製造業の購買担当者がAIにかわることってあり得るの?
製造業では、長年にわたり同じ方法で開発と製造が行われてきました。
しかし時代は変化し、デジタル技術がもたらす新たな可能性に注目が集まっています。
製品を1つ1つ細かく分解していく「デジタルプロダクトデコンポジション」という手法は、製品開発の効率化に役立つと考えられています。
例えば、家電メーカーA社は洗濯機を対象にデジタル分解を実施しました。
3Dスキャナーを使って外観形状や内部構造を正確にモデリングし、各部品を容易に特定できるデータベースを構築しました。
設計部門はこのデータから、部品の共通化や接合方法の見直しの可能性を検討しました。
生産技術部門は新規機種開発時の生産設計がより正確・効率的に行えると期待しています。
品質管理部門は各部品の劣化傾向の把握やトラブル原因の分析がしやすくなるとの利点を指摘しました。
今後、さらにAIやIoT技術を活用した分析が期待されます。
例えば長年使用した製品から得られたビッグデータを機械学習して、部品の寿命予測や新製品開発に活かすことが可能になると思われます。
デジタルプロダクトデコンポジションは、製品ライフサイクル全体の最適化につながる有望な手法だと言えるでしょう。
製造業各社はこの技術の可能性に注目が必要だと考えます。
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。