製造業にとって最適かつ最初のAI導入領域は品質管理

製造業は複雑な産業であるため、AIが重要KPIを改善できる可能性のある領域は数多くある。AI導入にあたり、最初に取り組むのに最適な領域は品質管理だと筆者は考える。その理由は3つある。

1. 品質部門からのデータアクセス性：品質に関するデータセットは、大規模で構造化されているため、AIの学習に使用しやすい。とはいえ、わずか100台から収集したような小規模なデータセットでも、AIの恩恵を受けるには十分だ。品質部門では、複数の部門やサプライヤーに関する横断的なデータセットに独自の方法でアクセスできることが多いため、それをAIの学習に使用できる。

2. 人間による目視検査の自動化：AIは、人間なら退屈したりミスを起こしたりしがちな反復検査作業を効率的に処理することができる。すでに指摘したように、「人間はそれほど検査に向いていない」が、AIにとって検査は得意分野だ。一度学習させてチューニングすれば、疲れることなく安定したパフォーマンスを発揮してくれる。目視検査にAIを活用すれば、ラインの運用コストを削減しながら、製品品質全体を向上させることができる。

3. 効果の測定と定量化における品質部門特有の役割：品質の向上は企業の収益に大きく影響するため、新しいテクノロジー導入の費用対効果（ROI）は、組織内の他の部門より品質部門の方が実証しやすい。また、品質部門のリーダーは、現場での作業が事業指標にどうつながるかを示す役割を果たせる。品質低下に伴うコストを身をもって理解しているからだ。総合的な品質改善は、収益に大きな影響を与える。その効果はエンジニアリング効率や業務効率の改善よりも大きい。

（-4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。