製造業では慢性的な人材不足の解消や生産性向上のため、製造ラインにAIを導入してシステム化を図る企業が多く見受けられます。一方で自社製造ラインにAIを導入しようと思っても、詳しい知識がないため始め方が分からない企業担当者の方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では製造業にAIを導入するメリットやデメリット、導入事例も紹介します。
製造業の現状・課題
近年の製造業では若者の製造業離れなどに起因し、全体的な労働力が不足しているのが現状です。若い労働力を確保できない一方、高齢のベテラン社員の定年退職も進むにつれて技能継承できる人材も減少しています。
また製造業は世界的な市場における競争が激化しており、日本の製造業も競争力向上が求められています。今後の日本の製造業においては、労働力不足を解消しながら生産性を高める手法検証が重要な課題として挙げられます。
AIとは？
AIとは人間の知能をコンピューターで再現した先端技術で、英語ではArtificial Intelligence、日本語では人工知能として広く認識されています。AIは他のコンピューターとは違い、過去のデータ学習により精度を高める機能である自己学習能力を持つ点が特徴です。
この機能により業務における推測や判断の精度を高め、相対的な生産力を高めることができます。AIに関する知識を深めたい方は、最短3日でAIプログラミングの学習が可能なAIエンジニア育成講座をぜひご利用ください。
製造業のAI導入の現状
製造業におけるAIの導入率は、全業種の平均比率を下回っているのが現状です。その理由として、AI導入に対応可能な人材が不足している点が挙げられます。
AI導入ではAIだけでなく、自社業務にも精通しなければ効率的な導入計画を立案出来ないので、双方に関する知識やスキルの取得が必要です。現在の労働力不足の状況では、AI・自社業務に関するスキル・知識を持つ有効な人材育成が進行していません。
そのような状況においても近年は製造業にAIを導入し、生産データのデジタル化を可能にして製造の「見える化」を実現した製造業DXや、AIの導入により生産ラインの自動化を可能にしたスマートファクトリーが急増しています。下記に製造業DXと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AIを導入するメリット
製造業にAIを導入する具体的なメリットには、
- 属人化の予防
- 人材不足解消
- 生産性向上
- 生産品質の安定化
などが挙げられます。ではそれぞれを詳しく解説するので自社導入時の参考にして下さい。
属人化の予防
製造業にAIを導入すれば、属人化を予防できるのもメリットの1つです。製造業ではベテラン従業員が慣れた業務を継続することで、その部分だけに業務が集中して業務が停滞することがありました。
またベテランが特定の業務を行うことで、技能継承も妨げられるケースも多いです。そこでAIを導入して属人化された特定の業務を自動化すれば、ベテランや担当者が不在でも効率的に業務を遂行できます。
人材不足解消
人材不足を解消できるのも、製造業にAIを導入するメリットです。AIを導入すれば従来は人が行っていた監視業務や、メンテナンス計画作成業務などを自動化できます。
さらにAIが取得したデータを分析し、業務に反映すれば生産性向上に繋がります。
生産性向上
製造業にAIを導入すれば、生産性を向上させることができる点もメリットの1つです。AIを活用すれば各製造ラインの連結が促進されるうえに、各業務の自動化も促進されます。
そして生産の自動化が進めば人力とは違って安定的な生産が見込めるため、全体的な生産力の向上が可能です。
生産品質の安定化
製造業にAIを導入すれば、生産品質を安定させることができます。AIは人間のように体調変化による業務のブレも発生しないため、安定した業務量を継続可能です。
特に製造業の検査業務にAIを導入すれば、ヒューマンエラーなどによる見落としなどもなく、的確に業務をこなします。
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するのが現状です。では製造業にAIを導入するデメリットを紹介します。
効果測定に時間がかかる
効果測定に時間がかかる点が、製造業にAIを導入する際のデメリットの1つです。生産ラインにAIを導入しても、従業員がその運用に慣れるまでは明確な効果は表れません。
また社内にデジタル人材が不足していれば技能取得に時間がかかるので、当然ながらAI導入の効果測定も遅れます。そこで社内における有能なAI人材を育成するためにも、1日でビジネスに使えるAI作成を学べるビジネス向けAI完全攻略セミナーをぜひご利用ください。
導入コストがかかる
製造業にAIを導入すれば、多額の導入コストがかかるのもデメリットです。製造業における監視業務や検査業務、業務管理など、さまざまな機能がAIに要求されます。
AIは最先端技術なうえに、そのような多様な機能が搭載されれば当然ながら多額の導入コストがかかるのが現状です。また導入後もAI人材の育成や、設備保守などに多額のコストがかかります。
製造業のAI導入事例
近年製造業においては、労働力不足の解消や生産力向上などを目的としたAI導入が盛んです。では実際に行われたAIの導入事例を表記し、それぞれ詳しく解説します。
| AI導入企業 | 導入方法・効果 |
| 東芝 | エラーにより欠損が多いデータからでも高精度なデータ検出を実現 |
| トヨタ自動車 | 肉眼で検出できない傷を検出する磁気探傷検査を、AIで自動化 |
| ブリジストン | 一度に膨大な量の生産データの蓄積が可能になり、そのデータと人間の技術を融合して生産モデル構築を実現 |
| スカイディスク | 的確な射出データの検出を可能にし、検査業務の自動化に成功 |
| ダイセル・日立製作所 | 事前に設定した作業データと比較し、異常や逸脱が発生すれば即座に監督者に警報を送信 |
| 富士通研究所 | AIが自動的に異常を持つ画像を生成して検査効率が向上 |
東芝の事例
引用：東芝株式会社
東芝は大量な生産データから、不具合の要因を検出可能なAIを導入して生産トラブルの抑制に成功した事例です。常に大量の生産データが蓄積されていましたが、従来のシステムでは測定ミスや通信エラーが発生して効率的な生産データを取得できませんでした。
そこで新しいAIを開発・導入し、エラーにより欠損が多いデータからでも高精度なデータ検出を実現しました。この導入は生産トラブルの要因検出の効率が向上し、生産における誤差の低減に成功した事例です。
トヨタ自動車の事例
引用：トヨタ自動車株式会社
トヨタ自動車は肉眼で検出できない傷を検出する磁気探傷検査を、AIで自動化した成功事例です。従来の磁気探傷検査では高い技能が必要で、熟練工でも見落としが出るくらいの緻密で困難な作業でした。
そこで検査業務が可能なAIを導入したところ、傷の見逃し率は0%に減少して品質向上に繋がりました。さらに自動作業になることで、人件費の削減にも成功した有効な事例です。
ブリジストンの事例
引用：ブリジストン株式会社
ブリジストンは2016年に「EXAMATION」と呼ばれる生産型AIを導入し、タイヤ製造の効率化に成功した事例です。この導入により一度に膨大な量の生産データの蓄積が可能になり、そのデータと人間の技術を融合して生産モデル構築を可能にしました。
また一度生成したデータはコピーしての使用が可能で、複数回に及ぶデータ活用できる点もメリットです。この導入によりタイヤ製造精度が向上し、成型工程においては従来の2倍の生産性を確保しました。
スカイディスクの事例
引用：スカイディスク株式会社
スカイディスクは鋳造条件のスコアリングが可能なAIを、自動車メーカーとの連携により導入した成功事例です。従来は熟練者が鋳造における射出の圧力や速度変化などのデータを終始監視し、鋳造条件の調整を手掛けていました。
そこでAIを導入して射出データの自動検知を可能にし、異常があれば自動的に限定対象として判断可能にしました。この導入は鋳造における的確な射出データの検出を可能にし、検査業務の自動化に成功した事例です。
ダイセル・日立製作所の事例
引用：株式会社ダイセル
製造ラインにAIによる画像解析技術を利用した異音検知システムを導入し、生産データの検出効率を向上させたのがダイセルと日立製作所の共同の事例です。この導入により事前に設定した作業データと比較し、異常や逸脱が発生すれば即座に監督者に警報が送信されます。
異常検知だけでなく、製造エリアの画像解析により適正な人員配置や作業分析を可能にして生産性も向上しました。
富士通研究所の事例
引用：富士通株式会社
富士通研究所は画像検査AI技術を導入し、不良品の検知を効率化した事例です。生産不良の要因を特定する際に実際の不良品を特定しなくても、AIが自動的に異常を持つ画像を生成して検査効率が向上しました。
この導入により従来よりも多くの製品以上の検知が可能になり、生産精度の向上にも繋がりました。
製造業におけるAI導入の今後の課題
現在製造業界は、労働力不足をはじめとしたさまざまな問題を抱えています。その問題解決のためにもAIの製造業への導入では、多くの課題が課せられているのが現状です。
では製造業におけるAI 導入の今後の課題を紹介します。
AI人材の確保
AI人材の確保も、製造業におけるAI導入の今後の課題の1つです。AIを効率的に使いこなせるAI人材は、現在どの業界でも不足しているのが現状です。
仮に製造ラインにAIを導入しても、効率的に運用できるAI人材がいなければ意味がありません。したがって今後の製造業においては、AIを導入すると同時にどのようにAI人材を確保するかも重要な課題として挙げられます。
情報漏洩への対策
製造業へのAIの導入に関しては、情報漏洩への対策も今後の課題として挙げられます。製造業にAIを導入すればAI内に膨大な情報が蓄積され、サイバー攻撃により情報が漏洩すれば大変な事態になりかねません。
特に近年はAIの高い学習能力を悪用し、膨大な個人情報が流出する事例も多発しています。今後製造業においてAIの積極的な導入を進めるなら、このような情報漏洩への対策は重要な課題です。
効率的にAI導入を進めよう！
本記事では製造業にAIを導入するメリットやデメリット、導入事例も紹介しました。製造業でのAI導入に成功すれば、製造ラインや監視業務、生産データ検出など多岐にわたる業務が自動化されて生産性が向上します。
さらに生産の安定化にも繋がるので、本記事を参考にして効率的な導入を手掛けて下さい。また製造業にAIを導入して運用効率を高めるにはAI人材の育成が欠かせないので、その際には1日でビジネスに使えるAI作成を学べるビジネス向けAI完全攻略セミナーや、最短3日でAIプログラミングの学習が可能なAIエンジニア育成講座をぜひご利用ください。
