製造業の見積もり業務にAIを活用した事例をご紹介

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今回は、多品種少量生産型の製造業におけるAIを活用した「積算・見積もりのドンブリ勘定」の脱却事例についてお伝えさせていただきます。

1.システム導入前の状態と主な課題

【最新事例サマリー】
AI活用を通じた「積算・見積もり業務」の標準化・脱属人化・技術継承

【事例企業様の概要】
■業種:金属製品製造業(多品種少量生産)
■従業員数:約40名(うち積算・見積もり担当者計4名)

【Before(システム導入前の状態と主な課題)】
一部のベテラン担当者1名とその他担当者3名(計4名)で積算・見積もり業務に従事。

新規の見積もり作成の参考情報として使用する「過去の図面データ」と「過去の積算データ」を探し出す作業が属人化しており、かつ多くの時間を取られていた。
また、「過去の図面データ」が個別の担当者ごとにバラバラに管理されており、会社として統一管理・データベース化できていない点も課題であった。
加えて、積算方法も担当者ごとに異なっていたため、担当者によって見積もり精度にもバラつき(ドンブリ勘定)が生じていた。

2.システム導入後の主な課題解決効果

【After(システム導入後の主な課題解決効果)】
見積もり算出の参考情報として使用する「過去の類似図面データ」を探し出す作業をAIシステムが代替。

AIシステムに「新規図面データ」と各種条件をインプットし検索すると、瞬時に「過去の類似図面データ」が検索結果として表示される。
併せて、「過去の類似積算データ」も引っ張ってくることが可能に。

イメージ図
見積業務の単なる効率化・標準化だけでなく、原価予測載制度アップ(見積の精度アップ)を実現

結果として、「従来かかっていた時間よりも短い時間で」かつ「より精度高く」見積もり作成することが可能となった。

また、一部のベテランに依存していた積算・見積もり業務を、知識・経験の浅い社員でも問題なく実践できるようになった。
―――

以上、多品種少量生産型の製造業におけるAIを活用した「積算・見積もりのドンブリ勘定」の脱却事例について、その一部をお伝えさせていただきました。

 
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目次

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