製造業のAI導入が加速している背景
製造業は、人手不足、属人化、品質管理の複雑化という課題に直面しています。特に中四国エリアの中小製造業では、紙ベースの管理やExcelでの手作業が依然として多く、デジタル化の余地が大きい状況です。
事例1：工程進捗の見える化（広島県・金属加工業A社）
課題： 日報が紙ベースで月末に手作業で集計。工程の遅延が見えず、納期遅れが月3〜4件発生。
解決策： TOC診断で「工程進捗の見える化」がボトルネックと特定。Replitで工程管理アプリを構築し、Google Sheetsと連携した自動集計を実装。
成果：
•納期遅延：月3〜4件 → 月0〜1件
•日報集計時間：月20時間 → 自動化（0時間）
•管理者巡回時間：1日2時間 → 1日15分
事例2：在庫確認の効率化（大阪府・食品卸売業B社）
課題： 在庫確認を電話とFAXで行っており、1件あたり15分。1日平均20件の問い合わせ。
解決策： Google Chat連携の在庫確認チャットボットを構築。
成果：
•在庫確認時間：1件15分 → 1件30秒
•営業の商談時間：1日3時間 → 1日6時間
事例3：品質チェックのデジタル化
課題： 品質チェックリストが紙で、不良品の傾向分析ができない。
解決策： タブレット対応の品質チェックアプリを構築し、Looker Studioで不良品の傾向を可視化。
成果：
•品質データの入力時間：1件5分 → 1件1分
•不良品率の傾向分析：不可能 → リアルタイム可視化
製造業のAI導入を始めるには
81合同会社は、製造業のAI導入支援に豊富な実績があります。TOC（制約理論）でボトルネックを特定し、Replit × Google Workspaceで業務アプリを最短2週間で構築します。
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