在庫管理術

工場AI導入の進め方【自社の経営課題を解決できるAI導入のためにするべきこと】

今回はこれからAIの導入をする製造業向けに、製造業企業が工場にAIを導入する流れ、工場の製造プロセス毎のAI導入例やAI導入優先順位の付け方、工場にAIを導入するポイントを具体的に紹介します。

AIを工場へ導入するためにするべきことは？

情報をインプットすると、人工知能が過去のデータを自己学習し、結果を予測する「AI」の技術。工場エリアへのAI技術導入は、製造業の経営課題解決に役立ちます。

工場内業務のうち、AIが得意なのは次のような仕事で、AI導入事例は増加傾向にあります。

- 需要予測
- 在庫最適化
- 機械・施設の異常検知・予知保全
- 製品の不良品検知・品質保持

一方で、中小企業を中心に、自社工場でAI技術の導入を考えているものの、「何から初めてよいかわからない」、というケースも散見されます。

「資金面で大規模な設備投資が難しい」、「社内でデジタル人材を確保できない」、こうした悩みや問題を抱えていても、AI導入へ一歩踏み出せるようAI技術導入の流れを説明します。

工場にAIを導入する流れ【構想段階】

AI導入の流れ

①業務課題の抽出

まずAIで解決したい工場内の業務課題を抽出します。経営サイドは現場へヒアリングし、業務プロセスごとに課題をピックアップし、整理します。

ヒアリングされる現場サイドは、課題を上げる際に、現場の困り度だけにとどまらず、改善効果の大きい課題を見つけることを意識しましょう。

②AIソリューションの調査

課題がピックアップできたら、抽出した業務課題の解決につながるAIソリューションを探します。

③AIソリューションが自社へ導入できるか検討

前ステップで見つけたAIソリューションが自社の工場に技術的に導入できるかを検証します。具体的には、社内での意見交換や、ベンダーへの資料請求や問い合わせをします。

ベンダーから説明を聞く際には、AI導入推進の担当者だけでなく、経営層、現場サイドの従業員も同席することで、多角的な視点から導入の可能性を探ることができます。

④優先順位を検討

技術的に導入可能なソリューションを見つけることができたら、どの業務プロセスにAIを導入するか、優先順位をつけていきます。

【優先順位のつけ方】

①難易度を評価する
②効果を予測する
③難易度と予測される効果を踏まえ決定する

製造プロセス別の課題を解消するAIとは

調達

調達部門でAIを使うことで調達に必要な情報を高速処理し、資材調達の最適化を実現できます。

●課題改善例

業務の煩雑化・他部門との連携ミス：発注業務・請求書処理・稟議申請の自動化
業務の属人化・ブラックボックス化：サプライヤー管理のデータ化、発注判断の自動化
調達コスト増加：最適価格の算出

生産計画

多品種少量生産の影響もあり生産計画業務は複雑化し、手動で実施すると難易度が高くミスが起こりやすくなっています。AIを導入することで、自動で最適な生産計画を高速で立てられるようになります。

生産計画業務の中でも在庫の最適化は、経営におけるインパクトが大きく、AIやIoT技術の導入がさかんな分野となっています。

生産計画立案の自動化
需要予測の高度化
在庫の適正化

関連記事：「在庫管理×AI」＞＞

生産

生産ラインの点検作業、故障発生の原因追求、製品の品質に関する検査の実施にはAIの画像判断・音声認識の活用が必要に有効です。設備故障などの異常検知や不良品検知はデータを集めAIが学習すればするほど精度が向上するため、今後のためにも早めにデータの収集に着手し、蓄積したいところです。

機械・施設の予知保全
材料投入ミスの予防
検査の自動化
不良品検知

材料投入ミスを重さで検知する方法を見る＞＞

工場AI導入のポイント

①小さく素早く始める

デジタル人材の不足や立案から本格運用までにかかる労力の大きさを理由にAI導入を後回しにせず、素早く小さな範囲から初めてみることが重要です。着手した業務を起点に、従業員間にAI推進の意識が生まれ、本格的な導入・開発を育む企業風土が徐々に出来上がります。

②継続・拡大する

工場内の特定業務にAIを導入したら、該当業務でより複雑・高度な運用ができるようにします。また企業内の隣接部門や別拠点でも応用できる業務へ展開する試みを継続します。

③チャレンジを評価する

AI推進担当部門が中心となってAI導入を進めている場合、経営者が率先して全社員にAI導入の必要性を訴え、成果だけでなくプロジェクトのチャレンジを評価する姿勢を見せることが欠かせません。

ただ「データを集めるだけ」の運用に陥らず、経営課題解消につながる運用が定着するように全社で長期的な視野を持って、AI導入に取り組む必要があります。

▼製造業企業のIT推進事例

スマートマットクラウドの導入をきっかけにして、製造現場でのIT活用の土壌づくりが出来たように感じています。（株式会社神戸製鋼所導入インタビューより）

特に自動化に関しては、時間創出によりクリエイティブな仕事へのシフト等が期待でき会社も後押ししてくれています。（三洋化成工業株式会社導入インタビューより）

集めるだけのソリューションと一線を画す「スマートマットクラウド」とは

在庫管理ソリューション「スマートマットクラウド」は、工場内のモノの動きを見える化、製造業の課題解決に貢献します。

手動では取りきれなかった在庫データをリアルタイムで蓄積するだけにとどまらず、工場内のどこでモノが滞留しているのか、不足しているのかというボトルネック箇所を特定します。資材や仕掛品、製品の在庫量を適正化し、工場のカイゼンの加速に貢献します。

リアルタイム実在庫データ収集のメリット

工場のスマート化を実現する「スマートマットクラウド」

スマートマットクラウドのイメージ

IoTで在庫管理を自動化、工程カイゼン・DXを進める

スマートマットクラウドはリアルタイム実在庫の見える化で在庫管理、工程カイゼン・DXを進めるIoT SaaSプロダクトです。IoTで現場のモノの動きを捉え在庫管理を自動化、その上で工程内のモノの流れを分析し問題を見える化します。さらにリアルタイム実在庫データを武器に工程を跨ぐ流れの澱みを特定し、生産性向上に寄与します。

在庫置き場に出向くことなくリアルタイムで管理画面から部品と仕掛品の在庫数を確認できます。在庫確認や補充タイミング把握のため、倉庫や工場内を走り回る必要はもうありません。
需要にあった供給を実現
スマートマットクラウドは生産工程の進捗状況も可視化。
後工程からひとつ前の工程に、必要な部品を、必要なタイミングで、いくつ必要かを自動で伝えることで、製造業の生産プロセスに潜むさまざまな課題を解消します。