従来、コストを削減することに悩んでいる製造の企業管理者は多いだと思われます。原価を下げるために材料を減らせることや、人件費をカットダウンするための人事削減などの方法を使えば、目の前の利益はまだ見えないが、品質が低くなるだろう。ありふれた方法は同時に品質向上とコスト削減を実施しかねます。ところが、インダストリー4.0に入ると、無理艱難な課題を解決できるそうです。ここにある秘密の鍵はAIを代表とする先端技術です。本記事は製造業でAIを導入する10つのコスト削減アイデアと、それぞれの活用事例を説明します。
1. 論理上のコスト削減方法
以下の方式は多くの人が慣れるかもしれません。
利益 ＝ 売上 ー コスト
営業を維持したければ、売上はコストより大きいと保たなければなりません。この差が大きければ大きいほど、会社を成長させていきます。利益最適化の目的に到達する企業管理者は、売上を向上するかコストを削減するか迷い込んでいます。しかし、数多くの製品市場が成熟し、質高い品物でも売れないという「ものが売れない時代」では、短期に売上を向上することは難しいです。一方、コスト削減方法を選ばれた、「間接費」又は「直接費」を天秤に置かれないといけないです。
1.1. 直接費
直接費は製品の価格に直接影響をもたらす要素で構成されます。それは、次の通りに三つの部分があります：
＋）直接材料費：原料費、買入部品費など
基本的に見れば、これはカットしにくい費用です。なぜかというと、取引先との契約書で固定された費用だからです。カットすることは取引先との緊密さ次第です。
＋）直接労務費：製品・サービスの提供に直接的に関わる社員の給与
これは、上記のように、カットしにくいです。社員たちとの契約書でフィックスされた費用ですから。カットしたければカットしてもいいけれど、社員たちのモチベーションを減らせるかもしれません。それは、製品の品質を低くすることにつながります。
＋）直接経費：外注加工費など
これは、製品の質に直接影響を与えるので、カットしにくいです。
1.2. 間接費
間接費は多くの部分で構成されます。例えば、消耗品費、運送費、保険費、光熱水費、旅費交通費など。間接費を削減することには多くの方法があります。光熱水費の場合、全企業及び工場で省エネの照明機器を使えます。また、人件費の場合、業務フローを見直して効率化することができます。
しかし、どのありふれた方法を使用しても、コスト削減と品質向上を同時に確保することは難しいです。
2. 製造業における10つのコスト削減アイデアと応用事例
2.1. AI による省エネ
エネルギー消費はどの製造企業でも大きなコストです。人工知能は、企業の運用に使う電気利用を明細とし、無駄の電気を使っている事業所を探して最適化する策を提案します。
応用事例：株式会社ヰセキ関東甲信越はコイン精米機をはじめとする農業機械を営業する会社です。コイン精米機事業では約800台の精米機が各地で稼働しています。コイン精米機は、顧客が機械に玄米を入れ、硬貨を投入すると白米になる、24時間無人営業のサービスです。しかし、全部に使う電気料金の支払い管理が大きな課題です。2017年に、同社は電気管理にAIを導入しました。各コイン精米機の電気の請求をまとめ、電気使用データを分析し、無人店舗の異常を素早く探すことができます。
2.2. お客様の問い合わせ対応のAIチャットボット
営業中にお客様の問い合わせを答えることはもちろんですが、お客様の質問がほぼ同じ多くの場合に出会えば、営業部は時間を浪費する傾向があります。その代わりに、AIのチャットボットを導入したほうがいいと思います。実は、チャットボットといえば、AIを導入するチャットボット（AIチャットボット）と、AIを使わないチャットボット（非AIチャットボット）があります。非AIチャットボットは、シナリオ型の方法を使用します。それは、辞書に登録されたテンプレートをもとにしてYes/Noを繰り返していくことで会話を分析し、顧客の質問意図を絞り込む方法で回答に到達しています。顧客は人間ではない機械と話していることを簡単に一見で理解できるし、屈託を感じるので企業の製品を購買したくなくて会話を止めます。一方、AIチャットボットは、深層学習を通じて、以前の会話を蓄積して分析します。それから、より人間っぽいの会話を作る同時に、顧客の洞察を引き出して、顧客の需要に突くことができます。この方法は、人件費だけではなく時間を節約することができます。
応用事例：京セラ インダストリアルツールズ株式会社は、電動工具をはじめとする製造・販売業界で活躍しています。本社には164人の従業員がいます。会社の製品に関するお客様の問い合わせは2、３分で対応するため、AIチャットボットを導入しました。導入した後、ウェブへのアクセスも増加しました。それに、4～5月は電動工具の需要期のために増加する顧客の問い合わせはAIチャットボットで効率化された結果があります。
2.3. AIによる会議室予約管理
仮想受付として、AIは会議室予約管理を支援します。お客さんを歓迎することや、社内の社員たちの会議を管理することなどの役割を果たします。このAIに関して注意すべきことはインターフェース分かりやすいのを使った方がいいです。
応用事例: 味の素株式会社は調味料を主に生産する大手です。2014年に、「働き方改革」プロジェクトのために、老巧化した独自の会議室予約システムを見直した結果、改善することを決意しました。当時運用していたシステムは、予約による会議室予約とは別に会議招集をかけなくてはならない、又は、使用されない会議室があるのに空室状態が不明なので使用できない、という問題があります。AIによる会議室予約管理をした上で、会議室予約と会議招集は同時にでき、会議室の状態が明らかになって、効率化が高くなりました。
2.4. ペーパーレス化
製造業で働いたらペーパーレス化の概念は聞いたことがあるかもしれありません。ワークフローの中で紙を使う作業、又は手作業をデジタル化するという。資料のデジタル化のメリットといえば、記録の時間が短縮できることだけではなく、人件費も削減したり、バックオオフィスと検査部の効率を高くなったりします。それに、ペーパーレス化システムを構築する費用はあまり高くないと思われます。
応用事例: 株式会社熊平製作所は、セキュリティに使う製品を製造する企業です。2018年以前、製品検査を紙で記録したため、結構人手が使ったし、もしミスがあればどこが書き違いか発見しにくかったし、悩ませた課題です。ところが、2018年に、電子化を支えるAIのあるシステムのおかげで、ワークフローが改善したり、検査業務が90%以上効率化されました。
2.5. AI顔認識システムによるビル及び工場管理
工場並びにビルでは数多くの作業員がいることや、ノウハウを守る必要などのために、セキュリティに高額を使っているが、保安官たちがミスをするかどうか心配ありますか。それなら、人工知能は見過ごせない選択肢だろう。人工知能は深層学習を使って、膨大な画像を学習させ、人間の特定の特徴を簡単に認識し、企業の作業員ではないか、又は、疑われる物を持っているか発見できます。ICカードや指紋を大量に作るべきことはない、数多くの保安官も雇用しなくてもいいです。AI顔認識システムなら、VTIジャパンのフェイスXをお勧めいたします。弊社のFaceXは、クラウド上の開発・運用リアルタイムな入退室管理システムスマホアプリケーション、1秒以内に精度99,7%で顔を認識することができます。
AI顔認識システム － FaceX
応用事例: ある食品業で活躍している会社は、部外者が異常物を社内/工場に持っている、又は、疑われる者が入るかどうかをAI顔認識システムで発見してきました。社員たちの顔情報を全部登録したあと、順調に稼働しているため、疑われるものが入り込む余地はありません。
2.6. 製造をスマート管理するシステム
スマート工場向けの包括的なテクノロジーソリューションをご提供いたしました弊社は、微力でも製造業への DX促進を支援したいと存じます。それで、MES-Xは、望ましい最終製品を生産するためのワークフロー・レシピを管理し、各種生産書類記録、生産工程最適化を行う製造実行システムです。在庫管理システム、保守/点検管理システム、品質管理システム、製造実行管理システム、トレーサビリティシステム、それらの６つのシステムで構成されます。詳しい情報と応用事例はこちらをご覧ください。
VTIジャパンのMES-X
2.7. OCR (光学文字認識)による製造管理
OCR (光学文字認識)とは、人工知能の力を借り、手書きや印刷された文字を、スキャナーして読み取り、デジタルの文字に変換することです。これは、紙で実施する作業をデジタル化でき、特にバックオフィス部や物流企業で使うのが多い技術です。人件費とか紙代とかカットダウンすることができるし、手ごろの価格がある製品も多いそうです。
応用事例: 株式会社ギオンは国内の70拠点以上ある総合物流企業です。受け取る受注一覧表がCSVなどのデータとしてもらうことができず、手入力するしかなくて、ミスしやすいし、時間もかかった問題がります。そして、AI-OCR を導入した後、出荷を自動化することができるし、お客の信頼を失うミスもないデータを容易に管理又は保持することができます。
2.8. AIによる品質管理
品質管理システム又はソフトウェアは従来多いが、AIによる品質管理を導入する企業はあまり多くないと思います。普通の品質管理ソフトウェアと肩を並べると、優越ある価値を与えると思われます。普通の品質管理ソフトウェアはコードプログラムによって稼働しています。つまり、そのプログラムがエラーあれば、稼働したまま違う結果を出します。一方、深層学習を使用するAIは膨大なデータを学習させ、試行錯誤して問題を解決します。固定なプログラムではなく膨大なデータ、そして深層学習によって最適な方法を出します。
応用事例: 2021年に、株式会社スカイディスクとトヨタ自動車九州株式会社は、品質検査で 音を聞き分けるAI異音検査システムを稼働しました。設備保全分野で多数の好影響をもたらします。
2.9. AI需要予測による仕入れの最適化
仕入れは利益に密接な関係があります。仕入れが多すぎると赤字になったら、コストが最適化できるかどうか営業を維持することができません。ですから、仕入れの需要を予測したら、ある程度無駄のコストを削減します。
応用事例: ある株式会社は食品を生産する会社です。AI需要予測により、仕入れの数量予測を精度に向上させし、損失しないし、在庫管理も効率化することができます。コロナ渦の中でも売り上げを増加できます。
2.10. ロボット
実はAIを使用するロボットもあります。製造で数多くのロボットを使うのは多くの大手会社にあります。作業時間が短縮し、人手も少なくなります。今まだ高額かかるが、将来のトレンドになると予測されます。
応用事例: 建設業界での日本インシュレーションは、ロボットを「雇用」したことがあります。工場現場の製品の出荷量のデータをアップロード、転記、抽出することを担当します。人手作業がほとんどなくなり、作業時間は15分から５分に短縮します。ロボットのおかげで、社員たちが残業する必要はないです。
3. コスト削減の注意
コスト削減に関して注意すべきことは二つあります。一つ目、どのコスト削減アイデアを選択しても品質を低下してはいけないです。それは、長年の会社の名誉を破ることを引き起こすことができます。二つ目は、社員たちの声も気にしてください。それは、コスト削減アイデアがふさわしいかどうか重要な答えです。みんなの感情を抑えないで、社員一同、手を繋ついで前向きに将来へ行ってください。
4. まとめ
上記に2022年の10つのコスト削減アイデアを説明しましたが、実は、効率あるアイデアは非常に豊富です。時々刻々変わる時代で、最新の知識又は先端技術の情報を把握した方がいいです。IT技術又は21世代の先端技術を理解したい方は、登録のためにメールを書き込めくださいね。
