製造業界とAI
製造業・工場など生産の現場で、AI活用の重要性は以前に比べ認識されるようにはなりましたが、 要件定義や開発・導入の難しさ、AI人材や予算不足などの要因により、効果的な取り組みを進められていない企業が多いのが現状です。 少子高齢化の影響や若者が求める就職スタイルの変化などによる人材不足の解消、 人だけでは限界のある製造ライン上での不良品検出や品質チェック業務改善による品質維持・向上など、 製造業にAIを導入することで様々な問題を解決することができます。
AIが製造業に与える影響
①労働力不足の解消
少子高齢化の影響で労働力不足が深刻化している現在において、 AIを導入することは労働力不足の解消の意味でも重要なものとなっています。 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。
②生産性の改善
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。
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、海外も含めた他拠点化など、 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となっています。 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。
④設備の予防保全
近年、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。 トラブルを予防するのではなく、文字通り予知することで機械や設備に起こるトラブルを防ぎます。
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。 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り、生産性の維持が可能となります。
人工知能KIBIT導入で何ができるのか？
受注機会、失注リスクの抽出
管理・監督者の暗黙知を学んだ人工知能（AI）が営業や販売員などのセールス部門におけるお客様との日々の連絡、日報などの報告書を分析し、管理・監督者に代わり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。
技能伝承
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。社内に埋もれたノウハウ・ナレッジの活用を促進することで、情報探索や問い合わせ対応業務の効率化や、組織全体の知識・スキルの向上を支援します。
危険予知
蓄積された過去の労働災害・リスクデータを未来の災害防止に役立てます。AIに過去事例を学習させることで日々の注意喚起の形骸化を防ぎ、具体的なイメージをもってリスク対策をすることを可能にします。
