【事例15選！】製造業の生産性を上げるAI活用の実践例

こんにちは。
ワークスアイディの奥西です。

「ものづくり」×「AI」は非常に相性が良いですよね。

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、「生成系AI」「識別系AI」「予測系AI」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。

1. 生成系AI

生成系AIは、大規模言語モデル（LLM）をベースに、自社データを学習させて活用します。
新しいアイデアの創出やドキュメントの自動生成など、多様な場面で力を発揮します。

最近では、LLMを活用して予測的な推論を行うことも可能になり、
たまに間違いもありますが、それでも「AIってすごい！」と感じるシーンが増えています。

①設計支援

製品設計やCADデザインのプロセスでは、
AIが新しい部品や製品の3Dモデルを自動生成してくれます。

航空機の部品設計
AIによる形状最適化により、軽量化や性能向上が実現。
建築部品の自動設計に活用されている事例もあります。

設計プロセスの時間やコストを大幅に削減でき、
プロトタイプの試作も容易になるため、非常に有効な活用例です。

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で自動作成。
人為的ミスの軽減と作業効率の向上に貢献します。

特に多品種少量生産の企業において、プロセスごとの指示書をスピーディに生成できるのは大きな強みです。

社内にあるマニュアルやドキュメントは、「neoAI」で学習させて活用していきましょう！

③シミュレーション

AIによる製造プロセスのシミュレーションで、新製品の試作にかかるコストや時間を削減できます。

デジタルツイン構想のもと、仮想環境での検証を行い、実際の製造に移る前に課題を洗い出すことが可能です。
今後ますます重要なデータ活用領域です。

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は、大量生産と個別生産を融合させた方式です。

顧客ニーズに応じた仕様設計をAIが自動で行うことで、競争優位を築くことができます。

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顧客満足度向上に繋がっています。

⑤マーケティング素材の作成

生成AIを活用すれば、製品カタログや販促資料の作成が効率化されます。
画像やテキストをAIが自動生成し、統一感のある高品質な資料が短時間で完成。

マーケティング担当の負担軽減にもつながり、
「良いモノを作る」だけでなく、「魅力的に伝える」ことにも注力できます。

2. 識別系AI

識別系AIは、画像認識やセンサーデータ解析を基に、リアルタイムでの識別や判断を行います。

⑥不良品検出

カメラ画像やセンサーデータを活用して、不良品をリアルタイムで検出。

電子部品の製造現場
微細な欠陥をAIが見逃さずに検出。
人の目による検査と比べて、大幅な効率向上が実現しています。

自動車製造における外観検査
自傷やへこみなど、外装部品の不良検出精度が飛躍的に向上し、
生産ライン全体の効率も改善されています。

⑦機械稼働状況のモニタリング

振動や温度などのデータから、異常や故障の兆候を検知。

稼働率が売上や利益に直結するため、
AIによる予防保全で、突発的なダウンタイムを最小限に抑えることが重要です。

⑧在庫管理

画像認識で自動棚卸を行い、在庫管理の精度と効率を向上。

WMS（倉庫管理システム）と連携しながら、リアルタイムで正確な在庫情報を取得し、人為的ミスを防ぎます。

⑨製品識別

QRコードやバーコードをAIが即座に読み取り、出荷や在庫処理の自動化を実現。

物流センター
AI搭載カメラで即時スキャンし、シームレスな出荷・在庫管理を実現。

食品業界
賞味期限や製造元情報の確認が迅速にでき、トレーサビリティ強化にも貢献します。

⑩安全性モニタリング

作業現場の安全管理においても、AIが活躍中。
リアルタイム映像解析により、危険行為や事故リスクを検出。
防護具の着用状況もAIがチェックできます。

建設現場
ヘルメットや安全帯の装着確認をAIが行い、
不備があればアラートを発して安全性を確保しています。

3. 予測系AI

予測系AIは、過去のデータを分析し、未来の需要や傾向を予測します。
ワークスアイディでも、特に相談の多い領域です。

⑪需要予測

販売データや市場トレンドを基に、過不足のない在庫管理が可能に。

アパレル業界
店舗ごとの販売傾向をAIで分析し、最適な在庫数を予測。
在庫ロス削減と回転率向上を実現しています。

⑫生産計画

需要予測を基に製造スケジュールを最適化します。
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
リアルタイムで需要を分析し、生産ラインの切り替えも効率的に対応。
属人的な計画から脱却し、「人×AI」での共同計画が目指されます。

⑬メンテナンス予測

設備データを基に、故障の予兆を検出し、保全計画を立案。

リアルタイムで異常の兆しを捉え、最適な修理タイミングを提示してくれるため、コスト削減にも繋がります。

⑭サプライチェーンの最適化

AIが需要変動、天候、交通状況などを加味して、最適な物流計画を提案。

リードタイムの短縮やコスト削減、サプライチェーン全体の透明性・効率化を実現します。

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がリアルタイムで工程を監視し、不適切な条件を即座に修正。
不良率の大幅低減につながっています。

まとめ

「ものづくり」×「AI」は、ただの効率化にとどまらず、新たな価値の創出につながる大きな武器です。

ここでご紹介した以外にも、AI・データ活用の可能性は無限に広がっています。

職人の「匠の技術」を未来に繋げていくためにも、
AIを良き相棒として迎え入れてみてください。

今後ますます製造業には、競争力と柔軟性が求められます。
ぜひ、自社でも「AI活用」についてディスカッションしてみてください！

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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