【電線のAI生産スケジューリング 3】解決策 ～ 投入順序と工程の同期を一度に決める

2026.09.28A1:生産計画・スケジューリング , S08:金型や治具を使う工程で納期遅れと段取りを最少化したい

前回までに、工場の工程構成と、そこで起きている4つの課題を確認しました。今回は、その課題をどう解くのかという話です。効果を金額にするのは次回、導入の進め方は最終回になります。

考え方 ―― 個別に直すのではなく、まとめて解く

4つの課題はどれも、どの品番をいつ、どれだけ作るかという決め方から生じていました。段取りを減らそうとすれば納期が危うくなり、納期を守ろうとすれば段取りが増える。片方を直すともう片方が悪くなるので、順番に片づけることができません。

生産スケジューラの最適化AIは、この関係を1つの計算問題として扱います。納期、押出ラインの能力、ダイスの本数、交替勤務の時間帯、銅と樹脂の入荷日といった条件を一度に入れて、全体として最も良い1つの計画を出す、という考え方です。

最適化AIができる4つのこと

最適化の中身は、次の4つに分けられます。第2回のどの課題に効くのかも、あわせて示します。

最適化の要素	何をするか	対応する課題
ロットサイズ最適化	納期遅延件数と段取り時間の両方が小さくなるように、品番ごとにロットサイズ (一度にまとめて作る数量) を決める	課題4 (大ロットと小ロットのジレンマ)
作業の機械への割付け	同じ工程に複数あるラインのうち、どの品番をどのラインに載せるかを決め、ラインごとの仕事量をそろえて納期に間に合わせる	課題1 (督促コスト)
投入順序最適化	線径・樹脂・色が近い品番を隣同士に並べ、切替そのものを減らす	課題3 (段取り作業コスト)
工程の同期	前後の工程の着手時刻を合わせ、工程の間で待つ時間とドラムの滞留量を小さくする	課題2 (在庫保有コスト)

ロットサイズ最適化

大ロットにすれば、切替の回数が減るので段取り時間は減ります。小ロットにすれば、他の品番を待たせずに済むので納期は守りやすくなります。この釣り合いを、品番ごと・時期ごとに変えて計算します。人が決めるときは全品番に同じルールを当てはめがちですが、最適化AIは品番ごとに変えられます。

作業の機械への割付け

絶縁押出は10ライン、シース押出は5ラインあります。同じ品番でも、載せるラインを変えれば終わる時刻が変わります。空いているラインにも仕事を振り分け、ラインごとの仕事量をそろえると、遅れそうな注文がそもそも出にくくなり、督促も減ります。

投入順序最適化

押出の段取り時間は、前にどの品番を作っていたかで大きく変わります。同じ樹脂で薄い色から濃い色へ順に作ればパージは短く済みますが、濃い色の後に薄い色を作ると、色が混ざらなくなるまで長くパージしなければなりません。線径や絶縁厚も同じで、近い品番が続けば調整は軽くなります。似た品番を隣に並べるだけで、総段取り時間は目に見えて縮みます。

工程の同期

たとえば、ある品番の素線が伸線工程で朝10時に出来上がったとします。ところが、その素線を使う絶縁押出の着手が夕方4時だとすると、素線は6時間のあいだドラムに巻かれたまま置き場で待つことになります。この待ち時間が、そのまま工程の間の在庫です。

押出の着手時刻に合わせて伸線の着手をずらせば、待ち時間は短くなり、置き場のドラムも減ります。ここで大事なのは、「在庫を減らせ」と指示しているわけではない点です。前後の工程の時刻を合わせた結果として、在庫がひとりでに減っています。

4つを同時に考慮して、1つの計画に解く

この4つは、それぞれ独立した機能ではありません。1つを決めると、残りの3つの答えが変わってしまう関係にあります。

たとえば、ある品番のロットサイズを2倍にしたとします。その品番がラインを使う時間も2倍になるので、後に控えていた品番の着手は、その分だけ遅くなります。着手が遅くなれば、ラインが次に空く時刻も変わります。空く時刻が変われば、その品番を受け取る後工程をいつ始めるべきかも変わります。ロットサイズを1つ動かしただけで、投入順序、機械への割付け、工程の同期のすべてに影響が及びます。

それなら1つずつ順に決めればよい、とはなりません。先にロットサイズを決め、次に投入順序を決め、最後にどのラインに載せるかを決めたとします。ラインが決まってはじめて各ラインの空き時間が分かりますが、その時点で最初のロットサイズが最適だった保証はありません。決め直せば投入順序も変わり、割付けからやり直しになります。人手で進めるかぎり、この往復が終わりません。

最適化AIは4つを同じ計算の中に入れ、全体で釣り合いの取れた1つの計画として出します。ここが、工程ごとの個別改善と大きく違うところです。

突発対応 ―― 崩れたらすぐ作り直す

現実には、計画どおりにいかないことが毎日起こります。注文の数量や納期が変わる。押出機が故障して急に止まる。断線や外径不良が出て作り直しになる。銅や樹脂の入荷が遅れる。良い計画をつくっても、その日のうちに前提が崩れます。

最適化AIの実務的な価値は、崩れた時点の状況を入れ直して短時間で計画を作り直せること (リスケジュール) にあります。手作業なら半日かかる作り直しが数分で終われば、計画を直したうえで現場に渡せます。計画が間に合わないからその場しのぎで現場に頼み込む、という第2回の督促がいらなくなります。悪循環は、ここで切れます。

まとめ

課題ごとに、対応する最適化の要素があること。それを1つの計算で同時に解くこと。崩れたらすぐ作り直せること。この3点が今回の要点です。次回は、この効果を実際の数字で金額に換算します。

今回の4要素のうち、あなたの工場でいちばん効きそうなのはどれでしょうか。

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