製造業において、AI（人工知能）の活用は大きな可能性を秘めています。AIは、生産性の向上、品質の向上、コストの削減、安全性の向上など、製造業にとって重要な課題を解決するための強力なツールとなり得ます。
今回は、AIを導入することで解決できる課題やAIを導入するメリット・デメリットなどをご紹介します。
AIが解決できる製造業の課題とは
製造業でAIを導入することにより、解決できる主な課題2点を詳しく紹介します。
品質管理の向上
製造業でAIを活用することで、品質管理が向上します。
AI技術は、高度なデータ処理と分析能力を活かし、製品の品質を迅速かつ精緻に評価するための新たな手法を提供してくれるのです。
また、AIは視覚的な品質管理に大きな影響を与えています。製造業で画像認識技術を駆使すると、製品の外観や仕上がりを評価することが可能です。
これにより、製造業において重要な業務である製品の外観欠陥や異常を高精度かつ迅速に検出できます。例えば、製品表面の傷や色の不均一性などが自動的に検出され、品質チェックの信頼性が向上するのです。
また、製造業でセンサーデータを活用することにより、製品の物理的な特性や性能もリアルタイムで監視・評価できます。温度、圧力、振動などのデータを解析することで、製品の動作状態を把握し、異常なパターンを検出することが可能です。このような監視システムにより、品質低下の早期警告が可能となり、不良品の削減に寄与します。
AIは大量のデータを効率的に処理する能力を持っているため、品質管理におけるデータの分析も容易におこなえるのが特徴でその能力が製造業で活躍します。過去の製品データや製造プロセスの情報を綿密に分析し、品質上のパターンや傾向を発見することで、品質改善の方針を効果的に立案できます。
技能の学習・継承
製造業におけるAIは、貴重な熟練技術者の技能とノウハウを次世代に継承し、新人や未経験者にも効果的な指導を提供する手段として注目されています。
AIには、熟練技術者の作業プロセスをデータとして収集し、それを解析して特定のタスクや手順を理解させることが可能です。
これにより、製造業の複雑な作業や精密な操作の手法を習得し、次世代の技術者に指導する際の教材として活用できます。また、AIは熟練技術者の判断基準やトラブルシューティングのアプローチを学習し、問題解決能力を育成するのに役立ちます。
さらに、AIは新人や未経験者に対するリアルタイムの指導を提供することも可能です。例えば、作業中にAIが画像やセンサーデータを解析し、適切な手順やアドバイスを提示することで、効果的な作業を支援します。これにより、トレーニング期間を短縮し、生産性が向上するのです。
AIはまた、物理的なリスクや危険な作業において、安全性の確保と技能の伝承を両立させる役割も果たします。製造業の熟練技術者の手法を基にした安全な作業手順をAIが生成し、従業員に提供することで、事故や怪我を予防できます。
AIで成功している製造業の事例
AIで成功している製造業の事例には、例えば、下記のようなものがあります。
オムロン株式会社
オムロン株式会社は、AI分析により金型製造の加工時間を40%削減しました。
AIは金型の形状や材質、加工条件などのデータから最適な加工パスを自動生成し、従来の手作業に比べて高速かつ正確に金型を加工することができます
株式会社ダイセル
株式会社ダイセルは、工場内の異常を検知する画像解析システムを開発しました。
AIはカメラで撮影した画像から異常箇所を検出し、アラートを発信します。 これにより、人間の目視検査にかかる時間やコストを削減し、品質管理の効率化を図りました。
株式会社ブリヂストン
株式会社ブリヂストンは、人間のタイヤ成型技術をAIで再現しました。
AIはタイヤの形状や素材、温度などのデータから最適な成型条件を算出し、タイヤの品質や性能を向上させました。 また、AIは成型技術者のノウハウを学習し、技術伝承にも貢献しました。
製造業でAIを導入するメリット
製造業でAIを導入することは、さまざまなメリットがあります。
主な利点を以下に詳しく紹介します。
ヒューマンエラーの防止
製造業にAIを導入することで、ヒューマンエラーを効果的に防止できます。AIは高度な精度と一貫性を持ち、人間の疲労や集中力の低下によるエラーを軽減するのです。
例えば、自動化された生産ラインやロボットシステムは、反復的な作業や複雑なタスクを高い正確性で実行します。これにより、人間の誤操作やミスを排除し、製品品質の向上と生産効率の増大が可能となるのです。
また、AIはデータ解析や予測能力に優れており、異常検知やトラブルの予兆を早期に検出します。センサーデータや生産データを監視し、異常なパターンを自動的に識別することで、事故や故障のリスクを低減します。
コストや無駄の削減
AIは生産プロセスの最適化や効率化に貢献するため、製造業にAIを取り入れるとコスト削減や無駄の削減が実現可能です。AIは生産ラインや工程の最適化を支援し、作業スケジュールや資源の割り当てを最適化します。
これにより、無駄な待ち時間やリソースの浪費を削減し、生産効率が向上します。品質向上に伴い、返品や再加工のコストも削減可能です。
また、AIは機械や設備の状態を監視し、故障やメンテナンスの予兆を検出することができるのも特徴的です。予知保全により、計画的なメンテナンスや修理が可能となり、生産停止や急なコスト増を防ぎます。
製造業でAIを導入するデメリット
製造業でAIを導入することは、メリットもたくさんありますが、デメリットもあります。
特徴を理解して、導入時の参考にしてください。
雇用の減少
AIによる自動化は、一部の作業が効率的におこなわれる一方で、人間の仕事が失われる懸念があります。とくに、単純作業やルーティーンワークに従事している人々は、AIに取って代わられる可能性が高いとされています。
製造業の単純なタスクや繰り返し作業は、AIのアルゴリズムによって高速かつ正確に実行されるため、従来の人手による作業よりも効率的です。
これにより、一部の職種や業務が自動化されることで、関連する仕事が減少する可能性があります。
リスクマネジメントが難しい
AIは高度な計算能力と学習能力を有していますが、その一方で予期せぬ行動や判断をする可能性があります。AIが誤った判断をしたり、故障や不具合が発生したりした場合、これに対処する計画が必要です。
リアルタイムでAIの挙動を監視し、異常なパターンや判断を検出するシステムを導入することで、問題が発生した際に早期に対処できます。また、AIの学習データやアルゴリズムに対する適切なバックアップやチェックポイントの確保も重要です。
製造業でAIを導入できるおすすめサービス
以下ではAIを導入できるおすすめサービスについて紹介します。
AIプロジェクト推進サービス
AI研究所の「AIプロジェクト推進サービス」は、AIを活用した課題解決のためのサービスです。AIプロジェクトのプランニングから実際のAIモデルを作成した場合の成果報告までを実施します。課題解決に必要なAIプロジェクトを提案してくれます。
クライアントが抱えている問題と理想をヒアリングしたうえで、最適な方向性と解決策を提示してくれるのが特徴的です。
豊富なコンサルティング経験を持つ製造業にも強いコンサルタントが、業務効率化や新製品・サービス開発を支援してくれます。
人材育成からAI開発まで、AIプロジェクトのすべてのフェーズに対応し、社内でAIを活用できる人材を育成することも、AIモデルを開発することも可能です。
- AI人材を育成したい方→企業向けDX・AI人材育成サービス
- AIの開発を発注したい方→AI技術コンサルティング 受託開発/PoCサービス
- AIプロジェクトを任されているがどうしていいかわからない方→AIプロジェクト推進サービス
こちらから自社に合うサービスをお選びください。
「AIプロジェクト推進サービス」を利用した具体例
自動車部品製品開発をおこなっている大手メーカーでは、技術部の社員に対して、AIプロジェクト推進サービスの一環として、AI人材育成を実施しています。その目的は、AIの活用事例や仕組み、今後のプロジェクトの進め方などを共有し、部署ごとのプロジェクト化へ向けた足がかりとするためです。
AI人材育成では、セミナーをおこない、AIの基礎知識や応用例、データ分析や機械学習の手法などを解説しています。セミナーの結果、AIに関する共通言語を持つことができ、社内教育でも役立てることができています。また、セミナー後にはいくつかの部署で実際にAIを活用するプロジェクトが立ち上がっているようです。
製造業にAIを導入することについてまとめ
製造業にAIを導入することで、製造業が抱えている課題を解決できる可能性があります。一方で、雇用の減少やリスク管理が困難などのデメリットもあります。絶え間ない技術の進化により、製造業の課題を解決する手段としてAIは強力な存在となっていますが、導入前の計画段階から慎重な検討が必要です。適切な導入戦略によって、製造業界はより効率的で競争力のある未来を築くことができます。
