こんにちは。
ワークスアイディの奥西です。
これまでは「識別系AI」や「予測系AI」の活用が製造業でも進みましたが、
今では、それに加えて生成系AIの活用の相談も増加しています。
ワークスアイディでも
製造業向けに「データ活用の伴走支援」や
「データサイエンティスト養成講座」を実施してきました。
※データサイエンティスト養成講座の詳細はこちらのページをご覧ください。
さて、本日は、
の3つのカテゴリを基に
製造業のデータを活用した「AI」事例について一緒に考えていきましょう！！
実際に支援した内容や、公開されている代表的な事例も含め挙げていきますね。
1. 生成系AI
生成系AIは、
新しいアイデアを引き出したり、
ドキュメントを生成する能力を持っています。
今ではLLMで予測系AIに関する推論も行ってくれます。
たまに間違いもありますが、本当に凄いです。
①設計支援
製品設計やCADデザインのプロセスで、
生成系AIは
【航空機の部品設計】
AIが形状を最適化することで
軽量化や性能向上が実現しています。
建築部品の設計を自動化した事例もあります。
AI活用により
プロトタイプも容易に試せるので、AI活用は非常に有効です。
②ドキュメント生成
製造工程のマニュアルや作業指示書をAIで自動学習することで、
特に多品種少量生産を行う企業では、
製造プロセスごとに必要な指示書をスピーディに生成できる点が大きなメリットですね。
「neoAI」を活用して社内にあるマニュアルやドキュメントを学習させていきましょう！
③シミュレーション
AIを活用した製造プロセスのシミュレーションは、
デジタルツイン構想として
仮想環境で試作を行い、その結果を基に、実際の製造に移行する前に問題点を検証することができます。
シミュレーションとしてのデータ活用は更に進んでいきそうですね。
④マスカスタマイゼーション
マスカスタマイゼーションとは、
大量生産と個別受注生産を組み合わせた生産方式のことです。
企業の競争優位性を確保できます。
特に家具やファッション業界では、
パーソナライズされた提案が可能となり、顧客満足度を向上させます。
⑤マーケティング素材の作成
生成系AIを活用すれば、製品カタログや販促資料の作成時間を短縮できます。
マーケティングチームの負担が軽減されます。
モノが良ければ売れるという時代ではない為、伝える努力も必要ですね。
2. 識別系AI
識別系AIは、
リアルタイムでの識別や判断を行います
⑥不良品検出
【電子部品の製造現場】
微細な欠陥を検出するAIシステムが導入されています。
手作業による検査に比べて効率が飛躍的に向上しています。【自動車製造における外観検査】
自動車の外装部品の傷やへこみをAIで検出するシステムが導入されています。
この技術により、不良検出精度が向上し、生産効率が大幅に改善しています。
⑦機械稼働状況のモニタリング
この技術は機械の故障による機会損失の高い企業は既に取り組んでいますよね。
稼働率が売上や利益に直接影響しますが
AIを活用することで
⑧在庫管理
画像認識を活用した自動在庫カウントにより、棚卸作業の効率化が実現しています。
勿論、倉庫管理システム（WMS）を活用するケースも多いですが、
それだけでは正しい情報をリアルタイムに把握できていないケースも多いです。
画像認識も活用して
⑨製品識別
製品のQRコードやバーコードをAIが自動で読み取り、
【物流センター】
AI搭載のカメラが製品のバーコードを即時にスキャンし、
在庫の更新や出荷の指示をシームレスに行うことができます。【食品業界】
製品の製造元や賞味期限などの情報を迅速に確認可能です。
トレーサビリティの強化にも貢献 していますね。
⑩安全性モニタリング
作業現場の安全確保において、AIは不可欠なツールとなっています。
さらに、AIは防護具の着用状況を確認することも可能です。
【建設現場】
作業員がヘルメットや安全帯を正しく装着しているかをAIが検証し、
不備があればアラートを発します。
現場の安全性が向上し、労働災害のリスクが軽減されます。
3. 予測系AI
予測系AIは、
ワークスアイディでも予測系AIはご相談の多い分野です。
⑪需要予測
過去の販売データや市場トレンドを基にした需要予測により、
在庫不足や過剰在庫を防ぐことができます。
特に季節性の高い商品を扱う企業にとって、需要予測は欠かせないツールですね。
【アパレル業界】
AIを活用して過去の販売データと消費者行動を分析し、
各店舗で必要な在庫量を正確に予測しています。
在庫回転率の向上と無駄の削減に大きく貢献 しています。
⑫生産計画
季節性や市場の需要動向を考慮して製造ラインを調整し、
稼働率を最大化します。
【医薬品メーカー】
AIを活用して需要の変動をリアルタイムで分析し、
生産ラインの切り替えを効率的に行っています。
人が属人的に行う計画から、
AIやデータを活用し、
⑬メンテナンス予測
AIは、温度や振動、電流などのデータをリアルタイムでモニタリングし、
異常が発生する兆候を早期に検出します。
最適なタイミングで修理を行う計画を立案することで
予期せぬ機器の停止を回避し、
⑭供給チェーンの最適化
原材料の調達や物流プロセスを効率化するために、
AIは、需要の変動や天候、交通状況などのデータを分析し、
最適な輸送ルートを提案します。
この技術により、輸送コストを削減すると同時に配送時間の短縮にも成功しています。
⑮品質予測
製造工程中のデータを基に、最終製品の品質を予測します。
【半導体製造】
AIが製造工程をリアルタイムでモニタリングし、
不適切な条件を検出して早期に修正します。
この取り組みにより、不良品率が大幅に低減 されています。
まとめ
「ものづくり」×「AI」は、単なる効率化に留まらず、
ご紹介したAI・データ活用事例だけではなく様々な活用が期待できます。
職人の「匠の技術」を伝承して、より良くしていく取り組みに
AI技術を上手く活用していただくのがオススメです。
製造業も今後はより一層の競争力が求められています。
是非、皆さまの会社でも「AI活用について」
議論してみてください。
本日もGOOD JOB！！
ワークスアイディは、「『働く』をデザインする」をコンセプトに、企業の課題解決をサポートします。
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