製造業の需要予測精度向上と工程最適化にAIを活用した実践事例

背景・課題

製造業では需要変動や受注の不確実性が大きく、正確な需要予測が難しい状況でした。従来は担当者がエクセルや過去の実績ベースで予測していたため、過剰在庫や欠品リスク、無駄な生産コストが継続的な課題となっていました。

AI活用ソリューション

時系列データに基づくAI需要予測モデル（例：ProphetやLSTM）を導入し、機械の稼働データ・受注履歴・市況データを統合して解析。AIによるシミュレーション結果をもとに月次生産計画・発注量算出を自動化し、マニュアル作業を大幅削減。結果、生産ラインの稼働率・在庫回転率を経営会議で毎月確認し、年間サイクルでモデル精度改善を継続。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

導入2年目で在庫回転率が1.9→2.2に向上。欠品・納期遅延の件数も前年の1/2に減少。人為ミスが減り、意思決定の迅速化につながった。コスト削減効果は年300万円規模となり、システム投資の2年以内で回収見込み。

実事例

脳内パッド社が手掛けた化学製品メーカー向けAI需要予測システム導入事例では、2年間で在庫量減・生産計画精度向上・現場業務効率化が実現。人力に頼らず意思決定が迅速化し、コスト削減と欠品低減を両立。

https://www.brainpad.co.jp/doors/contents/best_case_demand_forecasting/

さらなる展開

将来的にはAI予測結果を営業・サプライチェーン部門ともリアルタイム共有し、需要変動対応や自動発注への展開を検討中。他製造拠点や異業種系列工場への横展開に向けて、データ標準化・モデル精度改善の取り組みも進行。

導入ロードマップ

1. 現状調査・データ整備 - 現行業務プロセスと在庫・生産データを収集・点検。AI分析が可能な形へ前処理。
2. PoC実施 - 過去データでAI需要予測モデルの精度を短期検証。現場業務とのFit&GAPを把握。
3. システム要件定義・導入 - 業務プロセスに合う形でAI需要予測を生産計画システムに組み込み。ユーザートレーニングも実施。
4. 現場運用・効果検証 - 導入後も予測精度や現場業務への定着度を検証し、継続的改善サイクルを運用部門と連携して回す。