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工場・製造業にAI導入するメリット!人手不足・グローバル化に対応

最終更新日:2023/03/30

近年はさまざまな業界でAIが導入され始めており、成功事例も多くみられるようになってきました。業務効率化によって、大きな課題となっていた「人手不足」という問題を解消している企業も多く、AIへの注目度も高まっている状況です。

それは製造業も例外ではなく、AIによってさまざまな課題を解決する企業が増えてきています。しかし、AIを導入することでどのようなメリットを得られるのか、あらかじめ理解しておかなければ、効果的にAIを活用していくこともできません。そこで今回は、AIを導入することで得られるメリットについてご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

AIの活用事例について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能の利用例を解説!機械学習を活用した身の回りの実用例

■工場(製造業)が抱えている問題とは

■工場(製造業)が抱えている問題とは|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

製造業においてもAIを導入する企業は増加している状況にあるのですが、そもそも工場の製造現場では、どのような課題が生じているのでしょうか。AIの活用事例についてみていく前に、まずは工場が抱えている問題についてみていきましょう。

 

・人手不足による世代交代の遅れ

冒頭でもご紹介したように、近年はさまざまな業界で人手不足が深刻化しています。それと同時に従業員の高齢化も進んでいるため、経験を積んだベテランから若手への技術力・ノウハウ継承が難しくなっているのです。

経験を積んだベテランだけでなく、しっかりと若手の育成も行っていかなければ、工場の生産性向上を図ることはできません。高齢化に伴い体力が低下してしまうことも避けられないため、いかにスムーズな世代交代を進められるかどうかという点は、工場の生産性を維持・向上させる上で極めて重要なポイントといえるわけです。

 

・事業のグローバル化、競争環境の激化

工場の製造現場では、いかに効率よく業務を進められるかが重要になります。また、効率化とともに「高い品質を維持できるかどうか」という点も重要なポイントといえるでしょう。そのため、もしミスが発生した現場があれば、そのミスをなくすために、チェック作業や指導体制の強化を行う必要があります。

しかし、先ほどもご紹介したように近年は人材不足が深刻化していることもあり、チェック作業の強化や指導体制の強化を行いたくても、その強化を行えないというケースは少なくありません。また、人手不足が深刻化すれば必然的に他者との競合も激化するため、限られた人手の中で事業を進めていかなければならないのです。

従業員一人ひとりの負担が増加すれば、その分ミスも増えてしまう傾向にあるため、結果的に生産性を低下させてしまう企業も多くなっています。いかに、このような状況を打破できるかどうかは、製造業にとって重要な課題といえるでしょう。

 

■AIの導入によって得られる効果・メリットとは

■AIの導入によって得られる効果・メリットとは|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

上記のような問題を抱えている企業がAIを導入した場合、具体的にどのような効果が得られるのでしょうか。AIの活用によって解決できる製造業界の課題について、より詳しくみていきましょう。

 

・不良品の発生や異物混入を未然に防ぐことができる

AIを活用した場合、正常とは異なるデータ・製品を見分ける作業を効率化することができるようになります。これまで、工場の製造現場では、人の目によって異常を見分けるのが一般的でした。そのためのマニュアルを設け、一人ひとりの意識を徹底させることで、ミスの防止につなげている企業もあるかと思います。

しかし、どれだけ徹底したルールを設けたとしても、人の手で行われる作業においてミスを完全になくすことは難しいでしょう。ヒューマンエラーは多少なりと発生するのが当たり前だからです。特に、経験を求められる業務であれば、新人とベテランに業務品質の差が生まれるのはいうまでもありません。だからこそ、ミスを完全になくすという考え方ではなく、「ミスを未然に防ぐための仕組みを作り上げる」という考え方が重要になります。

その仕組みづくりを実現するための手段として、AIの技術はまさに適切な存在といえるでしょう。AIは、膨大なデータをもとに分析する作業を得意としているからです。

たとえば、従業員の様子をAIにモニタリングさせ、決められた手順とは異なる動作があった場合には、それを異常として検知することができます。これは、AIに「正常な動作」のデータを大量に学習させることで、その正常な動作とは異なる動きを検知できるようになるという仕組みです。

こういった仕組みを導入すれば、経験の浅い新人が、正常とは異なる動作をとった瞬間に知らせることができるようになるため、不良品の発生を未然に防ぐことができるようになります。後になってから不良品が発見された場合、ミスが発生した場所の追及から始めなければなりませんから、どうしても生産性の低下を招いてしまいます。その点、AIを導入すれば不良品が発生する前に防げるため、生産性の低下を最小限に抑えられるのです。

 

・手間のかかる検品作業

検品作業も、多くの企業では人の目で行われているものでしょう。しかし、人の目で検品を行う場合、どうしても見落としが生じてしまうリスクは否めません。もし、検品に見落としがあり、不良品を出荷してしまえば、顧客からのクレームにつながって企業の信頼を損なってしまう可能性もあるのです。

その点、AIを活用した画像解析技術を活用すれば、より高い精度で不良品をしっかりと見極めることが可能になります。というのも、AIに「正常な商品のデータ」を学習させておくことで、その正常なデータとの些細な違いも見抜くことができるようになるからです。

そして何より、AIは継続的に学習を行っていくため、データの蓄積量が増加するほど解析の精度も高めることができます。もちろん、人のように疲労を感じたりモチベーションに左右されたりすることもないため、24時間一定の品質で作業を行うことが可能です。

 

■さまざまな企業の工場現場でAIの導入が進む

今回は、工場の製造現場にAIを導入することで得られるメリットについて詳しくご紹介しました。現時点で既にAIを導入している企業も多いため、その企業の導入事例を参考にしてみるのも良いでしょう。

その一例として、ドイツの自動車メーカーであるアウディでは、プレス工場にAIを導入しています。AIを活用した品質検査を導入することで、品質を維持したままさらなる量産体制を整えることができるようになったそうです。

人手不足が深刻化している現代において、AIを有効活用できるかどうかは、重要な鍵といえるのではないでしょうか。

AIについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能とは?定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説

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AIsmiley編集部

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