AIが創る製造業の未来
AIが製造業の企業にもたらすメリット
日本のGDPのなかでも高い割合を占める製造業は、長年日本を代表する産業として海外でも存在感を示してきましたが、近年はその影響力が衰退してきています。日本がかつての力を取り戻すためにも、製造業の企業が積極的にAIを活用して、生産性、品質、効率の改善を進める製造DXを実現することは、製造業各社にとって重要なテーマとなっています。
①労働力不足の解消
少子高齢化の影響による労働力不足や若者の仕事への価値観が変わるなかで、製造業における人材不足は深刻です。限られた人員で、いかに効率的に生産を続けるかは喫緊の課題となっています。AIを導入することで、省人化または無人化によって人員配置の効率も上がり、人件費の削減や人材の適切な配置にもつながります。AIの導入で、製造業の未来は大きく変わる可能性を秘めています。
②生産性の改善
AIの活用によって、全従業員の作業状況を可視化し、異常があれば検知したり生産性を分析したりなどの生産性改善が可能です。 ヒューマンエラーによる不具合品の発生を未然に防ぐことで生産性を上げるだけでなく、 検査工程を自動化させることで品質の向上や安定化も図ることができます。製造品の外観検査にAIを活用することで、作業を効率化させつつ、製品の品質安定化につながります。
③熟練の技の継承が可能
熟練技術者の高齢化や、若手人材の採用難による継承者不足、海外も含めた多拠点化など、 企業の競争力ともいえる技能をいかに守り、伝承していくかが、製造業において喫緊の課題です。 AIを導入することにより熟練技術者が試行錯誤の末生みだしたノウハウや、生産計画や工程における工夫など、 経験によって培ってきた暗黙知を組織知とするのみならず、ナレッジシェアの文化形成も行うことができます。音による官能検査（異音検査）といった、熟練作業員に頼っていた属人的フローを、音データをもとにしたAI技術に置き換えることも可能です。AIによって「仕事がなくなるでのは？」「仕事を奪われるのでは？」というデメリットを心配する声を聴きますが、製造業においてはメリットが大きいといえます。人的だった技術や知識をAIによって継承することで、企業の競争力、生産性を高めることができます。
④設備の予知保全
近年、製造業の新しい保全のアプローチとして注目されているのが「予知保全」です。 予知保全とは、トラブルを予防するのではなく、機械や設備に起こるトラブルを文字通り「予知」することで適切なメンテナンスを行い、製造ラインの停止を未然に防ぐ考え方。「予兆保全」とも呼ばれることもありますが、基本的にイコールです。この予知保全で大きな効果をあげているのがAIです。AIを保全に取り入れた場合、センサーで機械・設備などを常時監視できます。 予定していたメンテナンスや機器交換のタイミングに縛られることなく、必要なタイミングで必要な保全ができるのがポイント。AI管理により設備の故障を回避できるため、故障時の長い修理時間が不要となるだけでなく、無駄な設備保全を省くことでコストや人員を削減することができます。高い生産性維持とコストカットが同時に可能になるのです。
⑤安全性の向上
製造業には、人が立ち入ると危険なエリアや工程が多々あります。AIカメラを使って施設内を常時監視することで、立ち入り禁止エリアに人が入るのを防いだり、危険な工程に人がいないことを確認したりと、作業員の安全性を向上させることが可能です。AIを導入して作業中の事故をなくすことで、生産性の向上はもちろん、製造業の課題である人材確保に関してもメリットをもたらします。
⑥需要予測
製造業において、生産数を調整するための市場の未来需要予測は重要です。従来多くの製造業は、熟練スタッフの属人的な知見や経験で、売上や需要を予測していました。AIのディープラーニングを活用することで、過去の売上データや、季節要因、天候要因などの変動要因から、売上や需要をシミュレーションすることが可能になり、属人的な勘に頼らない、精緻な売上・需要予測ができるようになったのです。
⑦サプライチェーンの最適化
市場の需給データをもとに、在庫の増加を抑制して需要変動にもスムーズに対応できる、最適なサプライチェーンをデザインすることも可能です。ディープラーニングの導入で、各国の市場の需要増減を予測、需要と在庫量を指標にして、サプライヤーや倉庫の最適在庫を決定します。船便や航空便の輸送手段を効率的に振り返るようなシミュレーションをすることも可能です。
AIエンジン「KIBIT」導入で何ができるのか？
FRONTEOのAIエンジン「KIBIT」は、人間の「機微を理解する人工知能」として開発されました。「あいまい性」を含む、人間の思考プロセスを数学的アプローチで分析することで、製造業に関わる専門家の判断をサポートしていきます。
受注機会の創出、失注リスクの削減
管理・監督者の暗黙知を学んだAIエンジン「KIBIT」が、営業や販売員などのスタッフとお客様とのメール、日報などの報告書を分析。この分析データを、上司や管理・監督者が活用することで、受注機会に発展しうる情報や失注のリスクを伴う内容を見つけだします。つまり、チームメンバーたちの膨大なコミュニケーションのなかから、チャンスとリスクをピックアップできるのです。効率化を図りたい企業はもちろん、リソースの少ないベンチャー企業でもAIのメリットは大いに享受できます。
製造業の技能伝承
AIエンジン「KIBIT」が、社内に蓄積された報告書・対応履歴などの膨大な文書の中から、必要な情報を抽出。社内に埋もれたベテラン社員の知識、ノウハウを有効活用することが可能になります。知りたいことを質問文としてKIBITに入力することで、取り込んだ膨大なデータから必要な情報をスピーディに見つけ出すことが可能です。とくに製造業は属人化された職人的な技能が数多くあり、未来に向けて技能を伝承するためのツールとしてAIが有効に機能します。
製造現場の危険予知
蓄積された過去の労働災害・リスクデータをAIエンジン「KIBIT」に学習させることで、未来の災害を防止することができます。当日の工程や作業内容を入力すると、AIが過去の災害データを解析し、関連性が高い順にスコアリング。スコアの高いデータから順に確認することで迅速に必要情報が確認でき、効果的な注意喚起、リスク事案の削減へと繋げます。AI導入、製造業DXをすすめることで「製造業は危険」というイメージを覆し、人材の確保、企業ブランディングに結び付けることも可能です。
