オンデマンド製造のFictiv社と機械部品大手のミスミグループ本社が、製造業とサプライチェーンの現状に関する共同調査レポートを発表しました。本レポートは、今後の製造業の競争力を高める上で「設計の簡素化」と「管理業務へのAI活用」が極めて重要であることを示唆しています。
Fictivとミスミによる共同調査報告
デジタル技術を駆使したオンデマンド製造プラットフォームを提供するFictiv社と、FA・金型部品のカタログ・オンライン販売で知られる株式会社ミスミグループ本社が、製造業の現状とサプライチェーンのデジタル化に関する共同調査レポートを発表しました。このレポートは、主に北米の製造業関係者を対象とした調査結果をまとめたものですが、その内容はグローバルな競争環境に置かれている日本の製造業にとっても、多くの示唆に富んでいます。
調査回答者らが指摘した、今後の製造業を後押しする特に重要な要素として、次の2点が挙げられています。
- 設計の簡素化 (Simpler design)
- 管理業務におけるAIの活用拡大 (More use of AI for management)
これらは、一見するとそれぞれ独立したテーマに見えますが、実は密接に関連し合っており、これからの工場運営やサプライチェーン構築の根幹をなす考え方と言えるでしょう。
鍵となる「設計の簡素化」
「設計の簡素化」とは、単に部品点数を減らすといった話に留まりません。製造性や組立性（DFM/DFA: Design for Manufacturability/Assembly）を設計の初期段階から徹底的に織り込み、生産プロセス全体を効率化するアプローチを指します。サプライチェーンが複雑化し、労働力不足が深刻化する現代において、この考え方の重要性はますます高まっています。
例えば、特殊な加工や熟練技能を必要とする設計は、特定のサプライヤーや特定の作業者に依存する状況を生み、サプライチェーンの脆弱性につながります。一方で、標準的な加工方法や市販の部品で構成できるシンプルな設計は、調達先の選択肢を広げ、生産の安定化とコストダウンに直結します。これは、長年「摺り合わせ」の技術力で競争力を維持してきた日本の製造業にとって、従来の強みを見直すきっかけともなり得ます。ベテラン設計者の暗黙知に頼るのではなく、誰が作っても品質が安定する設計思想を、デジタルツールを活用しながら組織的に取り入れていくことが求められます。
もう一つの鍵「管理業務へのAI活用」
レポートが指摘するもう一つの鍵は、生産計画、在庫管理、品質管理、サプライヤー管理といった「管理業務」へのAI活用です。市場の需要変動やサプライヤーからの納期遅延など、現代のサプライチェーンは不確実な要素に満ちています。こうした複雑な状況下で、人間が経験と勘だけを頼りに最適な意思決定を下すことは、もはや困難になりつつあります。
AIを活用することで、膨大なデータから需要をより正確に予測したり、生産ラインの稼働状況や部材の在庫状況をリアルタイムで分析し、最適な生産スケジュールを立案したりすることが可能になります。また、センサーデータから品質の異常を早期に検知し、不良品の発生を未然に防ぐといった活用も進んでいます。AIは熟練管理者の仕事を奪うものではなく、むしろ彼らの経験や知見をデータで裏付け、より迅速で的確な判断を支援する強力なツールとして機能するのです。
日本の製造業への示唆
今回のFictiv社とミスミ社の共同レポートから、日本の製造業が学ぶべき点は多岐にわたります。以下に要点を整理します。
1. 設計思想の転換とフロントローディングの徹底
サプライチェーン全体の強靭性と効率性は、設計段階でその多くが決まります。「後工程はお客様」という言葉通り、製造や調達のしやすさを考慮した設計を徹底することが、結果的にコスト、品質、納期の競争力に繋がります。設計部門と製造・調達部門の連携をこれまで以上に密にする必要があります。
2. 管理業務のデータドリブン化
熟練者の「勘・コツ・経験」は日本の製造業の宝ですが、それに依存しすぎると属人化を招き、事業継続のリスクとなります。まずはスモールスタートでも構いません。生産計画や在庫管理など、特定の管理業務においてデータを収集・分析し、AIによる意思決定支援を取り入れることで、業務の標準化と最適化を図るべきです。
3. 「設計」と「調達」のデジタル連携
オンデマンド製造のFictiv社と、部品供給のプラットフォーマーであるミスミ社が協業していること自体が、重要なメッセージです。設計データがそのまま部品調達や製造指示にシームレスに繋がるような、デジタルで連携されたサプライチェーンの構築が、今後の競争優位の源泉となります。自社内だけでなく、サプライヤーも含めたエコシステム全体でのデジタル化を視野に入れることが重要です。
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