製造業の購買担当者がAIにかわることってあり得るの?

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歴史的な情報、過去を知ることで未来を読む購買術

歴史的な情報、過去を知ることで未来を読む購買術

購買部門が必要とする情報 

今日は歴史的な情報というタイトルをつけましたが 

過去の大事な蓄積された情報 

様々な分野の情報があるんですけれども 

これをどうやって購買業務に活かすかという話をします 

全部で11項目あります 

この歴史的な情報なんですけれども 

長いものづくりの歴史の中で 

産業革命以降どんどんどんどん量産化、機械化、自動化していく 

この中でまだまだ手作業で 

やってることも残っているんですけれども 

大事なのは今後じゃあ、どのように変化していくか 

過去を知ることによって将来を予測するということになっていきます 

産業の進歩における生産の歴史 

これをおおよそ知っておく 

この先どうなっていくかという推測のためにおおよそ知っておく 

現状がどうだということも大事です 

そしてその内容なんですけれども 

この量産化、機械化、ロボット化 

こういった技術にかかわるものづくりの改善の歴史 

どのように改善されてきたか、効率化してきたか 

少量から大量になってきたか 

また今は大量生産から少量多品種へ変わってきているか 

こういった歴史をぜひ知った上で 

これからどうすべきかを考えていってほしいと思います 

生産性の向上なんですけれども 

自動化、ロボット化、さまざまな形で 

3Dプリンターを使ったりして 

少量多品種でも今までの量産に匹敵するような 

効率化を目指そうとしています 

更にロボットを使ったり 

自動化の生産ラインにしたり 

自動搬送、システムさまざまなもので 

人の手を介さないで作ろうということで 

品質を向上させたりする取り組みをしています 

このような組立、加工の技術の歴史も 

仕事によって今後どうなっていくか 

知ることによって今後どうなっていくべきか 

どうすべきかということが見えてくると思います 

  

そしてプロジェクトに関わる成功事例と失敗事例 

失敗事例の方が実は非常に価値があります 

成功事例は今後それがそのまま生きるとは限りません 

というか生きないことの方が多いと思います 

逆に失敗事例はそれをやってはいけないという非常に貴重な情報です 

であれば何をしてはいけないのかが分かれば 

じゃあどうすればいいということになっていきます 

そして製品のライフサイクル 

新しいもの、だんだんだんだん世代が変わって変わってきます 

機能がアップします 

性能も向上します 

場合によってはまるっきり違うものになってきます 

自動車がガソリンエンジンからハイブリッド電動化 

そして部分的な自動運転から完全自動運転まで 

家電製品をモノのインターネットで 

ある程度リモートで様々な機能が果たせるようになる 

このような製品のレベルアップ 

こういったものも歴史的な変化から 

未来を予測するということが必要だと思います 

  

それによって購買が調達する現在原材料部品 

これから変わっていく 

何がどう変わっていくか 

ということを推測することに必要な情報です 

そして素材の進歩、製品の進化 

さらには新素材や新しい加工組立ての技術 

これが汎用品への展開 

こういった過去の歴史 

素材や組み立て加工技術の改良、改善 

こういったものも購買の業務にこれから 

どういうふうに活かしていくか 

非常に大事だと思います 

  

単純にロボット化するだけではなくて 

その自動化の先に少量多品種になった時に 

じゃあ、どのようなプログラミングで 

人工知能で少量多品種の工場を運営していくか 

ということになっていきます 

全てデータを放り込んであげればロボットは勝手に動くか 

ということではそうではないですよね 

そこに付加価値 

それから創造する人間の知恵を与えてあげなければ 

そこで組み立て、生産される製品が 

果たして本当に売れるかと言うと必ずそうではないです 

売れるためにあともう一工夫 

何が大事か、人間の想像する知恵、過去の経験 

成功失敗から次どうすべきかという判断 

これもどんどんどんどん人工知能に取って代わられる部分があるんですけども 

まだまだ完璧ではないので 

そこの部分を中心にこれから人がものの生産でまだまだ 

果たす役割ということになってくると思います 

ぜひこういった情報、過去の歴史成功、失敗を 

未来に活かすいうことを実行してほしいと思います 

  

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