Operationalizing AI

Manufacturing AI products currently use AI to extract data, map processes, and suggest recommendations, while humans remain in control of final decisions. It is best utilized when handling cumbersome but essential tasks like developing Bills of Materials (BOMs) or Request for Quotations (RFQs).

Since BOMs act as the blueprint for building products, accuracy is critical to avoid rework, inventory issues, or production delays. Instead of relying on employees to enter every detail, AI can scan drawings, images, or charts to identify components, numbers, and descriptions, then generate a digital BOM that’s stored for future use. Employees can still review and adjust the AI-generated results, ensuring the data is accurate and tailored to the specific needs of the business. These files can integrate directly into ERP workflows, linking with estimating to keep projects moving faster.

AI can also assist with quote processing by reviewing RFQs to ensure all requirements like addresses and delivery dates were received. If more information is needed, it can help draft responses to customers and even develop final contracts. These approaches can remove guesswork and reduce errors while giving teams more time to focus on higher-value work.

AI steps beyond simply improving transaction efficiency and execution by automating these routine tasks, unlocking actionable insights from unstructured data that traditional ERP, MRP, scheduling, or CAD systems struggled to fully use. By bringing intelligence to this information, AI empowers manufacturers to make quicker, more confident decisions that keep their operations resilient and competitive.

AIを社内の仕組みに落とし込む

現在の製造業向けAI製品では、データ抽出、工程整理、改善点の提案のためにAIを使用しているが、最終的な判断は人間が行っている。最も有効なAIの活用法は、部品表（BOM）や見積依頼書（RFQ）の作成など、手間がかかるが欠かせない業務の処理に使用することだ。

たとえば、製品の組み立てで設計図の役割を果たすBOMの場合、手直しや在庫問題、生産遅延を避けるために正確に作成することが重要である。従業員による細かい入力作業をAIに任せれば、図面・画像・図表を読み取り、部品・番号・内容を特定し、デジタルBOMを作成してくれる。保存することで、将来的な活用も可能だ。AIによる生成結果は、従業員が確認して修正することもできるため、取得できるデータは正確かつ事業ニーズに適している。こうして得られたファイルはERPのワークフローにそのまま統合でき、見積書データと連動させてプロジェクトを迅速に進めることができる。

AIはまた、RFQを点検して住所や納期などすべての必要事項が含まれているか確認するなど、見積もり業務を支援することも可能だ。足りない情報があれば顧客への連絡文面を下書きしてくれるし、さらには最終契約書の作成まで手伝ってくれる。このようにAIを活用することで、不正確な情報を排除し、ミスを減らすと同時に、スタッフがより価値の高い仕事に向き合う時間を増やすことができる。

AIの効果は、こうした定型作業を自動化することで業務の効率化と確実な履行を図るだけではない。従来のERP、MRP（資材所要計画）、生産計画システム、CADシステムでは十分に活用できなかった非構造化データから、意思決定に必要な情報を引き出せるようになるのだ。AIを用いてこうした情報を高度に分析することで、製造業者は意思決定のスピードと確度をさらに上げ、事業のレジリエンスと競争力を維持できるようになる。

【限定公開】テクニカルライティング講座資料を無料公開中

※原文記事を機械翻訳＋人手校正（ポストエディット）にて作成しております。