製造・工場のAI活用・自動化

製造・工場のAI活用でできること

資材の調達、生産、品質管理、出荷といった一連の工程を、人が手作業で管理・記録しています。

工場の人手不足・効率化・AI活用は、どの工程から手を付けるか

そもそも、なぜその手間が生まれるのかは、製造・工場で、その手間が生まれる理由で説明しています。

お客様や取引先からお預かりした情報が、どこで外へ広がるのかは、製造・工場で、預かった情報が外へ広がる理由で説明しています。

お客様や取引先との取り決めが、どこで食い違い、もめごとになるのかは、製造・工場で、取り決めが食い違う理由で説明しています。

この六つの工程は、当社が独自に作った「仕事の種類で標準化した型」を、製造・工場のお仕事に当てはめて組んだものです。御社の業務の棚卸しは、この型を御社での呼び方と、御社だけの業務に合わせて直しながら進め、業務の改善につなげます。

1. 図面の受け取りと見積

得意先の図面を受け取り、版を管理する / 見積を早く出す / 引合いを受け付ける / 得意先の要求を整理する

• 図面の版の違いを記録し、関係者へ知らせる（見張り係・得意先の図面を受け取り、版を管理する）
• 台帳から製造・工場の見積書をつくる（下書き係・見積を早く出す）
• 引合いの中身を台帳へ書き写す（書き写し係・引合いを受け付ける）
• 得意先の要求と自社でできることを突き合わせて、合わない所だけを出す（見比べ係・得意先の要求を整理する）

2. 受注と製番・納期

仕様と納期の変更を受ける / 受注ごとに製番を振る / 注文を受けて登録する / 納期を回答する

• 仕様と納期の変更を記録し、関係者へ知らせる（見張り係・仕様と納期の変更を受ける）
• 注文と製番の表記ゆれをそろえて照らし合わせる（まとめ係・受注ごとに製番を振る）
• 注文書の中身を受注の台帳へ書き写す（書き写し係・注文を受けて登録する）
• 空いている日を並べて、納期の候補を出す（見比べ係・納期を回答する）

3. 設計と部品表

設計の部品表から製造の部品表を作る / 図面を管理する / 設計の変更を伝える / 工程を決める

• 設計と製造の部品表を突き合わせて、ひとつにまとめる（まとめ係・設計の部品表から製造の部品表を作る）
• 過去の図面を中身で探し出す（探し係・図面を管理する）
• 設計の変更を記録し、関係者へ知らせる（見張り係・設計の変更を伝える）
• 工程の表の下書きをつくる（下書き係・工程を決める）

4. 生産計画と資材の手配

製番ごとに日程を組む / 表面処理と熱処理の外注を出して、戻りを受ける / 材料の仕入れの値段をつかむ / 材料を発注する

• 工程ごとの負荷を集計して日程の下書きにする（まとめ係・製番ごとに日程を組む）
• 出した外注と戻りを突き合わせて、合わない所だけを出す（見比べ係・表面処理と熱処理の外注を出して、戻りを受ける）
• 材料の相場を取ってきて、いつ取ったかを添える（探し係・材料の仕入れの値段をつかむ）
• 仕入先からの回答を台帳へ書き写す（書き写し係・材料を発注する）

5. 製造の段取りと検査

寸法を検査し、成績書を付ける / 進み具合をつかむ / 型と治具を管理する / 製造する

• 検査の値を図面の寸法と突き合わせて、外れた所だけを出す（見比べ係・寸法を検査し、成績書を付ける）
• 工程ごとの進み具合を集計して見やすくする（まとめ係・進み具合をつかむ）
• 型と治具の置き場所と使った記録を探し出す（探し係・型と治具を管理する）
• 作業の記録を台帳へ書き写す（書き写し係・製造する）

6. 製品の出荷と請求

出荷する / 請求書を出す / 入金を確かめる / 売上を計上する

• 送り状の中身を出荷の台帳へ書き写す（書き写し係・出荷する）
• 台帳から請求書をつくる（下書き係・請求書を出す）
• 入金と請求を突き合わせて、合わない所だけを出す（見比べ係・入金を確かめる）
• 出荷から売上を集計する（まとめ係・売上を計上する）

製造・工場でよくあるご相談の例

• 例：図面の版の違いを記録し、関係者へ知らせるようにしたい
• 例：仕様と納期の変更を記録し、関係者へ知らせるようにしたい
• 例：設計と製造の部品表を突き合わせて、ひとつにまとめるようにしたい
• 例：工程ごとの負荷を集計して日程の下書きにするようにしたい
• 例：検査の値を図面の寸法と突き合わせて、外れた所だけを出すようにしたい
• 例：送り状の中身を出荷の台帳へ書き写すようにしたい

製造業のいまの数字（公的統計）

上の数字は統計ダッシュボード（総務省統計局）から機械で取得したものです。当社が加工・推計した数字ではありません。

製造・工場で、AIに任せられないのはどこですか？

図面に残っていない、当時の判断を知ることです。

AIが受け持つのは、書き写し・下書き・見比べ・まとめ・見張り・探し出しです。どれも、すでにある情報を動かす仕事です。

過去の物は案件の名前で並んでいて、なぜそうしたかは残っていません。

だから「当時の意図」は、AIには出せません。思い出すのは、いまも人です。

AIが減らすのは、思い出す手間ではありません。過去の図面を、中身から引ける形にする手間です。