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AI 製造業でAIはどのように活用できる?導入ポイント・活用事例を紹介

【2024】製造業でAIはどのように活用できる?導入ポイント・活用事例を紹介

近年、製造業では人材不足や市場競争の激化によりAIの活用が大きく注目されています。
ここ数年でAIの導入を検討している企業は増加しており、AIの関心やニーズは高まっています。

しかし、AIの興味・関心があったとしても「導入方法がわからない」「現場に活用できる人材がいない」といった問題で導入が進んでいない企業も多くいるのではないでしょうか?

そこで本記事では、AIの概要・活用方法など詳しく解説します。導入の際のポイントや活用事例も詳しく解説しますので、最後までご覧ください。

AIの性能について

AIは一般的に人間の言葉の理解、認識など知的行動をコンピューターに行わせる技術を指します。AIはロボットとは違い、自身で学習を行う「ディープランニング」を搭載しており、自律的な行動が可能です。

AIによって実現できることは以下の表をご覧ください。

AIの分類 実現可能なこと
学習・分析 AIは膨大な量のデータを学習・分析することで自律的な行動を行うことができるようになります。人間が動作をプログラミングすることなく行動ができるため、これまで人間の負担となっていた業務の精度向上や効率化を期待することができます。
自動応答・制御 学習・分析を行えるAIは自動応答・制御を行うことが可能になります。代表的な例としてボイスボットがあります。自動応答が可能になることでコールセンターなど電話応対が数多くある現場では、従業員の業務負担の軽減・人件費のカットが可能になります。

AIの性能や実際にどんなAIがあるのかは下記記事を本記事と合わせてご覧ください。

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製造業でAIの導入は進んでいる?

製造業においてAIの導入は進んでいる?

AIの活用が必須となりつつある現代において、製造業でAIの導入は大きく進んでいると言えるでしょう。

2019年に総務省が公表した「情報通信白書令和元年版」データでは、製造業のAI導入率は39%となっています。2017年にもAIの導入状況調査は行われており総務省の公表した「通信利用動向調査」では、製造業のAI導入率は11.2%となっており、2年間で約28%も上昇していることがわかります。

また、導入率は大企業より中・小企業の方が多く市場の激化による業務効率化や生産性の向上を目的として、AIの導入が進んでいるとされています。
しかし、国内での業種別に比較しても製造業のAIの導入率は進んでいますが、世界と比較するとAIの導入率は遅れているのが現状です。

製造業でAIを導入するメリット

製造業でAIを導入するメリット

製造業でAIを導入するメリットは以下4つです。

  • 設備トラブルによる事故防止
  • コストの削減
  • 生産性の向上と品質保証
  • ナレッジ共有

それぞれについて詳しく解説します。

設備トラブルによる事故防止

AIを導入することで設備トラブルによる事故を未然に防ぐことができます。

製造業は危険な機械や作業が多い現場です。作業中の事故は減少傾向にあるものの、0になってはいないのが現状です。様々な事故による理由の1つとして挙げられるのが、設備の老朽化や機械の故障によるものです。

設備の老朽化や機械の故障は定期的な点検を行っていても、突発的に起こることもあり回避できない事故もあります。こうした事故を防ぐことにAIは最適だと言われています。
AIは機械学習を行うことで異常の検知・故障やトラブルによる予測も行えるため、安全面の向上に大きく寄与するでしょう。

コストの削減

コストの削減は製造業において経営者を大きく悩ませるものです。

近年は製造業に限らず、幅広い業種では人材不足による従業員への残業時間過多が大きな問題となっています。また、作業効率の低下による製品の過剰生産によるコストも懸念点と言えるでしょう。

しかし、AIを導入することで作業効率化はもちろん工数の削減も期待でき人件費の大幅な削減につながります。また、AIによる高精度の需要予測により過剰生産・廃棄ロスを減少させることも可能です。

生産性の向上と品質保証

生産性の向上や品質保証は競争が激化する市場において避けては通れない課題と言えます。

例えば、製品ラインによる検査は従来人間が行なっていますが、製品の傷は深部にあると目視で気づくことはできません。また、長時間の目視による確認は疲労による見逃しも発生し、結果的に生産性・品質の低下は免れません。

AIであれば外観検査の精度向上による不良品の検出、原因不明の不良品であっても特定を容易にすることが可能です。また、AIによるデータが蓄積すればするほど検査も高精度になります。そのため、生産性や品質の向上が期待できるでしょう。

ナレッジ共有

ナレッジ共有とは、個人が持つ能力や知識を社内で共有し効果的に活用するための手法です。業務における生産性の低下や事故などは、ナレッジ共有がうまくできていないことが原因として挙げられます。

特に製造業において新入社員は「機械の操作がうまくできない」「誰に聞けばいいのか」「どうしたら業務を効率良くできるのか」など現場を経験していないと自身で答えを導くのは難しいでしょう。

こうした知識やスキルのナレッジ共有をAIに行わせることで、従業員は業務に集中することができ、新入社員もスキルの向上が早くなります。

製造業におけるAIの活用事例

製造業におけるAIの活用事例

AIの導入を検討しているのであれば、他社の活用事例を参考にすることで導入後の活用を成功させることができます。ここで以下3社の企業を詳しく解説します。

  • 株式会社デンソー
  • ナブテスコ株式会
  • ヤンマー株式会社

株式会社デンソー

株式会社デンソー

引用:株式会社デンソー

株式会社デンソーは自動車メーターの製作・販売を行っておりますが従来のモーターと針を組み合わせたスピードメーターではなく、液晶画面を通じて各種情報(スピード等)を描画することが多くなっています。

そこで液晶画面における高精度な表示検査用として「Impulse」を導入しました。複数台設置されたカメラから取得する大量の動画データをAIで分析し、目視ではわからない瞬間的な異常も見逃さない常時監視検査を実行しました。

従来の検査と比較し、目視での確認時間は0にすることができ業務の効率化や出荷する製品の品質の安定化を実現しています。

ナブテスコ株式会社

ナブテスコ株式会社

引用:ナブテスコ株式会社

ナブテスコ株式会社は風力発電機の保守を目的として、ヨー旋回部の故障回避・状態監視にAIを使用しました。

風力発電機を構成する部品は非常に多く、中でも旋回部分にかかる負荷は大きく、乱流・吹上風によってタワーの振動を誘発したり、構造連結部への過大荷重が発生したりします。
AIの導入はこうした故障を事前に回避することで機械の停止を防いだり、長寿命化に繋ぐことを目的としました。

AIの導入によりヨー旋回部の負荷状態をリアルタイムで可視化、過去におきた異常状態の詳細も履歴として確認をすることができ、より精度の高い風力発電機の保守を実現しています。

株式会社ブリジストン

株式会社ブリジストン

引用:株式会社ブリジストン

世界のタイヤメーカーである株式会社ブリジストンはタイヤの成型技術にAIを利用しています。

タイヤは回転する器具にあるゴムを巻き付けながら圧力を加えてつくるため、回転数や圧力の力加減を調整する必要があります。従来の機械では調整を人間が行わなければならず、成型の工程がネックとなっていました。
そこでAIを搭載した最新鋭のタイヤ成型設備「EXAMATION(エクサメーション)」を導入しました。

エクサメーションはセンサーを使って成型中のタイヤのの情報を集め、その無数の情報をAIが即座に計算して最適な回転数と圧力を調整します。
人による確認が不要になったため、生産性は2倍に向上、人件費は3分の1まで減少しました。

製造業がAIを導入する際のポイント

製造業がAIを導入する際のポイント

AIの導入に失敗しないためには、ポイントをしっかりと押さえておく必要があります。ここでは以下3点を詳しく解説します。

  • 課題や目的を明確にする
  • スモールスタートで導入する
  • 継続的に検証・改善を行う

課題や目的を明確にする

製造業においてAIはとても優れたものですが、課題や目的を明確にしなければ導入は失敗に終わります。

AIは機械学習により精度を向上し業務の効率化を測ることができますが、導入開始時は業務のデータをAIに記憶させなければなりません。記憶させるデータが途中で変更されると、AIの機能も果たせなくなってしまいます。

導入する際は自社のどの業務に課題があるのか、AIで課題の解決はできるのかを精査した上で導入を行いましょう。

スモールスタートで導入する

AIを導入する際は業務の対象範囲を広げず導入を行いましょう。

AIの導入には少なからずコストがかかる上、初めての導入であれば問題点が出てくることもあります。導入範囲を広げすぎていると問題が発生した時にリソースがかかり、かえって業務に集中を質を低下させてしまう恐れもあります。

まずは、大きな課題や解決したい課題に優先順位をつけて、導入が成功した際に横展開していきましょう。その際に、社内でのサポート体制などを整えておくと、導入がよりスムーズに行えます。

継続的に検証・改善を行う

AIは機械学習によって業務精度を向上させます。そのため運用から時間が経過しても新しく得られたデータを再学習させるなど改善を行うことが大切です。検証においても何が最適な方法なのかはAIに任せるのではなく、人間と協働していくことで大きな成果を得ることができます。

導入後には検証や改善を行い続けることで、AIの予測や判断に影響する新たな要素の発生や業務の効率化の向上を期待できます。

製造業におけるAIのこれからの重要性

製造業におけるAIのこれからの重要性

本記事では製造業におけるAIの活用事例や導入ポイントについて解説しました。

製造業の市場が激化する中で競合他社に生産性や品質で負けないためには、AIの導入は今後必須になってくると思われます。日本ではまだまだAIの導入率は低いですが、大企業だけでなく中・小企業での導入も進んでいます。

AIの導入を検討している方はAI研究所の下記サービスを検討してみてはいかがでしょうか。

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