安全・環境・規制
製造業のリスクアセスメントはAIでどこまで自動化できる?下書きと人の判断
リスクアセスメント記録でAIが担うのは、災害記録の分類、危険源の候補出し、記録の下書きです。危険性の見積りと評価、低減措置の決定、残留リスクの書き方は人に残ります。
製造業のAI活用
特集AI活用の基礎・選び方
選定でAIが担うのは、部門のメモを業務一覧表に直すこと、秘密保持契約の条項の抜き出し、比較表の下書き、試用記録の集計です。外部へ出さない情報の線引き、着手する1工程、標準にするツールと有料の範囲は人に残ります。
製造業の業務は、受注または需要予測を起点に、設計と見積、材料の調達、生産計画、製造、検査、出荷、原価集計へと流れます。情報は図面・BOM・作業標準書・検査記録・日報・設備の点検表として、基幹システム、生産管理システム、Excel、紙の帳票に分かれて溜まります。
基幹システム・生産管理・Excel・紙の帳票に情報が分かれ、受注から原価までを一つの流れで追えません。
見積の勘所、段取り、設備の癖、不良の原因当てが特定の社員の経験にあり、退職で失われます。
検査で見つかる不良の原因分析が後回しになり、同じ不良が繰り返されます。
突発停止の原因と対処が担当者の記憶にあり、復旧までの時間が読めません。
受注の増減と納期変更が計画に波及し、材料の手配と人員配置がその都度組み直しになります。
作業日報・検査記録・点検表が紙で、転記と集計に時間がかかり、分析に使えません。
見積・受注
見積・受注とは、図面と仕様から原価を見積もり、納期を回答し、受注の可否を判断して登録する業務です。
生産計画
生産計画とは、受注と需要予測から負荷を見て、工程の順序・設備・人員・材料を割り当て、変更に対応する業務です。
記事 1 本
製造現場
製造現場とは、作業指示を受け、標準書に沿って作業し、実績と異常を記録し、次シフトへ引き継ぐ業務です。
記事 4 本
技術文書・知識
技術文書・知識とは、手順書・仕様書・FAQ・トラブル記録を整備し、検索できる形で共有し技能を継承する業務です。
記事 1 本
設計・開発
設計・開発とは、要求仕様を整理し、図面とBOMを作成し、設計変更を管理し、レビューと試験を行う業務です。
調達・サプライヤー
調達・サプライヤーとは、材料・部品の発注、価格交渉、納期管理、品質対応、代替品検討、契約管理を行う業務です。
品質管理
品質管理とは、検査、不良の分析、是正処置、監査対応、トレーサビリティの記録を行う業務です。
記事 1 本
設備保全
設備保全とは、設備の点検、故障の記録と対処、部品管理、保全計画の作成と予兆の監視を行う業務です。
記事 1 本
原価・経営
原価・経営とは、標準原価と実際原価を集計し、歩留まりや稼働率を把握し、品目・顧客別の採算を示す業務です。
記事 1 本
商品企画・需要予測
商品企画・需要予測とは、市場情報と販売実績から需要を見込み、仕様を整理して企画審査に諮る業務です。
在庫・倉庫
在庫・倉庫とは、入出庫、棚卸、ロット管理、滞留・欠品の把握、ピッキングと出荷を行う業務です。
安全・環境・規制
安全・環境・規制とは、労働災害の防止、化学物質の管理、環境報告、規格の維持、輸出管理を行う業務です。
記事 1 本
AI活用の基礎・選び方
AI活用の基礎・選び方とは、製造の会社が生成AIを業務に入れる前に決めるツール・データ・ルール・順番を、業務と帳票に落として判断する業務です。
記事 1 本
安全・環境・規制
リスクアセスメント記録でAIが担うのは、災害記録の分類、危険源の候補出し、記録の下書きです。危険性の見積りと評価、低減措置の決定、残留リスクの書き方は人に残ります。
製造現場
当直の記録を集めて引継ぎ文の下書きを作る工程は、少人数の工場でも自前で立ち上げられます。次シフトで運転を続けてよいかと、伝える優先順位は現場リーダーが確定します。
技術文書・知識
聞き取りの文字起こしと手順書の下書き、既存文書との重複の指摘はAIに渡せます。手順が正しいかの確認と、どちらを正本にするかの判断はベテランと技術責任者が持ちます。
設備保全
突発停止の対応でAIが担うのは、過去の同じ故障と対処を出所付きで並べること、故障履歴の下書き、点検表の集計です。運転を止めるか、施錠して近づくか、メーカーを呼ぶかの判断は人に残ります。
製造現場
異常報告のうち、話した内容から報告書を起こす工程と過去の類似異常を探す工程はAIに渡せます。ラインを止めるかどうかと是正処置に上げるかは現場と品質保証が確定します。
品質管理
外観検査のうち、不良候補を拾って要確認品に振り分ける工程は画像判定に渡せます。合否の最終判定と限度見本の更新、客先への確認は検査員と品質保証が持ちます。
記事に書いた業務の分け方も、工程ごとの線引きも、株式会社BoostXが企業の現場で実際に使っている手順です。読んで終わりにせず自社で動かしたい場合は、次の3つの進め方があります。製造を含め、業種を問わずお受けしています。
毎月ひとつずつAI化する
今の業務を工程に分けて、任せられるところから毎月ひとつずつAIに置き換えていく進め方です。設計と実装、運用の見直しまでを月額で続けます。
部署をまたいで一気に動かす
BoostXも当事者として社内に入り、複数の部署にまたがる業務を一緒に組み替えます。月2日の訪問を含む伴走型です。
仕組みとして作り切る
試して効果が出た工程を、人が起動しなくても動き続ける仕組みにします。小さく試す段階から本番運用まで。
オンライン30分・無料の相談です。ツールの紹介はしません。いまの工程を伺い、AIに任せる工程と人が決める工程を分けて、最初に着手する1工程まで決めて終わります。その場で契約をお願いすることはありません。
対象 自社の業務でAIを使いたい会社の方(経営者・部門責任者・情報システム/DX担当) / 営業・提携のご提案、個人の学習相談はお受けしていません。