンスの故障を効果的に予防できると早期の対処が可能になるため、さらなる業務の効率化を図れるようになるでしょう。

品質の検査

品質の検査は製造業の利益に関わる大切な業務ですが、人材不足の企業では品質の検査を十分に行えていない場合があります。しかし、不良品の判別ができるAIを活用することにより、品質検査の業務における人手不足の解消に繋げることができます。精度の高い品質の検査を行うためには大量の情報をAIに学習させる必要がありますが、学習させた後はディープラーニングにより高品質な検査が行えるため、効率のよい業務が可能です。

在庫管理

製造業の場合、在庫が多すぎる場合には資金収支が悪化し、在庫が少なすぎる場合は品切れや納期の遅延になる可能性があるため、業務の効率化に向けて一定の在庫を管理する必要があります。在庫管理をAIに代替することで、過去のデータから製品の需要を予測し在庫を適切に管理でき、需要の変動や納期変更にも対応できるため、シームレスにデータ活用が可能です。

生産計画にAIを活用するメリット・デメリット

これからの時代、AIを活用することで、生産計画の立案や業務の代替ができ、企業の生産性が向上する一方で、AIを導入する際にはデメリットもあります。ここでは生産計画にAIを活用するメリットとデメリットをそれぞれ解説します。

メリット

生産計画AIを活用することで以下５つの大きなメリットを得ることができます。具体的にどのような効果がるのかを解説しているので、ぜひ参考にしてください。

• 人手不足の解消
• 生産ラインのスケジューリング最適化
• 情報共有の円滑化
• 熟練工の技術を模倣（属人化防止）
• 生産ラインの精密管理

人手不足の解消

AIを活用することで今まで従業員が行っていた業務をAIが代替し、時間と労力を削減するため、人手不足を解消でき業務の効率化を図れます。人手不足に悩まれている企業はAIを導入することで、従業員数を増やさなくても業務を円滑に進められるでしょう。

生産ラインのスケジューリング最適化

生産計画にAIを活用することで、ヒューリスティックアルゴリズムと数理最適化を利用し、過去のデータからより正確な受注数を予想することができます。これにより、製品の需要を確実に予測し、突然の納期変更にも迅速かつ柔軟に対応できるため、全体の生産性が顕著に向上します。

情報共有の円滑化

AIの導入により生産状況をリアルタイムで確認できるようになるため、情報共有を円滑に行えます。また、製造原価を瞬時に把握できるため、原価に合わせての仕入れ先の変更や、製品価格の調整が可能になるため利益が拡大できます。

熟練工の技術を模倣（属人化防止）

AIの導入により熟練工の知識やノウハウをAIに与えられるため、熟練工の技術を模倣できるようになり属人化を防止できます。また、熟練工しかできない業務を誰でも行えるようになると、業務の自動化や効率化を図れます。

生産ラインの精密管理

AIを導入すると機械学習により生産ラインの精密管理を自動制御することが可能です。製造業のように多くのデータを管理する場合、AIによるデータの自動処理の恩恵を十分に受けられます。実際に、AIを活用した生産ラインの自動化を図った企業では生産効率が20％向上した結果も出ています。

デメリット

企業がAIを活用した場合のメリットは大きいですが、デメリットも存在します。以下３つのデメリットを改善しなければAIの効果は最大限に引き出せませないため、それぞれ紹介していきます。

• 導入コストの問題
• 現場への適応の問題
• 効果が出るまで期間が必要

導入コストの問題

AIの使用目的を明確にしなかれば価格に見合った成果は得られないため、AIを闇雲に導入してはいけません。しかし、導入前には現在の課題と使用目的を明確にして、AI活用の解像度を上げることで、費用対効果を高められます。

現場への適応の問題

AIの導入は企業により価値観や生産体制が異なるため、AIを取り入れられない企業もあります。AIの導入により同じ業務を少ない人数で行えるため、職員からは反対意見が聞かれる可能性もあるため、企業がAIを導入する前にはAIの必要性を従業員に伝えることが必要です。

効果が出るまで期間が必要

AIを使いこなす人材がいなければ、AIの能力を最大限に発揮できないため、すぐに生産性が向上するとは限りません。AIを導入する際には、AIを使いこなせる人材の確保や、使いこなせるように人材を教育するための時間が必要です。

AIシステムを導入する際の注意点

AIシステムの導入により様々なメリットを享受でき生産性は向上できますが、AIを導入するデメリットもありました。ここでは、AIシステムを導入する際のポイントを4つ紹介します。

• 導入目的を明確にする
• 会社規模や予算に合わせる
• 部門間で協力する
• IT人材の育成または確保

導入目的を明確にする

AIシステムを取り入れる際には、現状の課題を解決する課題が明確でなければAIの恩恵を享受できないため、導入目的を明確にすることが大切です。特に製造業では、適切な在庫管理や不良品の発見などを効率よく行うことでコスト削減できます。

会社規模や予算に合わせる

AIの開発費用が予算を上回るとコストパフォーマンスが悪くなるため、AIシステムを導入する際は会社規模や予算に合わせる必要があります。高性能なAIシステムを導入した場合でも、会社規模に見合わなければ赤字になる可能性があるため、AIシステムの機能が自社に見合っているのか確認することが大切です。

部門間で協力する

AIシステムを取り入れる際、企業の部門間で協力することが必要です。AIシステムの導入を対応する部署（システム部門）と実際にAIシステムを使用する部署（生産部門）が異なるため、システム部門と生産部門で課題や目的を共有しましょう。

IT人材の育成または確保

AIシステムの導入や現場への波及、トラブル対応などが行える人材が必要となるため、AIシステムを導入する前には、IT人材の育成または確保が欠かせません。セキュリティ対策も必要になる可能性が高いので、AIシステムの導入に向けて適切な人材が必要になります。

AIを活用できるAsprovaのSolverオプション

弊社アスプローバはスケジューラ専門会社として国内トップシェアの実績があり、国内外問わず生産スケジューラを提供しています。また高性能なオプションとして「Solver」も用意しています。「一般的な生産スケジューラ」と「Asprova Solverオプション」ではどのように異なるのか以下の表にまとめたのでご覧ください。

	一般的な生産スケジューラ	Asprova Solverオプション
生産計画立案にかかる時間	1時間程度	10分程度
生産計画の精度	人の立てた計画を超えるのは困難	人が立てたのと同等以上の高効率な計画を立案可能
手作業での修正	必要なことが多い	ほぼ不要
設定の行い易さ	目的に応じて具体的な設定を組み合わせねばならない	評価指標を決めるだけでOK
操作の習得難易度	日々の操作は容易だがマスタの設定には多少のトレーニングを要する	Asprovaの操作ができれば特別な追加トレーニングは不要

注意点がひとつあります。SolverオプションはAIの一種ですが、これは機械学習を使用しません。Solverオプションは「ルールベース型AI」であり、数理最適化のアプローチを利用します。つまり、問題の最適解を求めるために、問題の構造や数学的な性質を活用して最適な生産計画を立案します。

Solerオプションを利用するメリット

従来のスケジューラでは最適な生産計画を組むために細かい指示の組み合わせを考えて設定する必要がありました。しかし、Solverを使用すると、「納期遅延を最小化」などの評価指標を設定するだけで、投入順序や設備の割り当てが最適化され、作業時間を大幅に短縮します。この高性能なスケジューリングオプション機能は、設定に基づき数百万通りの中から最も効率の良い生産計画を自動で導き出し、人間の判断と同等以上の計画を短時間で出力します。

例として、機械学習が「今月の製品需要が30,000個になると予測します」と提供する情報に対し、Solverオプションは「生産ライン毎の稼働時間と生産能力を最大限活用しつつ、納期遅延のリスクを最小化する」ための具体的な生産計画を立案します。例えば、生産ラインAとBを稼働させ、それぞれの生産ラインにおける具体的な生産量や生産スケジュールを調整し、「全ての製品が期日までに完成し、納期遅延が発生しないようにする」という最適な答えを導き出します。

生産管理におけるAI導入の際にはAsprovaのSolverオプションがおすすめ！

今後、企業の生産管理を最適化するためにはAIの導入が必須ですが、ほとんどの企業がAIを導入していません。このような状況の中で、弊社アスプローバのSolverオプションを使用された企業様からは以下のような前向きな意見が聞かれました。

• 手作業での修正はほぼ不要
• 人が立てた以上の高精度の計画を立案
• 生産計画にかかる時間が1時間から10分に減少

生産計画の立案は工場運営の次の一手を決める重要な業務です。高速にシミュレーションを行うSolverオプションを使うことで、限られた時間の中でいい選択をできます。Solverオプションの生産スケジューラ導入によって具体的にどのような業務改善が実現したのかはこちらのページをご確認ください。