AIoT のパワーを解き放て―― AIとIoTを統合したAIoTを今すぐ導入すべき理由とは?

日立ソリューションズ、製造現場の管理者が工程の進捗や問題を迅速に把握できるモバイルアプリを提供開始

少子高齢化による労働人口の減少や市場のグローバル化を背景に、製造業ではIoTやAIなどのデジタル技術を活用した生産性向上や熟練者の技能継承、品質向上が重要な経営課題になっている。

製造業では、原材料や部品から最終的な完成品に至る製造の過程で、欠品や過剰在庫が発生しないよう、各工程のリードタイムに合わせて最適な量の生産計画を立案することが重要である。製造現場の管理者は、自工程に影響する前工程の進捗状況や遅延なども的確に把握し、柔軟に問題に対応する必要がある。

しかしながら、分散した製造拠点や工場間では工程の進捗や不良発生などの情報が共有されない場合が多く、生産管理部門が生産実績を後から分析した結果を基に、各製造現場の管理者が改善を行っているというのが実態だった。また、生産工程を可視化するシステムを導入しようとしても既存システムの改編が必要となり、高額な導入コストや業務プロセスを変えることへの現場の抵抗などの問題が顕在していた。

株式会社日立ソリューションズは、組み立て製造現場の管理者が、製造工程の進捗や問題をすぐに把握できるモバイルアプリケーション「製造現場向け計画立案支援システム」を2021年10月14日より販売開始する。

同システムは、データベースに登録された生産計画や実績、在庫数、BOMなどを基に、製造現場の管理者向けに、前工程と自工程、後工程の生産進捗、不良数、在庫などの生産状況をグラフとして可視化する。前工程で製造される部品の納期遅延や欠品、突発の生産量増加などを想定し、自工程への影響をシミュレーションすることも可能だ。

さらに、製造工程全体において、目標未達成に影響するボトルネックも可視化される。専用のデータベースを持ち、既存システムと連携して収集する構成となっており、既存システムを改編しなくてもデータ連携のみで導入できる。

管理者は、同システムによって直感的に不良発生や部品不足などの問題を早期で把握でき、自工程の生産計画を柔軟に見直す意思決定を行うことで、製品欠品や過剰在庫、納期遅延の防止に活用できる。

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