多品種少量生産のスケジューリング最適化手法｜段取り時間を削減し納期を守る方法 - Wikiだるま

「製品種類が100種類以上あって、スケジュールが組めない」「段取り替えに時間がかかりすぎて、稼働率が上がらない」「少量受注ばかりで、在庫を持てない」

多品種少量生産の製造業で、こうした悩みは深刻です。

特に金属加工業、プラスチック成形業、機械部品製造業など、受注生産型の製造業では、製品種類が数百種類に及び、1つの製品のロットサイズは10個から100個程度という企業が多く見られます。

この記事では、多品種少量生産特有のスケジューリングの課題と、段取り時間削減、納期遵守率向上、在庫最適化を実現する具体的な手法を詳しく解説します。

多品種少量生産のスケジューリングが困難な5つの理由

理由1：組み合わせの爆発

多品種少量生産では、製品種類が多く、組み合わせが爆発的に増えます。

製品種類が100種類、設備が10台ある場合、どの製品をどの設備に割り当てるかの組み合わせは、理論上100の10乗通りになります。これは10の20乗という天文学的な数字です。

人間が手作業でスケジュールを組む場合、せいぜい10通りから20通り程度の組み合わせを試すのが限界です。最適な組み合わせを見つけることは、実質的に不可能です。

ある金属加工業（製品種類150種類、設備10台）では、ベテラン生産管理担当者が1週間かけてスケジュールを組んでいましたが、「本当にこれが最適なのか分からない」と悩んでいました。

理由2：段取り時間の最適化が困難

多品種少量生産では、製品が変わるたびに段取り替えが必要です。段取り時間は、前の製品と次の製品の類似度によって大きく異なります。

金属加工の場合、材質が同じで形状が似ている製品なら段取り時間は30分程度ですが、材質も形状も全く異なる製品なら2時間以上かかることがあります。

理想的には、類似製品をまとめてスケジューリングすることで、段取り時間を最小化したいのですが、納期や優先度も考慮しなければならないため、最適な順序を見つけるのは困難です。

理由3：少量受注による在庫リスク

多品種少量生産では、1つの製品のロットサイズが10個から100個程度と少ないため、在庫を持つことが困難です。

大ロット生産なら、1,000個作って在庫として持ち、受注があったら在庫から出荷できます。しかし、少量生産では、10個作って全部出荷してしまうと、在庫がゼロになります。次の受注があったら、また製造しなければなりません。

在庫を持たないということは、受注のたびに製造が必要になり、リードタイムが長くなります。しかし、在庫を持つと、売れ残りのリスクがあります。

この在庫と納期のトレードオフをどう最適化するかが、多品種少量生産の大きな課題です。

理由4：急な受注への対応

多品種少量生産では、顧客からの急な受注が頻繁に発生します。「製品Xを明日までに10個ほしい」という依頼が入ります。

すでに生産スケジュールが組まれているのに、急な受注を割り込ませると、既存のスケジュールが狂います。どの製品の納期を遅らせるか、どの設備に割り込ませるか、判断が難しいです。

Excel管理では、急な受注への対応に半日以上かかり、その間に他の受注も入ってきて、さらに混乱します。

理由5：納期の多様性

多品種少量生産では、製品ごとに納期が異なります。製品Aは1週間後、製品Bは3日後、製品Cは2週間後、という具合です。

納期が近い製品を優先的に生産すべきですが、段取り時間も考慮すると、必ずしも納期順に生産するのが最適とは限りません。

製品Bは3日後納期で優先度が高いが、製品Aと類似しているので、製品Aを先に生産した方が段取り時間が短い、というジレンマが発生します。

納期と段取り時間のトレードオフをどう最適化するかが、多品種少量生産の最大の課題です。

多品種少量生産が陥りがちな3つのスケジューリングの罠

罠1：納期順に生産してしまう

最も単純なスケジューリング方法は、納期が近い順に生産することです。納期が明日の製品を最優先で生産し、次に納期が明後日の製品を生産する、という方法です。

この方法は分かりやすいのですが、段取り時間を無視しているため、非効率になります。

製品A（納期明日、材質：鉄）→ 製品B（納期明後日、材質：アルミ）→ 製品C（納期3日後、材質：鉄）という順序で生産すると、鉄→アルミ→鉄と材質が変わり、段取り時間が長くなります。

もし製品A→製品C→製品Bという順序に変更すれば、鉄→鉄→アルミとなり、段取り時間が短縮できます。製品Cの納期が3日後なので、製品Bより後に生産しても問題ありません。

納期だけでなく、段取り時間も考慮した順序最適化が必要です。

罠2：類似製品をまとめすぎてしまう

段取り時間を削減するために、類似製品をまとめて大量に生産してしまうケースがあります。

製品A、B、Cはすべて材質が鉄で形状も似ているので、まとめて生産すれば段取り時間が短縮できます。そこで、製品Aを100個、製品Bを100個、製品Cを100個、合計300個を連続して生産します。

しかし、実際に受注があるのは、製品Aが10個、製品Bが20個、製品Cが15個だけです。残りの製品A 90個、製品B 80個、製品C 85個は在庫になります。

在庫を持つことで、次回の受注には在庫から出荷できますが、もし受注がなければ、在庫が不良在庫化します。特に特注品の場合、他の顧客には売れないため、不良在庫リスクが高いです。

段取り時間削減と在庫リスクのバランスを取る必要があります。

罠3：設備の得意不得意を無視してしまう

多品種少量生産では、複数の設備があり、それぞれ得意な製品が異なります。

旋盤Aは小径の製品が得意、旋盤Bは大径の製品が得意、という具合です。小径の製品を旋盤Bで加工することも物理的には可能ですが、加工時間が長くなり、品質も安定しません。

スケジューリングの際には、製品の特性と設備の得意不得意をマッチングさせることが重要です。しかし、Excel管理では、この情報が属人的で、ベテラン担当者の頭の中にしかありません。

設備の特性を明確にし、システムで管理することが必要です。

最適化手法1：類似製品のグルーピングと優先順位付け

製品の類似度を数値化する

段取り時間を削減するためには、類似製品をまとめてスケジューリングすることが有効です。しかし、「類似」とは何かを定義する必要があります。

製品の類似度を、以下の要素から数値化します。

材質の類似度

• 同じ材質（鉄と鉄、アルミとアルミ）：類似度 100点
• 異なる材質（鉄とアルミ）：類似度 0点

形状の類似度

• 直径の差が10mm以内：類似度 80点
• 直径の差が10〜30mm：類似度 50点
• 直径の差が30mm以上：類似度 20点

加工深さの類似度

• 深さの差が5mm以内：類似度 80点
• 深さの差が5〜20mm：類似度 50点
• 深さの差が20mm以上：類似度 20点

色の類似度（プラスチック成形の場合）

• 同じ色：類似度 100点
• 異なる色（白→黒など）：類似度 0点

これらの要素を総合して、製品AとBの類似度を0〜100の数値で表します。類似度が高いほど、段取り時間が短くなります。

クラスタリングによるグループ化

類似度をもとに、製品をグループ化します。

製品A、B、Cは材質が鉄で形状も似ているので、グループ1にまとめます。製品D、E、Fは材質がアルミで形状も似ているので、グループ2にまとめます。

各グループ内では、段取り時間が短いため、連続して生産することが効率的です。

ただし、グループ内でも納期を考慮する必要があります。グループ1の製品A、B、Cのうち、納期が近い順にA→B→Cと生産します。

優先順位の計算式

納期と段取り時間のトレードオフを解決するために、優先順位を計算式で決定します。

優先順位スコア = 納期の緊急度 × 重み1 + 段取り時間の削減効果 × 重み2

納期の緊急度

• 納期まで1日以内：100点
• 納期まで2〜3日：80点
• 納期まで4〜7日：50点
• 納期まで8日以上：20点

段取り時間の削減効果

• 前の製品との類似度が80以上：80点
• 前の製品との類似度が50〜79：50点
• 前の製品との類似度が50未満：20点

重みの設定

• 重み1（納期）= 0.7
• 重み2（段取り時間）= 0.3

この計算式により、納期が非常に近い製品は、段取り時間が長くても優先的に生産されます。納期に余裕がある製品は、類似製品とまとめて生産されます。

AI自動スケジューリングシステムなら、この計算を全製品に対して瞬時に実行し、最適な生産順序を提案できます。

最適化手法2：有限能力スケジューリングによる現実的な計画

無限能力 vs 有限能力スケジューリング

従来のExcel管理では、無限能力スケジューリングになりがちです。設備の能力を無視して、「この製品は明日までに100個作る」と計画してしまいます。

しかし、実際には設備の能力は有限です。旋盤Aは1日8時間しか稼働できず、1個あたり30分かかる製品なら、1日に16個しか作れません。100個作るには、6.25日かかります。

有限能力スケジューリングでは、設備の能力を正確に考慮して、現実的な計画を立てます。

設備の能力を定義

• 旋盤A：1日8時間稼働、製品Xは1個30分
• 旋盤B：1日8時間稼働、製品Xは1個40分
• フライスA：1日6時間稼働（メンテナンス時間を除く）

作業者のスキルを考慮

• 作業者A：旋盤が得意、製品Xは1個30分
• 作業者B：旋盤は普通、製品Xは1個45分

設備と作業者の両方の能力を考慮して、現実的な生産計画を立てます。

ボトルネックの自動検知

有限能力スケジューリングでは、どの設備がボトルネックになっているかを自動検知できます。

旋盤Aの稼働率が98%、旋盤Bの稼働率が95%、フライスAの稼働率が60%という場合、旋盤A、Bがボトルネックになっています。

ボトルネックを解消するためには、以下の対策が考えられます。

対策1：フライスで加工可能な製品を振り替える 製品Xは旋盤でもフライスでも加工可能な設計なので、フライスAに振り替えます。これにより、旋盤の負荷が下がります。

対策2：外注を活用する 旋盤の能力が不足している場合、一部の製品を外注に出します。納期が厳しい製品は内製、納期に余裕がある製品は外注、という判断をします。

対策3：残業・休日出勤で対応 一時的な需要増に対しては、残業や休日出勤で対応します。残業コストと納期遅れペナルティを比較して、判断します。

AI自動スケジューリングシステムなら、ボトルネックを自動検知し、代替案を提示できます。

最適化手法3：動的スケジューリングと即座のリスケジューリング

静的スケジューリングの限界

従来のExcel管理では、静的スケジューリングになります。月初に1ヶ月分のスケジュールを組んで、それを1ヶ月間固定します。

しかし、実際には、急な受注、設備トラブル、材料納入遅れなど、計画外のイベントが頻繁に発生します。静的スケジュールでは、これらのイベントに対応できません。

計画を変更する場合、手作業で半日以上かかり、その間に新しいイベントが発生して、さらに混乱します。

動的スケジューリングの仕組み

動的スケジューリングでは、状況が変わるたびに、スケジュールを自動更新します。

イベント1：急な受注が入った 製品Xを明日までに10個という急な受注が入りました。システムに入力すると、AIが既存のスケジュールを分析し、どこに割り込ませるかを自動判断します。

「製品Yの納期は3日後で余裕があるので、製品Yを後回しにして、製品Xを優先します」という提案が数秒で表示されます。

イベント2：設備がトラブル 旋盤Aが故障し、修理に2日かかります。旋盤Aに割り当てられていた製品A、B、Cを、他の設備に振り替える必要があります。

AIが自動で「製品Aは旋盤Bに振り替え可能、製品Bはフライスに振り替え可能、製品Cは外注が必要」という代替案を提示します。

イベント3：材料納入が遅れた 製品Dの材料納入が2日遅れます。AIが自動で「製品Dの生産を2日後ろ倒し、その間に製品E、Fを優先生産します」という再計画を提示します。

この動的スケジューリングにより、イベントが発生してから数秒で対応策が見つかり、現場への混乱を最小限に抑えられます。

リスケジューリングの頻度

動的スケジューリングでは、リスケジューリングの頻度が重要です。

頻度が高すぎる場合（1時間ごとなど） 現場が混乱します。「さっき指示された製品Aの生産を始めたのに、1時間後に製品Bに変更されて、また製品Aに戻された」という状況になり、段取り替えが増えて非効率です。

頻度が低すぎる場合（週1回など） 急なイベントに対応できません。火曜日に設備トラブルが発生したのに、次のリスケジューリングが来週月曜日では、1週間も対応が遅れます。

推奨される頻度は1日1回 毎朝、前日の実績を反映して、当日と翌日のスケジュールを更新します。急なイベントが発生した場合は、その場で手動でリスケジューリングを実行します。

最適化手法4：経済的ロットサイズの計算

段取り時間と在庫コストのトレードオフ

多品種少量生産では、段取り時間を削減するために大ロット生産したいが、在庫コストが増加するというトレードオフがあります。

経済的ロットサイズ(EOQ: Economic Order Quantity)を計算することで、このトレードオフを最適化できます。

経済的ロットサイズの計算式

EOQ = √(2 × 年間需要量 × 段取りコスト / 在庫保管コスト率 × 単価)

具体例：製品Xの場合

• 年間需要量：1,200個（月平均100個）
• 段取りコスト：2時間 × 時給3,000円 = 6,000円
• 在庫保管コスト率：20%（年間）
• 単価：10,000円

EOQ = √(2 × 1,200 × 6,000 / 0.2 × 10,000) = √(14,400,000 / 2,000) = √7,200 = 約85個

つまり、製品Xは85個ずつ生産するのが経済的です。

ロットサイズの調整

経済的ロットサイズは理論値ですが、実際には以下の制約を考慮して調整します。

制約1：納期 85個生産するのに3日かかるが、納期が明日なら、10個だけ緊急生産します。

制約2：材料の在庫 材料が50個分しかない場合、85個は生産できません。50個だけ生産します。

制約3：顧客の発注パターン 顧客が毎回10個ずつ発注する場合、85個作っても、8.5回分の在庫になります。顧客の発注頻度に合わせて、30個ずつ生産する方が現実的です。

AIシステムなら、これらの制約を考慮して、最適なロットサイズを自動計算できます。

実際の運用イメージ：金属加工業での適用例

多品種少量生産の典型例として、金属加工業での運用イメージをご紹介します。

企業概要（想定）

• 従業員：80名
• 設備：旋盤5台、フライス3台、マシニングセンタ2台
• 製品種類：150種類
• 月間受注件数：200件
• ロットサイズ：平均50個（最小10個、最大200個）

従来のExcel管理での課題

スケジュール作成に毎週8時間かかる。製品種類が多すぎて、最適な順序が分からない。段取り替えに1日あたり合計20時間（10台×平均2時間）を費やしている。急な受注に対応できず、半日以上かかる。納期遅れが月に30件発生している。

AI自動スケジューリング導入後の期待効果

効果1：スケジュール作成時間の削減 AIが類似製品をグルーピングし、優先順位を自動計算するため、スケジュール作成時間が週8時間から10分に短縮できる可能性があります。

効果2：段取り時間の削減 類似製品をまとめてスケジューリングすることで、段取り時間を30%削減できる可能性があります。1日あたり6時間の削減、年間1,440時間の生産時間創出が見込めます。

効果3：急な受注への対応 動的スケジューリングにより、急な受注が入っても、数秒でリスケジューリングが完了します。従来の半日以上から数秒に短縮できます。

効果4：納期遅れの削減 有限能力スケジューリングにより、現実的な計画が立てられ、納期遅れが削減される可能性があります。月30件から月10件程度への削減が期待できます。

これらはあくまで理論値であり、実際の効果は企業の運用状況によって異なります。

よくある質問

多品種少量生産でもシステム化のメリットはあるのかという質問には、むしろ多品種少量生産こそシステム化のメリットが大きいです。製品種類が多く、組み合わせが複雑なほど、AIによる最適化効果が高まります。少量生産でも、段取り時間削減や納期遵守率向上により、十分な投資対効果が見込めますとお答えします。

製品種類が何種類以上ならシステム化すべきかという質問には、製品種類が30種類を超えたら、Excel管理では限界が見え始めます。50種類以上なら、システム化を検討すべきタイミングです。100種類以上なら、システム化は必須と言えますとお答えします。

ロットサイズが10個でもシステム化できるのかという質問には、ロットサイズの大小は関係ありません。重要なのは、製品種類の多さと受注頻度です。ロットサイズが小さくても、製品種類が多ければ、システム化のメリットは大きいですとお答えします。

経済的ロットサイズを自動計算できるのかという質問には、Wikiだるまには経済的ロットサイズの自動計算機能があります。年間需要量、段取りコスト、在庫保管コストを入力すると、最適なロットサイズを提案しますとお答えします。

急な受注に本当に数秒で対応できるのかという質問には、AIによる動的スケジューリング機能により、数秒でリスケジューリングが可能です。既存の計画への影響を自動分析し、代替案を提示しますとお答えします。

製品の類似度を手作業で設定する必要があるのかという質問には、最初は製品マスタに材質、サイズ、色などの属性を登録していただきます。AIが自動で類似度を計算します。段取り時間の実績データが蓄積されると、AIが学習して精度が向上しますとお答えします。

まとめ：多品種少量生産のスケジューリング最適化は可能

多品種少量生産のスケジューリングは、組み合わせの爆発、段取り時間の最適化、在庫リスク、急な受注対応、納期の多様性など、複雑な課題があります。

しかし、適切な最適化手法を用いれば、これらの課題を解決できる可能性があります。類似製品のグルーピング、有限能力スケジューリング、動的スケジューリング、経済的ロットサイズの計算により、段取り時間削減、納期遵守率向上、在庫最適化が期待できます。

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