製造業でのAI活用の種類

製造業でAIを活用する場合の種類について、それぞれ解説します。

需要予測

製品の需要予測について、AIを活用することで高い精度の予測ができるようになります。

過去の売上、政治情勢や天候に至る広範囲のデータを総合的に分析できるため、実情に即した予測を実現できます。

作業自動化

AIを導入することで、作業の自動化が可能になります。

すべ人が行っていた作業を、人とロボットが共同で行える「協業ロボット」の活用により、仕分け作業や在庫管理、ピッキングや梱包作業を効率化できるようになりました。

不良品選別

生産ラインにおいて、不良品を選別する検品作業は、製造業で最もAIが活躍しやすいプロセスです。

AIを用いた画像解析技術は、高い精度において製造ラインの不良品検知を行えるため、正確性の高い検品業務を行えます。

予知保全

機械の故障についても、AIが事前に予測できるため生産ラインを安定して稼働できます。

音声や画像情報に加え、故障に関わる過去のデータをAIに学習させれば、機械の将来的に故障するタイミングやリスクを予見できるようになります。

それにより、機械の故障に起因した生産ラインの停止や、点検をするダウンタイムを低減できます。

サプライチェーン全体の最適化

製造や販売、物流といったサプライチェーン全体の最適化を図りたいケースでも、AIによる分析を行うことで実現が可能です。

在庫情報などの管理データを、一元的に管理できるようになることで「ヒト・モノ・カネ」に関して、市場の動向に合わせたバランスの良い配置が可能になります。

製造業でAI活用する必要性・メリット

こちらでは、製造業においてAIを活用する必要性やメリットについて解説します。

業務効率化

AI導入によって享受できるメリットは、製造プロセスを効率化できる点です。

たとえば、工場で製造した製造品の「外観検査」をAIで行うことで、作業効率を向上させ労働力不足を解消できます。

また、AIの設計によって目標を数値化しやすくなるため、課題の明確化や本部と現場が合意しやすい環境を形成できるのです。

コスト削減

AIの導入によって、さまざまな工程が最適化するようになり、コスト削減につながります。

作業のムダやミス、不良品の発生が抑制されることで、人件費などのコストが削減されるのです。ムダが減ることにより、資材の使用量が削減されて管理も最適化され、不要な在庫を抱えないようになります。

安全性の向上

安全性を向上させる上でもAIが活躍します。

製造工程の自動化によって、人為的な「うっかりミス」を防ぎ、危険な作業はAIに任せるようにすることで未然に事故を防げるようになり、工場作業員の安全性の向上を図れます。

品質の改善

製造段階において、製品のムラをなくして均一化することで、品質改善を実現できます。

AIの活用による自動化によって、ヒューマンエラーを軽減させ、異物の混入や不良品の発生を防げます。検品業務、稼働ログによる異常検知、保守点検業務などの定型業務は、機械化や自動化によって品質を安定させられます。

今後、蓄積されたデータを有効活用できるようになれば、設計品質の向上も見込めるようになります。

従業員満足度（ES）アップ

従業員の作業をサポートすることで、ストレス減少や労働時間の短縮といった、ESの向上につながる点も大きなメリットです。

安全性の向上や、作業の効率化は、働く人にとってストレスの軽減につながります。AIを活用したストレスチェックも定期的に実施できるため、ストレスの早期発見や「ケア」につながります。

【種類別】製造業のAI活用事例集

製造業におけるAIの活用事例について、具体的な取り組みや成果を解説します。

需要予測（ホリゾン）

製本機の総合メーカーである株式会社ホリゾンは、機械のアフタ－パーツが多品種で、かつ少量生産という特徴があることから、精度の高い需要予測が課題とされていました。

そこで、AIを活用した需要予測の有効性を、2ヶ月にわたって検証しました。従来の手法である、直近6ヶ月の平均予測量と比較した結果、75％の部品への需要予測精度が改善しました。

また、不要な在庫量の削減と、欠品の最小化を実現できました。

作業自動化（ダイセル）

化学メーカーの株式会社ダイセルは、プラントの変調検知と運転最適化にAIを活用しています。AIをブラックボックスにしないという設計思想でアルゴリズムを開発し、早期発見と対応の迅速化によって、年間100億円のコスト削減効果が見込まれています。

この取り組みは、プラント異常の予兆を早期に捉え、運転操作の条件を最適化することなが可能な高度な制御技術の先進的な事例です。

作業自動化（キユーピー）

キユーピー株式会社は、AIが搭載された自社開発の原料検査装置を導入し、惣菜の原料となるカット野菜の検査作業を自動化しました。従来は、ポテトサラダなどに使用する「いちょう切り」に加工されたニンジンを目視で検査し、規定外の形や変色しているものや、余計な混入物などを取り除いていました。

自社で開発したAI原料検査装置の導入により、目視での検査工程を自動化することで、作業効率を大きく向上させました。

不良品選別（トヨタ）

トヨタは、さまざまな自動車用鍛造品の検査工程において、AIの導入により磁気探傷検査を自動化しました。フロントハブの外観目視検査と磁気探傷検査は、これまで2名の人の目で検査をしていました。

労働人口減少による人員不足を見据え、AIの導入により作業者の負荷や単純作業を減らし、リソースの再編を実現しました。それにより生産性が向上し、検査工程にかけるリソースおよびコストも削減も可能としました。

不良品選別（オムロン）

制御機器、電子部品、社会システム、ヘルスケア、環境など多岐にわたる事業を展開しているオムロン株式会社は、製造現場における外観検査を自動化できる「FHシリーズ」を発売しました。検査対象物のキズを学習せずに認識可能な、業界初の「欠陥抽出AI技術」を搭載しています。

熟練の経験や、人の感性などの再現が可能なAI技術を、既存の画像処理システムに搭載できるのが特長です。機械では検出が難しかった欠陥を安定して検出でき、目視で行っていた外観検査を自動化できます。

予知保全（サントリー）

清涼飲料メーカーのサントリー食品インターナショナルは、デジタルツイン（※１）の機能を持つIoT（※２）基盤を導入しました。

※１：デジタルツインとは、現実の世界から収集したさまざまなデータを使い、仮想空間上に全く同じ環境や仮想の物体を再現するテクノロジーです。
※2：IoTとは、さまざまなモノ（センサー機器、住宅、車、電化製品、電子機器など）が、インターネットを通じてクラウドサービスに接続されて情報交換をする仕組みです。

原料の調達から製造、品質管理や出荷までの業務プロセスに関するデータを、IoT基盤に集約します。集約されたデータを基にして、仮想空間における工場内の見える化、製品トレーサビリティを実現しました。

従来は1時間を要したトラブル対応が、数分でできるようになりました。

サプライチェーン全体の最適化（ユニクロ）

ユニクロを展開する株式会社ファーストリテイリングは、さらなる倉庫の自動化とグローバル展開を加速させてサプライチェーンの改革を進めています。

アパレル製品のピッキング作業は、商品の形状が柔らかく種類も豊富なためこれまで自動化が困難とされてきました。しかしユニクロは、AIを用いたMUJINとモーションプランニングピッキングロボットという面白い発想の開発を実現し、全世界の倉庫に導入。倉庫の自動化を加速させています。

製造業でAI活用する際の注意点

製造業でAIを活用する際の注意点と対策として、以下があげられます。

• 初期投資
• ICT人材の確保
• サイバーセキュリティ対策

それぞれについて解説します。

初期投資

作業の効率化を図れるなど利点の多いAIですが、開発や導入には費用がかかる点が障壁になると言えます。

導入後、人件費を始めとした多くのコスト削減を期待できる一方で、導入時には多くの開発期間と多大な初期費用がかかります。

ICT人材の確保

AIの効果を発揮するためには、専門知識やスキルを有するICTに明るい人材の協力が必要です。デジタル化の需要が高まっている現代において、ICTに詳しい人材を求めている企業は多く存在します。

このような人材の獲得には、それなりの好条件が必要になるでしょう。

一方で、長期的な観点において、既存の人材を社内トレーニングでICT人材へと育てることもアイデアの一つです。

サイバーセキュリティ対策

AIが、社内の機密データにアクセスすることにもなるため、サイバーセキュリティ対策が欠かせないことも注意点としてあげられます。

また、企業がAIを推進していくことは、AIへの依存度が深まっていくことでもあります。AIに不具合が生じた際、発生するトラブルに備えるためにも、リスクマネジメントやセキュリティの強化の徹底が重要です。

まとめ

製造業におけるAIの導入は、製造工程を自動化・機械化することで生産ラインを大幅に効率化できます。ヒューマンエラーを防ぎ、不良品の発生を抑えられるため、人件費などのコスト削減につながります。

また、AIによって目標の数値化や課題を明確化でき、製造品質の向上や従業員の満足度を高めることも期待できるのです。

この記事が、AIの導入の一助になれば幸いです。