人工知能は製造業の未来をどのように変えるのでしょうか?

ある研究機関が最近発表した調査報告によると、2022年までに人工知能が製造業にもたらす価値は23億ドルに達し、2027年までに167億ドルに達すると予想されています。自動化や予測分析から自然言語処理 (NLP) やコンピューター ビジョンまで、あらゆる形態の AI を導入した結果は、IBM、Intel、GE、Siemens などの早期導入企業の成功とビジネスの成長に表れています。

この記事では、製造企業がプロセスに AI を導入することで得られるメリットのいくつかについて説明します。さらに、人工知能のさまざまなアプリケーションが共有され、製品の詳細に関係なく、企業がコストを節約し、プロセスを改善するのに役立ちます。

製造業に AI を導入する理由

業界の専門家は、ロボット工学、3Dプリンティング、人工知能の進歩を活用することが、多くの業界、特にニッチなサプライヤーにとって、効率を高め、コストを削減し、安全性を向上させるために重要になると指摘しています。製造業にとって人工知能がもたらすメリットは 2 つあります。一方では、ビジネスに前例のない成長と拡張性をもたらすことが認識され、他方では、従業員とその生産性および満足度にプラスの影響がもたらされることが認識されます。

（１）需要予測

在庫レベルと需要を予測することは常に課題でした。 Excel スプレッドシートや昨年の需要と売上に基づく確率などの昔ながらの方法はこれまで有効だったかもしれませんが、今では AI が新たなレベルの精度の実現に役立ちます。大量の履歴データ、傾向、現在のイベントを使用し、適切な AI ツールと機械学習モデルを活用してビジネスニーズを予測することで、最高レベルの精度を保証できます。これにはサプライチェーンのあらゆる部分が含まれます。一年の特定の時期にどの製品が最も早く売れるか、需要はいつ変動するか、特定の製品がどのくらい早く在庫切れになるか、など。したがって、履歴データを収集し、それをリアルタイム データで強化することで、需要の状況を正確に把握できるようになります。また、コストと過剰生産を削減しながら、売上と在庫回転率を向上させます。

（２）二酸化炭素排出量の削減

世界経済フォーラムによれば、世界の二酸化炭素排出量の5分の1は製造業によるものだ。これには、廃棄物、過剰生産、そしてもちろん化石燃料からの炭素排出が含まれます。したがって、生産による環境への悪影響を最小限に抑えるためのテクノロジーの活用は、企業ができるだけ早く取り組むべき課題です。多くの製造企業にとって、デジタル化を採用した後の次のステップは、収集したデータをより透明化することです。これは脱炭素化の取り組みのベンチマークとなるだけでなく、顧客の信頼も獲得することになります。人工知能技術を使用して、生産プロセス全体、輸送、設備などからの排出量を監視することで、実際の二酸化炭素排出量を把握することができます。その結果、組織は効率を最適化し、排出量を予測し、将来のニーズと規制に基づいて計画を立てることができます。

（３）プロセスの最適化を可能にする

AI は、生産性と収益性を最大化することで、組織が内部および外部のプロセスを変革および最適化するのに役立ちます。ワークフローの変更は、コスト、生産品質、納品、および生産プロセスのあらゆる側面に影響を及ぼす可能性があります。製品ライフサイクルにおける最大の改善点の 1 つは自動化です。そのメリットとしては、複雑なタスクや反復的なタスクを自動化することでコストと市場投入までの時間を削減し、起こりやすい人為的エラーのリスクを排除し、よりスケーラブルな生産ラインを実現し、生産性を向上し、エネルギー消費を最小限に抑えることなどが挙げられます。

（4）従業員満足度の向上

製造プロセスに AI を導入すると、従業員の満足度と精神的健康に同様に重要かつ貴重な影響を与えることができます。ある調査によると、AIはメンタルヘルスを改善し、特に低スキルの従業員のメンタルヘルスは2.342ポイント改善する一方、1980年代以前に生まれた従業員のメンタルヘルスは2.070ポイント改善するという。 AI が製造業のビジネス面だけでなく、企業で働く人々にも影響を与えることを考慮すると、これらの数字は驚くべきものではありません。時間の経過とともに減少し、新しいスキルやテクノロジーの習得が容易になり、オンボーディングに必要な時間が短縮され、作業環境が全体的に改善されます。さらに、AI を使用すると、データ入力や Excel スプレッドシートの作成などの反復的なタスクを自動化できるため、従業員の生産性が向上します。こうすることで、従業員は仕事の他のより重要な側面に集中する時間を増やすことができます。

製造業における人工知能の応用

（１）高度な品質保証と目視検査

品質保証は後回しにされることが多く、予期せぬ追加コスト、市場投入までの時間の遅れ、顧客の不満、企業の評判の低下につながる可能性があります。これらのリスクを排除するために、Accedia は製造業のクライアント向けに、従業員、エンジニア、顧客がベアリング製造における将来の故障を予測できるようにするソリューションを作成しました。このプロジェクトでは、機械学習とコンピューター ビジョン モデルを活用して、アップロードされた故障したベアリングの画像の損傷を識別および分類します。強力なクラウド配信により、予測分析のメリットを世界中の顧客の工場に広げ、ベアリングが最終顧客に届く前に製造エラーを検出できます。また、正確な根本原因分析と生産の最適化も可能になります。 McKinsey のレポートによると、AI を使用すると、手動検査に比べて欠陥検出が 90% 向上します。

（２）ロボットの応用

最近の調査によると、現在使用されているロボットの約 90% は製造施設で使用されています。製造業におけるロボット工学を考えるとき、通常はハードウェアを思い浮かべます。しかし、ロボット工学はソフトウェアと同様にハードウェアにも大きく依存しています。高度な AI と機械学習モデルを使用することで、ロボットはエラーのリスクを排除しながら、生産工場での作業を人間よりも速く実行できます。すべてのロボットは特定のタスクに特化しており、人間の監督から完全に独立して動作します。つまり、ロボットが組み立て、材料の取り扱い、溶接、材料の分配や輸送を担当している間、従業員はより高度でビジネスに不可欠なタスクに集中できるということです。

製造現場でロボットを使用すると、売上の増加と投資の増加が期待でき、品質と再現性が向上します。柔軟性と市場投入までのスピードが大幅に向上します。製造プロセスを自動化し、タスクをロボットにアウトソーシングすることで、賃金予算を人材の再訓練とビジネスの成長支援に割り当てることができるようになります。

（３）問題を分析する

人工知能技術、特に自然言語処理 (NLP) を通じてレポートを公開する最も一般的な方法は、チャットボットです。自然言語処理 (NLP) は、構造化されていない人間の言語を理解し、それを分析可能な構造化データに変換できる、比較的新しいテクノロジーです。チャットボットを使用すると、製造従業員はさまざまな生産レベル、機械部品、およびその状態に関する正確なリアルタイム情報を常に入手できます。これは、特に時間に敏感な状況では非常に重要です。その他の自然言語処理 (NLP) およびチャットボットの使用例には、顧客サポートの自動化、配送または更新通知、管理フロアの問い合わせ、在庫およびサプライヤーのチェックなどがあります。 AI は、データベースや知識への迅速かつ簡単なアクセス、効率性と運用性の向上、エンドユーザー向けの革新的なインタラクティブ エクスペリエンスなど、さらなるメリットをもたらします。

（４）ネットワークセキュリティの強化

製造業における AI のもう 1 つの重要な使用例は、産業サイバーセキュリティです。これには、IoT 侵害、サプライ チェーンの感染、フィッシング、知的財産の盗難、さらにはランサムウェアが含まれる可能性があり、多額の金銭や貴重なデータの損失につながる可能性があります。残念なことに、利益の多い産業である製造業は、ハッカーにとって明らかな標的です。その結果、2020年だけで製造業の40％以上がサイバー攻撃を受けました。

推奨されるセキュリティ ガイドラインとサイバーセキュリティ フレームワークを採用することは、すべての人にとって必須です。ただし、脅威に対処し、リスクを最小限に抑えるには、これだけでは不十分な場合があります。その結果、AI 主導のサイバーセキュリティ戦略への依存が新たな標準になりつつあります。悪意のある内部者の偵察行為、コマンド アンド コントロール攻撃 (外部リモート アクセス ツールの使用を含む)、SMB ブルート フォース攻撃、アカウント スキャンなどを検出できます。 AI はこれらすべての脅威と攻撃をリアルタイムで検出し、より迅速かつ効率的かつ正確に是正措置を講じることができます。また、すべてのネットワーク トラフィックに関するデータを収集し、ログとイベントを分析し、脅威を予測することもできます。

製造業における人工知能の未来

最近のデロイトの調査によると、

製造業では毎年約 1,812PB のデータが生成されると推定されており、これは小売、金融、通信などの他の業界よりもはるかに多い量です。

製造業の 93% は、AI がビジネス セクター全体の成長とイノベーションを推進すると考えています。

調査対象となった企業の 83% は、AI が自社の利益にプラスの影響を与えている、または与えるだろうと考えています。

世界市場での競争が激化するにつれ、食品、医薬品、化学、自動車、電子機器など、ますます多くの製造業が AI 活用に参入しています。ただし、AI テクノロジー スタックの実装の増加には課題がないわけではありません。 AI 研究において企業が直面する最大の障壁は、熟練した人材の必要性と社内リソースに対する信頼の欠如です。したがって、早期導入者が示したように、この困難なタスクを達成する最善の方法は、専用の AI チームにアウトソーシングすることです。

結論は

現在、製造業における AI のさまざまな応用例が見られ、メンテナンスの必要性の予測、製造プロセスの最適化、サプライ チェーンの管理、スケーリング、品質管理などにおいてそのメリットが発揮されています。売上や品質などのパラメータが向上するまでコストを削減することは困難ですが、適切な AI テクノロジー スタックとソフトウェア パートナーがあれば、現状を維持できます。