製造業における AI のメリット
製造業で AI を活用することで、数多くのメリットが得られます。
安全性、効率性、パフォーマンスの向上
AI 対応システムおよびデバイスは、製造業者が次のようなことを行う際に役立ちます:
- 生産プロセスを最適化してスループットを向上させる
- 設備を監視し、最適な運用を確保する
- メンテナンスのニーズを予測し、稼働時間を最大化する
- 反復的な作業や危険な作業を自動化し、生産性、安全性、従業員満足度を向上させる
例えば、AI 搭載ロボットは汚い作業、反復作業、危険な作業を処理するために使用でき、人間の安全性と生産性を向上させることができます。
AI 対応ビデオシステムは、生産環境を監視して危険な状況が発生していないかを確認したり、制限区域への不正侵入を特定したりして、潜在的な事故を防止してくれます。
AI ベースのシステムは、エネルギーや材料の使用状況を監視し、システムやワークフローを調整して廃棄物の削減と電力効率の向上を支援してくれます。これは、サステナビリティーへの取り組みにも貢献します。
システムとワークロードの統合
コネクテッド・マニュファクチャリング・システムは、情報技術 (IT) システムや運用技術 (OT) 機器からのデータを 1 つの統合プラットフォームに集約して活用することで、よりスマートかつ効率的な稼働を実現します。
この統合は管理の一元化、運用の簡素化、コスト削減に役立つだけでなく、AI が統合されたデータを活用することで、自動化システムにさらに高度なインテリジェンスを付加し、より高品質なモニタリング機能とアラート機能、より高度な最適化、優れた意思決定のためのより高度なシステム横断型分析とレポート作成機能を実現します。
製品設計とテストの改善
工業デザイナーは、AI によりコンピューター支援モデリング、シミュレーション、エンジニアリング (デジタルツインや物理ベースの AI など) を活用し、アイデア創出からプロトタイピング、生産までをより迅速に進めることができます。また、顧客データや好みを設計プロセスに組み込むことで、イノベーションを促進し、概念実証開発が加速します。
効果的なサプライチェーン管理
データ分析と機械学習、コンピューター・ビジョン ・テクノロジーを組み合わせることで、製造業者は市場トレンドの予測、潜在的なリスク評価、輸送物流を駆使してサプライチェーンを効果的に管理するための仮説的なシナリオを開発できます。
また、AI ベースのシステムは、高度なデータ分析を通じてサプライチェーンの回復力、応答性、顧客中心性を確保できるよう製造業者を支援します。例えば、現在の設備の使用状況や生産スケジュールに基づいて、需要予測、材料追跡、計画的ダウンタイムなどを AI が支援してくれます。
製造業におけ AI のユースケース
製造業における AI のユースケースは、ファクトリー・オートメーション、プロセスの自動化、製品と顧客体験の向上という 3 つの主要カテゴリーに分類できます。
ファクトリー・オートメーション
製造業者は、さまざまなタイプのロボットを活用し、より完全に自動化された生産施設に移行しつつあります。自律移動ロボット (AMR)、無人搬送車 (AGV)、ロボットアームなどの多関節ロボット、人間の作業を支援する協働ロボット (コボットとも呼ばれます) が工場や倉庫に導入され、プロセスの高速化、効率化の推進、安全性の向上に貢献しています。これらは溶接、組み立て、資材搬送、倉庫の安全確保など、さまざまなアプリケーションに利用されています。製造業における他の種類の AI は、稼働時間の最適化、需要予測、効率損失予測、廃棄物の削減、エネルギー資源の監視と管理、破壊的なパターンやアクティビティーに対する状況監視をサポートできます。
ほぼすべての工場で少なくとも 5% の生産性が失われており、ダウンタイムによって 20% もの損失を被る工場もあると推定されています。1 予期せぬ機械のダウンタイムは、製造業者にとって 1 時間の生産損失につき 26 万米ドルの負担となります。2
プロセスの自動化
プロセスの自動化に AI を活用することで、生産の柔軟性が向上し、切り替え時間の短縮や、予測的および定期的なメンテナンスに向けた機械の状況監視を実現できます。組み立てラインでは、速度、タスク、精度を調整することで、生産需要の変化に対応できます。また、AI はシナリオのドリルダウンを行い、プロセス変更に伴う潜在的な結果を予測することも可能です。
AI は、生産前、生産中、出荷前、コンテナ積み下ろし時の品質検査にも使用できます。これにより、製品の一貫性を確保し、潜在的な不一致を体系的に捉えることができます。
AI を活用することで、製造業者は透明性と説明責任をもって、業務、原材料、配送物流、資産を最適化できます。さらに、AI は発注書、請求書、品質管理レポートなどの事務処理のロボット・プロセス・オートメーション (RPA) にも利用できます。
米国品質協会 (ASQ) は、品質コストは売上高の 15～20% を占め、組織によっては最大 40% にも達すると指摘しています。1
製品と顧客体験の向上
製造業を含むあらゆるビジネスにとって、顧客は生命線です。最も大きな成果は、忠実な顧客を長期にわたって維持できる関係を構築することです。製造業における AI は、顧客体験の一貫性を確保し、今後のために顧客の要望、ニーズ、好み、パターン、履歴を記録します。これにより、将来の製品開発、パーソナライズの強化、現製品の改善に役立つ予測分析を行うことができ、顧客満足度と関係構築に貢献します。
AI 対応チャットボットとセルフヘルプ・ポータルは、顧客サポートを強化するとともに、対面での通話を減らして従業員の時間を最大化するのにも効果を発揮します。生成 AI (GenAI) は、コミュニケーション、マーケティング・キャンペーン、メールをパーソナライズすることで、顧客体験の向上に活用できます。AI を活用した顧客関係管理システムは、顧客情報の取得を効率化し、顧客サポートのためのチーム間のコラボレーションを促進します。
製造業における AI の未来
テクノロジーの進歩を考えると、製造業における AI は生産と運用のほぼすべての側面に影響を与え、自動化、インテリジェント化、効率化を実現してくれる可能性を秘めています。
製造業における AI に関して、今後注目すべき機会として次のようなものが挙げられます:
- コボットや AI 対応ツールを活用して人間の労働力を (置き換えるのではなく) 補強し、仕事の安全性、生産性、満足度を向上させる。
- AI によって市場投入までの時間を短縮し、製品開発と生産のライフサイクルを圧縮する。
- AI、コンピューター・ビジョン、センサーデータを空間認識に利用し、工場のフロアレイアウトを最適化したり、過去の運用データや独自の仕様に基づいて新たな運用設計を計画・視覚化する。
工業生産をサポートする AI テクノロジーを採用することで、製造業者はライン現場から最終的な顧客に至るまで、新たな優位性を引き出すことができます。