生産管理を自動化するメリットや自動化する方法｜対象範囲も解説

生産管理には、入力漏れや誤発注といった人為的ミスの発生など様々な課題があります。そのような課題の解決に効果的なのが、AI搭載生産管理システムを用いた生産管理の自動化です。本記事では、生産管理を自動化するメリットやAI搭載の生産管理システムについて解説します。

目次

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1. 生産管理の効率化を目指すならシステムの導入がおすすめ
2. 生産管理とは
3. 生産管理における課題
4. 生産管理を自動化するメリット
5. 生産管理を自動化できる対象範囲
6. 生産管理の自動化にはAI搭載生産管理システムがおすすめ
7. AI搭載の生産管理システムを選ぶ際のポイント
8. 業務に合わせてカスタマイズできるおすすめの生産管理システム
9. まとめ

生産管理の効率化を目指すならシステムの導入がおすすめ

FUSEは、生産管理に役立つ20種類以上の機能や2種類の計画ボードなどを搭載した、シンプルでわかりやすい操作性の生産管理システムです。自社に必要な機能のみを選択した独自のシステム構築が可能であり、納期遅れを改善できます。

例えば、製造計画ボードでは、「通常作業」「納期遅れの作業」などを一目で判断可能です。視覚的な進捗把握がしやすくなることで、変化に強い生産計画を実現できます。

さらに、バーコードリーダーを活用したデータ入力や、専用ツールによる複雑な計画立案も行えるため、業務の効率性を図れます。ヒューマンエラーの発生を抑えて生産性の向上を図りたい場合、FUSEの導入がおすすめです。

生産管理とは

生産管理とは、商品の製造における管理業務の総称です。生産管理には、受注状況の把握や需要の予測に加え、生産計画の策定・資材調達・製造設備の確保などのさまざまな業務が含まれます。

適切な生産管理によって、どの製品をどれだけ製造するかという計画を最適化することが可能です。また、在庫レベルの適正化や人員の割り当てなどを行うことで、生産性の向上に貢献します。

生産管理は複数の部門間での連携が求められる総合的な管理業務であり、製造業務の効率化を目指す上で欠かせない重要な役割を担っています。

生産管理における課題

生産管理はさまざまな課題を抱えています。中でも、生産活動の標準化や適切な生産計画の難しさに加え、ヒューマンエラーの発生などは代表的な課題であると言えます。ここでは、生産管理における課題を4点取り上げ、それぞれについて解説します。

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生産活動の標準化が難しい

製造商品の多様化や製造工程の複雑化に伴い、複数拠点における生産活動の標準化が困難になるケースが増えています。

生産活動の標準化を実現するには、拠点ごと・部門ごと・製造ラインごとに生産活動を切り分けて管理する必要がありますが、データの一元管理ができていない状態では正確な状態の把握が難しいです。

生産活動の標準化が不十分な場合、拠点ごとの業務量にばらつきが生じ、従業員の間に不公平感をもたらす原因となります。また、正確な生産量の予測が難しくなるというデメリットもあります。

ヒューマンエラーの発生

生産管理においては、受発注の入力や資材の手配などを手作業によって行う場合があります。手作業には常にヒューマンエラーが起こるリスクが付きまとい、ダブルチェックなどに多くの時間と手間を要することもデメリットです。

また、ヒューマンエラーによるミスが起こってしまった場合には、リカバリーのためにさらに多くの時間を要するケースが多く、業務の停滞や作業効率の低下に繋がります。取引先との信頼関係に影響を及ぼす場合もあるため注意が必要です。

適切な生産計画の立案が難しい

適切な生産計画を立案するためには正確な情報が必要です。生産計画には昨年度の実績に基づいた数値を設定する場合が多いですが、実績のデータが不確実な場合は精度の高い生産計画を策定することはできません。

また、現在の生産効率を正しく把握できていないと、正確な生産量の見通しを立てることも困難になります。このような場合、生産計画の方針が定まらないことで調達や売上などの目標を設定できないというデメリットが生じます。

部門間の連携が取れていない

製造業は製造工程が細かく分かれており、複数部門にまたがって製造を行っているケースも多いため、部門間での連携が欠かせません。上手く連携が取れていないと、適切な情報共有が行えず、在庫の超過や過不足などの問題に発展する可能性もあります。

また、情報共有がスムーズに行えないことで、連絡や報告などの付随業務に時間を取られて、本来の製造業務の効率を下げるリスクも考えられます。生産管理の自動化をスムーズに進めるためにも、部門間の連携体制を整えておくことが重要です。

生産管理を自動化するメリット

生産管理を自動化することで、作業負担の軽減に加え、迅速な情報共有や生産計画の適正化などのメリットが得られます。ここでは、自動化によるこれらのメリットについて詳しく解説していきます。

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作業負担の軽減

生産管理の自動化により、従業員が行なっていたさまざまな作業をシステム上で行えるようになります。多くの時間を要する作業や危険を伴う作業を自動化することで、業務上の負担を軽減可能です。

また、ルーティンワークや単純なチェック業務などの自動化によって作業時間に余裕が生まれ、従業員は知識や経験を必要とする高度な業務に専念できるというメリットも得られます。さらに、労働環境の改善によるモチベーションの向上も期待できます。

情報共有の迅速化

生産管理の自動化が実現すると、商品の製造から流通に至るまでのさまざまな工程を可視化することができます。また、システムを利用した情報の一元管理によって、さまざまな関連部署が情報を共有・更新できるため、常に最新のデータを取得できます。

これにより、製造コストや在庫情報などの課題をリアルタイムで把握でき、早期の課題解決が可能になります。手間や時間をかけず、迅速に部門間の情報を共有できるのもメリットの一つです。

適切な生産計画の立案

生産管理の自動化によって、適切な生産計画を立案することができます。適切な生産計画の立案には正確な情報が必要となるため、自動化によるデータの取得が不可欠です。

生産計画においては、需要の将来性や生産量の予測が求められますが、担当者が自力で全ての情報を収集・分析することは困難でした。対して、システムが予測する情報は誤差が少なく、より精度の高い生産計画が実現するというメリットがあります。

生産管理を自動化できる対象範囲

生産管理の自動化には、対応可能な範囲があります。代表的なものは生産・調達計画・品質検査・設備メンテナンスです。ここでは、自動化が可能な対象範囲の概要やメリットについて解説します。

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生産・調達計画

生産・調達計画の自動化とは、AI技術や機械学習などによって将来の予測を行い、それに基づいた計画の策定を行うことです。

需要の予測にはさまざまな複雑な要素を加味する必要があり、スキルを有する担当者によって行われてきました。しかし、人の手によって生産や調達の計画を行う場合は担当者の経験や主観が干渉し、正確な予測を立てることが困難でした。

生産・調達計画の自動化には、根拠のあるデータに基づいた正確な計画を策定することができるというメリットがあります。また、人の手で計画を作成する場合に比べて大幅なスピードアップが実現するため、業務効率の向上にも繋がります。

品質検査

品質検査は商品の製造を行う上で欠かせない工程です。一方で、作業員の不足やスキルの低下などにより、十分な品質検査を行えない場合もあります。品質の低下は顧客満足度の低下に直結するため、自動化による解決が効果的です。

品質検査の自動化では、ディープラーニングやAIによる不良品の判別を行います。従業員が目視で品質検査を行う場合と比較して、スピーディーで高精度な判別が可能になります。

品質検査の自動化により、正確で迅速な品質検査が実現可能です。また、検査結果のデータを分析することで、製造における課題点を発見できるというメリットもあります。

設備メンテナンス

従来の設備メンテナンスは、経験と知識を有する担当者によって実施されていました。メンテナンス作業は設備の規模や拠点の数に比例して多くの時間を要し、業務負荷の向上や労災事故などの一因となっていました。

設備メンテナンスの自動化とは、AIやロボットによって設備の点検やメンテナンスを行うものです。機器データの取得による異常の検知や、自動化システムによるメンテナンスの実施によって設備の寿命を伸ばす効果が見込めます。

設備メンテナンスのための夜間作業が不要になることで、労災事故の発生防止や人的コストの削減などのメリットも得られます。

生産管理の自動化にはAI搭載生産管理システムがおすすめ

AIとは人工知能のことを指し、過去のデータから自己学習や分析を行う機能を備えています。業務に必要となるさまざまな将来予測や判断を行えるため、自動化が求められる多くの場面で導入されています。

AI搭載生産管理システムとは、このようなAIの技術を生産管理に活かしたものです。AI搭載生産管理システムは、現在の製造業が抱える生産管理上のさまざまな課題を解決できる有効な手段として注目を集めています。

従来の生産管理においては経験値の高い担当者が多くの業務を兼任している場合が多く、属人化が起こりやすい状況が課題とされてきました。また、製造規模の拡大に伴い取り扱うデータが膨大になり、内容の把握やデータの分析が困難になるケースがありました。

このような課題の解決にはAI搭載生産管理システムの導入がおすすめです。システムの導入によって生産計画・品質検査・設備メンテナンスなどの業務を自動化できます。これにより、正確なデータ分析や属人化の解消などが期待でき、業務効率化の向上をもたらします。

AI搭載の生産管理システムを選ぶ際のポイント

AI搭載の生産管理システムを選ぶ際は、導入目的を明確にすることが重要です。また、自社の生産方法に合ったものを選び、導入形態やサポート体制についても確認しましょう。ここでは、選び方のポイントを5点取り上げ、それぞれについて解説します。

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導入目的を明確にする

AI搭載の生産管理システムを選ぶ際は、自社の課題を整理し、導入目的の明確化を行いましょう。システムの自動化によってどのような課題を解決し、どのような結果を得たいのかを具体的に定めることが重要です。

特に、製造業においては管理部門だけでなく現場担当者の要望を汲み取ることが求められます。品質のばらつき・製造コストの増加・商品不良の発生などの課題を把握し、自動化によって解決が見込まれるポイントを整理しておきましょう。

導入目的の明確化は自動化を進める上で欠かせない第一歩となります。自動化のためのシステム選びをスムーズに進めるためにも、丁寧に行いましょう。

自社の生産方式に合っているか

製造業における生産方式には、ライン生産方式・個別生産方式・ロット生産方式などの種類があります。生産管理の自動化を検討する際は、自社が取り入れている生産方式に合ったシステムを選びましょう。

システムによっては全ての生産方式に対応していないものがあります。導入後にシステムを利用できないといった事態を回避するためにも、事前の確認が重要です。

導入形態を確認

AI搭載の生産管理システムにはクラウド型・オンプレミス型の2種類の導入形態があります。それぞれ異なる特徴を備えているため、内容を把握した上で自社に合った形態のものを導入しましょう。

ここでは、クラウド型とオンプレミス型の導入形態について取り上げ、それぞれのメリット・デメリットを解説していきます。

クラウド型

クラウド型とは、インターネットを利用してベンダーのサーバーにアクセスし、サービスを利用する導入形態です。クラウド型は自社サーバーの増強や新たなシステムの構築が不要なため、導入コストを抑えられるというメリットがあります。

クラウド型のサービスは、システムの運用や保守をベンダー側が対応するため、運用にかかる負担を抑えることが可能です。一方で、柔軟なカスタマイズや大幅な機能の追加などには対応できないというデメリットがあります。

クラウド型サービスの多くは月額料金制を採用しているため、ランニングコストが発生する点にも注意が必要です。

オンプレミス型

オンプレミス型システムでは、自社のサーバー上にシステムの構築を行います。自社が求める機能や要件を盛り込んだシステム設計が可能であり、運用後のカスタマイズも柔軟に行えるというメリットがあります。

一方で、自社のニーズに合わせたシステムを構築するため、初期費用が高額になるというデメリットがあります。また、運用・保守・メンテナンスなどの対応も全て自社で行う必要があり、外注する場合はさらなるコストが発生します。

自社に必要な機能が備わっているか

豊富な機能が備わっていればいいかというと、そうではありません。機能が豊富なほど使いこなすのが難しくなり、かえって使いにくさを感じる場合もあります。また、多額のコストがかかるため、負担に感じやすいです。

そのため、まずは自社に必要な機能を洗い出し、機能とコストのバランスが取れたシステムを選定するようにしましょう。また、食品製造や機械製造など、各業種に特化したシステムもあるため、自社にマッチしたものを選ぶことが重要です。

サポート体制が充実しているか

生産管理システムのサポート体制はサービスによって異なります。導入支援にのみ対応しているものや、運用時のトラブルや操作方法の相談なども範囲に含まれるものがあるため、事前に確認しておきましょう。

はじめて生産管理システムを導入する場合や、担当者が不慣れな場合にはサポート体制が充実しているサービスを選択するのがおすすめです。導入後のトラブルは業務に大きな影響を及ぼすため、サポートの利用によって早期解決に繋げましょう。

業務に合わせてカスタマイズできるおすすめの生産管理システム

まとめ

生産管理は製造業務の適正化において欠かせない業務です。生産現場における課題として、生産活動の標準化が難しく、生産計画の立案が困難であるという点やヒューマンエラーによる時間的コストの増大などが挙げられます。

生産管理においては、生産・調達計画・品質検査・設備メンテナンスなどの業務を自動化することができます。これによって、作業負担の軽減や情報共有の迅速化などのメリットが得られます。また、データの一元管理によって適切な生産計画の策定が実現します。

生産管理を自動化する際は導入の目的を明確に定め、自社の生産方式に対応可能なシステムを選択しましょう。導入形態の比較検討やサポート体制の確認も重要です。生産管理の自動化によって精度の高い生産計画を策定し、業務の適正化を目指しましょう。