生産資材管理のITシステム

【執筆者紹介】熊坂 治
この記事の執筆者
熊坂 治
山形県生まれ
東北大学工学部(応用物理学科)を卒業後パイオニア(株)に入社し、基礎研究、プロセス技術、生産技術、製造技術、工場計画、技術営業、事業開発など広範に担当。
2008年に経営工学部門、2009年に総合技術監理部門と技術士資格を取得し、退社後技術士事務所を開設して、品質工学をコンサルティング。
2011年に株式会社産業革新研究所を設立し、2012年にWebサイト「ものづくりドットコム」を公開。多くの専門家と協力しながら製造業のプロセス革新と課題解決を支援している。
博士(工学)、技術経営修士(専門職)、山梨学院大学客員教授(技術経営論)
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ものづくりドットコムの熊坂です。

ものづくりドットコムでは掲載記事が増えてきたことから、1月25日にAI(人工知能)を使った記事検索機能「ものづくりスマートサーチ」を追加しました。AIについては以前から気になっていたのですが、オールプレジデント社のTEC-PALでも使っていると聞き、徳山社長に使い勝手を訊ねたところ、意外に安くて簡単であると分かり開発に踏み切った経緯があります。学習機能で次第に賢くなっていくというところが男心をくすぐりますよね。AIもいよいよ身近になってきました。一度試してみてください。

さてものづくり革新の手法を一つずつ紹介しており、今回は「生産資材管理のITシステム」についてお話します。これもいずれAI化されていくんでしょうね。

生産資材管理方法の歴史的変化

生産管理という概念は広いわけですが、今回取り上げるのは部材を購入して生産するという「計画-購買-在庫-生産」の部分です。資材管理とも言えるしサプライチェーン管理とも言えます。

この原稿を執筆するに際して、この分野の歴史を調べてみたのですが、ほとんどの資料は下図1のように、米国で1960年代に始まったMRP(Material Resource Planning)を起源としています。それ以前の、例えば明治時代の主要製造業だった製糸工場で「どう作っていたか」については資料があるものの、その資材の管理方法については全く情報が見つかりませんでした。おそらくは必要なものを多少の余裕を持って発注し、在庫を適当(適切?)に管理していたのでしょう。製品のライフサイクルが長く、比較的少ない品目を大量生産していれば、仕掛品や完成品の在庫はさして問題になりません。またネット通信どころかFAXすらなく、そろばんで計算している時代に、分単位のち密な定量管理は不可能だったと考えられます。

1960年代にコンピューターが世の中で使われ始めると、一部の米国大手企業はMRPで資材発注管理を始め、さらに設備や人材、資本などの資源まで管理対象として在庫や財務を計画するMRP(Manufacturing Resource Planning)Ⅱに発展しました。

これに対して日本では、トヨタのカンバン方式や経験と協調で在庫を最小限にする管理に成功していたため、MRPⅡは普及せず、むしろ1980年代に日本のやり方を研究した米国がリーン(無駄のない)生産方式として導入したり、さらに簡易で分かりやすいTOC(Theory of Constrains、制約理論)として体系化しました。

そうこうしているうちにコンピュータの能力/価格比は急速に向上し、日本においてもコンピュータを使った資材管理、日程管理が一般的になってきました。

図1.資材管理の移り変わり [引用:特許庁技術調査資料を筆者が加筆]

MRPの仕組み

MRPの手順を図2に示します。要は生産計画に必要な資材を各種情報から計算し、適切なタイミングで適切な量をサプライヤーに発注しようとするものです。

あらかじめ生産しようとする製品に必要な材料と数量をBOM(Bill of Material=部品表)にまとめ、生産計画に示された製品台数をかけることで各部品の必要量が計算されます。そこから在庫量を引くことで発注量を計算し、部品のロットサイズを考慮して購入ロット数を決定し、必要期日から納入リードタイム分だけ手前に発注します。

図2.MRPの手順

当たり前の手順ですが、図2フローの計画と右の情報を入力すればあとは計算で出てきます。小規模な製品で、他の製品と独立していれば簡単ですが、大規模な製品で派生機種が多く、よって共通部品が多い時には効果が大きいことになります。1970年代は大型コンピュータで何時間もかけて計算しましたが、現在では普通のPCでリアルタイムに処理できてしまいます。すごい世の中になったものです。

これによって在庫削減、製造リードタイム短縮、部品欠品の防止、発注業務の一本化などの効果が期待されます。

生産管理システム導入の留意点と問題点

こんなに便利そうなMRPですが、なかなか効果が出ない企業が多いとご存知の方も多いでしょう。以下のような問題があります。

  1. 部品表が正確なのはもちろんですが、在庫データ、リードタイム情報が正確でなければなりません。私が元勤務していた事業部の購買担当に聞いたところ、在庫数量データが現物と合わないので使えないとのことでした。生産に使う数量はおそらく正しいものの、開発部門が実験に使用した部品の数量入力が不正確だろうとのことでした。一度でも不正確だと毎回倉庫に行って確認しないと怖いですよね。リードタイムも数量が10個の時と1000個の時、繁忙期と閑散期で同じでしょうか?
  2. 大本の基準生産計画も精度が必要ですが、見込み生産製品の場合はこれも変動する場合があります。多少減る分には大きな影響がありませんが、増えてしまうと部品が不足し、生産が無くなってしまうと、購入部品がそっくり不良在庫になります。
  3. 結局信頼できない情報を元にすると、数量も期間もサバを読むことになります。あてにならないほどサバは大きく取ります。そうなると効果が期待されていた部品在庫削減、製造リードタイム短縮は結局実現できません。
  4. 生産計画が工場の生産能力に見合っていれば良いですが、複数製品を同時に計画すると、生産量の調整、判断は別の仕組みで管理する必要があります。
  5. ジャストインタイムが難しいとはいえ、サバという適度な調整を入れ込めば、煩雑な生産管理システムの大部分をパッケージソフトで獲得できるという効果は獲得できるところが利点と言えます。

いかがでしょう、参考になりましたか?奥が深いですね。生産管理ITシステムの分野では本間峰一さんが御専門です。今回の投稿でも大分参考にさせてもらいました。不明の点はQ&Aや問い合わせフォームで質問してください。

この記事の執筆者
熊坂 治
山形県生まれ
東北大学工学部(応用物理学科)を卒業後パイオニア(株)に入社し、基礎研究、プロセス技術、生産技術、製造技術、工場計画、技術営業、事業開発など広範に担当。
2008年に経営工学部門、2009年に総合技術監理部門と技術士資格を取得し、退社後技術士事務所を開設して、品質工学をコンサルティング。
2011年に株式会社産業革新研究所を設立し、2012年にWebサイト「ものづくりドットコム」を公開。多くの専門家と協力しながら製造業のプロセス革新と課題解決を支援している。
博士(工学)、技術経営修士(専門職)、山梨学院大学客員教授(技術経営論)
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