生産計画AIとは
生産計画AIとは、生産計画自動立案システムのことです。
人工知能 (AI) はディープラーニングと呼ばれる機械学習アルゴリズムにより、人間では解析不可能なビッグデータの複雑な情報をインプットでき、生産工程にフィードバックします。したがってAIはいつまでに何個の製品をオーダーするかなどの情報から、瞬時に設備の稼働や人員配置の割り付け計画を立案可能です。
製造業では多品種少量生産の計画が複雑化しており、製造過程で製品ごとに条件が違います。そのため生産計画を立てるために、人間の頭では考えきれないような多くの要因を勘案する必要があります。その一方で要件定義が難しいためデジタルツールの活用が進んでおらず、生産計画AIの導入が困難な状況です。
生産計画の立案業務にAIを導入する場合には製造条件の設定が必要ですが、実際の製造工程や製造条件をすべて定義したシステムの設定は難易度が高いです。容易に設定変更が可能な部分にAI技術を活用し、製造現場の計画担当者がアウトプットを見て気がつくノウハウを持っている前提で開発されています。改善過程で言語化されたノウハウを追加で設定し、より正確な要件定義を達成可能です。
生産計画AIの使用用途
近年製造業界では少子高齢化によって労働人口が減っており、業務の効率化や生産性の向上が重要視されています。深刻化する労働力不足による問題を解決するため、最近は企業がAIを導入するケースも多く、とくに生産管理でAIを利用する企業が増えてきました。
生産計画AIは膨大な生産計画のデータを分析し、需要を予測可能です。設備の故障の予兆を検知してメンテナンス対象を絞り、品質検査良品や不良品の判別に役立ちます。
具体的には企業が生産計画AIを導入すると、数多くの条件を考慮して最適な生産数や生産のタイミングを決定可能です。もし人が予測すると欠品を出さないように多く作る必要があり、顧客需要の予測が難しいためです。
飲料メーカーでもAIを搭載した生産計画立案システムが導入されています。飲料の売れ行きは天候のような不確定な外部の要因に影響されやすいため機械的な予測が困難で、人力で予測する場合には需要予測に問題がありますが、生産計画AIはタイムリーに在庫状況を計画に反映できます。
生産計画AIの原理
製造業で生産量や生産時期の計画を生産計画と呼びます。製品を生産する時期、数量、費用などを計画し、発注された製品を納期に応じて利益を安定して出せるように生産計画を作成可能です。
主に小日程計画、中日程計画、大日程計画のように日程の間隔で分けられます。小日程計画では1時間単位や1日ごとに直近の従業員の動きの計画が作られ、大日程計画では長期的な大まかな計画が立案されます。
生産計画AIは生産管理システムの一種です。生産管理システムは生産に関する管理業務を効率化して、生産管理で発生する問題を解決します。生産管理システムの機能は生産計画以外にも、需要管理、工程管理、品質管理、在庫管理、原価管理などに分類されます。
製造業で生産計画や必要な人員配置を決定する要員計画は、生産効率に関連する非常に重要な要素です。製造工程や作業員の知識が豊富な熟練の生産管理担当者の技術に影響しますが、生産計画AIは生産計画や要員計画を自動立案できるシステムです。AIが生産実績データに基づいて従来より短い時間で適切な計画パターンを分析し、生産計画や要員計画を導き出します。
生産計画AIの選び方
AIに集めた大量のデータを学習させて生産管理業務が得られるメリットは大きいです。
具体的には人手不足に悩む企業に生産計画AIを導入すると、熟練作業員による発注のような業務を機械で代替し、従業員の労働環境を改善できます。大量のデータを分析して最適なパターンを見つけ、業務負荷の偏りを平準化してあらゆる課題を解決可能です。
製造業で納期を達成するには、ユーザの需要を予測して在庫を積んで工場にある製品在庫の正しい把握が重要です。生産計画AIを活用すると受注状況データを解析して生産計画に反映させ、急な変更や在庫の超過などの無駄を削れます。
製造から販売までのすべての生産工程の情報を生産計画AIによって可視化して共有可能です。生産全体の情報を把握すると即時に在庫や販売などの情報を確認でき、在庫を最適な状態に保って過剰在庫や過不足などの問題を解決します。したがって常に利益率を最適化し、同時並行で製造原価を確認でき、原価の増減に応じて仕入れ先と販売価格を変更可能です。
ただしAIの導入にはコストがかかるため、戦略を立てずにAIを導入すると導入コスト以上の成果が得られない可能性もあり、導入前に課題や目的を明確化し、AI活用に向けた戦略を立案する必要があります。それに加えて会社によって生産体制や企業理念は違うため、すべての企業でAIの導入が適切とは限りません。