現在の製造自動化におけるAIの応用

製造業におけるAIの導入はまだ初期段階にあるが、先駆的な施設ではAIを生産現場に組み込み始めている。堅牢なデータインフラと継続的改善の文化を備えたこれらの早期導入企業では、異常検知と予知保全にAIを活用している。AIはリアルタイムで取得したデータをアルゴリズムにより分析するため、それに基づいて、あるべき状態からの逸脱を検出し、事前に対策を講じることができる。その結果、工程の安定性を維持できる。

安定時の工程データを活用すれば、生産ラインの能力に影響している問題にも自信を持って対処できる。その効果は効率化という形で現れる。たとえば、故障が発生してから修理するのではなく、予知保全を実施できるという具合だ。さらに、特定の上流サプライヤーから受け入れた原材料ロットと、目標生産指標との関連性を明らかにすることも可能で、品質の向上が図れる。また、単品ロット生産でもデータの読み取りと書き込みの両方を自動でできるようになれば、柔軟な生産が可能になる。たとえば、事前に計画された作業指示に従って作業が実施されたことを自動で確認できるようにすれば、ある作業工程から製品が移動する前に、当該ロットのデータはすべて準備が整う。生産の柔軟性は、特定作業の順序依存性を見直すことでさらに高まる。個々の単品ロットを最も効率的な方法で生産することができるようになり、その結果、製品の品種数に関係なく生産量を最大化し、工場の生産ノルマを安定的に達成できるようになる。

しかし、工場ではデータ集約の仕組みが標準化されていなかったり、AI導入に際して柔軟に拡張できるネットワークインフラがなかったりする。そうした問題が壁となり、製造自動化に幅広くAIを導入しようとする動きを阻んでいる。製造業におけるAIの可能性を最大限に引き出すには、こうした課題に対処することが不可欠だ。

（-3に続く）

※原文記事を機械翻訳＋人手校正（ポストエディット）にて作成しております。