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は目下の大きな課題だが、人材育成も重要なキーとなる。
製造業ではIoTデバイスやエッジコンピューティングの活用が進み、生産ラインのモニタリングや解析にデータサイエンスの技術が活用され始めている。
しかし、そうした最新技術を活かし導入するには、従来のメンテナンススキルだけでは不十分となるであろう。
生産管理の現場では、IoTデバイスからのデータ収集・分析技能が求められる傾向にある。
加工データの解析による品質向上や、設備運用データからの異常予知などが代表例だ。
製造現場の機械は日進月歩で高度化し、デジタルツイン技術を活用したシミュレーション能力も重要視されてきた。
職人としての技能だけでなく、ITスキルとアナリティクス思考力が兼ね備えられた人材が必要となっている。
企業にとっても、DXの取り組みに伴い新しい職種が生まれる一方で、従来型の職種のスキル要件も変化していく。
生産技術者向けのデータサイエンストレーニングやIoT基盤の操作能力習得など、職場内外のトレーニング機会を提供することが求められよう。
さらに、大学の製造学部などでもIT×製造融合 typeのカリキュラムを取り入れる必要があるだろう。
製造業のDXは継続的な人材育成こそが鍵を握る課題なのだ。
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。