AIで解決できる生産管理の4つの課題

製造業における生産管理には課題がありますが、AIを活用することで解決できます。

主な課題に以下があります。

1．部門間での業務負荷が不公平で平準化が難しい

従業員間や部門間で不公平な業務負荷があったら、平準化する必要があります。

平準化しないと業務量が多すぎることや業務の幅が広すぎることが原因でヒューマンエラーが発生しかねません。

生産計画に基づいて、効率的な生産活動を進めるために、従業員間や部門間の業務を平準化することが大切です。

しかし、生産工程が複雑で多種多様な製品を製造しているところでは、それぞれの部門や従業員の業務負荷の把握が難しくなります。

2．過剰在庫や不良品による製造のムダが発生する

製造のムダが発生する原因は、不良品の製造や過剰在庫が原因です。

ムダを作れば、原価の金額だけでなく、販売機会を逃した原価と売価の金額分の合計が損失です。

例えば、原価が1,000円、販売価格が5,000円で生産している製品だと仮定します。不良品による損失は原価の1,000円だけではありません。

5,000円の販売機会を逃したことになるので、6,000円の損失が発生します。

製造のムダが積もっていけば経営を圧迫しかねません。

3．管理業務が属人化してしまう

管理業務が属人化してしまい、業務が滞ってしまったり特定の従業員に集中してしまう弊害が起こってしまいます。

属人化とは、特定の社員が担当していた業務の詳細や進め方が、当人以外わからなくなってしまう状態です。

特に近年は労働力不足が深刻な問題です。

高齢化が進む日本では、若い労働者の確保が困難で、技術の継承がうまくいっていないケースも散見されます。

4．手配漏れや誤発注といったヒューマンエラーが発生する

生産管理の業務において、入力漏れや手配漏れ、誤発注など人的ミスによって発生するリスクが常にあります。

ミスをなくすためには確認作業を二重にするといった対策が必要ですが、多くの手間がかかります。

付加価値が相対的な低い作業に貴重な人的リソースを割くことで、全体の生産性は低下してしまいます。

最後までお読みいただきありがとうございました。

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