生産管理にAIを活用するメリットとは？生産計画の課題から導入事例まで徹底解説

最終更新日:2024/04/11

生産管理にAIを活用するメリット

近年は少子高齢化に伴う労働力不足が深刻化していますが、それは製造業界も例外ではありません。労働人口が減少しており、生産性向上や業務効率化といった課題が浮き彫りになってきているのです。

ただ、最近はこれらの課題を解決すべく、AI・人工知能を導入する企業も多くなってきています。特に生産管理においてAIを活用する企業は増加しており、業務効率化や生産性向上といった課題解決につなげているのです。

では、具体的にどのような方法でAIを活用しているのでしょうか。今回は、生産管理の効率化を実現するAIの活用法について詳しくご紹介していきます。

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生産管理においてAIの活用が加速している領域

生産管理業務の中にもさまざまな領域が存在しますが、具体的にどのような領域でAIが活用され始めているのでしょうか。まずはAIが活用され始めている領域について詳しくみていきましょう。

生産計画領域

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これまで、生産計画は人間の手によって進められるのが一般的となっていました。しかし、何らかのデータを参考にして市場予測を行う場合でも、その担当者の経験などが介入してしまい、予測に誤差が生まれてしまうケースも少なくなかったのです。

さまざまな要因を俯瞰的に捉えた上で、生産計画における予測を正確に進めていく作業は決して簡単なものではありません。しかし、蓄積された過去のデータを参考にして予測する作業を得意とするAIであれば、常に客観的な生産計画を立てることができます。

具体的には、消費者行動や地理的要因、社会情勢的要因といったさまざまな要因を踏まえた上で予測を行い、計画を立てていくというものです。これまでは多くの経験を積んだベテランの手で計画策定が行われるのが一般的でしたが、AIを導入すればベテランがいなくても精度の高い予測を行えるようになります。そのため、業務効率を大幅に高められるというメリットも得られるのです。

設備メンテナンス領域

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設備のメンテナンスを行う業務も、これまでは多くの経験を積んだベテランに依存しなければならない業務として捉えられていました。それだけでなく、多くの時間と労力が求められる業務でもあるため、人手不足問題が深刻化している現代においては特に大きな課題となりつつあったわけです。

しかし、AIを活用することでメンテナンス業務の効率化を実現するだけでなく、「事故の予防」という面でも大きなメリットを得ることができます。というのも、AIを活用すれば「高いレベルで事故の前兆を察知すること」が可能になるからです。

もちろん、経験を積んだベテランでも事故の前兆を察知することは可能でしょう。しかし、AIであれば24時間365日体制で設備のチェックを行い続けることができます。そして、常に正常なデータを学習し続けるため、異常を発見する精度も日々向上していくのです。

どれだけ経験を積んだベテランでも、24時間メンテナンスを行うことはできませんから、設備メンテナンスにおいてAIを導入するメリットは非常に大きいといえるのではないでしょうか。

品質検査領域

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製造業において人手不足が深刻化すると、品質管理が疎かになってしまうというケースも少なくありません。こういった問題を解決するためにAIを導入する企業も多くなってきています。

たとえば、正常な製品と不良品を見分ける業務にAIを導入することで、より高精度かつ効率的に判別を行えるようになります。これまで、正常な製品と不良品の判別を行うためには、正常な製品のデータを大量に学習させなければなりませんでした。

しかし、最近ではディープラーニング（深層学習）を活用することで、これまで発生したことがないような不良品の判別も行える仕組みを構築している企業も多くなっています。もし判別にミスが生じてしまったとしても、そのミスを学習材料として活用すれば、さらなる精度向上につなげることができるのです。

人間による判別作業は、どれだけ経験を積んだベテランであってもミスが多少なりと生じてしまいます。その点、AIを導入すれば確実にミスを減らしていくことができるわけですから、まさにAI導入に最適な領域といえるのではないでしょうか。

生産管理にAIを活用するメリット

生産管理にAIを活用すると、さまざまなメリットを得られます。具体的には、以下のようなポイントが挙げられるでしょう。

人材不足の解消
熟練工の代替と技術継承
生産ラインの自律制御
検査自動化による品質向上

人材不足の解消

生産管理にAIを導入することで、これまで人間が行わなければならなかった業務の多くをAIに任せることができるようになります。もちろん、すべての業務をAIに任せることはできませんが、AIに任せられる業務の数は多くなっているため、人材不足という問題を抱えている企業にとっては大きなメリットといえるでしょう。

また、過酷な労働環境である「きつい」「汚い」「危険」を指す「3K」の仕事においても、AIに任せることが可能になります。そのため、人間へのリスクを軽減させられるというメリットもあるわけです。

熟練工の代替と技術継承

AI技術は、不良品の発生や異物混入を防ぐ上でも効果的です。これまで、こういった業務は経験を積んだ熟練工が目視でチェックを行うのが一般的とされていました。しかし、どれだけ経験豊富な熟練工であっても、すべての異常を正確にチェックするのは難しいでしょう。

その点、AIを活用すれば、膨大なデータを学習させることによって、小さな異常であっても確実に検知できるようになるのです。経験やスキルを求められる業務でも、AIによる代替が可能になることで、近年問題視されている「技術継承」を心配する必要がなくなり始めている点は、大きなメリットといえるでしょう。

生産ラインの自律制御

製造業の生産ラインでは、これまで人間による目視での確認作業が一般的でした。しかし、AIを導入すれば生産ラインの自律制御が可能になるため、目視でのチェックと比べて見落としのリスクが低くなるというメリットがあります。

たとえば、株式会社アダコテックが開発した「外観検査自動化システム」というソフトウェアでは、従来よりも効率的な異常検知を行うことが可能です。このソフトウェアが導入された株式会社相川プレス工業の自動車部品生産ラインでは、検査時間を約1/3程度に短縮する成果も上げています。

検査自動化による品質向上

人による作業は疲労が蓄積されるため、検査業務の長時間稼働は現実的ではありません。特に近年は働き方改革が進んでいるため、長時間労働によって生産性をカバーするという考え方は適切とはいえないでしょう。

その点、検査業務にAIを導入すれば、疲労が蓄積されることはないため、昼夜関係なく検査を行えるようになります。高い精度で検査を昼夜関係なく行える点は、大きなメリットといえるでしょう。

生産管理にAIを活用するデメリット

生産管理にAIを活用するメリットが数多く存在する一方で、いくつかデメリットも存在します。具体的には、以下のような点が挙げられるでしょう。

導入にコストがかかる
現場の適応力次第で成否が決まる

導入にコストがかかる

これは生産管理の領域に限った話ではありませんが、AIを導入するためにはコストがかかる点は、あらかじめ把握しておく必要があるでしょう。特に戦略を立てることもなくAIを導入してしまうと、導入コスト以上の成果を得られずに失敗してしまう可能性も否めません。

そのような事態を避けるためにも、導入前の段階から「課題の明確化」「目的の明確化」など、しっかりとAI活用に向けた戦略を立てることが重要になるでしょう。

現場の適応力次第で成否が決まる

企業ごとに考え方や生産体制は異なるため、すべての企業においてAI導入がプラスに働くとも限りません。企業によっては、AIの導入に納得できない社員が多くなる可能性もあるからです。
そのため、生産管理にAIを活用する前の段階から、社内で「AI導入の必要性」についてコミュニケーションを交わしていく必要があるでしょう。

生産管理AIの導入事例

ニチレイフーズはAIを活用した自動立案システムを導入

現在はさまざまなAIが存在していますが、その中でも「生産管理」に特化したAIを提供している企業としては、株式会社ニチレイフーズと株式会社日立製作所が挙げられます。ニチレイフーズは日立製作所との共創を通じて、AIを活用して最適な生産計画および要員計画を自動立案するシステムを国内4拠点の食品工場に導入し、2020年1月から本格運用を開始しました。

このシステムは、多くの経験を積んだベテランの立案する複雑な制約条件を考慮した計画をAI技術によって再現させるというもの。ニチレイフーズは、このシステムを導入することで、これまでに要していた業務時間が1/10程度に短縮されることが予想されています。また、熟練者以外の従業員がよりフレキシブルな生産計画・要員配置を作成することも可能になるため、労働時間の低減、休暇取得の向上といった働き方改革にも繋がっていくと期待されているのです。

ニチレイフーズのシステムで活用されているのは、日立製作所が2017年から提供を開始している「Hitachi AI Technology／計画最適化サービス」であり、生産計画の熟練者の手順などをAIが学習し、生産計画を最適化するという仕組みです。

これまでに日立製作所が鉄道の運行管理分野で培ってきた数理最適化技術と、機械学習を搭載した「Hitachi AI Technology／MLCP」という独自の制約プログラミングが活用されています。

制約プログラミングとは最適化技術のひとつであり、制約条件を満たす答えを見つけ出すためのプログラミング手法のことです。これを活用することによって、最適解をよりスピーディーに抽出したり、熟練者の生産計画立案を再現したりすることができます。

具体的な仕組みとしては、設備の稼働状況や納期、コストといった制約条件と、AIが学習した熟練者の計画立案のパターンなどを活用し、多品種、多項目の製品を対象に、より効率的な生産計画を算出するというものです。日々の需要変動や環境変化などにも柔軟に対応することができるため、計画の組み替えもスムーズに行うことができます。

これまで、このような業務は人間の手で行われるのが当たり前とされてきました。しかし、AIの導入によって、もはや人間以上に高い精度で計画を立案できるようになるのです。人手不足が深刻化している現在において、こういった形で業務効率化を進められるのは極めて大きなメリットがあるといえるでしょう。