製造業の購買担当者がAIにかわることってあり得るの?
中小規模の製造業者にとって、生産性の向上は経営の重要な課題となっています。
一方で、大手メーカーに比べて予算や人材の制約があるため、生産ラインの高度化や最新の設備投資が叶わないケースが多く見受けられます。
しかし、近年ではIoTやデータ分析など新しい技術が導入できるようになり、資源の制約の中でも生産性向上が可能となってきています。
IoTデバイスを生産ラインに導入し、装置の状態監視や生産データの収集・分析を行うことで、装置の異常検知やトラブル事前防止が可能になります。
これによりライン停止時間短縮と在庫還元効果が期待でき、生産性が直接的に向上します。
加えて分析データから非生産時間や不良率要因などを洗い出し、設備改善や作業方法の見直しに役立てられます。
高速かつ正確な生産管理を支援するMES(マニュファクチャリング・エグゼクション・システム)や新しい3Dスキャナー技術も導入コストが下がりつつあり、中小企業にも利用可能になってきています。
単に生産データ管理に留まらず、最適な在庫や作業計画策定・最適化を実現。生産リードタイムの短縮に寄与します。
DXに取り組む中小企業は、国や地方自治体からサポート制度を活用できるケースも増えています。
生産現場の課題解決と経営体質強化を両立可能な技術導入を、外部専門家と協力しながら進めることをお薦めします。
調達購買業務の効率化だけでなく、システムを導入することで、コスト削減や製品・資材のステータス可視化のほか、属人化していた購買情報の共有化による内部不正防止や統制にも役立ちます。