製造業の購買担当者がAIにかわることってあり得るの?
近年の加工メーカーは、生産性と在庫最適化の観点から、スマート加工技術の活用が不可欠となっています。
特に大規模メーカーはサプライチェーン全体の視点から、効率的な生産計画と在庫管理を行う必要があります。
スマート加工技術とは、機械学習やIoTを活用して、加工データを実時間で分析・評価し生産性向上や品質向上を目指す技術の総称です。
代表的な技術としては、加工機械のセンサーから得られる動作データから異常検知を行うアノマリー検知、部品の寸法精度検査データから出力品質を予測できる機械学習モデルの構築、加工工程間のトランスファタイムの短縮を図る自律運搬システムなどが挙げられます。
こうしたスマート加工技術を導入するメリットは大きく2つあります。
1つは生産性向上によるコストダウン効果です。異常検知により早期のトラブル発生予知でメンテナンスコストが削減でき、品質予測モデルに基づく加工パラメータ最適化で良品率が上昇しscrap量が減少します。
もう1つは実時間データから導出できる性能指標を基にした在庫と生産計画の最適化です。
例えば出力性能やトラブル確率から将来の生産量を予測し、部品在庫量や機械メンテナンススケジュールを必要最小限に抑えられます。
加えて連携サプライヤー間で共有できる指標データは、納期通知の正確性向上や仮発注件数削減を可能にします。
これらは在庫資産圧縮と生産能力の最大限活用というサプライチェーン最適化に直結します。
スマート加工を始めとする Industry 4.0技術は、より効率的な生産と在庫管理、そしてサプライチェーン全体の最適化に大きな影響を及ぼします。
メーカーは技術導入による生産性とコストメリットを望みつつ、連携企業との情報共有を通じた効率向上も目指していると言えるでしょう。
今後この傾向は一層強まっていくことが予想されます。
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。