人工知能(AI)・機械学習のサービス・コンサルティングならブレインパッド

TOP > 人工知能(AI)ブログ > AI / 機械学習 > 多品種少量生産対応の鍵は、 AI・IoTを活用したデータ分析/効率化

多品種少量生産対応の鍵は、 AI・IoTを活用したデータ分析/効率化

2020年4月30日

Twitter

Facebook

はじめに

消費者ニーズの多様化が進む現在、単一の商品で売上を上げ続けることは容易ではありません。
いまや、多品種の生産が当然のように求められる時代です。

しかし、急速なデジタル化・グローバル化が進む環境下では、コスト抑制との両立も必要になるため、製造の現場では絶妙なバランス感覚が求められています。
この状況下で製造業のトップランナーはどのようなアプローチを行っているのでしょうか。

今回は、多品種少量生産が進展する背景と、AI・IoTを活用して、その対応を高度化する方法をご紹介します。

目次

 

 ■ ますます高まる「多品種少量生産」ニーズ

  ・メリット① ターゲット層に合わせた製品を供給できる

  ・メリット② 製品在庫のリスクを減らすことができる

   ・デメリット① 生産効率が低下する

   ・デメリット② コストが増加する

 ■「多品種少量生産」に伴う大きなコスト負担

 ■ 「AI・IoT×データ活用」で新たな活路を見出す

■ ますます高まる「多品種少量生産」ニーズ

ますます高まる「多品種少量生産」ニーズ

いま、製造業の事業環境の変化は日々スピードを増しています。
労働力不足が慢性化しつつある一方で、さらなる生産性向上・業務効率化が求められており、改善活動の積み重ねも限界を迎えつつあります。
この背景にあるのが、消費者ニーズの多様化と、それに伴う「多品種少量生産」の本格化です。
市場が未成熟な頃は、消費者はモノを購入し所有することで満足度を満たすことができました。

しかし、人々の生活水準が向上し、市場が十分に成熟した現在、消費者は自らの趣味嗜好やライフスタイル、価値観にマッチした製品でなければ、十分な満足を得ることはできなくなっています
そのような中、価格や機能、品質、デザインにバリエーションを持たせる「多品種少量化」が加速しています。
ネットワークの高速化やスマートフォンの普及によって様々な情報が手に入るようになり、消費者が細やかなニーズを抱くようになった今、この傾向はさらに顕著になるでしょう。

製造業各社の立場から見ると、多品種少量生産の取り組みのメリットとして、次の2点が挙げられます。

・メリット① ターゲット層に合わせた製品を供給できる

メリット① ターゲット層に合わせた製品を供給できる

顧客の要望に合わせた製品を製造できるため、それぞれのニーズに合わせて的確な生産を行うことができるようになります。

・メリット② 製品在庫のリスクを減らすことができる

メリット② 製品在庫のリスクを減らすことができる

顧客の希望に合わせて少量の生産を行うため、従来よりも製品在庫の量を少なくすることができます。
また、市場動向に合わせて生産数の調整を行うことも可能になります。

一方で、多品種少量生産には次のようなデメリットも存在します。

・デメリット① 生産効率が低下する

デメリット① 生産効率が低下する

製品が多品種化すれば資材や生産方法も多様化するため、切り替えの手間がかかり、生産効率が低下する可能性があります。

・デメリット② コストが増加する

デメリット② コストが増加する

開発コストや管理工数が増加し、準備の段取りも必要になるため、各種コストが増大します。
上記のデメリットの中でも、生産工程全体に大きな影響を与える要因が「コストの増大」です。

■「多品種少量生産」に伴う大きなコスト負担

「多品種少量生産」に伴う大きなコスト負担

多品種少量化を進めれば、顧客のきめ細やかな要望に応えることが可能になります。
しかし、その傾向が加速すればするほど、「生産体制の非効率化」が進むことも事実です。
下請け企業への発注頻度が増えると同時に、発注一回あたりのロットサイズも縮小し、準備の段取りや生産工程も煩雑化していくことでしょう。
そして、全ての製品在庫を十分に持つ必要もなくなり、需要に応じた在庫量の確保を進める必要が出てきます。

このような状況下でコストを最小化するためには、生産工程の最適化や作業方法の改善が必須となります。
そこで効果を上げ始めているのが、AI・IoTを活用したデータ分析により、業務効率化を目指す手法です。

■ 「AI・IoT×データ活用」で新たな活路を見出す

「AI・IoT×データ活用」で新たな活路を見出す

AI・IoTの活用例の一つとして、検査工程における自動判定を実現し、不良品を自動検出する事例が挙げられます。
多品種少量化を行う中で外観品質検査が複雑化しても、AIによる品質検査を取り入れることで、「目視検査にかかる手間の削減」や「品質の安定化」を実現できます。

▼不良品の検査工程AIを活用した、キユーピー株式会社の事例▼

>>こちらから

他にも、工場内の生産設備をIoT化したり、外付けのセンサーを設置したりすることで、生産管理上の一元管理・効率化を実現することも可能です。
機械の稼働状況をリアルタイムで見える化し、現場の進捗状況を正確に把握することで「A社の希望納期に応えることは可能か?」といった疑問にも即座に回答できるようになります。
多品種少量化を進める中では、顧客ニーズに対応して、よりリアルタイムに近い形で生産し続ける体制が望まれます。
だからこそ、現場が過負荷状態に陥ることを回避しつつ、進捗状況に基づいた最適な生産計画を立てることが欠かせません。

IoTシステムの導入は、長期的な視点から見ても、製造の現場にさまざまな恩恵をもたらします。
近年は、設備の保守やメンテナンスをIoTセンサーの活用によって効率化した事例が増えてきているのです。

これまでは人間が定期的に点検することが通常でしたが、センサー技術を活用し、熱や振動、電流などを計測することで、設備故障を予測することが可能になりました。
これにより、余裕をもった耐用年数の設定も不要になり、リアルタイム保守、過剰な設備投資の抑制も実現しています。

▼「機器のログデータ」を活用し、AIで故障予防した事例▼

>>こちらから

多品種少量化の要請に対応するためにAI・IoTを活用し、生産工程から保守に至るまでのプロセスを合理化・効率化する動きは、今後も一段と増えていくことが予想されます。

**************************************************

このようなIoT・AIを活用した「スマートファクトリー化」は、これから人手不足が深刻化していくいま、多品種少量生産の製造業にとって欠かせない取り組みとなっています。

しかし、”スマートファクトリー化”や”IoT・AI活用”と聞いても、具体的に自社がどのように活用できるのかイメージがわかないという方も多いのではないでしょうか。

そこで、製造業が抱えている課題をスマートファクトリー化によって解決するための活用事例・方法論を、複数まとめて一冊の資料にし、無料で公開中です。
こちらからダウンロードしていただけますので、是非ご活用くださいませ。

 

Twitter

Facebook

このエントリーをはてなブックマークに追加