おすすめのAI搭載生産管理システム｜メリットや選び方なども解説

生産管理には、業務の属人化や需要予測が難しいといった多くの課題が存在します。そのような課題を解決するなら、AI搭載の生産管理システムの導入がおすすめです。本記事では、おすすめのAI搭載生産管理システムとその選び方、導入する際の注意点などを解説します。

目次

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1. 生産管理における課題
2. 課題解決にはAI搭載の生産管理システムがおすすめ
3. AI搭載の生産管理システムを導入するメリット
4. AI化が進められている生産管理業務
5. AI搭載の生産管理システムを導入する際の注意点
6. AI搭載の生産管理システムを選ぶ際のポイント
7. おすすめのAI搭載生産管理システム
8. その他の生産管理システムの選び方
9. まとめ

生産管理における課題

生産管理とは、製品の製造過程における管理業務のことです。生産管理の業務範囲は、受注管理・生産計画・品質管理などの多岐にわたります。

また、製品の納期を遵守するためのスケジュール管理には原価管理なども含まれており、製造業において欠かせない業務であると言えます。

生産管理においては、業務負荷の偏りやヒューマンエラーの発生をはじめとするさまざまな課題が存在します。ここでは、生産管理における課題のうち代表的な5点について解説していきます。

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業務負荷の平準化が難しい

生産管理における課題として、業務負荷の平準化が難しいという点が挙げられます。業務負荷の平準化が行われない場合、部門ごとの業務量にばらつきが生じ、業務効率の低下に繋がります。また、従業員の間で不公平感が発生し、モチベーション低下の原因にもなります。

業務負荷の平準化を行うには、製造ラインごとの生産量や、部門ごとの業務量を正確に把握しなければなりません。そのため、生産する商品の種類が多岐にわたる場合や、大規模な工場においては状態の把握が難しく、業務負荷の偏りが生じやすくなってしまいます。

ヒューマンエラーの発生

生産管理においては、同じデータを異なる部門に共有する作業が発生します。その際、手作業によるアナログな方法や、エクセルなどによる管理を行なっていると、情報の転記や再入力などが必要になります。

さらに、手入力で行う作業には、常にヒューマンエラーのリスクがあります。そのため、発注数量の入力ミスや情報の転記誤りがないかダブルチェックを行い、正確さを保つための作業を別途行わなければなりません。

その結果、時間的なコストや人件費の増大が懸念されます。また、実際にヒューマンエラーが発生した際には、生産業務全体に影響を及ぼすリスクもあります。

需要予測が難しい

製品の生産計画は需要予測に基づいて決定されるため、精度の高い予測が求められます。つまり、生産管理業務において需要予測は重要な役割を果たします。需要予測が不適切な場合、過剰在庫の発生や欠品による機会損失などのデメリットが生じます。

需要予測ではさまざまなデータの分析が求められるため、自社における徹底されたデータの管理体制が必須となります。必要なデータを必要なタイミングで取り出せるよう、適切な管理を行うことが望ましいでしょう。

納期遅れの発生

納期遅れは、生産管理における重要な課題の1つです。納期遅れのデメリットとしては、顧客からの信頼性の低下を招き、今後の契約に影響を及ぼす点が挙げられます。また、納期遅れに伴って顧客からの支払いが遅延するため、資金繰りの悪化に繋がる場合もあります。

納期の設定は生産計画に基づいて行われるため、生産計画の段階で無理な納期が設定されていた場合は納期遅れが起こりやすくなります。また、製品の製造に必要な部品や材料の供給遅延などが要因になる場合も多いです。

さらに、人員不足や従業員の教育不足による生産効率の低下も、納期遅れの一因となっています。生産ラインで使用している設備の不具合、予期せぬ災害なども納期遅れの原因となるため、さまざまな事態に備えておく必要があります。

業務の属人化

製造業においては、一部の業務を特定の従業員に依存している現場も多く、業務の属人化が課題となっています。このような状態では、情報共有や業務の引き継ぎを行う余裕がない人員不足の状態が原因となっている場合が多いです。

業務の属人化が起こると、担当者の離脱によって業務が停滞してしまうリスクがあります。また、新しい体制の導入や業務フローへの対応が困難になり、組織の柔軟性が低下してしまうというデメリットもあります。

なお、一部の従業員だけに業務が集中している状態が続くと、業務量の偏りが生じ、全体的な生産効率の低下にも繋がります。このように、特定の従業員しか業務を行えない状態は全体の柔軟性を低下させてしまうため、業務フローの根本的な見直しが望ましいでしょう。

課題解決にはAI搭載の生産管理システムがおすすめ

生産管理システムとは、製造業における生産管理業務の効率化を支援するツールです。生産管理システムは生産管理に必要なさまざまな機能を備えており、近年ではAIを搭載したシステムも注目を集めています。

AI搭載の生産管理システムは、システムにAI（人工知能）の機能を活用している点が特徴です。AIの搭載により、精度の高いデータ分析や意思決定を伴う複雑な判断でも実行可能になります。

また、AIの最大の特徴である自己学習能力によって、システムを使用する期間に比例して判断の精度を高めることができます。AIによって複雑なスケジュール設定や計画管理などを容易に行えるため、今後ますますの普及拡大が見込まれます。

AI搭載の生産管理システムを導入するメリット

AI搭載の生産管理システムを導入することで、製造業におけるさまざまな課題の解決が期待できます。ここでは、AI搭載の生産管理システムを導入するメリットを4点取り上げ、それぞれについて解説します。

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ノウハウの蓄積で属人化を解消

生産管理システムによって、業務における多様なデータや技術的なノウハウを蓄積することができます。AI搭載の生産管理システムでは、これらのデータをAIに学習させ、これまで担当者しか行えなかった業務において、さまざまな判断の自動化が可能です。

システム上に担当者の知識や情報を集約することで、業務の透明性が向上し、属人化の解消が見込めます。これによって、業務量の偏りが改善され、業務負荷の平準化が進みます。

精度の高い需要予測が可能

AI搭載の生産管理システムでは、担当者による予測や従来の生産管理システムに比べて精度の高い需要予測が可能です。高精度な需要予測を短い時間で行えることは、AI搭載の生産管理システムの大きなメリットの1つであると言えます。

従業員が需要予測を行う場合、多岐にわたる情報の取得や分析が必要であり、きめ細かな対応が困難でした。また、作業に多くの時間がかかり、精度にばらつきが生じる場合もありました。

その点、AI搭載の生産管理システムでは、需要予測の算出に必要なデータを自動取得することができます。そして、複雑な条件による分析作業も自動的に行えるため、作業効率が大幅に向上します。

作業の効率化でエラーの軽減

AI搭載の生産管理システムの導入によって、業務に必要となる情報の一元管理が実現します。これにより、異なる部門間におけるデータ転記といった重複作業を大幅に削減できます。

手作業が必要となる工程がカットされることでミスが軽減し、ヒューマンエラーのリスクが低下するというメリットが得られます。また、作業の効率化によって、入力やダブルチェックにかかっていた作業時間が不要となり、業務に余裕が生まれます。

不良品の削減で品質が向上

生産管理においては不良品の発生が課題の1つであり、不良品が顧客に提供されてしまうことで、顧客満足度の低下を招いてしまいます。しかし、AI搭載の生産管理システムでは製造の段階で不良品を的確に見つけ出し、製品として出荷されるのを防ぐことができます。

また、不良品が限りなくゼロに近づくことによって、製品の品質向上に加えて、企業の信頼性の向上にもつながります。その結果、将来的な売上の向上にも貢献します。

リアルタイムでの情報共有

AI搭載の生産管理システムでは、製品を受注してから出荷に至るまでのさまざまな情報を一元化し、各段階で必要な情報を取得できます。また、情報の追加や変更はシステム上にリアルタイムで反映されます。

これにより、異なる部門間でのリアルタイムな情報共有が実現します。社内における情報共有がスムーズになることで現在の状態を正確に把握でき、問題に対する迅速な行動や的確な意思決定が可能になります。

AI化が進められている生産管理業務

生産管理業務の中には、すでにAI化が進められている業務もあります。ここでは、AI化が進む業務の中から代表的なものを3点取り上げ、それぞれについて解説していきます。

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生産計画

生産計画とは、製品の生産計画やスケジュールの設定を行う業務です。生産計画では、納期の達成に必要なスケジュールを逆算し、設備や人員の調整を行う必要があります。

生産計画を策定する際は、進捗にかかるさまざまな状況を予測し、目標と現状の差異を分析するといった作業が発生します。しかし、AIの導入によってデータの取得や分析が容易になるため、これらの作業を効率化し、予測の精度を高めることができます。

設備メンテナンス

設備メンテナンスは、製造業において不可欠な業務です。設備の故障や不具合は業務の停滞や労災事故の原因となるため、適切なタイミングで実施しなければなりません。

設備メンテナンスには専門的な知識が必要であり、業務が属人化しがちでした。また、メンテナンスの作業に伴い、生産ラインの調整や深夜作業が発生する場合も多く、手間と時間がかかっていました。

それがAI導入によって、設備の状態を常時モニタリングし、動作データを取得することができます。これにより、異常が起こるパターンを学習し、事前の検知に繋げられます。

品質検査

品質検査とは、完成した製品の品質が一定の基準を満たしているかをチェックし、不良品の判別を行う業務です。品質検査は企業への信頼性を保ち、顧客満足度を高める上で重要な役割を果たします。

品質検査を手作業で行う場合、大量の製品を判別するために多くの人手が必要になります。また、ヒューマンエラーによる判断の誤りが発生するリスクがあります。

その点、品質検査業務にAIを導入すると、ディープラーニングによる正確な品質検査が実現します。製品の判別や不良品の検知を自動化できるため、人手不足の解消と正確な検査業務を両立することが可能です。

AI搭載の生産管理システムを導入する際の注意点

さまざまなメリットをもたらすAI搭載の生産管理システムですが、注意が必要なポイントも存在します。ここでは、AI搭載の生産管理システムを導入する際の注意点を解説します。

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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導入する際は、自社の課題を明確に把握しておきましょう。また、システムの導入によって得たい効果や目標を定め、具体的な導入目的を設定しておくことが重要です。

これらの作業によって、自社にとって必要な生産管理システムの機能が具体化されます。したがって、システムを選ぶ際は、なるべく多くの課題を解決できる機能を備えたものを選びましょう。

部門間の連携を強化しておく

生産管理は多くの部門に関連する業務であり、新しいシステムの導入は社内の広範囲に影響を及ぼします。そのため、導入前に関連部門の意見をヒアリングし、システム導入の目的を共有しておくことが重要です。

部門間の連携を強化しておくことで、導入後の業務がスムーズになります。その際、導入に関連した社内プロジェクトを立ち上げ、部門をまたいだ共通の担当者を設置することも効果的な方法です。

社内全体での取り組みを意識する

社内の部門間の連携強化に加え、社内全体での取り組みであることを意識する必要があります。特に、自社内にシステムを構築するわけではなく、クラウドサービスを活用した運用を検討する場合には、ベンダーにすべてを一任してしまうと非効率化してしまいます。

つまり、今までの業務で蓄積されたデータやノウハウをシステムに共有するだけでなく、これからの業務における改善・修正が大切です。システムによって業務を効率化しながら、人の目も活用して、より良い生産管理の実現を目指しましょう。

業務フローの見直しが必要な場合がある

生産管理システムの導入により、さまざまな業務が自動化・効率化されるため、社内の業務フローに変更が生じます。現状の業務フローに課題がある場合は、システムの導入によって見直しを行いましょう。

生産管理における業務フローを変更する際には、従業員から理解を得る必要があります。特に長年勤務している従業員は、新しいシステムの導入に抵抗を示すこともあるため、メリットや使い方の周知が重要です。

導入費用が高額になることがある

AI搭載の生産管理システムは、導入コストが非常に高額になることもあります。クラウド型では年間数十万円、オンプレミス型では数百万〜数千万円かかることも珍しくありません。また、利用する人数や管理する製品数などで変動します。

上記に加え、カスタマイズ費用やコンサルティング費用がかかることもあります。全体として決して安い投資ではないため、複数のベンダーから見積もりをとって、予算に見合うか、費用対効果が見込めそうかを検討する必要があります。

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、導入形態やサポート体制を確認し、自社にあった生産方式のものを選びましょう。また、無料トライアルの有無を把握しておくことも重要です。ここでは、AI搭載の生産管理システムを選ぶ際のポイントについて解説します。

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自社に合った導入形態を確認

生産管理システムの導入形態には、クラウド型やオンプレミス型があります。導入形態によって費用や特徴が異なるため、それぞれの概要を把握した上で、自社にあった形態のものを選びましょう。以下に、それぞれのメリットやデメリットを解説します。

クラウド型

クラウド型の生産管理システムは、インターネットによってベンダーが提供するサーバーにアクセスし、システムの利用を行います。クラウド型では、設備投資やシステムの購入費用がかからないため、導入コストを抑えられるというメリットがあります。

クラウド型のシステムは、自社でのバージョンアップやメンテナンスが不要です。また、システムの構築や保守なども不要なため、専門的なスキルを有する従業員がいなくても使用できます。

クラウド型システムの多くは月額料金制であり、アカウント数やユーザー数に応じた従量課金制を導入しています。そのため、継続的にランニングコストが発生します。なお、柔軟なカスタマイズや大幅な機能の追加が難しいというデメリットもあります。

オンプレミス型

オンプレミス型とは、自社サーバー内に生産管理システムを構築するタイプの導入形態です。オンプレミス型のシステムは拡張性やカスタマイズ性に優れており、自社が求める機能をオーダーメイドで搭載できるというメリットがあります。

オンプレミス型のデメリットは初期費用が高額な点です。サーバーやネットワーク関連の設備に加え、システム構築費用が発生します。また、メンテナンスや保守を自社で実施しなければならないため、外注を行う際はそれらの費用も上乗せしてかかります。

自社の生産方式に適しているか

製造業における生産方式には、受注生産・ロット生産・個別受注生産・連続生産・見込み生産などのさまざまな種類があります。生産方式によって適したシステムが異なるため、自社の生産方式に合ったものを選ぶことが重要です。

仮に、自社の生産方式と相性が悪いシステムを導入してしまうと、導入後の成果を得られない場合があります。また、機能を使いこなせず、導入費用が無駄になってしまうリスクもあるため、必ず事前に確認しましょう。

サポート体制が充実しているか

システムによって、サポートの範囲・対応時間・問い合わせ方法などが異なるため、AI搭載の生産管理システムを選ぶ際は、サポート体制についても確認しておきましょう。

生産管理システムは機能が複雑であることが多いため、操作方法に関する問い合わせやトラブル発生時のサポートが充実していることが望ましいです。自社のニーズに合わせたサポート体制のシステムを選び、スムーズな運用に繋げましょう。

無料トライアルがあるか

AI搭載の生産管理システムには、無料トライアル期間が設置されているものもあります。生産管理システムは多くの部署で長期間にわたって使用するため、トライアルによって実際の操作性やインターフェースを確認しておくのがおすすめです。

トライアルを行わずに導入すると、使い勝手の悪さによるミスの発生や、運用が定着しにくいなどのデメリットが生じる場合があります。したがって、テスト運用によってこれらのリスクを回避し、導入後の業務イメージを明確にするのがおすすめです。

おすすめのAI搭載生産管理システム

調査したところAI搭載と明記されている生産管理システムは0件でした。その他の生産管理システムが気になる方は是非以下の記事からお気に入りのサービスを見つけてお問い合わせしてみてください。

その他の生産管理システムの選び方

生産管理システムを選ぶ際は、上記で紹介したポイントに加え、自社の業界や業種に対応しているかどうかにも注目しましょう。また、自社に必要な機能が搭載されているかも重要なポイントです。

これらの条件によってシステムを絞り込んだら、スマホ対応・セキュリティ対策・コスト面などのポイントも考慮し、サービスの比較検討を行いましょう。以下に、これらのポイントをまとめます。

【重要なポイント】

1. 業界・業種に対応しているか
2. 自社に必要な機能が搭載されているか

【その他の比較ポイント】

1. スマホに対応しているか
2. コストは見合っているか
3. セキュリティ対策は万全か

まとめ

生産管理にはさまざまな課題が存在します。業務負荷の偏りや業務の属人化に加え、需要予測の精度低下や、納期の遅れなどが主な課題となっています。これらの原因には、商品の多様化や製造量の増加に伴い、現場の状態を正確に把握できていないことが挙げられます。

このような課題を解決するためには、AI搭載生産管理システムの導入がおすすめです。AI搭載の生産管理システムを活用することで、精度の高い需要予測や属人化の解消が実現します。また、業務の自動化によってヒューマンエラーを軽減し、業務の正確性が向上します。

AI搭載生産管理システムを選ぶ際は、自社の課題や導入目的を明確に定めましょう。また、関連部門でシステム導入の目的や情報を共有することも重要です。本記事を参考にしながら、自社に合ったAI搭載生産管理システムの導入を実施しましょう。