製造業の購買担当者がAIにかわることってあり得るの?
製造業のDXは、生産性向上とコストダウンを目的に、IoTをはじめとする最新技術の導入が進んでいます。生産ラインの自動化やロボット導入にとどまらず、AIやビッグデータを活用した新たなビジネスモデルの確立も注目されています。
IoT拡張現場で得られた生産データをAIで分析し、bottleneckや不良品の原因を迅速に特定できるようになりました。先進機械学習アルゴリズムを用いたリアルタイム解析で、品質向上と生産性確保が可能になっています。加工条件やスペックの自己最適化も実現し、老朽設備の機能向上にも役立ちました。
3Dプリンターを活用したスペアパーツ生産は、製品サイクル短縮と予備在庫削減につながりました。設計変更への対応もフレキシブルに行えるようになり、新規事業への素早い参入が可能になっています。最新CADデータを3Dプリントで試作部品を短期間に出力する手法は、開発効率向上に大きな足掛かりとなっています。
センシング技術の進歩で、工作機械の動向予測診断が実用段階に入りつつあります。自己診断機能を有するCNCやロボットアームから収集された運転データを基に、メンテナンス時期の予知や故障原因特定が可能になりつつあります。これにより計画停止を最小限に抑え、生産安定性が高まります。
他方、工場視界(FV)の高度化も急速に進んでいます。キーマン以外の作業エリアをカバーするウェアラブル端末や、全工程を一元管理監視できる大型ディスプレイの導入が広がっています。リアルタイムな生産状況把握と遠隔操作支援に役立ち、人手不足時の対策ともなっています。
以上のように、DXは製造業の生産戦略と経営ストラテジーを一気に変革していると言えるでしょう。生産データの活用がもたらす新たなビジネスモデルの確立と、次世代技術の導入が物流・生産のさらなる効率化と質の向上をもたらすはずです。製造業はDXの最前線をいかに活用し、未来への着実な成長を実現していくのでしょうか。
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。