2.リアルタイム品質管理

従来の品質管理手法では、手作業による検査が必要な場合が多いため、時間がかかり、ミスが発生しやすく、重大な欠陥を見逃す可能性もある。異常検知にAIを導入すれば、手作業を最新技術で代替できる。異常値やばらつきをリアルタイムで特定できるようになり、厳格な品質基準を確実に満たす生産が可能になる。
2024年時点の調査によると、製造業者の63％が品質管理にAIを使用していると回答し、応用範囲は予知保全やリアルタイムの工程最適化へと拡大している。生産工程全体の品質を管理・追跡するための強力なツールである総合品質管理スイート（QMS）があれば、この取り組みをさらに強化できる。QMSの機械学習アルゴリズムに基づき欠陥検出精度が向上するため、逸脱を早期に特定できる。QMSは品質監査の合理化にも有効で、最小限の労力で品質コンプライアンスを維持できるようになる。

3.在庫管理の最適化

AIアルゴリズムは、過去のデータ、市場動向、顧客行動の分析に基づき将来のニーズを予想できるため、先読みした需要予測が可能になる。将来のニーズがわかれば、在庫レベルを最適化し、過剰在庫や欠品を削減できる。
また、AIを活用した自動在庫補充システムも登場しており、注文処理を合理化し、手作業を減らすなど、効率化に役立つ。AIを導入すれば、季節性と市場の変化を反映したトレンドベースの予測モデルを使用できるため、製造業者にとっては、年間を通した稼働計画が立てやすくなるだけでなく、無駄の削減やキャッシュフローの改善にもつながる。

4.生産の自動化

AIによる自動化で、製造工程における人間の介入を抑え、効率と一貫性を高められる。自動化ロボットを導入すれば、AI搭載システムを通じて組立、溶接、梱包などの作業を連続的に行うことができ、安定した品質の確保と生産能力の向上が期待できる。

また、人間と共に作業を行うことができる協働ロボット（コボット）を導入し、部品のピッキング、品質検査など反復性の高い作業を担わせれば、効率と安全が向上する。これらの革新的技術により、精度と信頼性を維持しながら、作業を合理化することが可能だ。

（-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。