生産管理にAIを活用するメリットとは？AIの種類や活用する際の注意点などを徹底解説

昨今、AIはさまざまな産業領域に活用されており、製造業の生産管理においてもAIの活用が注目を集めています。

そこで本稿では、生産管理とAIについて改めて解説し、生産管理にAIを活用するメリットや注意点などについて紹介したいと思います。

生産管理とは

まず、生産管理とは何なのかについて、簡単に紹介します。

生産管理は、「どんなものを」「いつ」「どのくらい作るか」を考え、決めていくことを指します。

そのために、どの商品が人気で、それがどれくらい求められているかといった需要予測に加え、必要な材料を調達できるか、生産能力があるかといったことを考慮して生産スケジュールを作成します。

そして、作成した生産スケジュールに合わせた工程設計やリソースの配分、作業員のシフト計画といった細かなスケジュールを立案して、実際にスケジュール通りに生産できているかをチェックする必要があります。

つまり、生産管理は「計画」「実行」「監視」「改善」を繰り返しながら、より効率的で安定した生産体制を作っていくためのものです。

生産管理の方法

ここでは、生産管理の方法を、「人が経験や勘をもとに行う場合」と「生産管理システムを活用する場合」の、大きく2つに分けて考えてみます。

人が経験や勘をもとに行う場合は、経験がある人材が、自身の過去の経験を元に判断を下します。

例えば、過去の生産履歴や状況に基づいて、製品の生産順序や必要な資材の量を決定するといった方法です。

この方法の場合、現場での急な変更や不測の事態に対して、迅速に対応することが可能です。生産ラインのトラブルや原材料の遅れなどに、経験や勘で臨機応変に対応できます。

しかし、人の経験や勘で対応してしまうと属人化してしまい、その担当者が不在の場合や新しい担当者が加わると、意思決定が難しくなることがあります。

また、昨今では、グローバルで部品を調達したり、多品種少量生産や変種変量生産による細かな生産調整が必要な現場も多く、こうした現場では人の経験や勘だけで管理をするのは現実的ではありません。

そこで登場するのが、生産管理システムです。

生産管理システムとは、注文情報や原材料・部品・製品の在庫状況、機械・設備の稼働状況や作業員のスケジュール・スキルなどのデータを蓄積して、目的に応じた分析結果をアウトプットしてくれるものです。

例えば、生産能力や受注状況といったデータをもとに最適な生産スケジュールを作成したり、設備や作業員のデータを収集して工程ごとの作業状況を可視化したり、各工程での品質データを記録・分析したりといったことが可能です。

生産管理システムにより、世界中に調達場所や生産拠点があったり、細かな生産調整が必要であったりしても、適切なデータを取得して分析することができれば、対応することができます。

さらに詳しい説明はこちらの記事へ
生産管理システムとは？導入プロセスやメリットをわかりやすく解説

生産管理システムの課題

こうした生産管理システムを活用していれば、AIを活用する必要がなさそうですが、一般的な生産管理システムには課題もあります。

一般的な生産管理システムでは、事前に定義された規則やルールに基づいてデータを処理します。これには、過去の経験やシンプルな計算に基づいたルールが使われることが多く、複雑な状況や、「需要が急増した」「設備が故障した」といった動的な変化には対応しきれないといった課題があります。

こうした手法を「ルールベース」と言い、手動でシステムに多くのルールやパラメータを設定しなければなりません。

ルールベースの生産管理システムでは、膨大なデータの処理や、リアルタイムなデータ分析には向きません。

なぜなら、膨大なデータの処理やリアルタイムデータ分析は、新しいパターンや異常値の発見、複雑な相関関係を見つけるために活用されるからです。

ルールベールのシステムの場合、生産中に新しい発見や問題が発生したり、複雑な相関関係を見つけたりしたとしても、それをもとに手動でルールを修正しなければならず、すぐに対応することが難しいのです。

こうした課題を解決する手段として、AIの活用が注目されています。

生産管理においてAIが注目される理由

ルールベースとAIの大きな違いは、「学習」です。

例えばルールベースで需要予測を行う場合は、「経済成長率がX%以下の場合、Yの需要はZ%減少する」というルールを人が導き出して設定する必要があります。そして設定されたシステムは、このルールに則って予測を行います。

一方AIは、過去のデータをAIが学習することで、「経済成長率がX%以下の場合、Yの需要はZ%減少する」というルール自体を導き出してくれます。

そして、新しいデータをインプットしてあげると、再学習をして新しいルールに書き換えてくれます。

ルールベースの実装は、AIを実装するのと比較すると、容易かつ短期間でできるため、ルールがあまり変わらない環境下においては有力な手法です。

しかし、経済、天候、競合他社の動向、消費者心理などの異なる要因が複雑に相互作用する場合、それぞれの要因をすべてルールとして事前に設定する必要があるため、ルールが非常に複雑になり、管理が難しくなります。

不確実性の高い昨今においては、複数の異なるデータを自動的に学習して、複雑なパターンや相関関係を見つけ出すことができるAIに注目が集まっているのです。

なお、ルールベースとAIを両方活用するケースもあります。例えば、在庫管理や基本的なスケジュール管理といった単純な処理はルールベースを活用し、需要予測や生産計画最適化といった複雑な処理はAIを活用するなど、適宜組み合わせることで、柔軟かつ高精度な生産管理が実現できるでしょう。

生産管理システムで活用される主要なAI手法

「AI」と一言で言っても、さまざまな手法があり、行いたい分析や知りたい結果によって、どのような手法を選択するかを決める必要があります。

ここでは、AIの主な手法と、生産管理システムで活用される場合の具体例について紹介します。

機械学習（Machine Learning, ML）

機械学習は、データを学習し、最適なパターンを導き出すAI技術です。

この学習には、「教師あり」と「教師なし」という方法があります。

教師ありというのは、入力データと出力データ両方を与えて、その関係を学習してもらいます。

例えば、過去の製造過程における温度、圧力、作業時間などの条件や、使用した材料の種類、作業員の操作パターンやシフト情報といった出力情報に対して、その際できた製品の品質スコアを出力データとして与えます。

これをもとにAIが製造条件と品質スコアとの関係を学習することで、現在製造中の品質を予測することができます。

教師なしは、出力データ（正解）を与えず、入力データのみを与えて学習してもらう方法です。

代表的な例として、そのデータのセグメントを自動的に発見させるというものがあります。この場合、入力データのパターンや構造を学習することで、似たような特徴を持つものをグループ化します。

例えば、年齢、性別、購買履歴、収入、地域、オンラインの行動履歴などの顧客データを与えることで、若年層、高収入層、頻繁に購入する顧客などにグループ分けし、特徴的なパターンを示してくれます。

深層学習（Deep Learning）

深層学習は、機械学習の一分野であり、特に大量のデータを使った高精度な予測や分類が可能な技術です。

人間の脳の神経回路網を模したニューラルネットワークを用いて、多層のネットワーク構造を構築し、その層がデータから特徴を自動的に抽出します。

これにより、特徴量を手動で設計することなく、複雑なパターンを学習することができます。

例えば、生産スケジュールの立案に深層学習を活用する場合、設備の稼働状況や作業員のシフト、原材料の供給状況や受注内容といった多くの要因の相関関係を学習し、最適なスケジュール提案してもらうといったことが可能です。

強化学習（Reinforcement Learning, RL）

強化学習も機械学習の一分野であり、与えられた環境内で試行錯誤を繰り返しながら、最適な行動を学習するAI技術です。

例えば、設備の温度や圧力を最適化させ、製品の品質を最大化させたい場合、まず、設備の現在の温度、圧力、機械の稼働状況、製品の品質といったデータを与えることで、AIが状態を定義します。

そうすると、AIは温度を上げたり圧力を下げたりする行動を選択し、選択した行動の結果を元に学習します。

行動の結果、「製品品質が向上すれば高い報酬」「不良率が増加すれば低い報酬」といったあらかじめ設定していた報酬をAIが受け取ります。

これにより、AIは高い報酬を得るために試行錯誤を続けて、最適な温度と圧力を導き出すことができます。

生成AI（Generative AI）

生成AIは、テキストや画像、音声、プログラムコードなどを生成するAI技術です。

昨今、様々な用途で生成AIが活用されていますが、生産管理においても活用の可能性があります。

例えば、作業指示書や品質チェックリストの自動生成、異常が発生した際の対応手順の提案などに活用できます。

さらに、自然言語処理技術を活かし、現場作業員や管理者がAIと対話しながら業務の最適化を行うインターフェースとしても期待されています。

例えば、音声入力やチャット形式で「現在の生産進捗を教えて」「生産遅延が発生した場合の対応策を提案して」などと質問すると、AIが即座に自然言語で適切な回答を生成することで、意思決定をサポートしてくれるというものです。

AIを活用するメリット

次に、こうしたAIを生産管理に活用することで、どのようなメリットが得られるのかを紹介します。

需要予測の精度向上

ルールベースで需要予測をする場合、ルールが明確なため、なぜその予測が出たのかが分かり易いというメリットがあります。

そのため、季節性や過去のトレンドを基にした単純なパターンの需要変動には対応しやすい一方、多くの変数が影響する需要変動には対応しにくいというデメリットもあります。

そこで、AIを活用して需要予測を行うことで、多くの変数を考慮して、複雑なパターンを捉えることができます。

例えば、過去の販売データや天候、経済指標、SNSトレンド、競合情報といった外部データ、祝日、イベント、セール期間といったカレンダー情報、物流や在庫データをAIに学習させることで、これらの変数の相関関係や特定の時期におけるパターンを発見するといったことや、競合が与える影響分析などを行うことができます。

需要予測の重要性については、以下の記事を是非参照してみてください。

関連記事：需要予測とは？基本の手法や目的、製造業で活用できるシステムの種類などを解説

製造の無駄を削減

多くの変数を考慮するというAIの特徴は、生産現場の無駄を見つけ出して改善するのにも役立ちます。

例えば、AIが電力・燃料・材料の使用状況を分析して最適な消費量を提案したり、不良品の発生要因を分析して品質向上策を提案したりといったことが挙げられます。

また、設備のあらゆるデータを収集・分析して、故障する前に異常を検知することができれば、適切なメンテナンスを行うことができ、生産ラインの停止時間を最小限に抑えることができます。

生産スケジュールの最適化

ルールベースでスケジュールを作成するシステムは、「この製品は3日かかる」「A機械が使えないとB機械を使う」など、設定されたルールに基づいてスケジュールを作成しますが、AIは機械学習を活用し、より複雑な要因をリアルタイムで分析することができます。

これにより、過去の実績をもとに人が設定したルールではなく、センサー、IoT、需要予測、天候データなど多様なデータを考慮して、リアルタイムな変化やトラブルに対応したスケジュールを作成することができます。

変動が多い生産現場においては、AIの導入が有効だと言えます。

在庫コストの削減

在庫コストの削減を目的にした場合も、リアルタイムで変動する要因を考慮するというAIの特徴が貢献します。

「どれくらい在庫を保有すべきか」といったポイントに関わるデータをリアルタイムで収集して分析することで、急な需要の変動に柔軟に対応した在庫管理をすることができます。

このように、AIを生産管理に導入することで、需要予測の精度向上や無駄の削減、生産計画の最適化や在庫コストの削減などのメリットが得られるでしょう。

生産管理にAIを活用する際の注意点

次に、AIを活用する上で、注意しておきたいいくつかのポイントについて紹介します。

データの質と整備

AIは大量のデータを活用して予測や分析を行うため、そのデータの質が悪いと、AIの性能が低下してしまいます。データが不完全、不正確、あるいは整備されていない場合、AIは誤った判断を下す可能性があります。

そこで、AIを活用する前に、データの整備や品質向上に注力することが重要です。必要なデータを正確に収集し、整理しておくことがAIの予測精度に直結します。

また、リアルタイムでデータを更新・監視する体制を整えることも重要です。

ハルシネーションの発生

AIが導き出す分析結果や予測は、必ずしも正しいとは限りません。

AIが誤った情報や架空の内容を生成する現象が起きる可能性があり、これを「ハルシネーション」と言います。

ハルシネーションは、トレーニングデータが不十分であったり、バイアスがかかっていたりするといったことや、データの特定のパターンや特徴に引きずられてしまったりと、さまざまな要因によって発生します。

そのため、AIの判断を完全に信頼しすぎず、最終的な意思決定は人間が行うという体制を整えることが望ましいでしょう。

AIの結果を参考にしつつ、現場の判断を加えたハイブリッド型の運用が効果的です。

また、定期的にAIの結果をレビューし、調整することも大切です。

導入コストとROIの明確化

AIを導入するためには、データ収集、システム開発、インフラ整備、従業員の教育など、さまざまなコストがかかり、初期投資が大きくなることが多いです。

そのため、ROI（投資対効果）が不明確なまま導入を決定してしまうと、成果が上がらない場合があります。

そこで、AI導入の目的と期待されるROIを明確にし、段階的に実装して成果を測定することが重要です。

例えば、小規模なパイロットプロジェクトを実施し、その結果を基に次のステップを考える方法が有効であると考えられます。

システムの柔軟性と拡張性

生産管理システムにAIを組み込む際、そのシステムに柔軟性と拡張性がない場合、将来的な変更やアップグレードに対応できない可能性があります。

そのため、システム選定の際には、将来的なニーズや技術進化に対応できる柔軟で拡張性のあるプラットフォームを選ぶことが大切です。

例えば、後から機能追加や調整がしやすいモジュール型やクラウドベースのソリューションを選ぶといった選択肢が考えられるでしょう。

スタッフのスキルと教育

AIを導入することで、現場のスタッフの役割や仕事のやり方が変わる可能性があります。スタッフは新しいシステムに慣れ、適切に運用できるスキルを持つ必要があります。

そこで、AIを導入する前に、スタッフへの教育プログラムを設け、システムやAIの使い方について理解を深めてもらうことも効果的です。

また、AIのメンテナンスや最適化を担当する人材や、AIが示したデータの背後にある意味を理解し、ビジネス戦略に結びつける人材を確保することも重要です。

データセキュリティとプライバシー

生産管理にAIを活用する際、大量のデータが収集され、処理されるため、これらのデータを適切に管理する必要があります。

そこで、データセキュリティに十分に配慮し、GDPRやその他の法的規制を遵守するといったことや、データを暗号化し、安全に保管するためのシステムを整えたり、定期的なセキュリティ監査を実施したりすることが大切です。

このように、AIを活用するには長期的な視点が必要です。求める結果を得るために、AI導入前のデータ整備やROIの明確化、導入後の拡張やセキュリティ対応など、考慮することや調整するポイントがたくさんあります。

生産管理システムにAIを導入する際のステップ

生産管理システムにAIを導入する際のステップの一例を紹介します。

まずは、既存のシステム内で管理されているデータを、AIが学習できる形に整備します。不完全なデータや誤ったデータが含まれていないかを確認し、データクレンジングを行います。

また、必要に応じてIoTデバイスやセンサーからデータを収集し、リアルタイムでAIに学習させます。

次に、既存システムとAIが連携できるように、インターフェースを作成します。ここでは、AIが既存システムのデータをどのように受け取り、どのように既存システムと連携して結果を返すかを決定します。

例えば、APIを使用してデータの送受信を行うことで、AIシステムが予測結果や最適化結果を既存システムに反映させる、といったことです。

さらに、データがAIにどのように流れ、どのタイミングでシステムに反映されるかを設計します。例えば、生産計画システムがAIからの需要予測を受け取ってスケジュールを調整する、などです。

インターフェースが構築できたら、AIモデルの学習と適応をさせます。AIモデルは既存システムから収集したデータを基に学習を行いますが、ここで重要なのは、AIの学習が継続的に行われ、システムが新しいデータや環境に適応できるようにすることです。

そのために、過去の生産データや在庫データ、需要データなどをAIモデルに投入し、需要予測や最適化に必要なパターンを学習させます。

その後、学習したAIモデルの精度を検証し、必要に応じてチューニングや再学習を行います。

こうして既存のシステムとAIが統合したら、実際の生産環境でAIがどれだけ効果的に機能するかをテストします。AIの結果が生産計画や在庫管理にどのように影響を与えるかを確認し、調整が必要な部分を修正します。

具体的には、シミュレーションを行い、AIが既存システムとスムーズに連携して動作するかをテストし、テストが成功すれば、AIを本格的な運用に移行させます。そして、既存システムとAIが協力して生産管理を行う体制を構築します。

なお、AIと既存システムを統合する際には、既存の生産管理システムがAIとの互換性を持っているかどうかを事前に確認することが大切です。古いシステムの場合、AIとの統合が難しい場合もあるため、インターフェースの設計やデータの取り扱いに工夫が必要です。

生産管理にAIを導入した事例

最後に、AIを生産管理に導入した事例を紹介します。

生産設備のリアルタイム監視

ある自動車部品メーカーの半導体工場では、既存の生産設備にIoTを活用して、リアルタイムにデータを収集し、AIによる生産設備のリアルタイム監視を行っています。

AIが生産設備のデータを分析し、製造プロセスの異常を検出することで、不良品を削減し、生産効率を向上させています。

また、過去の生産データと機械の稼働データをAIが学習することで、設備の最適な稼働条件を自動的に調整しています。

これにより、歩留まりが向上し、無駄のない安定した半導体供給が可能になりました。

安全な労働環境の整備

ある鉄鋼メーカーは、世代交代の中、経験の少ない作業者でも安全に働けるよう、AIを活用した人物検知技術を開発し、これを活用した動作検知システムを導入しました。

製鉄所の工場内は、照明や装置が多種多様で、作業者も様々な姿勢で作業を行うため、人物検知が困難な環境です。こうした環境でもAIが人物を検知できるように、大量の人物画像をディープラーニングによって学習させました。

また、AIが正しくエリアを認識するための技術も開発しました。

これにより、立ち入り禁止エリアに作業者が進入するとAIが検知し、システムが自動的にアラートを発するとともに、自動でラインを停止させることができるようになりました。

品質管理の自動化

ある自動車メーカーは、これまで目視で行われていた外観検査や仕様の確認といった検査項目にAIを活用し、品質管理を自動化しました。

具体的には、製造ラインに設置されたカメラから取得した画像をもとにAIが分析し、万が一不具合を検出した場合は、生産ラインが止まるようにしました。

これにより、これまで熟練の作業員が行なっていた負担の大きい目視検査を自動化し、不良品を後工程に流さない仕組みを構築しました。

生成AI

ある総合家電メーカーでは、生産ラインのデータをリアルタイムでモニタリングし、問題が発生した場合にアラートを発信するとともに、生成AIを活用して最適な対策を自動的に提案するシステムを導入しています。

例えば、ライン上で異常な振動が検出された場合、迅速に原因を解析し、現場スタッフに必要な対応策を生成AIが提示します。

このアプローチにより、生産ラインのダウンタイムが30％削減され、品質管理の精度も向上したそうです。

このように、実際の導入事例では、明確な課題や目的に対してAIをうまく活用して解決しています。

そのため、「計画」「実行」「監視」「改善」という生産管理全体の中では、いくつかのAIを活用するケースもあります。

まとめ

生産管理にAIを活用するイメージが持てたでしょうか？

「生産管理」も「AI」も、一つの単語で表現することができますが、幅広い意味や役割があることがわかったと思います。

これを参考に、生産管理のどこの業務にどのようなAIを活用するべきかを考えるきっかけになったら幸いです。