品質管理の課題

品質管理部門の目標は、一貫した高品質の製品を最小限のコストと最速のスピードで提供することである。したがって、最大の課題は、コストを抑えつつ生産スピードを下げずに、いかにして安定した高品質の製品を提供するかということになる。INFORMが最近実施した調査によると、AIベースの生産計画を適用することで、一貫した高品質を維持しながら、スループット時間を最大62％短縮し、生産性を最大11％向上できる可能性があるという。このようなことが可能になるのは、AIベースのシステムでは、影響するさまざまな変動要素を人間よりはるかに多く、はるかに正確に考慮することができるからだ。

予備製品、中間製品、最終製品の各生産工程には、考慮すべき無数の相互依存関係がある上、人員、材料、機械のキャパシティにも一定の制約があるため、これらを同時に把握し、追跡することなど人間にはほぼ不可能だ。例えば、10件の生産オーダーに対して組める可能性のあるシーケンスは360万通りもある。しかも、この数字は優先順位、キャパシティ、スループット時間など、関連する計画パラメータを考慮していない。

ERPであれば、個々のオーダーのリードタイムを算出することはできるかもしれないが、利用可能なリソースに対して、競合するオーダーを動的に配分することはできない。しかし、APS（Advanced Planning and Scheduling）と呼ばれる生産スケジューラーを使えば、全体として最大限の結果が得られるシーケンスを容易に計算し、利用可能なリソースとキャパシティに応じたスケジュールを生成することができる。APSが採用する数学的意思決定モデルでは、AIが連続的に数学的検証を行い、あらゆる種類の生産計画問題を解決する最適解を示してくれるからだ。

（-3 に続く）

※原文記事を機械翻訳＋人手校正（ポストエディット）にて作成しております。