在庫管理術

製造業×AI【ものづくりにおけるAI活用のメリットや注意点とは?】

製造業×AI
目次

製造業AIの現状

AIとは、「人工知能」のこと。コンピュータが過去のデータを自己学習し、判断や推測の精度を高めていく「機械学習」という機能を持っています。最近は対話型のチャットサービスである「ChatGPT」が注目を集めていますが、この「ChatGPT」も生成型AIと呼ばれるAIの一種です。

AIとは

AIを使うと画像認識、音声認識、需要予測、機械制御の自動化が可能になります。
製造業におけるAI導入率は、他国に比べるとまだまだ遅れているものの、国内でもプロセス製造・組み立て製造共にさまざまな分野でAIを活用する動きが見られるようになりました。将来的に機械学習よりもよく高度で複雑な判断が可能なディープランニングによって、製造業のスマート化がより進む見込みとなっています。

今回は製造業がAI導入に踏み切る背景、製造業へAIを導入するメリット、製造業でのAI導入活用方法について解説します。

在庫管理・発注を自動化する

製造業がAI導入に踏み切る背景

製造業がAI導入に踏み切る背景

多品種少量生産の増加

製造業では消費ニーズの多様化から、同一の設備で、多品種の製品を小ロットで生産する多品種少量生産を採用する企業が増加しています。多品種少量生産では工場の生産効率をあげるために在庫の割り当てや要員配置を最適化する必要があり、設備稼働や人員配置の割付け計画をAIが立案する生産スケジューラーを導入するケースが増えています。

人手不足・作業員の高齢化

製造業界全体で、労働人口の減少や技能を継承する後継者不足が深刻な課題となっています。AI技術を活用し生産工程の自動化や、スキルの継承、現場作業の平準化をすすめ、人手不足や熟練労働者の退職に備えようとする動きが見られます。

サプライチェーン問題

新型コロナウイルスの感染拡大や、ロシアのウクライナ侵攻といった国家間紛争の影響を受け、多くの製造業企業が原材料・部品の不足や価格高騰といった問題に直面しています。こうしたサプライチェーン問題を解決し、原材料や部品の安定供給を目指して、在庫管理や物流スケジュール最適化、サプライチェーンの工程の一部の自動化にAI技術を導入する動きが見られます。

製造業のAI導入・活用事例

製造業内でAIを活用する方法は非常に多くあります。簡単にまとめてみました。

製造業AIの活用事例

●生産管理・購買
生産計画の自動策定
資材発注
在庫管理

生産工程
導線の最適化
組み立て作業・ピッキングの自動化
歩留まり向上
ナレッジシェア
ポカヨケ

製品の検品・外観検査

設備・機械の点検・保全
設備・機械の自動制御
設備・機械の異常検知

経営・マネジメント
需要予測
マーケティング 

製造業でAI技術を導入するメリット

製造業AI導入のメリット

AIの得意分野はさまざまですが、代表的なのは定型業務の自動化です。単純業務を人の代わりにAIが代行することによって、従業員の身体的・精神的負担を軽減し、労働環境の改善にも役立ちます。

  • 作業員の負荷低減・ケガの防止
  • 技術の継承・均一化・平準化
  • 作業員を単純作業から解放

また明確な基準に基づいて判断する検査業務や、膨大なデータの分析処理、処理したデータに基づく共通点の発見や、数値予測もAIが得意とする業務です。製品や設備の不具合発見や防止は品質向上と製造にかかるコストを抑えることに役立ちます。

  • 検査の精度向上
  • 品質改善
  • 歩留まり改善
  • 生産コストの低下

AIによる作業の自動化で、長時間の稼働が可能になること、QCDの改善によって、企業そのものの競争力を高めることができます。

  • グローバル競争力の強化
  • 24時間稼働の実現

製造業へのAI導入活用の注意点

課題解決につながらない運用に陥る

AIを運用しても、企業が抱えている課題の解決に至らない、という失敗事例は少なくありません。
AIの導入が目的になっているケースで起こりやすい事象です。
・導入前に自社の抱えている課題を整理し、AIの導入目的を明確にする
・実際にAIを使用する、概念実証(PoC)を実施し、結果を分析する
以上の2点を実施することで、課題解消につながるAI活用実現の可能性が高まります。

デジタル人材不足が解消できない

AI技術の導入にあたって、中心的な役割を果たすことができるデジタル人材はどの企業でも不足しています。
継続的な社内教育や採用に注力しつつ、外部による支援を受けたり、ITリテラシーに乏しくても使いこなせるソリューションを導入したりする方法もあります。

質の良いデータ不足で運用が乗らない

AIが自律的に学習を進めるためには、質のよい大量のデータが必要となります。AI導入にそなえ、データ項目を精査し必要なデータを見極め要件定義を行い、継続してデータ収集を早急に始めることが必要となります。

製造業AIの導入のポイント

リアルタイム実在庫データを収集する「スマートマットクラウド」とは

在庫管理システム「スマートマットクラウド」は重量センサを搭載したデバイスで、リアルタイム実在庫データを収集し、製造業の課題を解決に貢献します。

手動では取りきれなかった在庫データをリアルタイムで蓄積し、工場内のモノの淀みを見える化。ボトルネック箇所を特定し、カイゼンの加速に貢献します。

リアルタイム実在庫データ収集のメリット

 

製造業のスマート化を実現する「スマートマットクラウド」

スマートマットクラウドのイメージ

IoTで在庫管理を自動化、工程カイゼン・DXを進める

スマートマットクラウドはリアルタイム実在庫の見える化で在庫管理、工程カイゼン・DXを進めるIoT SaaSプロダクトです。IoTで現場のモノの動きを捉え在庫管理を自動化、その上で工程内のモノの流れを分析し問題を見える化します。さらにリアルタイム実在庫データを武器に工程を跨ぐ流れの澱みを特定しDX、現場力の向上に寄与します。


在庫置き場に出向くことなくリアルタイムで管理画面から部品と仕掛品の在庫数を確認できます。在庫確認や補充タイミング把握のため、倉庫や工場内を走り回る必要はもうありません。
需要にあった供給を実現
スマートマットクラウドは生産工程の進捗状況も可視化
後工程からひとつ前の工程に、必要な部品を、必要なタイミングで、いくつ必要かを自動で伝えることで、製造業の生産プロセスに潜むさまざまな課題を解消します。

◆特徴

  • 遠隔で在庫を一元管理:倉庫や各拠点の在庫を管理画面で一元管理
  • 需要に見合った供給を実現:ひとつ前の工程に伝え、過不足なく生産できる
  • 生産効率を最大化:リアルタイムかつ自動で伝え、ムダがない

 

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