製造業は、長年の人手不足や事業承継が難しい中小企業が多くある状況です。

しかし、「全ての製造業が人材のスキルや知識に頼った生産を行っているのか」と言われれば、そうではありません。

実際に、生産管理システムなどでもAIやIoTに対応したものも出現しているだけでなく、オートメーション化が進み、単純な作業であれば人材は必要ない段階になっている状況です。では、IoTやオートメーションが進む中で製造業はどのように変化していくのでしょうか。

今回は、生産管理システムがカバーできる範囲と変化しつつある製造業についてみていきましょう。

変革を迎える製造業

製造業は、長年人材によるスキルや経験によって品質管理などを行ってきました。実際、ある程度RPAやAIなどの人工知能によって、オートメーション化が進んでいる企業があったとしても、現段階では人材に頼っている企業が多いといえるでしょう。

製造業においてあらゆる部分で自動化が進む理由は、3つあります。

1. 人材不足が他の業界よりも進んでいる
2. 人材不足が進んでいることによって業務そのものが成り立たくなっている
3. 最新技術を取りいれなければ、利益を確保しづらくなっている

事業承継は全ての中小企業が頭を抱える問題です。大企業が日本の企業のうちの1％の比率しかないことを考えると、中小企業における人材不足は深刻な状態です。仮に、今までの人材に頼る生産を続けていく場合には、人材だけでなく事業そのものが成り立たないリスクもあります。

簡潔にいえば、人材不足によって生産性が下がったうえで利益まで確保できない状態に陥るのはそう遠い未来ではありません。M＆Ａが増加している理由も事業が成り立つうちに売却する、スキルを失わせないためといったものも目立ちます。

また、大手企業だけでなく、オートメーションが進んでいる理由も人材不足の解消のためです。もっともオートメーションの場合は、生産性のアップだけでなく、ディープラーニングなどによって、人材のスキルに頼らない経営を行うための手段でもあります。つまり、人材に頼った経営方法では成り立たない時代に変化しつつあるのが現状だといえるでしょう。

ちなみに、生産管理システムやAIの導入によって、在庫や工程の流れ見える化を支援できる点も大切なポイントです。

様々な自動化の手法

上記でも触れたように、製造業における自動化は進んでいます。政府が提唱している第4次産業革命も製造業に焦点を当てた取り組みのことを指すものです。そして、製造業においてオートメーション化を促す手段は3つあります。

1. AI
2. RPA
3. 生産管理システム

実際、それぞれの方法は組み合わせることが可能です。例えば、AIやRPAを使用したうえで、単純な作業を極力自動化したいとなった場合には、課題を解決する方法をそれぞれの手段から考える必要があります。

AIであれば、人材のスキルや経験に頼った品質管理、RPAであればパソコンなどによる単調な作業を全て自動化することが可能です。加えて、生産管理システムの場合、日々の計算などは全て自動化できるため、どの手段を選んでも生産効率をあげることは可能だといえます。

また、3つのオートメーション化によるメリットとして、人が工程に関わる機会が減少するため人為的なミスがなくなります。作業に関していえば、どのようなスキルや経験がある人材だとしても、AI以上に疲れず正確に働き続けることは難しいでしょう。

逆にいえば、そういった機能を持つ人材に関しては、AIが作った製品を管理するなどの創造的な役割を担ってもらった方が会社としてはメリットか大きくなる可能性もあります。

実際に、雇用が減少する可能性もあるものの、今まで培ったスキルや経験が無駄になるわけではありません。定期的なメンテナンスや、トラブルなどが起きた場合は、人の手が必要となります。

生産管理システムとオートメーション化

製造業にまつわる単純作業のほとんどは、事務作業であればRPA、実際の製造作業であればAIで代替できるものが多いといえます。また、AIは単純な作業だけではなくデータを蓄積することが可能であるため、今まで人材に頼っていた生産計画や設備のメンテナンスなども任せることができます。

そのうえで、生産管理システムは、製品が材料として入荷され、出荷されるまでの管理を自動化することが可能です。つまり、AIやRPAと組み合わせることによって、生産上の課題のほとんどをクリアすることができるでしょう。

しかし、生産工程を全てAIに任せる場合には、導入までに綿密な計画とデータを取得する必要があります。また、その際に必要となるデータは、正確なものや必要なものだけを集めなければならないため、担当者を決めたとしてもその担当者だけに任せることはできません。

例えば、生産管理システムカバーできる範囲とAIが担当できる範囲は同一の部分とAIにしか解決できない課題があるため、サービス提供事業者との入念な打ち合わせが必要となります。また、それぞれの手段が最終的にどのような効果を及ぼすのかを正確に判断する必要があります。製品の売れ行きの予測やAIの判断に任せた販売計画の変更などを行いたい場合は、それに合わせたデータを蓄積する必要がある点は把握しておきましょう。

コストと成果を検討する

製造業における自動化は、ある程度のコストがかかります。RPAやAIによる自動化もその規模とコストを導入する前に決めなければなりません。例えば、原価管理からスタートして、効果があれば工場内のオートメーション化を図るなどの段階を踏むなどの方法もあります。

また、今までの期間システムから変更する場合、データの移行ができるのか、できなければどのように製品を生産するのかといった課題もクリアしておかなければなりません。さらに、製造業におけるあらゆる工程を自動化する場合にはコストが発生します。例えば、事務作業を自動化したい場合であれば、RPAか生産管理システムを使用すれば問題はありません。

しかし、コストに関しては選択するサービスによって大きく異なります。また、変化する範囲も大規模なものなのか、最小のものに留めたいのかは担当者だけでなく、経営陣ともよく話し合う必要があります。

加えて、それぞれのツールやサービスの導入によって何を目指したいのかよく検討しましょう。全体の製品の流れを把握したい場合ならAIと生産管理システム、人材の代わりに単調作業を行いたい場合はAIの導入などそれぞれの課題に適した手段があるためです。導入するコストも大きく異なる点は把握しておきましょう。

まとめ

日本の製造業は、深刻な人手不足に困っているだけでなく、人手不足を補う技術を駆使することによって、生産性の向上や人材に頼らない商品の生産を行っています。

しかし、自動化を行う手段はある程度限られているのが現状です。AIやRPA、生産管理システムなど様々な手段を組み合わせたうえで、自社が生き残れる選択肢を検討していくことが大切だといえるでしょう。