品質管理にAIを活用するメリット3つ|4つの活用事例や注意点も紹介

 2021.07.01  デジタルトランスフォーメーションチャンネル

品質管理にAIを活用するメリットにはどのようなものがあるのでしょうか。本記事では3つのケースにおける品質管理のポイントや品質管理にAIを活用するメリット、品質管理にAIを活用した事例などをご紹介しますので、ぜひ参考にしてみましょう。

品質管理にAIを活用するメリット3つ|4つの活用事例や注意点も紹介

AIは品質管理に活用できる?

AIとは人間の脳の仕組みを模したもので、自分で考え予測するといった人の知的ふるまいが行えるものです。近年はAI技術がさまざまなものに活用されていますが、品質管理もその中の1つです。

現在、日本では少子高齢化による労働人口の減少により、多くの企業で人手が足りない状態になりつつあります。また、そのような中で、生産性の向上や業務効率化のために品質管理にAIを活用する企業が増えてきています。

3つのケースにおける品質管理のポイント

品質管理とは製品が完成した後で検査を行うイメージがありますが、実際には完成する前段階で品質をチェックし、改善することが重要です。そのため、品質管理は「品質検査」「製造工程」「品質改善」という3つのケースでの品質管理がポイントとなります。

ここでは3つのケースにおける品質管理のポイントをご紹介しますので、それぞれどのようなポイントがあるのか参考にしてみてはいかがでしょうか。

1:品質検査の場合

品質検査での品質検査では、製品が求められている基準を満たしているかどうかや工程能力、管理状態のチェックなどを行います。製品の品質が基準を満たしているかどうかの検査は品質管理の中でも中核となるプロセスで、品質検査はもちろん基準定義にも用いられます。

また、工程能力のチェックでは製品の品質検査がそもそも的確に検査できる工程となっているかをチェックし、管理状態のチェックでは検査や工程管理が適切に実施されているかを監視するものです。

2:製造工程の場合

製造工程の品質検査では、主に作業がマニュアル化されているか、作業の教育や訓練は適切か、必要な設備の状態は適切か、製造や検査の工程は最適かどうかといった点をチェックします。業務フローがマニュアル化されていれば、新人でもマニュアルを見ながら作業を行えます。

また、作業の教育や訓練を適切に実施することで品質向上や業務効率の向上などに繋げることができ、必要な設備が最適化されていれば品質の高い製品を製造できるようになります。さらに製造や検査の工程を最適化することで、不適合の発生を防止できます。

3:品質改善の場合

品質改善の品質検査では、不適切な製品の再発防止策や今後起こる可能性のある不備に対しての対策があります。不適合品が発生した場合に、現状分析によって原因を把握し、再発防止のための取り組みを行います。

また、現在は不適合品が発生していなくても、今後発生する可能性がある不備に対しても事前の対策を行う必要があります。

品質管理にAIを活用するメリット3つ

ここまで品質管理の具体的な内容を紹介してきましたが、近年では品質管理にAIを利用するケースも増えてきています。それでは、このような品質管理にAIを利用することにはどのようなメリットがあるのでしょうか。

ここでは品質管理にAIを活用するメリット3つをご紹介します。

1:人材不足を補える

現在、少子高齢化によって人手不足がだんだんと深刻化している状況で、多くの企業は業務効率化によって人手不足という課題を改善しようとしています。しかし業務効率化を優先して不適合品が出回ってしまっては企業としての信頼を落としてしまうリスクがあります。

その点、AI技術を品質管理に活用すれば、高い品質を保ちながら業務効率化が実現できます。そのため、AIを導入することで人材不足が補えると言えるでしょう。

2:人的ミスを減らせる

品質管理を人が目視で行う場合、疲れていたり集中力が切れていたりといったさまざまな原因によって欠陥品を見逃してしまうケースもあります。また、人が働く以上ミスを完全に無くすことはできず、休憩もせずに常に作業を続けることもできません。

しかしAIであれば、人のように健康状態や精神状態による影響を受けて欠陥品や不適合品を見逃すということがありません。また、作業を怠ることもなく、休憩の必要もないため常に一定の精度での品質管理が実現できます。

3:人間では難しい判別をしてくれる

AI技術は近年急速に発展してきており、これまでは人が目視でチェックする必要があった微妙な適合不適合の判別もできるようになってきています。

また、近年ではディープラーニングによって学習したAIを活用することで、人間では気づかない異常まで検知できるようになってきています。

そのため、AIによって品質管理を自動化することにより、データ分析によって数値から異常を検出できるようになるため、トラブルをいち早く発見できるようになります。

品質管理にAIを活用した事例4つ

近年では業務効率化や生産性の向上へつなげるために、品質管理にAIを活用する企業が増えてきています。これからAIに導入によって品質管理を自動検査化しようと検討しているのであれば、事前にどのような活用事例があるのかも知っておきましょう。

ここでは、品質管理にAIを活用した事例4つをご紹介します。

1:西日本旅客鉄道株式会社

西日本旅客鉄道株式会社の事例では、新幹線の走行音から異常を知らせるAIシステムを活用しています。このAIシステムでは、線路の近くに設置したマイクが新幹線の走行音を記録し、AIシステムへと送信しています。

そこで過去の正常な走行音を学習したAIによって判別が行われ、AIが異常を検知した場合は指令所へと通知が行われるという仕組みになっています。

2:JFEスチール株式会社

大手鋼鉄メーカーであるJFEスチール株式会社の事例では、安全管理業務にAIが活用されています。同社では近年経験の浅い製鉄所作業員が増加したことにより、以前よりも安全確保を優先する必要性が発生していました。

そのため、作業員が立ち入り禁止エリアに入った場合カメラが作業員を認識し、警告を発します。そして、自動的に製造ラインを停止するというAIを活用した安全管理システムを実用化しました。

3:Audi

Audiの事例では、プレス工場での自動車部品のひび割れ検査にAIを活用しています。これまでの同社のプレス工場では目視のチェックや画像ソフトを使った2段階の検査を行っていましたが、効率が良くありませんでした。

そのため、AIにサンプルとして大量のひび割れ画像を学習させ、ひび割れを自動検知できるシステムの開発を行い、数秒で検査が完了できるようになりました。

4:サントリーホールディングス株式会社

飲料品は季節や消費者動向などによって売れ行きが左右されるため、柔軟な生産計画を立てる必要があります。サントリーではこれまで経験のある社員が生産計画の立案や変更を行っていましたが、全体最適での生産計画の立案はできていませんでした。

そこで欠品、品薄、過剰などの在庫状況をAIが自動抽出し、タイムリーに生産計画を立案、変更するシステムを開発、導入しました。このシステムにより、サントリーでは生産計画の変更に掛かる時間を大幅に削減することに成功しました。

品質管理にAIを活用する際の注意点

AIを品質管理に利用することで人では判別できない異常も判別できるようになりますが、一方でAIが自動化および定型化ができる業務のみとなっています。定型化可能な内容であれば人間が目視や手作業で業務を行うよりも、AIのほうが的確かつ迅速に業務を遂行することができます。

しかし柔軟性が求められる業務についてや、実際の最終的な判断は人が行わなければいけないケースも多く、品質管理のすべてを自動化できるわけではありません。

まとめ

近年多くの企業が人材不足を解消するためにさまざまな施策を講じていますが、品質管理をAIによって自動検査化することも人材不足を補うために有効な方法です。

ただし、AIが活用できるのは定型化が可能な業務のみとなっているため、導入する場合には十分な検討を行う必要があるでしょう。

本記事でご紹介した品質管理のポイントや品質管理にAIを活用するメリット、品質管理におけるAIの活用事例などを参考に、品質管理にAIを活用して業務効率化を図りましょう。

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