重要ポイント
ファクトリオートメーションを再定義するトレンドを詳しく見てみましょう。
- エッジ&クラウドコンピューティング：リアルタイムの洞察と柔軟なデータ管理で意思決定を迅速化。
- エシカルAI：透明性があり信頼できる自動化を実践。
- コボット：人間とロボットの協働により、より安全で効率的なワークフローを実現。
- 持続可能性：エネルギー効率を高め無駄を削減する、環境に配慮したオペレーション。
- デジタルツイン：バーチャル環境下でテストを行い、リスクを極力排除した形で最適化を実現。
現在のスマートファクトリは、マシンビジョンやディープラーニングをはじめとするAI駆動の画期的なツールを備えています。
- マシンビジョンは、システムがビジュアルデータを取り込み解析できるようにする技術です
- システムがデータ履歴から学習して継続的に機能を最適化できるよう、ディープラーニングはマシンビジョン上に構築されます
- 合わせて使用することで、正確性、スピード、効率性が高まり、主なプロセスが改善されます
また、AIは単に作業量を削減するだけでなく、サプライチェーン全体にわたって付加価値をもたらし、次のような著しい成長の軌道上にあります。
- 2024年に59億4千ドルだった製造業におけるAI市場は、2025年には85億7千ドルまで成長すると予測。
- AIによる生産性向上は、2035年までに40%高まる見込み。
– AllAboutAI.com
AIは自動化を促進する画期的なツールであり、さまざまな分野（特に製造現場）で新たな可能性を生み出しています。重要な7つのポイントでは、AIが製造業務を最適化し、無駄を削減し、意思決定と生産性を高めることで、費用削減と高い収益性を実現していく道筋を示しています。
1. パフォーマンスを最大化しつつ費用を削減する
慣れ親しんだ既存のテクノロジにしがみついているままでは、事業の成長は妨げられていきます。製造プロセスを自動化することで、必要な手動作業をAIが最小限に抑え、人的ミスを削減します。マシンビジョンを活用すれば、検査機能がAIによって強化されるため欠陥検出の精度が高まり、ワークフローが最適化され、全体的な生産性が向上します。これまで行われてきた手動検査をAIとロボットが行うことで、トレーニングにかかっていたコストや社員の離職・疲労で生じていたコストを削減できます。また、休憩時間が不要になるため、一貫性のある高品質な成果がもたらされます。AIを活用しているメーカーが生産性とスループットを高めて、急速に投資利益率（ROI）を向上しているのも当然のことと言えます。
「先進的なメーカーの75%が、AIのようなテクノロジの導入が技術面において一番の優先事項であると回答しています。」
– ベイン&カンパニー
2. よりスマートなツールで市場投入を加速
AIの可能性について思いを巡らせている時はワクワクしますが、製品を市場に投入する際の物流の煩雑さなどを考え始めると気が遠くなります。多くの人はAIの実装には時間がかかると思っていますが、実際は真逆です。現在のAIソフトウェアはユーザフレンドリーな仕様であり、導入も難しくありません。複雑なマシンビジョンシステムとは異なり、AIはデータセットから学習していくため、メーカーはわずか数週間でソリューションの実装、テスト、最適化を行うことができます。その結果、市場投入の期間を短縮でき、メーカーは自動化のメリットをいち早く実感できます。
3. より早く欠陥検出を行い、時間とリソースを削減
AIによって品質管理が強化されると、製造業における欠陥検出方法にも変化が見られるようになります。メーカーは製造プロセスにおいてより高い精度でより迅速に問題点を特定できるため、プロセスの早い段階で問題を検出できるようになります。早期に問題を検出できることで無駄が減り、コストのかさむ遅延も防ぐことができ、より迅速に修正に対応できます。その結果、市場に投入する前に欠陥商品を削減できるのです。メーカーにとっては、時間とリソースを有効に使えるだけでなく、製品の効率性と顧客満足度の向上にもつながります。
4. データから得られた洞察をもとに、よりスマートなプロセス制御を実現
資料の検査時にAIが提供する深い洞察をもとに、意思決定の内容を振り返ることができます。最終地点で検査を自動化することで、メーカーはインライン検査を拡大でき、プロセス内でより迅速に欠陥を識別できるようになります。また、AIで検査データを他の業務上のメトリックスと関連付けることで、製品品質やワークフロー、リソース割り当ての改善に向けた先回りの戦略がとれます。リアルタイムで調整ができるようになると、オペレーションの敏捷性とボトムラインの強さが増します。さらに、AI搭載システムもデータから学び続けるため、時間の経過とともに欠陥検出機能の精度が向上します。
5. 柔軟性のある適応と拡張
AIは、ひとたび業務の一部に組み込まれると、現状維持にとどまらず一緒に成長していきます。ディープラーニングのようなテクノロジを活用することで、AIはより多くのデータを処理できるようになり、特定のニーズに合うよう、その機能を最適化しながら進化していくのです。その結果、需要の高い製品を拡大する場合でも、小さなバッチ操作を最適化する場合でも、システムのパフォーマンスは高まっていきます。AIへの投資を大規模に行えない場合は、AIを活用したプロジェクトをいくつか小さく始めて拡大していくのがおすすめです。そうすることで、製造現場の規模を問わず、どのメーカーも製造プロセスを見直すことができます。
「予知保全によって機器のダウンタイムを50%まで削減でき、修理費用と遅延を抑えられます。」
- マッキンゼー
6. 予知保全とロボットの活用で稼働時間を最大化
予知保全により、問題が起きる前に機器の潜在的な欠陥を予測することで、スムーズで中断のない生産を確実に行えるようになります。機器の性能を分析して問題の予兆を早めに特定することで、問題を細分化して検討でき、オペレータが予防措置を取れるようになります。AI駆動型ロボットは機器の健全性を自動でモニタリングして評価し、何度も発生しているジョブや危険なジョブを安全で一貫性のあるジョブへと改善してくれるため、倉庫担当者はより付加価値の高いタスクに集中できます。データ主体のアプローチを取ることで、メーカーはコストのかかる処理を抑え、緊急対応を減らし、保守費用を下げられると同時に、機器の耐久性を高めることができます。
7. 将来に備える
製造現場で起きているあらゆる出来事をより精緻に同期させていけば、AIは自ら進化していきます。イノベーションに向き合い続けることで、メーカーは消費者ニーズの変化や市場の転換、業界の動向に迅速に対応できるようになります。正確性や品質の向上に対するたゆまぬ努力が、スマートファクトリを実現し、優れた製品の提供につながるのです。その結果、評判が高まり、顧客のロイヤルティを構築できます。AIをうまく活用することで、既にうまくいっている取り組みがさらに強化され、業界内で日々変化しているニーズへの柔軟性や適応性も高まります。
「ここ数年で状況は劇的に変わりました。毎日インターネットから集める膨大な量の計算やデータがAI革命を起こすエネルギー源となっています。」
- コグネックス AIテクノロジ部門VP、Reto Wyss
Watch the video to see how laser displacement sensors work.