近年急速的に進行している少子高齢化の影響を受け、製造業では労働力不足が深刻化しています。このような事態を改善し、省人化においても生産性を向上させるために製造現場へのAIの導入が進んでいるのが現状です。
そこで本記事では製造業におけるAIを分析し、現状や導入事例、メリットやデメリット、注意点を紹介します。
製造業とAIの関連性
製造業におけるAIとは本来は人間が行う生産データの立証やトラブル予測など、生産におけるあらゆる事象を分析・データ化する機能を意味します。AIの機能により抽出されたデータをもとに、人間は生産性向上や事前のトラブルシューティングなどの幅広い業務を手掛けることができます。
特に近年はAIが抽出したデータをデジタル化し、製造業の効率化を図る製造業DXのニーズが高まっているのが現状です。下記に工場DXを詳しく解説した記事を添付するので参考にして下さい。
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AIを必要とする製造業の現状
製造業界における多くの企業が製造現場への積極的なAIの導入を進めていますが、なぜ製造業にAIが必要とされているのでしょうか。ではAIを必要とする、製造業の現状を紹介します。
市場での競争が激化
製造業ではAIやIoTの導入が進んでいる反面、その成長率に伴って市場における企業間の競争が激化しています。大手企業などは既にAIやIoTを積極的に導入して生産性を高めていますが、中小企業はコスト的な観点から導入が進んでいないのが現状です。
市場での競争力を高めるためにも、今後は中小の製造業におけるAIやIoTの積極的な導入が課題として挙げられます。
技能継承が困難
技能承継が困難になっている点も、製造業にAIが必要とされる現状として挙げられます。製造業では労働人口が高齢化しているのに対して、若手従業員の割合が減少して結果的に事業継承が滞っているのが現状です。
また慢性的な人手不足により、業務に慣れたベテランが作業を続ける属人化が蔓延し、効率的な技能継承が妨げられています。このような事態を踏まえ、現在は職人の技術をデジタル化してそのデータをもとに技能継承を行うためのAI導入が進んでいるのも現状です。
労働力不足
製造業における労働力が不足している点も、AIが必要とされる現状です。近年急速的に進行する少子高齢化により、製造業全体が慢性的な労働力不足に陥っています。
現在は労働力不足を解消し、生産力を高めるためにAIを導入して工場の自動化を図るスマートファクトリーも増加しています。下記にスマートファクトリーを詳しく解説した記事を添付するので参考にして下さい。
製造業におけるAIの導入事例
製造業では労働力解消や生産性向上のため、積極的にAIを導入する企業が増加しています。では製造業におけるAIの導入事例を下記に表記し、それぞれを詳しく紹介します。
| 企業名 | 導入による効果 |
| ライフコーポレーションと日本ユニシス | 発注時間を1日につき2時間程度削減することに成功 |
| ダイセル | 生産性・安全性を向上させ、設備の予知保全などや生産にかかるコスト削減に成功 |
| 三菱総合研究所 | 熟練工のスキルを会社の資産として保有 |
| ニチレイフーズと日立製作所 | 生産にかかる所要時間が従来の10分の1程度まで削減し、生産性の大幅な向上に成功 |
| ダイセルと日立製作所 | トラブルの事前回避と作業効率の向上を実現 |
ライフコーポレーションと日本ユニシスの事例
ライフコーポレーションは日本ユニシスと共同で、AIを導入した生産における自動発注システムを開発しました。この方法は事前に売上データや気象データをAIにインプットして分析を行い、自動的に需要を算出して生産・発注を手掛ける仕組みです。
この導入により従来は膨大な時間がかかっていた発注時間を、1日につき2時間程度削減することに成功しました。また従業員が発注業務を取得するまでに必要な期間だった、1年間のリソースも不要になりました。
ダイセルの事例
引用：株式会社ダイセル
AI搭載による自律型生産システムを導入し、生産性を向上させたのがダイセルの事例です。リアルタイムな計測で品質や安全、コストや生産量などの指標を細かく算出可能にしています。
さらにそのデータをもとに運転効率化を継続するシステムと、環境の変化により発生したズレなどを検知・修正するシステムも導入しました。これらのシステムの導入により生産性・安全性を向上させ、設備の予知保全などや生産にかかるコスト削減にも成功した事例です。
三菱総合研究所の事例
引用：三菱総合研究所
三菱総合研究所も製造業にAIを導入して成功した事例の1つです。この事例では熟練工の作業ノウハウをAIモデルとして反映し、退職後にも有効な技能的なデータとして保存を実現しました。
AIのデータ内に熟練工のスキルを凝縮させ、技能伝承ツールとして使用することで効率的な技能伝承を実現しました。この方法により、熟練工が退職した後もそのスキルを会社の資産として保有可能です。
ニチレイフーズと日立製作所の事例
引用：ニチレイフーズ
ニチレイフーズと日立製作所は共同開発により、AIでベテラン従業員の作業パターンを解析して数値化した効果検証に成功した事例です。この検証により生産にかかる所要時間は従来の10分の1程度まで削減され、生産性の大幅な向上に成功しました。
さらにAIによる自動効果測定でベテラン従業員の生産パターンを実際の生産に反映し、そこで得た数値をデータ化して業務効率化も可能にした事例です。
ダイセルと日立製作所の事例
引用：株式会社日立製作所
ダイセルと日立製作所は共同開発で、AI導入による画像解析技術を応用した異常検知システムを開発しました。このシステムを活用すれば、生産ラインで通常の作業手順とは異なる作業を画像検知システムで即座に検知可能で、異常時に監督者にアラート通知を発信します。
さらに異常発生時のデータの画像分析が可能で、この分析によりトラブルの事前回避と作業効率の向上を実現しました。
製造業にAIを導入するメリット
現在の製造業において多くの企業が生産現場にAIを導入し、自社生産効率を高めています。では製造業にAIを導入するメリットをさらに詳しく解説します。
コスト削減
生産にかかるコストを削減できるのも、製造業にAIを導入するメリットの1つです。AIの導入により生産ラインの自動化が進んで省人化による生産が実現すれば、自動化により余った人員を他業務に従事させて生産コストを削減できます。
またAIを生産ラインだけでなく在庫管理に活用すれば、現状の資材の使用状況や在庫状況をタイムリーに把握して余剰在庫や部品ロス削減に繋げることも可能です。
技能継承の効率化
製造業にAIを導入すれば、技能継承を効率化できるのもメリットです。AIは生産データの数値化やデータ化が可能なので、熟練工などのスキルやノウハウをデータ化し、そのデータの効果検証を行って保存もできます。
その保存化されたデータをもとに、未習熟者に対して教育・指導を行えば効率的な事業承継が可能です。
生産安定化と品質向上
生産の安定化と品質を向上できる点も、製造業にAIを導入するメリットです。特に検品業務にAIを導入すれば、高確率で不良品を選定できるので生産の安定化を図ることができます。
生産ラインにおいてもAI導入による画像検査も可能になり、この導入により製造初期段階での不良品発見が実現されて品質向上にも繋がりました。
生産性向上
製造業にAIを導入すれば、生産性が向上するのもメリットです。生産ラインにAIを導入すれば省人化による生産が可能になり、人手不足を解消した生産も実現できます。
またAIの導入によりスマートファクトリーが実現され、生産ラインの自動化が進めば従業員は他の業務に従事し、結果的に業務効率を向上させることも可能です。
設備トラブルの事前検知を実現
設備トラブルの事前検知を実現できるのも、製造業にAIを導入するメリットです。AI内に過去の設備トラブルや故障データ、修繕状況などを入力し、機械学習を進めでおけばAIが高確率でトラブルの原因を事前検知します。
設備トラブルを事前検知できれば、今後の効率的な生産計画や設備保全計画などの立案が可能です。
製造業にAIを導入するデメリット
製造業にAIを導入すれば、メリット同様にデメリットも発生します。ここからは製造業にAIを導入するデメリットを紹介します。
多額のコストがかかる
多額のコストがかかる点も、製造業にAIを導入するデメリットです。製造業に導入するAIには最先端の技術を駆使した機能が搭載されているので、導入にはそれ相応のコストを覚悟しなければいけません。
多額のコストがかかるからこそ、導入による効果を最大化させるために最初に現状の問題点を把握し、その問題点を解決できる導入方法を検討しましょう。
効果測定に時間がかかる
製造業にAIを導入しても、効果測定に時間がかかるケースが多い点がデメリットです。生産ラインにAIを導入した後は最初に従業員がそのシステムに慣れなくてはいけないので、適応までにある程度の時間もかかります。
また導入後のノウハウなども構築しなければいけないので、本格的な効果測定までに時間がかかるのが現状です。
製造業にAIを導入する際の注意点
製造業にAIを導入する際には
- データ不足で運用効率が低下する
- 人材確保の問題
- 導入目的を達成できないケースも発生する
などの注意点が発生します。ではそれぞれの注意点を詳しく解説します。
データ不足で運用効率が低下する
製造業にAIを導入する際には、データ不足で運用効率が低下する可能性がある点にも注意しなければいけません。AIにデータを盛り込み、自発的に機械学習させるためには良質で膨大なデータが必要です。
したがって試験運用時などに生産性向上に繋がる有効なデータを大量に取得できなければ、今後の効率的な運用は期待できません。
人材確保の問題
人材確保の問題も、製造業にAIを導入する際の注意点です。AI導入で不可欠なのがITなどの専門知識を持つデジタル人材で、どの業界においても優秀なデジタル人材の数は不足しているのが現状です。
したがってAI導入をスムーズに進めるためにも、事前に優秀なAI人材を確保しましょう。また自社でITリテラシーを保有し、今後効率的にデジタル人材を育成して製造業へのIT導入を進めるのであれば、最短2日間でAIプログラミングが学べるAIエンジニア育成講座をぜひご利用ください。
導入目的を達成できないケースも発生する
製造業にAIを導入しても、導入目的を達成できないケースも発生する点も注意点の1つです。導入前に自社の生産における現状の問題点を把握し、その問題点の解決のための導入を進めなければ意味のない導入に終わります。
このような事態を防いで導入後の効果を最大化させるためにも、問題点や改善が必要な点などを十分検証し、その解決に向けたAI導入を進めなければいけません。
製造業にAIを導入して生産性を高めよう！
本記事では製造業におけるAIを分析し、現状や導入事例、メリットやデメリット、注意点を紹介しました。製造業のAIの導入に成功すれば生産の省人化に成功した生産性の向上や、生産自動化などさまざまなメリットを得ることができます。
今後自社の生産性を高めるためにも、AIの効率的な導入を成功させてください。一方で導入にはAIに関する専門的な知識が必要なので、自社で取り組む際には効率的なAIビジネスの学習が可能な、ビジネス向けAI完全攻略セミナーを是非ご利用ください。
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