生産管理システムはオートメーションを加速させられるのか

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生産管理システムはオートメーションを加速させられるのか

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2021.08.2

生産管理システムはオートメーションを加速させられるのか

製造業における労働力は減少し続けています。加えて、労働力が減少しているだけでなく、スキルを持つ人材が企業からいなくなっていくことが傾向としてわかっている状態にあります。

そのため、国内の企業でも労働力と製品の品質を保つために AI などを用いたオートメーション化が進んでいます。では、工場全体の管理業務を効率化する生産管理システムを導入した場合、オートメーション化を加速させることになるのでしょうか。

今回は、生産管理システムと工場のオートメーション化の関連性や変化について詳しくみていきましょう。

オートメーションとは

オートメーション化とは、機械による自動的な判断や品質管理、作業によって労働者がいなくても自動的に作業が進むことを意味します。

オートメーションと一言でいっても、実際は AI や RPA などの技術が用いられているため、何によって自動化されているのか細かく分類することが可能です。例えば、映画によって自動化するとなった場合には、工場全体が AI を用いた自動的な判断や加工を行うケースが多く、企業によっては既に熟練のスキルを持つ従業員と同等の製品を生み出せる環境を構築していることも少なくありません。

また、 RPA に関しては、 PC 上の決まりきった定型作業に対して用いられます。主に経理や人事などといった管理部門で用いられることが多く、電源さえ付けていれば自動的にその作業を繰り返し続けることが可能です。

ちなみに、オートメーションという言葉自体は1788年には登場しているものの、日本で用いられ始めたのが1950年代からです。そして、1960年代になると、 IC を組み込んだ機械を用いた生産活動が活発化しました。

そして、近年では政府が提唱した第4次産業革命の流れを受けて、工場内のあらゆる業務を自動化するといった企業も徐々に現れ始めました。

オートメーションそのものは、時代の流れと製造業における人材の流出、製品の製造におけるスキルの属人化を防ぐためのものだといえます。また、人が戦争肯定に介入しないことで人為的なミスが発生しない供花もオートメーションを用いるからこそ、構築できる環境だといえるでしょう。

自動化(オートメーション化)によるメリット

オートメーション化は、製造業の人材や品質に関する問題を解決できる可能性を持つ仕組みです。しかし、実際に取り組もうとすれば、 AI に正しいデータを学習させるため、 AI が認識できるデータを長い期間をかけて収集する必要があります。

また、これまでのデータが AI によるオートメーション化に役立つかどうかは、実際に導入を行うベンダーと綿密に話合いを行わなければなりません。しかし、そこまでしたうえで以下のようなメリットがあるため、AI によるオートメーションを多くの事業者が取りいれようとしています。

安定した品質
あらゆる作業の効率化
人材に対するコスト削減

この中でも、人材に対するコスト削減は大きな効果があります。例えば、長年の経験による加工が必要な製品があったとしましょう。その場合、そのスキルを持つ作業員が新人に教える時間や手間が発生します。

この時間や手間は、マネジメント側からすれば非常にもったいないコストだといえます。仮に、 AI が長年の経験を持つ従業員と同等の加工ができる場合には、新人は無理にその技術を習得しなくてもよくなるでしょう。

さらにいえば、年長者の作業員に関しても、長年の経験が無駄になることはなく、 AI に対して新しいことを覚えさせる業務が発生します。

そのため、 AI が次々と新しい技術を習得していくため、あらゆる作業の効率化と人間に頼らない品質評価が可能になっていきます。

ちなみに、機械であれば労働時間を気にする必要がないため、場合によっては工場の稼働時間を変えることも不可能ではありません。それこそ、人間の力が必要な経営や新し商品開発などに対して注力することができるため、大企業だけでなく中小企業においても企業が生き延びる力を得やすくなるというメリットが発生します。

オートメーション化による雇用の減少はあり得る

製造業だけではなく、日本全体として労働力は減少傾向にあります。つまり、どのような対策を行ったとしても労働力が減っていくといえるでしょう。

そのうえでオートメーション化を取り入れることで、単純な加工のみを行う作業員は製造業でも減少していく可能性があるといえます。加えて、作業員だけではなく、会計や事務といった作業も、生産管理システムや ERP などによって代替できるため、人間の想像力が必要な人材のみを採用していく可能性を秘めています。

逆にいえば、 AI やあらゆるシステムを管理するための人材や AI に対応した機器を修理する人材が必要です。そのため、システムの導入やオートメーション化による変化はあり得るものの、企業にとってその変化はマイナス面だけではなく、より人材の能力を活かした配置を考えることも可能となります。

生産管理システムもオートメーション化の一部

生産管理システムを導入する場合、工場内部のあらゆる業務や生産の流れ、経営に関して見える化が促進されることになります。実際には、生産管理システムをどのような範囲で使用するのかによって、自動化できる範囲も限られるものの、原価管理や在庫管理など今まで人材に通っていた計算を、生産管理システムのみで担うことが可能です。

例えば、生産管理システムを工場全体に応用する場合、リアルタイムでの状況を分析やデータの収集、不具合の発生原因の探知などのメリットが発生します。加えて、生産管理システムに対応できる基幹システムを使用するため、特定の従業員のみではなく、情報を必要とする全ての従業員がシステムにアクセスすることが可能です。

また、作業に必要な情報をそのシステムで共有する、従業員が介入する気温がそもそも減少するため、データ入力やコミュニケーション不足によるコストの増加を防ぐことが可能です。

そして、工場の見える化が推進できれば、経営面でもメリットが発生します。現場に製品の生産個数を伝えるのが経営層の役割だとすれば、より正確な情報の提供、人材に対する負荷を考えたうえで伝達することが可能です。加えて、生産管理システムを導入することで、製品の作成だけではなく、今後の経営を考えるリソースを作り出すこともできるでしょう。