製造業の購買担当者がAIにかわることってあり得るの?
製造業におけるDDMによる生産性向上の例
DDM(デジタル化、データ活用)は製造業にとって生産性向上の有力な手法の1つだ。DDMを生かして生産性を最大限に引き上げるためには以下の点が重要だ。
まずは生産ラインにセンサーを取り付け、設備の動きや製品の品質データを定量的に取得する。たとえばロボットアームの動きに加速度センサーを付け、必要な作業時間を測定したり、溶接部の温度などをデータとして集める。これにより生産プロセスを詳細に分析できる。
次にデータ解析ソフトウェアを導入し、取得データをAIなどを駆使して解析する。例えばロボットアームの動きデータから無駄な動きを見つけ出し、作業時間を15%短縮できた事例がある。また溶接部の温度データから最適な条件を導出し、品質向上につなげた企業もある。
さらに生産管理システムとデータ解析結果を結びつけ、自動化を進める。例えばロボットプログラムを自動修正したり、部品供給時期のオプティマイズなどにつなげられる。
以上のように設備データの取得とAIを活用した解析、自動化というDDMの一連の流れを製品開発から生産管理に生かし、生産性の最大限引き出しが可能になる。製造業各社はDDM投資を進め生産革新につなげている。
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。