2019年、AI技術は製造業が小さな努力で大きな成果を達成するのを助けるだろう

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2019 年には、新世代の人工知能 (AI) ソリューションが注目を集めるでしょう。顧客との深い信頼関係を築き、人工知能の真の意味を再定義し、その強力な機能を十分に発揮するでしょう。音声駆動型ソリューションがこの大きな変化をもたらすでしょう。企業がロボットによるプロセス自動化を推進するにつれ、スマート倉庫にロボットを導入することで生み出される潜在的な競争上の優位性が検討されるでしょう。ここでは、IFS Global Manufacturing 社長の著者 Antony Bourne 氏による、製造業の将来に関する 3 つの重要な予測を紹介します。

予測1：2021年末までに製造業の50％がAIを実用化する

AI ソリューションを実装するだけで、既存の業界構造、ビジネス プロセス、企業の運用モデルなど、すべてを変えることができることは間違いありません。しかし、多くの企業では、ターゲットを絞った人工知能ソリューションがすでに利用可能であり、その強力な機能により、企業に継続的な競争上の優位性をもたらし始めています。 2019 年には、ターゲットを絞ったプロジェクトベースの AI ソリューションが積極的に実践されるだけでなく、新しい種類の AI リアリズムも普及するでしょう。

人工知能：可能な解決策

人工知能技術の普及を阻む大きな障害は、その技術そのものであり、大規模なエンドツーエンドのシステムを提案することで、多くのメーカーを誤解させてしまったのです。実際、「人工知能」とは、自然言語処理、視覚認識チャットボット、データ分析、自動管理など、ターゲットを絞った一連の技術統合です。それぞれに独自の競争上の優位性とターゲットを絞った適用方法がありますが、ソリューションの精度の高さと、間違いからすぐに学ぶ強力な自己改善能力という、非常によく似た 2 つのインテリジェンス要素が共通しています。

最近、筆者は北欧のIFS社の顧客事例で人工知能ソリューションの高精度を深く体験しました。家庭用ブランドである同社の顧客は、人工知能の需要計画ソリューションを使用して、業界の将来の消費を予測しました。 AI ソリューションの使用前と使用後の予測精度の違いは驚くべきもので、AI ソリューションによって生成された予測結果は、実際の市場で生成された結果とほぼ同じです。このビジネス プロジェクトでは、具体的かつ達成可能な目標を予測することで、将来的に測定可能な市場成果が達成されることがほぼ確実になります。したがって、人工知能による需要予測計画は、その潜在的な経済的利益とソリューションの高精度により、企業にとって非常に賢明なアプリケーション選択であることが証明されています。

AIソリューションは効率的でターゲットを絞ったエンタープライズツールです

人工知能に関しては、ソリューションを実装する際に空中楼閣を避けるよう最善を尽くさなければなりません。つまり、「人工知能の実装」は「インターネットの実装」の上に構築することはできません。 言い換えれば、プロジェクトに着手する前に、実際の目標を明確に理解しておく必要があります。たとえば、あなたのビジネスの正確な指標と目標は何ですか? 具体的に何を改善し、強化したいですか? 目標を絞り込むほど、競争力が高まり、ビジネスを変えるような成果が得られる可能性が高くなります。

予測2: 2020年末までに、製造計画担当者の25%がエンタープライズ生産管理システムを革新する

AI ソリューションは、私たちのほとんどが想像するよりも強力です。 1年前、HubSpot が AI 顧客調査を実施したところ、AI を一度も使用したことがないと答えた人の 3 分の 2 が、実際にはチャットボットを通じて AI に触れたことがあると判明しました。 チャットボットのサービス品質が非常に高いため、ユーザーはそれを人間のカスタマーサービスと区別できないからです。 同じ調査では、回答者の84%が主にAlexa、Siri、Homeなどの音声制御人工知能製品を自宅にインストールして使用していることも判明しました。 操作のシンプルさ、素早い応答性、高い精度が、これらの消費者にとって人工知能を使用するための 3 つの重要な基準であるならば、将来、生産ラインに人工知能を適用することで企業にもたらされる大きな競争上の優位性を想像してみてください。

2018年3月、BMWはAlexaの知能を自社の自動車製造プロセスに統合し、外部から広く賞賛されました。統合音声起動システムの適用範囲は広く、顧客の運転体験全体にわたって、多段階のサービスとより強力なサービス パフォーマンスを提供します。 あまり知られていないのは、音声起動ソリューションがすでに自動車業界の生産プロセスで使用されていることです。

日本では、IFS の顧客である NEC が、注文ピッキング プロセスに音声起動ソリューションを導入しました。これにより、ライン担当者は口頭で指示するだけで、注文が即座に作成されます。 これがこの記事の3番目の予測につながります。

予測3: 2020年末までに、ロボットを使用した生産ラインが製造市場の商品の25%を占めるようになる

ロボットは何十年もの間、生産ラインで重要な役割を果たしてきました。 しかし、倉庫内の人工知能ロボットは企業にどれだけの経済コストを節約させ、どれだけの競争優位性を拡大させることができるのでしょうか。アマゾンのスマート倉庫のロボットを例にとると、人工知能技術の応用により生産パフォーマンスが大幅に向上し、生産コストが大幅に削減されたため、当時話題になりました。 ロボットには目も体もないので、照明や暖房システムは必要なく、エネルギーコストを大幅に削減できます。 さらに、ロボットには休憩時間、シフトスケジュール、作業量に関する制限はありません。 ロボットのピッキングおよび配置システムは、柔軟な動き、スムーズな動作、および大きな経済的メリットを備えており、企業の製造プロセスサイクルを短縮し、設備投資を節約し、生産スペースを最大限に活用します。 24時間ブラックボックス倉庫は、同じ生産規模で、より多くの商品を製造・保管することができ、より強力な潜在機能を持つことになります。

人工知能と同様に、ロボットでも同じことが言えます。ロボットの持つ巨大な可能性も活用され始めており、ロボット技術の小規模なターゲット型応用の割合は今後も増加し続けるでしょう。 たとえば、IFS は現在、北米の顧客と協力して、ロボットの使用を単一の箱詰めプロセスから完全な材料処理プロセスにまで拡大しています。 お客様にとって、これはデジタル変革における歴史的な一歩となります。

技術的な観点から、倉庫の照明システムを完全に撤去するには数年かかるとみられるが、一部の工場ではすでに改革段階に入り始めている。 IFS では、最も革新的なパートナー企業がすでに自動倉庫を導入しており、かつては作業員チームによる移動が必要だった重い部品を、今では 1 台のロボットで棚から取り出すことができます。このプロセス全体により、人的資源と生産時間の無駄がなくなり、追加コストも発生しないため、企業に大きな経済的利益がもたらされます。

2019年のビジネス界では、この記事で予測したすべてのAI技術が大きな影響力を持ち、より多くの企業と長期的で深い信頼関係を築くことになるでしょう。人工知能ソリューションは、小規模な目標の達成に重点を置き、具体的かつ実用的な改善結果に重点を置くため、より目標指向とプロジェクト主導になり、顧客のさまざまな個別の生産ニーズを満たすことができます。

多くの企業にとって、2019 年は AI ソリューションの導入が一度きりのものではないと気づく年になるでしょう。企業は正しい判断を継続的に下すだけで済みます。生産プロセスの各ステップで段階的に変更を実施することで、規模の経済性を大幅に拡大し、業務を新たな高みへと引き上げることができます。