製造業においてAIを活用する目的とは?メリットや活用事例を紹介!

 2021.05.06  デジタルトランスフォーメーションチャンネル

昨今では作業効率化や情報の可視化のため、AIの導入を進めている企業が多くあります。AI導入を検討している製造業の企業担当者の中には、そのメリットを詳しく知りたいと考えている方もいるでしょう。

本記事では、そのような方々に向けて、製造業にAIを活用する目的やメリット、実際の活用事例を紹介します。

製造業においてAIを活用する目的とは?メリットや活用事例を紹介!

製造業にAIを活用する目的

製造業はIoTへの支出額も多いといわれ、AIの導入で生産効率化やサプライチェーンの最適化など様々な効果が期待されています。製造業でのAI導入目的にはあらゆるものが挙げられますが、代表的なものを2つ紹介します。

作業効率化

製造業では製品を作る際、あらかじめ決められた工程に沿って作業が進められます。最終チェックで何かしらの問題が発覚した場合は、どの作業工程でトラブルが起きたかを探し出さなくてはいけません。AIを導入していない場合、その作業は人が行います。トラブルを探し出すには、細かな作業が必要なため、作業者へ負担が大きくなるでしょう。また、手作業はヒューマンエラーが起こりやすく、その他の問題が発生する恐れもあります。

一方で、AIを活用すれば検査がスムーズに進むだけでなくトラブルが起きた原因の早期発見も期待でき、作業効率化につながるでしょう。人員不足の解消や、製造ラインの安定にも寄与します。さらに、完成品のチェックにもAIを活用すれば検査の質が向上します。そのため、正確性・生産性が高い製造ラインの作成が期待できるのです。

情報の可視化

AIの活用でセンサー技術による人やモノの様子の収集や作業の工程のデータなどの様々な情報を得られます。人員から収集できない細かな情報を集められるため、詳細な情報に基づいた稼働の最適化を図れる点も特筆すべきでしょう。

特に、リアルタイムでの情報収集が可能な点は、AIならではの特徴といえます。生産ラインは必要なときに必要な分だけ稼働するのが最適ですが、人による判断ではその予想が難しい場合もあります。AIを利用すれば、リアルタイムで収集した売上のデータなど、具体的な情報をもとに適切な判断が下せるでしょう。

AIの活用によるメリット

製造業におけるAIの活用には、様々なメリットがあります。その代表的なものを2つ紹介します。

人件費削減

人でなくてもできる作業をAIに任せれば、少人数体制や無人による業務体制も可能になるでしょう。ヒューマンエラーの発生も防止できるため、識別作業などの正確性が向上し、作業効率化も期待できます。

AIなら24時間の稼働も問題にならないため、人員不足で悩んでいる企業や、人件費削減をしたい企業にも適しているでしょう。AIができる業務はAIに任せることで、より適切な部署への従業員の配置も可能です。従業員に人間にしかできない作業を任せることで、生産性がより高められます。

信頼性の向上

AIのよる製品チェックで、ミスがなくなり、安定した生産性・品質性を保てます。顧客の自社製品へ信頼性を高められるでしょう。信頼性の高まりが製品の売上アップへと繋がるでしょう。企業にとって信頼性を向上させることは、今後のビジネスを展開していく上で重要な点です。安定して高品質の製品を作り続けるためにAIの活用は効果的であるといえるのです。

製造業によるAI活用事例

近年では、あらゆる製造業においてAIが活用されています。具体的な活用事例を紹介するので、実際にどのような効果が期待できるのかなど、導入後のイメージを膨らませてみましょう。

大手自動車メーカーでの活用事例

ある自動車メーカーでは、AIを活用して、プレス加工時に発生する金属板の傷の検知を行っています。これまでは人力と、画像探知によって傷を確認していましたが、人による作業では確認に手間がかかるほか、人件費がかかったり、見落としが起こったりという問題が生じてしまいます。

しかし、AIによる自動検知システムを開発し、正確に素早く傷を確認できるようにしたのです。これにより正確性や生産性の向上、人件費の削減が期待されています。手間や時間、作業員の負担を減らし、より効率的に行うために重要な役割を果たしているといえるでしょう。

電子機器製造メーカーでの活用事例

ある電子機器製造メーカーではAIをプリント基板の生産機械に搭載させ、設計に関係するデータを投入し、自動で最適なパターンや規則性を導き出すことに成功しています。プリント基板の層数を必要最小限に抑え、かかる費用をできる限り少なくするためには様々な条件を考慮する必要があり、その最適解を出すために手間と時間がかかっていました。

しかし、AIを活用することで最適解を導く時間が短縮されたほか、設計品質の向上が可能になり、人間では再現が難しい高度な技術も実現できるようになったのです。

食料製造メーカーでの活用事例

ある食料製造メーカーでは、AIを導入して気象データを取り込んだ需要予測を実施しています。その結果、大幅な予測精度の向上が実現し、適切な量を生産し廃棄ロスの削減を実現しました。

また、廃棄ロスだけでなく作り過ぎによる人件費や光熱費のムダが削減できる点も特筆すべきでしょう。金額にして年間1千万円ほどの削減ができ、長期的な視点で考えても企業にとって大きなメリットといえます。

AIプラットフォーム「Impulse」で生産性を高める

「Impulse」は柔軟性が高く、あらゆる機能を豊富に兼ね備えた総合的なAIプラットフォームです。⽣産⼯程で発⽣するあらゆるデータを分析、最適な機械学習モデルを作成・運⽤できます。

予兆検知市場で“実稼働”実績No.1(ミック経済研究所「予兆検知ソリューション市場の実態と将来展望2020年度版」調べ)を誇っていて、その先進性や実績は国内外から高い評価を受けています。

また、実稼働を支援するためのデータ分析サービスや、利用に必要な知識やノウハウをトレーニング形式で提供する人材トレーニングサービス、機械学習運用のためのチューニングなど豊富なサービスも提供しているため、導入後の心配も必要ありません。

製造業でのAI導入は、作業効率化や人件費削減などに大きな効果をもたらすでしょう。どのサービスを選べば良いか悩む場合は、本記事で紹介した総合的なAIプラットフォームである「Impulse」の導入を検討してみてください。

まとめ

AI導入には様々なメリットがあります。業績や企業の信頼性向上のための方法を探している企業担当者は、導入を検討してください。

本記事で挙げた事例以外にも、あらゆる企業でAIの導入が進んでいます。AIのサービスも様々あるため、それぞれの特徴を調べ、自社に適したものを選ぶことが大切です。

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