製造業でAIを活用するメリットと問題点。そして、実際の活用事例を紹介

製造業でもAIの活用が注目されています。既に日本国内でも、AIを活用することで大きな効果を得られている工場も存在している状態です。今回は、製造業でのAI活用のメリットと問題点、そして活用事例について解説していきます。

製造業でAIやAIロボットを活用するメリットとは

AIと製造業は親和性が高く、現在も多くの企業がAIの活用を検討している段階です。製造業においてAIを活用するメリットを詳しくみていきましょう。

業務効率化

製造業に AI を活用するメリットの1つとして、業務効率化が挙げられます。例えば、製造業では、工程を無視した製品の作成はできません。また、最終的な加工や整形の段階で問題があった場合には、どの工程に問題があるかを人によって細かく洗い出す必要があります。 しかし、検査などに AI を用いた場合、そのデータを全行程で確認できるようになり、業務効率化を図ることができます。また、製品の可否などもAIに判断をゆだねることが可能であれば、業務効率化につながります。

人件費削減

製造業でのAI活用では、人件費削減を目的とすることがあります。例えば、決まった作業を人ではなくAIロボットに置き換えたり、識別などをAIによる自動判定に変化させる場合などは効果的な人件費削減といえるでしょう。 また、AIを活用し、作業をAI・AIロボットに置き換えた場合、元々その作業を行っていた人材を適正な場所に配置することが可能です。そのため、AIの活用による人件費削減は、コストだけでなく人材の配置にもメリットがあるといえます。

故障や異常をリアルタイムで検知

製造業でAI を活用する場合、異常・故障などの検知を自動的に行うことが可能です。例えば、製造業における機器の異常・故障は、生産をストップさせるしまうほどのダメージを与えます。 しかし、 AI の活用によってデータを収集し、異常な状態をすぐに知らせる、故障する前の予兆を検知するといったことが可能となります。AIによって機器の異常を検知し、故障を未然に防ぎ生産設備をストップさせずに済むことは大きなメリットだと言えるでしょう。

稼働の最適化

製造業における機器の稼働状況は、データによって判断することができるものの、リアルタイムでの判断は人では難しいといえます。しかし、AIを活用した場合、予測やリアルタイムでの判断によって稼働を最適化することが可能です。 例えば、生産ラインは必要なときに必要な分だけ稼働すれば問題ないものの、実際には人の予想などに従って稼働しているパターンも少なくありません。しかし、AIを活用した場合は具体的なデータやリアルタイムでの売上などの情報を共有しながら稼働することが可能です。

製造業でAIの活用が進まない原因とは

製造業でAIを活用するメリットは、多くの企業が実感しています。しかし、実際には導入までの課題が多く、導入に踏み切れていない企業が多数あるのが現状です。

多くの企業がAI活用に踏み切れない原因として挙げられるのは、データの集計と分析に対するハードルが高いことです。 データの集計は、単純に IoT を搭載した機器を工場内に設置すればいいというわけではありません。目的に沿ったデータを集計する必要があるため、何のどのような作業を AI に任せたいのかを明確にする必要があります。

また、分析に関しても、適切なデータを集めることができなければ細かく分析することができません。例えば、単純にデータを集めて分析し、業務効率化を目指すといっても何をどこまでAIに任せるのか、そのときにどのようなデータが必要なのかを明確にする必要があります。 また、経営者が思うAIの活用と現場の人間による思惑が乖離しており、導入そのものが失敗といったケースも存在しています。

製造業におけるAIの活用事例

製造業でのAIの活用は、メリットだけでなく課題も存在しています。しかし、AIの活用をすでに行なって成功している企業もあるのが現状です。ここでは、 AI活用事例をみていきましょう。

工場の製造ラインの機械での活用

製造業での AI の活用事例として、車用部品を生産する工場の機械に対するものを紹介します。 この事例の工場では、製品の加工に関して、AIを活用するまでは人の目やスキルに頼っていました。また、最終的な調整においても人の手が必要な状態となっており、常に人手不足でした。 しかし、製品に IoT を搭載し、独自のシステムを開発したことによって、人手不足を解消しています。また、製品の最終的な調整や加工などもAIで自動化し、人材不足だけでなく生産性も向上させた導入事例となりました。

ロボットの組み立てに活用

製造業の AI の活用事例として、ロボットを製作する工場の変化を紹介します。 この事例では、作業用ロボットがネットワークを通じて学習を繰り返し、判別が必要な作業をロボットに任せるといったことが可能となりました。 もともと、作業用ロボットは人材不足を解消するために作られたものです。しかし、 AI を活用するまでは、作業用ロボットは難しい製品の判別、組み立ては難しいと判断されていました。 ロボットに AI を組み込み、学習させるといった方法を確立した導入事例といえます。

工場すべての動きの見える化・最適化での活用

製造業での AI の活用は、生産性の向上が最大の狙いです。そのため、ほとんどの活用事例では最終的に生産性の向上につながっているパターンが多いといえます。 そのうえで、この事例では、 AI を活用して、工場に関するデータすべてを見える化・最適化させています。例えば、工場の作業を AI に任せるためには、 見える化によってAI によるデータの収集・分析を行い、適正化によって作業を自動化します。

それぞれの事例では、各工程でAIに対するフレームワークを導入し、必要なものを最適化して生産効率をあげています。