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生産管理

生産管理でよくある9つの課題と解決策|AIツール導入のメリットも紹介

生産管理は、企業の利益に関わる重要な業務です。しかし、多くの企業が「生産活動を標準化できない」「不良率を改善できない」「ヒューマンエラーをしてしまう」といった課題を抱えています。

このような生産管理の課題を解決する鍵は、AIツールの導入です。この記事では、生産管理でよくある課題と課題解決のポイントを紹介します。AIを活用するメリットも紹介しているため、生産管理で悩んでいる企業は、ぜひ参考にしてみてください。

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生産管理の仕組みや役割とは?業務フローでの課題や効率化する方法を解説

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ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ(活用事例あり)
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生産管理でよくある9つの課題


生産管理には、生産活動の標準化ができないことや不良率を管理できないことなどのさまざまな課題があります。特に、業務工程が多岐にわたる製品の製造においては、現場の状況を把握するのが難しくなります。

現場の状況把握ができないと、不良率低下の対策や業務効率の改善ができません。ここでは、生産管理でよくある9つの課題を紹介します。

1.生産活動を標準化できない

生産活動を標準化できず、工場によって生産量にバラつきが発生する問題があります。生産計画に基づき、効率的に生産活動を進めるためには、製造ラインや各部門の従業員の業務を標準化することが大切です。

しかし、生産工程が複雑であることや多種多様な製品の製造においては、各部門や各工場の業務負荷を把握するのが難しくなります。

2.人的ミスが発生する

生産管理においては、入力漏れ・誤発注・手配漏れなどのヒューマンエラーが起こる問題があります。このような課題をなくすためには、何度も確認作業をしたり、第二者による確認作業をしたりと手間や時間がかかってしまうのが難点です。

3.不良率を管理・改善できない

製造業では不良品が出てしまうケースは多くあります。不良品は原価と売価の損失につながるため、利益を上げるための生産活動において、不良率の改善は重要です。

不良率をきちんと把握・管理できていないと「どのように改善すべきか分からない」といった問題が起こります。

4.製造プロセスを最適化できない

製造プロセスを最適化できないと、生産性の低下につながります。多種多様な製品の製造や業務工程の多い製品の製造では、現場の状況把握が困難です。

現場の状況を管理者が把握できていないと「どのように製造プロセスを最適化したらよいのか分からない」といった問題が起こります。

5.正しい生産計画を立案できない

正しい生産計画を立案できず、生産性の低い業務になってしまうという問題があります。より良い生産計画には、正確な需要予測が大切です。

しかし、人的に需要予測を行えばズレが生じやすくなります。需要予測が大きく外れると、生産性の低下や業務効率の低下につながります。

6.過剰在庫が発生する

不十分な需要予測や納期遅延などによって、過剰在庫が発生する問題があります。過剰在庫が発生してしまうと製造した製品がムダになってしまうため、その分が原価ロスになってしまいます。過剰在庫はコスト面での大きなデメリットです。

7.部署間・工場間の連携がスムーズにとれない

部署間・工場間での連携がスムーズにとれず、製品の製造から納品までの製造プロセスに問題が発生するケースがあります。工場が多かったり業務工程が多かったりすれば、その分各部門とのコミュニケーションを取るのは困難です。

8.製造コストを把握できない

原価管理や製造コスト管理がきちんと把握できず、製造コスト削減や適切な売価を設定できない問題があります。原価管理はコストマネジメントとも呼ばれ、原価変動のリスクを回避したり利益を正しく管理したりするために必要です。

9.生産管理業務が属人化して不透明になる

生産管理業務が属人化してしまう問題があります。属人化してしまうと、担当者が不在の際に業務をカバーできる人材がいなくなってしまいます。また業務の評価や改善がしにくくなる点もデメリットです。

生産管理の課題を解決する3つの方法


生産管理における課題を解決することで、業務効率の改善や生産性の向上につながります。生産管理の課題を解決する方法として「生産活動の進捗を可視化すること」や「ノウハウを共有・テンプレート化する」ことなどがあります。

企業の利益向上のためにも生産管理の課題解決は重要です。ここでは、生産管理の課題を解決する3つの方法を詳しく解説します。

1.生産活動の進捗を可視化する

生産活動の進捗を可視化することで現場の現状を把握でき、製造ラインの改善点を洗い出せます。現場の状況が把握できなければ「なぜ不良率が高いのか」「なぜ生産性が低いのか」といった改善点を把握できません。

改善点を把握できなければ「どのように改善したらよいのか」対策を立てることも難しくなります。生産活動の進捗状況を逐一入力して可視化することで、各部門や各工場での情報共有ができます。

2.ノウハウを共有・テンプレート化する

ノウハウを共有・テンプレート化することで、業務の属人化を防げます。業務が属人化してしまうと担当者の負担が大きくなり、担当者不在の際にカバーできる人材がいなくなってしまうといった問題が生まれます。

また、担当者不在でも他従業員が業務を引き継ぐことが可能です。製品の製造に必要なメンバー数や計画工数、期間などを製品ごとにテンプレート化するとよいでしょう。

3.生産管理をシステム化する

生産管理をシステム化することで、業務効率の改善につながります。生産管理システムには以下のような機能があります。

・生産計画機能
・資材管理機能
・販売管理機能
・仕入管理機能
・製造管理機能

生産計画機能は、製品の生産計画に大きく関わる機能です。製品を生産する「期間」「個数」「費用」などの計算ができ、見込みの自己管理をシステムが立ててくれます。またシステム化することで、ヒューマンエラーを防ぐことも可能です。

仕入管理機能においては、仕入れに関する「発注」「支給」「受入検収」などをシステムが管理してくれます。ほかにも生産管理システムは多数あり、課題解決に大きく役立ちます。

生産管理にAIを活用するのが課題解決の鍵


生産管理にAIを活用することで、さまざまな課題を解決できます。需要予測においては、膨大なデータの分析と正確な予測結果が必要になり、人的に行うとなると担当者の負担が大きくなります。しかし、AIが需要予測を行えば自動で膨大なデータ処理・分析し、精度の高い需要予測が可能です。

また業務の一部をAIが代替することで、業務の効率化や属人化を防げるメリットがあります。ここでは、生産管理にAIを活用するメリットを4つ紹介します。

データを分析して需要を予測できる

生産管理にAIを用いることで、データを分析して精度の高い需要予測が可能になります。需要予測は生産計画を立てる際に重要です。需要予測が外れてしまうと、納品遅延や過剰在庫などの問題につながります。

在庫を最適化するためにも、正確な需要予測が大切です。人的に需要予測をするとなると、担当者の経験やこだわりなど主観的な予測になることがあります。AIの需要予測は、膨大なデータに基づいた客観的な数値です。データを多く与えれば、需要予測の精度も増していきます。

実情に応じて柔軟に計画を変更できる

生産管理においては、計画通りにいかないことや予測できないことがあります。環境の変化や市場の変化など、要因はさまざまです。

一方、AIの機械学習手法を用いれば、外部要因やスケジュール要因なども踏まえた柔軟な対応が可能です。さまざまなパターンを学習させておくことで、あらゆるケースをシミュレーションした計画が立てられます。

ノウハウが必要な分野の処理も自動化できる

専門性のある業務やノウハウが必要な分野は、属人化しやすい傾向があります。とくに熟練の技術が必要になる分野では、担当者しかできないこともあるでしょう。

AIに業務の一部を担ってもらうことで、属人化の解消と従業員の負担を軽減できます。自動化できる可能性もあるため、人手不足といった課題を抱えている企業にとっては大きな利点です。

計画から実行までの自動化できる

AIを用いることで、計画から実行までの生産活動全体をまとめて自動化できます。生産活動には、生産計画や設備メンテナンス、品質検査といった一連の業務があります。生産計画を立てるためには、市場やニーズに基づいた需要予測を立てる必要があり、多くの時間が必要です。

またメンテナンスや品質検査においても、熟練技術者のチェックが必要になるケースがあります。しかし、生産活動を自動化することで、業務効率化や人員コスト削減、担当者の負担軽減といったさまざまなメリットが生まれます。

TRYETINGでは専門知識がなくても運用できる「UMWELT」を提供


AIツールを導入するとなると「費用が多くかかりそう」「専門的な知識を持った人材が必要」といったイメージがあり、導入を悩んでいる方も多いのではないでしょうか。

TRYETINGが提供する「UMWELT」は専門知識がなくてもAI導入が可能です。ここでは、UMWELTの魅力を詳しく紹介します。

製造業をDX化するための機能をまとめて搭載

UMWELTは100種類のアルゴリズムを搭載し、製造業をDX化するための機能を搭載しています。代表的なアルゴリズムは以下のとおりです。

・データ処理
・機械学習
・需要予測
・安全在庫計算
・自動シフト作成

UMWELTを用いることで、適正在庫量を商品別・店舗別・日別に最適化したり、生産原料の発注自動化ができたりします。「適正な在庫管理ができない」「人手不足」など、企業のあらゆる課題を解決できます。

専門知識がなくてもAIを使える

一般的にはデータ分析に精通した人材や、AI人材を確保しないとAI導入は難しいとされています。しかし、UMWELTはノーコードAIであるため、開発環境やプログラミングスキルは不要です。

導入時にはAIの基礎知識とUMWELTの使用方法について勉強会も実施しています。プロジェクトが自走するまでコンサルタントが伴走するプランも用意しているため、導入に不安のある方でも安心して使えます。

導入コストを抑えられる

一般的にAIの導入には多額の運用コストがかかるため、リスクを避けるために導入を悩んでいる企業も多いでしょう。

UMWELTは業界最低水準の価格で提供しており、導入コストを安く抑えられます。またクラウド型サービスであるため、サーバー管理不要で導入可能です。用途に応じた複数のプランも用意しているため、企業の目的に合ったプランを選べます。

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まとめ


生産管理の課題には「正しい生産計画が立てられない」「製造コストを把握できない」などさまざまです。AIを用いることで生産管理の課題解決が可能となり、企業の利益に大きく貢献して企業力成長にもつながるでしょう

「UMWELT」は100種類のアルゴリズムを搭載し、生産管理におけるさまざまな課題を解決できます。サブスクリプションであるため、導入コストも安く抑えられるほか、専門的な知識も必要ありません。AIツールの導入を検討している企業様は、ぜひUMWELTをご検討ください。

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