AIは、品質水準や業務効率の向上を図り、リソース活用の発想を広げるなど、製造業の形を根底から変えようとしている。

計画外ダウンタイムの影響の大きさは、製造業に携わる者なら誰でも知っている。生産が停止し、担当者は問題特定に奔走——そして失う時間は数時間から、場合によっては数日におよぶ。ここで、設備の故障を予測し、担当者が事前に対策できるようになる、そんなツールを想像してみてほしい。AIを活用した予知保全なら、まさにそれを実現できる。何百万ドルもの費用発生を回避し、生産ラインの円滑な稼働を維持できるのだ。製造業の未来にとって重要なのは、単に作る速度を上げることではなく、いかに賢く作るかだ。

最近のデロイトの調査によると、製造業幹部の86％は、今後5年間、AIを含むインテリジェントファクトリー技術が競争力の牽引役になると考えている。製造業では、予知保全システムやリアルタイムの品質モニタリングといった先進的なツールを活用することで、コストを削減し、ダウンタイムを最小限に抑え、より高い水準の精度と信頼性を実現する取り組みが進んでいる。市場の要求は厳しい。そこでつきつけられる課題に製造業が対応するための方法を、AIがどう変革しようとしているのか見てみよう。

AIで製造工程を強化する6つの方法

1.予知保全とAI分析データ

AIを活用した予知保全システムにより、製造業における設備管理方法が変わろうとしている。そして、それがダウンタイムの短縮、コストの削減、安定した製品品質の保証につながっている。センサーから得られる温度、振動、動作などのデータや、天候などの外的要因をAIが分析し、問題が発生する前に、設備のメンテナンスが必要な時期を予測してくれるのだ。

このように先回りした対応ができれば、設備の長寿命化、資源の最適化、製品品質の向上につながる。適切にメンテナンスされた設備は、最高性能を発揮できるため、安定した高品質の製品を生み出す。例えば、工業用ブレンダーをAIが提示した情報に基づいてメンテナンスすれば、均一な混合が可能になり、優れた最終製品ができ上がる。

AIは、品質と効率だけでなく、職場の安全向上にも役立つ。システムにより機器の故障を予測・防止することで、予期せぬ故障による事故のリスクを大幅に低減し、作業員にとってより安全な環境を構築できるようになる。

（-2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。