―製造業における品質管理には、自動化だけでなく人も必要―

製造業における人工知能（AI）は、品質管理に新たな時代をもたらしつつある。AIなどのデジタル技術の導入競争は、インダストリー4.0やインダストリー5.0のような第4次産業革命実現のために重要な役割を果たしており、実現すれば、製造業の品質管理エンジニアは世界経済に大きな影響を与えることになりそうだ。

品質管理エンジニアにとって、対処すべき製造上の課題は無数にあり、生産の効率化と顧客への高品質製品の提供を両立するのは至難の業だ。企業が成功するためには、社内にある最高の資産、すなわち「人材」のスキルと知識を十分に活用できるようなデジタルインフラを導入することが必須である、という認識が広がっている。

製造業における品質管理には、自動化と同じくらい人も必要だ。ただし、次世代の製造現場では、より即時性の高いデータを活用し、相互運用性を実現し、AI技術を実装するために、物理的キャパシティとデジタルキャパシティの両方が必要になることを理解しておかなければならない。最近の調査によると、経営トップや意思決定者の83％が、成長目標を達成するためにAIが不可欠であると考えている。

高い品質を維持しながら、納期と予算に沿った製品を提供することは、昨今の製造業者にとって非常に重要であり、このことは、しばしば企業の持続可能性に関する取り組みにも盛り込まれている。品質管理の仕組みを改善し、効率を最大化するAIの能力は本物だ。AIをいち早く導入した企業ほど大きな恩恵を享受できることは、すでに証明されつつある。最近のマッキンゼーの分析によると、初期の5～7年以内にAIを導入し、完全に組み込んだ大手製造業者と、それに追随する製造業者との間には、大きな隔たりが生じると予想されている。「フロントランナー」と呼ばれるAI早期導入企業では、キャッシュフローの変化が累積122％に達するのに対し、後発企業では10％にとどまるだろうとの見通しを示す。この差は極めて大きい。

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