最近では、人工知能(AI)とそれが誰にでも影響を与える方法について言及されていないニュースやメディアチャネルをつけることはほとんどできません。実際、第11回スマートマニュファクチャリング報告書によると、現在34%の業務がAIによって強化されており、2030年までに54%に上昇することが明らかになっています。AIはパイロット段階から本格導入への転換点を越えており、AIは他のスマートマニュファクチャリング技術と並んで、すでに多くの産業を変革しています。
製造業においても、AIは同様に大きな影響を与える態勢が整っています。製造業務の推進力としてのAIは急速に進歩していますが、その可能性にもかかわらず、製造業におけるAIがどのように生まれ、どのように使用されているのかについては疑問が残ります。
製造業におけるAIとは
製造業におけるAIとは、人工知能技術を活用してデータを分析し、意思決定を自動化し、生産プロセスを最適化し、動作性能を向上させることを指します。機械学習、高度な分析、コンピュータビジョン、IIoT、自動化システムを組み合わせることで、製造メーカはパターンを特定し、結果を予測することができ、リアルタイムでより賢明な意思決定が可能になります。
製造業におけるAIの活用は、予知保全や品質検査から生産スケジューリング、サプライチェーン管理、製品設計まで、幅広い用途に及んでいます。製造メーカがデジタルトランスフォーメーションの取り組みを続ける中、AIは動作効率の向上、コスト削減、機敏性の向上のための基盤技術となりつつあります。
製造業のためのAIの正しい理解
ほとんどの企業は、製造業界におけるAIの到着が目前に迫っていることを認識しています。そして、それが自社の産業に革命をもたらし、業務を改善することを理解しています。
自動化、製造業向けに設計されたソフトウェアプラットフォーム、その他のテクノロジーツールを通じた長い道のりを歩んできた製造業のリーダーたちは、リアルタイムのデータの価値を熟知しています。多くのリーダーがすでに、データの価値を活用するためにIIoTやエッジコンピューティングなどのソリューションを試験的に導入したり、実装したりしています。しかし、それが自分たちにどのような影響を与えるかについて、リーダーたちの心の中にはまだ懸念事項や疑問が残っています。
一つの懸念事項は、製造業の雇用への影響です。AIと製造業の自動化に関する初期の報道では、最大3000万件の雇用が失われる可能性があると警鐘を鳴らしていました。しかし、他の情報源では、AIが5800万件の新たな雇用を創出すると述べられています。
現実には、製造業は技術主導のルネサンスを迎えており、深刻な労働者の供給不足が今後も続く可能性が高いです。AIは製造業において雇用を破壊するのではなく、供給不足を補うために使用されています。
2つ目の誤解は、ソフトウェアプラットフォームのような新しいテクノロジーの導入を経験したことがある人にとってはお馴染みのものです。新しいテクノロジーには多くの専門知識と高度なスキルが必要です。この認識は特にAIに当てはまり、製造メーカはデータサイエンティストのような超高度なスキルを持つスタッフが必要だと思い込んでいる可能性があります。
しかし、AIの導入が進むにつれて、そのような専門知識を必要とせずにカスタマイズされたソリューションを展開できるようになります。多くは簡単に統合できる、またはプラグ&プレイであり、社内リソースでオンライン化することができます。
製造業におけるAIのメリット
AI導入が拡大し続ける中、製造メーカは事業運営全体で測定可能な事業価値を発見しています。製造業におけるAIのメリットは自動化を超えて広がり、組織が生産性、品質、耐性を向上させるのに役立ちます。
主な利点は以下の通りです。
- 予知保全による設備ダウンタイムの削減
- AI搭載検査システムによる製品品質の向上
- プロセス最適化による生産効率の向上
- より正確な予測と在庫管理
- より迅速なエンジニアリングと製品開発サイクル
- 意思決定支援と自動化による作業者の生産性向上
- リアルタイムの分析による製造性能の可視性向上
大量の動作データを実用的な洞察に変換することで、AIは製造メーカが無駄と運用コストを削減しながら、より迅速により良い意思決定を行うことを支援します。
AIによるデータ管理
なぜならIIoTのようなソリューションや高度な自動化が成熟するにつれて、製造業のリーダーたちは処理しきれないほどの大量のデータを抱えています。これらの技術を導入したことでデータの洪水が押し寄せ、多くの人が圧倒されていると感じています。
クラウドベースのデータストレージが費用対効果の高い選択肢となった今、問題はデータをどうするか、そしてそれをどのように活用するかということです。その答えは、工場環境におけるAIの導入にあります。膨大な量のために閲覧されない収集データは、エラーが発生しやすい手動データと何ら変わりません。
しかし、そのデータをAIで活用すれば、使えるものになります。AIと高度な分析により、データが文脈化され正規化されることで、自分では見つけにくかったパターンや依存関係が明らかになり、より良い事業上の意思決定のための洞察が得られます。強力なスマートマニュファクチャリングプラットフォームと連携することで、理解するには多すぎたデータを、ユーザのタスクや目的に適した文脈や設定で実現できます。
製造業におけるAIの活用事例
製造現場においてAIがゲームチェンジャーであることをさらに示すために、ほとんどの製造メーカに適用可能と思われる、製造業におけるAIの実例をいくつか紹介します。
予知保全とダウンタイムの削減
製造業における最も一般的なAIのユースケースの1つは予知保全です。機械の性能、センサの読み取り値、過去の保守記録を分析することで、AIシステムは潜在的な機器の故障が発生する前にそれを示すパターンを特定することができます。
製造メーカは、高度なソフトウェアまたは手動のデータ収集を使用して、ダウンタイムの影響を理解し、それを報告および削減するためのソリューションを開発しています。問題は、これらのシステムが提供するツールやビューがダウンタイムの理由を表示するだけで、何が起こったかを伝えていないことです。
AIはダウンタイムの理由を超えて、より深く掘り下げ、ダウンタイムを引き起こす依存関係を結びつけることができるため、マネージャーは特定の原因に対処できます。これらの原因は、特定のオペレーターによるトレーニングや、特定の機械装置メーカ(OEM)または世代の機器で発生する問題など、広範囲にわたる問題である可能性があります。
製造業と製品設計における生成AI
製造業における生成AIは、特定の要件と制約に基づいて設計オプションを自動的に作成・評価することで、エンジニアがイノベーションを加速するのに役立っています。無数の構成を手動でテストするのではなく、チームはAIを活用して、性能を向上させ、材料使用量を削減し、開発期間を短縮する最適化された設計を生成することができます。
AIは製造業における設計に劇的な影響を与えています。従来のエンジニアリング仕様やトポロジの代わりに、AIソフトウェアは特定の制約を満たす設計ソリューションを実現します。高度に反復的で、フィードバックループを用いて設計を評価・改良し、生産に最適な状態になるまで繰り返します。
ジェネレーティブデザインは、制約管理において非常に価値があります。設計にかかる時間を短縮するだけでなく、結果として得られる部品や完成品は、より軽量で、より強度が高く、またはより費用対効果の高いものとなります。
AI搭載ビジョンインテリジェンスと品質保証
コンピュータビジョンは、製造業におけるAIの最も成熟した事例の一つです。これらのシステムは、製品を自動的に検査し、異常を特定し、組立精度を検証し、手作業による検査方法を超える速度で保証プロセスをサポートすることができます。
AIは品質保証におけるビジョンインテリジェンスの優れた応用例です。ある事例では、BMWがAIベースのビジョンシステムを活用し、生産ラインの1つで100%の適合率を達成しました。検査がより自動化されるにつれて、ビジョンシステムはスループット速度の管理と異常のスキャンに展開できるようになります。
生産計画とスケジューリング
製造メーカは、生産スケジューリングを最適化し、リソースをより効果的に配分するために、AIの活用を増やしています。AIシステムは、機械の稼働状況、労働能力、材料の制約、顧客需要を評価し、ボトルネックを最小限に抑えながら生産量を最大化する生産計画を推奨することができます。
これにより、組織は変化する市場状況により迅速に対応し、全体的な動作効率を向上させることができます。
サプライチェーン最適化
AIは、製造メーカが混乱を予測し、在庫レベルを最適化し、需要予測の精度を向上させるのに役立ちます。過去の傾向とリアルタイムのデータを分析することで、AIシステムはサプライチェーンの性能に対するより高い可視性を実現し、より耐性のある運用をサポートします。
AIの未来:製造業におけるエージェント型AI
現在の多くのAIアプリケーションが情報分析と推奨事項の生成に焦点を当てている一方で、次の進化は製造業におけるエージェント型AIです。エージェント型AIシステムは、ワークフローを自律的に実行し、ソフトウェアシステム間でアクションを調整し、定義されたパラメータ内で運用上の意思決定を行うことができます。
例えば、エージェント型AIシステムは、生産上の問題を特定し、潜在的な原因を調査し、是正措置を推奨し、承認されたワークフローを起動することができます。これらすべてを、広範な手動介入を必要とせずに実行できます。導入はまだ初期段階ですが、エージェント型AIは、製造環境全体において応答性、生産性、運用の俊敏性をさらに向上させる可能性を秘めています。
AIを貴社のために活用する
製造業におけるAIは始まったばかりです。誤解を理解し、ユースケースを検討することで、意思決定者はこのテクノロジーを貴社の企業でどのように活用できるかを理解できるようになります。
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