IT、インターネット業界において生産管理システムの導入後に「想定外だった」という声が多いのが、「既存ツールとの連携可能性」と「カスタマイズの必要性と柔軟性」の問題です。既存ツールとの連携可能性については、生産管理システムを導入する際には、現在使用している開発ツールとの連携可能性を確認することが大切です。カスタマイズの必要性と柔軟性については、生産管理システムを導入する際には、自社の業務に合わせたカスタマイズが必要になる場合があります。このほか「導入に伴う業務フローの変更」「セキュリティとデータ保護」「導入後のサポートと運用体制」なども、事前に確認しておくことをおすすめします。

生成AIの普及とAIエージェントの台頭により、IT、インターネット向けの生産管理システムは新たな段階に入っています。AIは過去の販売実績や市場データを分析し、需要を予測して生産量や在庫水準の最適化を実現します。生成AIは顧客動向や設備能力、資材状況を踏まえて最適な生産スケジュールを自動生成し、ボトルネックを低減できます。さらに変化する現場状況にも適応し、生産計画をリアルタイムに再構築します。これにより無駄を省き、生産効率を大幅に向上させます。センサーや設備データをAIで監視し故障兆候を予測する「予知保全」が可能です。故障前に修理を行えるため、稼働停止時間とコストを削減します。機械学習は蓄積データからパターンを学習し、微細な異常も検出します。また、画像解析を活用した自動品質検査も高度化し、製品の欠陥をリアルタイムで検出して不良率を低減します。