製造業における AI 活用事例 10 選

製造企業は、ビジネスのやり方を合理化し、効率を高めるために人工知能に注目しています。一般的な使用例を 10 個紹介します。

ロボット労働者でいっぱいの工場は、かつてはSF映画のワンシーンのようでしたが、今日では、製造業者が人工知能をどのように活用しているかを反映する単なる現実となっています。

製造業者は、AI の導入からさまざまなメリットを得ることができます。ここでは、ビジネスリーダーが今すぐに検討し、将来的に検討すべき、製造業における AI の使用例を 10 個紹介します。

1. 協働ロボットは人間と一緒に働く

協働ロボットは多くの場合、人間の作業員と一緒に作業し、追加の手として機能します。自律型ロボットは特定のタスクを繰り返し実行するようにプログラムされていますが、協働型ロボットはさまざまなタスクを学習できます。また、障害物を検知して回避することもでき、この敏捷性と空間認識力により、人間の作業員と一緒に作業することが可能になります。

メーカーは通常、協働ロボットに重いものを持ち上げる作業や工場の組立ラインでの作業を指示します。たとえば、自動車工場で働く協働ロボットは、重い自動車部品を持ち上げて所定の位置に保持し、その間に人間の作業員が部品を固定することができます。協働ロボットは、大規模な倉庫内でアイテムを見つけて取り出すこともできます。

2. RPAは面倒な作業を処理します

製造企業は生産の最前線で協働ロボットを使用していますが、バックオフィスではロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) ソフトウェアの方が便利です。 RPA ソフトウェアは、大量または反復的なタスクの処理、システム間でのデータ転送、クエリの実行、レコードの計算および維持を行うことができます。

RPA ソフトウェアは注文処理などの機能を自動化するため、人間が手動でデータを入力する必要がなくなり、タイプミスを探すのに時間を費やす必要がなくなります。このように、RPA は時間と労力を節約する可能性があります。 RPA は、サーバーの問題やダウンタイムを処理する能力があることでも知られています。このような複雑な状況が発生した場合、RPA はサーバーを再起動して再構成できるため、最終的に IT 運用コストを削減できます。

3. デジタルツインはパフォーマンスの向上に役立つ

企業はデジタルツインを活用して、複雑な機械の内部の仕組みをより深く理解することができます。

デジタルツインは、物理オブジェクトのスマートセンサーを通じて物理オブジェクトに関する情報を受信する物理オブジェクトの仮想モデルです。デジタルツインは、人工知能やその他のテクノロジーを使用して、オブジェクトをより深く理解するのに役立ちます。企業はオブジェクトのライフサイクル全体を監視し、検査やメンテナンスのアラートなどの重要な通知を受け取ることができます。

たとえば、飛行機が離陸または着陸するたびに、航空機エンジンに接続されたセンサーがそのエンジンのデジタルツインにデータを送信し、航空会社やメーカーにエンジン性能に関する重要な情報を提供します。航空会社はこれを使用してシミュレーションを実行し、問題を予測することができます。

4. 予知保全により安全性が向上し、コストが削減される

製造工場、鉄道、その他の重機ユーザーは、サービスニーズを予測するために AI ベースの予測保守 (PdM) にますます注目するようになっています。

機器が速やかにメンテナンスされない場合、企業は貴重な時間とお金を失う可能性があります。一方、機械のメンテナンスを早期に実行すると、お金とリソースが無駄になります。一方、待ち時間が長すぎると機械の消耗が激しくなり、作業員が安全上の危険にさらされる可能性もあります。

PdM システムは、企業がどの交換部品がいつ必要になるかを予測するのにも役立ちます。

5. 工場の照明を消してコストを節約する

製造業における AI の使用例はまだ少ないものの、ある程度の可能性を秘めているのが、無人工場です。ライトアウトファクトリーは、人工知能、ロボット工学、その他の次世代テクノロジーを活用し、完全にロボットの労働力で稼働し、人間の介入は最小限に抑えられています。

ロボット労働者は人間の労働者とは異なるニーズを持っているため、製造業者は無人工場を導入することでコストを削減できます。たとえば、ロボット労働者でいっぱいの工場では照明や空調、暖房などの環境制御は必要なくなり、メーカーはそれらのサービスを調整することでコストを節約できます。

ロボット労働者は、疲労や病気に屈することなく24時間365日稼働することができ、人間よりも多くの製品を生産する可能性を秘めており、おそらくミスも少なくなるだろう。

6. 機械学習アルゴリズムが需要を予測する

機械学習アルゴリズムを使用する AI システムは、人間の行動における購買パターンを検出し、メーカーに洞察を提供することができます。たとえば、一部の機械学習アルゴリズムは、製造業者が特定の商品の生産を増やすきっかけとなる購入パターンを検出します。購買行動を予測するこの機能により、メーカーは店舗で必要になる前に需要の高い在庫を確実に生産できるようになります。

7. ボトルネックを防ぐための在庫管理

一部の製造会社は、在庫ニーズをより適切に管理するために AI システムに依存しています。

AI システムは物資を追跡し、補充が必要になったときにアラートを送信できます。製造業者は、業界のサプライチェーンのボトルネックを特定するために AI をプログラムすることもできます。

たとえば、製薬会社が保存期間の短い原料を使用する場合、AI システムはその原料が時間どおりに到着するかどうか、また到着が遅れた場合にその遅延が生産にどのような影響を与えるかを予測できます。

8. AIがサプライチェーン管理を改善する

製造業における AI の強力な使用例は、サプライチェーン管理です。大手メーカーは、何百万もの注文、購入、資材、原材料を処理する必要があるサプライチェーンを持っていることがよくあります。これらのプロセスを手動で処理すると、人々の時間とリソースが著しく消費される可能性があります。ますます多くの企業が、サプライチェーンプロセスを強化するために人工知能を使用し始めています。

たとえば、自動車メーカーは 2 つの異なるサプライヤーからナットとボルトを受け取る場合があります。サプライヤーが誤って不良ナットとボルトのバッチを納品した場合、自動車メーカーはどの車両がその特定のナットとボルトを使用して製造されたかを知る必要があります。 AIシステムは、欠陥のあるハードウェアを使用して製造された車両を追跡するのに役立ち、メーカーがディーラーから車両をリコールすることを容易にします。