製造業企業がAIを活用して成果を出す例が増えています。しかし、実際にどのように活用されているかが分からないことや、AIを上手く扱えるかが不安といった理由で、なかなか導入に踏み切れない企業も多いのではないでしょうか。

本記事では、自社へのAI導入に興味のある製造業の方に向けて、製造業におけるAIの活用例についてご紹介します。また、技術の発展に伴ってAIを導入するハードルが下がりつつあるため、そういった最新動向についても解説します。

製造業がAIを活用するメリット

製造業は、AIを活用することでどのようなメリットを得られるのでしょうか。主なメリットとして4つのことをご紹介します。

人手不足の解消

人の手でしかできなかった作業を、AIを活用して自動化・省人化することで、人手不足を解消できます。今後、少子高齢化で人口が減少していく日本では労働者の確保が難しくなると予想されていますが、その対策としてAIに期待が寄せられています。

生産性の向上

製造現場に蓄積されたデータをAIが分析することで、最適な生産条件の予測や設備の予知保全が実現可能です。トラブルを未然に防いでスムーズに生産できるようになることで、生産性の改善効果が期待できます。また、需要予測に応じた生産計画を立てるなど、オペレーションの観点からもAIの活用にはメリットがあります。

品質の向上

検査工程を人が行っている場合は、人ごとのバラツキやヒューマンエラーが発生する可能性があります。しかし、AIを活用するとそれらの課題は解消されて均一な検査が実現できるため、全体的な品質の向上や安定化を図れます。

ナレッジの蓄積

若手人材の不足などの理由で、製造業での技術継承の課題が深刻化しつつありますが、それに対してもAIは有効です。人の代わりにAIが学習してナレッジを蓄積することで、熟練の技やノウハウの継承ができると考えられています。

製造業におけるAIの活用例

製造業でAIを導入する企業が増加傾向にありますが、実際にどのような形で活用されているのでしょうか。ここでは、主な用途として三つのことをご紹介します。

• 検査工程の自動化
• 設備の予知保全
• サプライチェーンの最適化

いずれも製造業におけるAIの活用用途としてはメジャーなものであり、多くの企業が効果を実感しています。自社にAIを導入するか検討している方は、これらの例を踏まえて自社にも適用できるかを考えてみるとよいでしょう。

検査工程の自動化

AIとカメラを組み合わせた画像認識システムにより、検査工程の自動化を実現できます。

製造業では、製品の品質を担保するための検査工程が欠かせません。しかし、人が目視で実施できる量には限界があるため、検査量を増やすためには多くの人員を確保する必要があります。また、人ごとに検査基準が異なったり、集中力が切れたりすることによって不良品を見逃してしまう可能性もあるため、安定した品質を担保するのは難しくなっていました。

しかし、AIを活用すれば人と同等かそれ以上の精度で検査をしつつ、検査量を増やすことができます。AI活用時の検査量を増やすためには、高速化するか稼働時間を延ばすことが必要になりますが、いずれもAIであれば容易に実現可能です。特に高速化に関しては、AIと高速カメラを組み合わせることで、5ミリ程度の小さなキズを0.03秒で検査できる技術が開発されているなど、技術革新が進んでいます。

設備の予知保全

AIは設備の予知保全にも活用されています。

製造業では多くの設備が稼働して生産が行われていますが、それらの設備が故障すると重大な影響を受けることになります。例えば、生産の遅れによる納期遅延や事故などです。設備の故障を起こさないためには定期的なメンテナンスが必要不可欠ですが、保守コストがかかることが課題となっています

そこで、予知保全という手法が導入されつつあります。これは、設備の稼働率や異音・振動などの兆候を過去のデータと照合し、設備がいつ故障しそうかをAIが予知し、不具合が発生する前に対応するという仕組みです。適切なタイミングでメンテナンスを行えるため、保守コストを抑えながら設備の停止を未然に防ぐことができます。

先進的な取り組みを進める企業の中には、数時間から数日という精度で故障を予知することに成功した例もあります。高精度に予知するには大量のデータが必要になりますが、IoTとの組み合わせでデータ収集がしやすくなっているという背景もあり、導入する企業が増えていくでしょう。

サプライチェーンの最適化

AIは製造現場の効率化に貢献するだけでなく、サプライチェーンの最適化にも役立ちます。

例えば、食品メーカーの一部では、小売店の販売実績や気象予測などのデータを基にしてAIが需要予測をする取り組みを進めています。AIが出した需要予測に基づいて生産計画を立てることで、賞味期限の短い製品などの過剰生産や在庫不足を削減するという狙いです。実際に、廃棄ロスを30％以上削減することに成功した企業の例もあります。

近年では、サプライチェーンの複雑化によって考慮すべき事柄が膨大になり、人が需要予測を立てることは困難になりつつあります。そのような背景の中で、AIを活用した需要予測に注目が集まっています。

製造業向けAI技術の最新動向

製造業でのAI活用が進んでいるとはいっても、AIを導入するに至っていない企業の方がまだまだ多いでしょう。その背景としては、「AIを上手く扱えるか不安」「多額のコストがかかる」というイメージが影響しているように感じられます。しかし、この数年間でAI技術が発展し、上述したイメージを払拭できる最新技術が登場しています。

例えばAIプラットフォームは、高度なスキルを持ったIT人材がいない企業でもAIを導入しやすくするツールです。画面上の指示に従って操作するだけで誰でも簡単にAIが生成できる、専門知識がなくてもAIを学習させられる、といった優れた機能を持っています。

AIプラットフォームでは、需要予測などの複雑な業務はまだ対応できない傾向にありますが、簡単な検査や予知保全のAIであれば、自社で作ることができます。製造業で活用するためのテンプレートが用意されたAIプラットフォームも登場しているため、AIを導入するハードルが低くなると考えられています。

また、この数年間でエッジAIの技術が注目を集めています。エッジAIとは、AIを搭載した現場近くの端末がデータを処理する技術です。従来はクラウド上に集めたデータをAIが処理するクラウドAIという方式が主流でしたが、リアルタイム性が損なわれることや、通信の安定性が課題となっていました。

エッジAIであれば、リアルタイムに流れてくる製造現場のデータを即座に処理することができます。また、エッジAIは導入コストを抑えられる傾向にあるため、初めてAIを導入する企業にも適しています。

AIの活用によって製造業の革新に近づける

AI技術は日々進化しており、今や企業規模に関わらず導入できるようになりました。AIプラットフォームやエッジAIなどの登場によってAIを導入するハードルが下がってきているため、自社でのAI活用を検討してみてはいかがでしょうか。

少子高齢化による人口の減少や国際的な競争の激化など、製造業にとって厳しい環境が今後も続くでしょう。AIの活用によって自社の革新を目指し、競争力を高めることが重要になってきます。