AIを活用した製造業DX!事例から見る導入効果とは?

DX

近年、製造業のみならず、様々な業種で注目されるAI。

AIの活用イメージや導入効果を掴めていない方が、多いのではないでしょうか。

この記事では、AIの導入効果・活用例を、事例を交えて紹介します。

【製造業】AI(人工知能)の基礎知識をおさらい

AI(人工知能)とは、人間の自然知能を、コンピューター上に再現するデジタル技術の総称です。

AIにはさまざまな技術が内包されており、代表的な技術として下記の2つがあげられます。

  • 機械学習
  • ディープラーニング

機械学習とは、大量のデータを反復学習することで、ある法則を見つけ出す技術のことです。

一般的なシステムのように、情報を丸ごと暗記するのではなく、ルールや規則性を見つけ出す点がポイントです。

質問を投げると内容に合った回答を出力する、チャットボットにも機械学習が使われています。

ディープラーニングとは、AIの判断能力を多層に重ね、学習能力を飛躍的に高める技術。

機械学習に内包される技術であり、画像認識や設備の異常探知など、より高度な判断が可能です。

つまり、AI・機械学習・ディープラーニングには、それぞれAI>機械学習>ディープラーニングという関係性があります。

AIは何ができる?製造業での活用例

AIの適用範囲は多岐にわたり、導入箇所や活用する技術によっても、実現できる業務が異なります。

ただ突き詰めて考えると、AIができることは下記の4つに集約されます。

  • 従来の設備・システムの機能を飛躍的に向上させる
  • 画像や音声の認識・識別
  • 異常検知・予知
  • データをもとに予測

とりわけ製造業におけるAIの活用例は、下記の通りです。

  • 設備の故障・部品消耗を予知
  • 設備の異常動作を検知
  • 製品の品質検査をAIが識別
  • オペレーション予測
  • AI技術を製品として提供(AIを搭載した家電など)
  • 生産計画の自動策定
  • 作業車両の接近アラート
  • 危険エリアへの侵入検知
  • 製造工程の省人化・無人化(産業用ロボット)
  • 従業員の勤怠管理(AIカメラで識別)
  • 作業員・顧客の動線分析や行動分析
  • AIがコントロールする無人運搬ロボット

AIは今もなお、進歩している技術であるため、今後は活用の幅がさらに広がっていくでしょう。

AI導入により期待できる3つの活用効果【製造業】

製造業がAIを導入した場合、主に下記3つの効果を期待できます。

  • 人手不足の解消
  • コストの削減
  • 生産性の向上

上記3つのAI活用効果を、順に紹介します。

AI導入効果1.人手不足の解消

1つ目の導入効果は、製造業で深刻化しつつある人手不足の解消です。

先の活用例でもあげた産業用ロボットや品質検査の自動識別は、まさに人手不足の解消につながる事例です。

従来ヒトがおこなっていた作業を、AIが代行

これにより、製造工程の省人化・無人化を実現できます。

また、AIは従来のソリューションと異なり、自己学習や事項に対する柔軟な対処が可能です。

つまりヒトの業務を、高いレベルで代行できるため、多くの製造業企業が抱える人手不足の解決が期待できます。

AI導入効果2.QCDの最適化

2つ目の導入効果は、製造業で欠かせないQCDの最適化です。

製造業企業がAIを導入した場合、QCD改善へ下記のアプローチが可能です。

  • Qクオリティ:自動化によるヒューマンエラーの削減・品質合格ラインの底上げ
  • Cコスト:省人化による人件費削減・高精度な需要予測や発注の効率化
  • D納期:AIによる納期予測の策定と調節シナリオの提示・作業スピード向上による短納期化

通常、QCDの最適化には、膨大な時間と労力がかかります

たとえ問題点を洗い出せたとしても、改善施策が現場へ浸透しなかったり、施策自体が誤っていたりと、失敗に終わるケースも多く見られます。

その点AIソリューションは機械であるため、導入効果が定量的であり、業務改善・業務改革で一定の成果を出しやすいのです。

AI導入効果3.生産性の向上

3つ目の導入効果は、生産性の向上です。

製造業の生産性を阻む要因の1つに、下記のロス(損失)があります。

  • ヒューマンエラー
  • 立ち上がりロス
  • 不良ロス
  • チョコ停・ドカ停ロス
    ※チョコ停とは数十分レベルでの生産停止、ドカ停とは長時間の生産停止のこと

ヒューマンエラーや立ち上がりロスは改善こそ可能ですが、ヒトが業務をおこなう以上完全に排除することはできません

しかし、集中力やモチベーションに左右されないAIであれば、常に一定のパフォーマンスを保てるため、上記のロスを排除できます

これにより、製造現場の稼働率や生産性を向上でき、高い競争力を維持できるはずです。

AIに着目した製造業DX5選

ここからは、AIに着目した製造業のDX事例を5つ紹介します。

  • アイリスオーヤマ株式会社
  • アウディ
  • 株式会社ヌカべ
  • 三木プーリ株式会社
  • JFEスチール株式会社

上記の5社は、AIに対しそれぞれ異なったアプローチ・取り組みをしています。

今後、AI活用の推進を検討している方は、ぜひ参考にしてみてください。

製造業DX1.アイリスオーヤマ株式会社

家具や家電を製造するアイリスオーヤマは、BtoB向けにAIカメラを提供しています。

AIカメラとは、人の顔を迅速かつ高精度に識別できるカメラのこと。

企業のマーケティングやセキュリティ対策などに活用されています。

製造業のAI活用と聞くと、生産工程や管理業務への導入をイメージしがちですが、自社製品へAI技術を導入するという選択も効果的ではないでしょうか。

最近ではAIカメラ以外にも、AI運搬ロボットやAI家電などさまざまな製品が登場しています。

製造業DX2.アウディ

アウディは、世界的にも有名なドイツの自動車メーカーです。

ディープラーニングを活用した品質検査システムをプレス工程へ導入し、省人化を達成しています。

具体的には、板金部品の細かな亀裂を検査用のAIカメラで検出し、自動的にマーキングを施すというものです。

アウディは、最高精度の品質検査を実現するべく、数百万枚にも及ぶテスト画像を用意し、数ヶ月間AIをトレーニングしました。

結果、板金部品の細かな亀裂さえも、AIが自動的に認識できるようになったとのこと。

今後は、自動車のドア・エンジンフード・フェンダーなど、適用範囲を広げていくようです。

製造業DX3.株式会社ヌカべ

株式会社ヌカべは、電子部品・自動車部品を扱う製造業企業です。

AI導入以前から製造工程の自動化に取り組んでおり、部分的な省人化を達成していました。

さらなる省人化やチョコ停の削減を達成するべく、ピッキングAIロボットを導入

導入したピッキングAIロボットは、3次元認識とロボット制御により、表裏判定やワーク反転などの複雑な動作も可能

加工ラインへの粗材投入を、完全自動化した事例です。

また、ピッキングAIロボットは、ピッキング以外の動作もティーチレスで実行できるため、導入期間の大幅削減につながっています。

製造業DX4.三木プーリ株式会社

三木プーリ株式会社は、電磁クラッチや電磁ブレーキなど、伝導機器・制御機器を製造する会社です。

2020年からAI活用を本格的にスタートしましたが、当時は社内にAIの知見・技術がなく手探りの状態でした。

AIのノウハウを蓄積し、AI人材を育成するため、ベンダー企業が開催するAI技術講習を受講しました。

技術講習を通し、AIで何ができるのかなど、抽象的だったAIへのイメージを具体化できたそうです。

今後は、学んだことを手がかりにさまざまな手法を試し、AI活用を促進するそうです。

製造業DX5.JFEスチール株式会社

日本大手の鉄鋼メーカーJFEスチール株式会社は、AIを活用した安全行動サポートシステムを導入しました。

危険エリアへの侵入を検知すると、警報を発するとともに、ラインを自動停止させるというものです。

照明が暗く、あらゆる装置が設置された製鉄所内でも人物を検知できるよう、ディープラーニングによってAIをトレーニング。

結果、実用レベルの人物検知を実現しました。

すでに、一部工場では実用に至っており、今後はさらなる機能の拡充と新技術の開発に努めるようです。

製造業のAI導入を阻む3つの要素と対応策

これからAIを導入しようと考えている場合には、下記3つの障害に注意が必要です。

  • AI人材の不足
  • AI活用の不透明性
  • データ・インフラ基盤の構築

この章では、上記3要素の注意点と対応策を解説します。

AI人材の不足

1つ目の障害は、AI導入プロジェクトを推進できる人材の不足です。

引用:中小企業のAI・データ活用について|中小企業庁

中小企業庁の調査でも、全体の45%の企業が「技術・ノウハウを持った人材が不足している」と回答。

次いで、「活用イメージが湧かない」「新技術について理解していない」が多いことから、企業内にAIの知見を持つ人材が少ないことが伺えます。

AI人材不足を解決するには、先述の三木プーリ株式会社のように、外部機関を利用して社内にノウハウを形成することが重要です。

AI人材不足は今後さらに深刻化すると予測されるため、迅速な対応が求められます。

AI活用の不透明性

2つ目の障害は、AI活用の不透明性です。

AIは近年注目され始めた技術であり、多くの企業が活用先や導入方法を探っている状態です。

またAI人材が不足していることもあり、全体像を把握できず、プロジェクトを実行へ移せない企業が多くみられます。

AIの透明性を確保するには、先ほどと同様、AI人材や知見を社内に蓄積することが重要。

国内の先行企業のみならず、AI活用が活発な中国企業・アメリカ企業の事例を参考にすると良いでしょう。

データ・インフラ基盤の構築

3つ目の課題は、データ・インフラ基盤の構築です。

AIの性能を実用レベルにまで引き上げるには、膨大なデータとそれを支えるインフラ基盤が欠かせません

しかし、多くの製造業企業は十分なIT投資をおこなっていないため、たとえAIを導入しても十分な効果が得られない恐れがあります。

対策としては、DX戦略、データ、インフラ基盤のそれぞれに優先順位を付け、段階的にIT化・デジタル化を進めることが効果的です。

AI活用は一朝一夕で達成できるものではないため、長期的な視点で取り組むことが成功への近道でしょう。

製造業担当者へ、AI導入に向けてインフラ基盤・DX戦略を構築しよう

AIは、製造業企業に大きな導入効果をもたらす技術

しかし、導入・活用に至るには、計画的なDX戦略やAIを下支えするデータ・インフラ基盤が欠かせません。

AIを用いたDX推進を検討している方は、先行企業の事例やベンダー企業のセミナーなどの情報を参考に、DX戦略を策定・実行されてみてはいかがでしょうか。

チェンシージャパン株式会社は、製造業に特化したITベンダー企業です。

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