生産現場のレポート業務をAIで自動化し意思決定を迅速化 ― 三和製作所のDX事例
背景・課題
三和製作所では、生産工程別の集計レポート作成が各担当者ごとにエクセルを手動入力する形で行われていた。伝票・装置データの突合や集計時にミスが発生し、毎月の部門会議に間に合わせるために残業が常態化。属人化と手戻りが経営課題となっていた。
AI活用ソリューション
具体的には、生産設備からの実績データをIoT経由で自動収集し、これを統合データベースに蓄積。BIツール「Tableau」と連携したAI集計モジュール（Pythonベースで開発）を開発・導入した。AIは不具合や異常値も自動判別し、定型月次レポートと経営向けサマリーを自動生成。担当者は集計作業から解放され、分析や改善提案に時間を割けるようになった。今回、AI導入に際して関係部門で徹底したフォーマット統一と検証フェーズを重ねたことで、現場の実運用に耐える精度を獲得した。
AI導入前後の変化
導入前 (Before)
- 毎月2名で合計40時間をかけてエクセル集計。作業担当者による入力ミス・計算漏れが年3～4回生じ、その都度やり直しや追加ヒアリングが発生していた。会議に資料が間に合わないことも。
- 作業工数は月40時間→5時間（約87%削減）。人的エラーによる再集計は年間3回→ゼロに効率化。
導入後 (After)
- AI集計・自動レポート化により、担当者による手入力がほぼ消滅。1名で月5時間程度のチェック作業のみで済み、入力ミスもほぼゼロに。現場へのレポート展開も定時運用が可能に。
イメージ図
成果・効果・ROI
作業コストは年90万円削減。現場からの改善提案数も前年同期比で2倍となり、意思決定のスピードと説得力が向上。AIにより業務標準化を現場アンケートで8割が肯定。今後は分析モデル追加などで投資対効果をさらに高める方針。
実事例
三和製作所の生産管理部では、AIによる月次レポート自動化を2023年11月から本格運用開始。従来の手作業を刷新し、人的ミスの解消・作業時間大幅削減に加え、現場課題の見える化による提案活動が活発化するなど目に見える効果を生んでいる。
さらなる展開
現在は生産現場限定だが、今後は品質管理や資材調達部門でも同様のAI自動集計・レポート運用を検討。全社横断のKPI可視化基盤へと発展予定。
導入ロードマップ
- 現状調査＋課題洗い出し - 現場ヒアリング＆実データに基づく現状分析を実施。属人化・手間・ミス発生状況を可視化。
- AI導入効果と初期投資の試算 - PoCで小規模導入し、AI自動集計の精度・業務負担の削減効果を部門会議で検証、ROI試算実施。
- 本格システム設計・現場教育 - 全データ連携ルートを整備し、新標準フォーマットを確立。現場教育を含めて運用テスト実施。
- 本番運用・効果検証 - 2023年11月から生産現場で本運用開始。月次レポート作成業務をAI主導に移管し、定期的な効果レビューで運用最適化。
- 全社展開・モデル拡張 - 効果が確認でき次第、他部門へ横展開し、AI活用範囲を拡大。ダッシュボード・分析KPIを追加予定。
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