製造業の購買担当者がAIにかわることってあり得るの?
燕市にある金属加工業者では、長年品質管理と生産性の向上に取り組んでいます。
私たちが学んだ教訓を共有したいと思います。
品質管理では、原材料の入手から部品製造、加工、検査という一貫した管理が大切です。
原材料ではJIS規格などを満たす信頼できるサプライヤーと長期的な契約を目指し、品質トレーサビリティを高めました。加工工程ではCIMシステムを導入し、設計データと実際の加工データをリアルタイムで照合。偏差が出たら機械の設定や工法を自動的に修正します。
検査では3DスキャナーとAI機械学習を活用し、形状や寸法の自動検査が可能になりました。
サンプル作業を減らし、エラーも大幅に下げれました。検査結果はクラウド上で管理し、品質トレンドの分析も行えるように。
これにより過去の品質データから今後の傾向も予測できるようになっています。
生産性向上では、作業工程の見直しとロボットの導入に注力。
従来型の金型とは異なる新設計の金型を開発し、部品数こそ減らせませんでしたが、取り外しや取り付けが効率的に行えるようにしました。
加工機械にもロボットアームを導入。機械間の部品移動は全て自動化し、人手を必要としない運用が可能になりました。
以上のように、技術の活用と継続的な改善に取り組んできました。
燕市の中小メーカー諸社にもこれらの取り組み事例を積極的に共有していきたいと考えています。品質と生産性の両立こそが金属加工業の今後を担うカギなのではないでしょうか。
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。