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製造工程の効率化を実現するAIの仕組みとメリットとは?

最終更新日:2024/02/27

近年はさまざまな業界でAIが活用され始めており、AIの導入によって生まれる効果について、テレビやインターネットで特集されることも多くなりました。そのため、これまでAIを導入していなかった企業からの注目度も高まっている状況です。

その中でも、製造業は特にAIの効果が顕著に現れる業界であり、人手不足問題が深刻化している昨今においてAIが重要な役割を担いつつあります。では、製造工程の可視化や効率化を実現するAIはどのような仕組みで成り立っており、具体的にどのようなメリットがあるのでしょうか。今回は、製造業で活用されているAIの仕組みとメリットについて詳しくご紹介していきます。

製造業界が抱えている課題とは

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冒頭でもご紹介したように、昨今の製造業界では人手不足問題が深刻化しています。その原因として考えられるのは、やはり少子高齢化に伴う従業員の高齢化と若手人材の不足でしょう。この問題が深刻化することで、工場の安全性を保ちにくくなるだけでなく、多くの経験を積んだベテラン従業員の「技術」や「ノウハウ」を次の世代に継承するのが難しくなりつつあるのです。

また、事業のグローバル化や競争環境の激化なども大きな課題のひとつといえるでしょう。製造業においては、「いかに高い品質を維持しながら効率性を高められるか」という点が最も重要な要素といっても過言ではありません。そのため、作業ミスが発生している現場においては、特に「ミスが起こらないようにするための対策」が必要になるわけです。

とはいえ、人間の手によって作業が進められる以上、作業ミスをゼロにするのはほぼ不可能といって良いでしょう。そして、そのミスをカバーするための作業に力を注ぐことで、大きなロスを生じさせてしまっているのです。

その点、AI技術を導入すれば、人間のようにミスが起きる確率を限りなく低くすることができます。つまり、生産性の大幅な向上が期待できるということです。たとえば、不良品の発生や異物混入など、人の目で完璧にすべてを見分けるのが難しい現場の場合、ミスを防ぐためには二重チェック、三重チェックなどのように人の目による監視量を増やさなければなりません。しかし、AI技術を活用すれば、蓄積された過去の画像データと比較しながら異常を素早く検知していくことができるため、人間の目視によるチェックよりも遥かに高い精度で異常検知を行えるのです。

製造業においてAIを活用するメリット

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また、製造業においてAIを活用するメリットとしては、本来であれば手間のかかる複雑な作業も自動化でき、製造工程を効率化できるという点が挙げられるでしょう。

製造業において、検品作業は絶対に欠かすことのできない重要な作業です。そのため、これまでは人の目によるチェックを複数回行うことが一般的でした。しかし、ヒューマンエラーを完全に排除するのは難しいと言わざるを得ません。

その点、AIの画像診断技術を活用すれば、複雑な検品作業もすべてAIに任せることが可能になります。当然、その作業を自動化できれば、その分のリソースを別の業務に避けるようになるため、さらなる生産性の向上が期待できるわけです。製品の品質を保ちながら製造工程の効率化を図れるという点は、大きなメリットといえるのではないでしょうか。

また、製造現場で起きるヒューマンエラーは、時に大きな事故を招くこともあります。しかし、AI技術を活用すればそのような大きな事故を未然に防止できるという点も大きなメリットといえるでしょう。

製造業において多く用いられるベルトコンベアやプレス機といった大型機械はもちろんのこと、高熱や電気、有害物質など、さまざまな場所で細心の注意を払わなければなりません。しかし、製造工程の多くにAIを導入しておくことで、危険区域への立ち入りや不適切な運転の検知をリアルタイムで行うことも可能になります。

さらに、深層学習(ディープラーニング)を活用すれば、危険予測の精度を大幅に向上させることもできるでしょう。表示の見落としを防ぎ、より安全に従業員が働ける環境を整える上でも、AIの活用は大きく貢献してくれるのです。

製造業でAIを活用する際の導入プロセス

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では、実際に製造業においてAIを導入していく場合、どのような流れで導入を進めていく必要があるのでしょうか。ここからは、具体的な導入プロセスについてみていきましょう。

基本的に、製造業においてAIを活用する方法や流れはある程度決まっています。製造業においてAIを活用する際は、まず工場内に蓄積された過去のデータを収集・分析し、業務に反映させていくことが大切になります。そのため、いきなりAIを導入して稼働させるのは不可能です。

AIを活用していく際の主な順序としては、主に以下の3つのステップに分けられます。

1.何の業務に対してAIを活用するのか明確化する
2.AI活用に必要となるデータの収集・分析を行う
3.機械学習や深層学習を継続的に行い、業務の自動化や効率化を図る

また、AI活用の用途によっても方向性は大きく変化しますので、事前に「どのような業務にAIを活用して、どのような成果を得たいのか」といった部分を明確にしておきましょう。それこそ、「製造工程の一部をAIに任せたい」という目的と「需要や在庫管理をAIに任せたい」という目的では、そのAIに必要となるデータも大きく異なるからです。

AIが製造工程の効率性と安全性を高める

今回は、製造業におけるAI活用のメリットについてご紹介しました。AIを活用することによって、製造工程の一部を自動化したり、より安全性を高めたりすることが可能になります。これは、少子高齢化に伴う人手不足問題が特に深刻化している現代において、非常に大きなメリットであることがお分かりいただけるでしょう。

ヒューマンエラーをゼロにすることは不可能に近いため、今後は「AIに任せられる業務はすべてAIに任せてしまう」という考え方が主流になっていくかもしれません。そして、AIの活用によって「人間にしかできない業務」に多くの力を注げるようになれば、さらなる生産性の向上が期待できるのではないでしょうか。今後、製造業においてどのような形でAIが活用されていくのか、ますます期待が高まります。

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