近年、製造業でもAIやディープラーニングの導入について踏み切る企業が増えています。しかし、導入方法やメリットについて詳しく知らないという人も多いのではないでしょうか。
今回は、ディープラーニング導入による製造業の変化やメリット、実際の導入事例について紹介します。
ディープラーニングとは
ディープラーニングとは、脳の神経回路の仕組みに似たニュートラルネットワークを重ねて作った機械学習の1つです。今までの機械学習と比べて、複雑な処理ができるのが特徴です。
ディープラーニング導入による製造業の変化
ディープラーニングを導入することによって、製造業にはどのような変化が起きるのでしょうか。主な4つの変化について説明します。
製品の正確な需要予測
過去の売上実績や天候、人の流れ、世界情勢などビッグデータを活用することで、製品の正確な需要予測が可能になります。
検査工程の自動化
ディープラーニングを導入すると、検査工程を自動化できます。
検査工程の重要性
検査工程は製造業の中でも重要な工程です。製品の品質を左右し、顧客満足度に直結します。
ディープラーニング導入前の検査工程
ディープラーニング導入前の検査工程では、検査員の目視に依存し、ヒューマンエラーのリスクが拭えないなどの課題がありました。
ディープラーニング導入後の検査工程
ディープラーニングを導入した後、検査工程は次のように変化しました。
・高度なセンサー技術と高精度な画像処理で異常検知の自動化が可能となりました。
・目視検査の廃止によってヒューマンエラーが払拭され、顧客満足度が上がりました。
仕分け、梱包、ピッキングから在庫管理までの自動化
仕分け、梱包、ピッキングから在庫管理までの工程を自動化する変化もあります。AI搭載の協業ロボットの活用で、人との共同作業が可能となりました。
ロボットだけではできない細かい作業なども、共同作業をすることで人が補えます。
生産ラインの保安保全の確保
ディープラーニング導入は、生産ラインの保安保全の確保にも役立っています。過去の機械故障のデータや画像・音声データを活用して、機械故障の予測ができるようになりました。
製造業への導入事例
ここからは、ディープラーニングを実際に導入した製造業の事例を紹介します。
株式会社ダイセル
株式会社ダイセルでは、工場内の異常検知システムとして「高度予知予測システム」を導入しました。異常時の対応時間が短縮され、従業員の負荷も軽減されました。
導入前は品質やコストの最適化を人に頼っていましたが、AIを活用して異常時の予兆検知、運転の最適化をデジタル技術で行うことが可能となりました。
株式会社ファーストリテイリング
ユニクロを展開するファーストリテイリングは、倉庫の検品・出荷の自動化システムにディープラーニングを導入しました。
商品の入庫、検品、保管、仕分けのほぼ全作業を自動化することで、作業員数を9割削減できました。2019年にはAIを活用したピッキングロボットを導入して、さらなる自動物流倉庫の実現に向けて取り組んでいます。
ダイキン工業株式会社
ダイキン工業株式会社では、2017年から日立製作所と共同でデジタル化システムを実施しています。AIを活用して熟練技能者の技能を次世代に伝える取り組みを開始しました。
AIによる比較分析システムを利用して、熟練技能者と訓練者の技能を比較分析しています。ディープラーニングの技術は、国内外で生産する商品の品質の確保、生産性の向上、人材育成に役立っています。
TOTO滋賀工場
2012年2月に稼働開始したTOTO滋賀工場は、衛生陶器の製造ラインの無人化のディープラーニングを導入しています。
製造ラインを流れる衛生陶器ごとにバーコードを付け、生産ラインを移動する台にはICタグをつけることで生産状況をリアルタイムで把握しています。無駄な在庫を減らし、生産の効率化に役立っています。
アイリスオーヤマ株式会社
アイリスオーヤマ株式会社つくば工場では、LED照明生産ラインの無人化が実現しています。
製造から出荷工程まで無人で自動化されており、操作は一貫してロボットが行っています。高品質な製品を安定的に供給しているので、LED照明の需要増加に対応できるシステムとなっています。
製造業への導入メリット
ディープラーニングの技術を製造業へ導入するメリットは、どんなものがあるのでしょうか。6つのメリットについて解説します。
ヒューマンエラーの排除による製造品質の維持・顧客満足度の向上
ディープラーニングを導入して自動化すると、製品品質が維持され、顧客満足度が向上します。機械が作業を行うことで、製造時のミスが大幅に軽減されるからです。一定の高品質を提供することで、顧客の信頼が高まります。
労働力不足の解消
ディープラーニング導入によって、労働力不足も解消できます。自動化することで工場に必要な作業員の数が減るからです。製造業の労働力不足が深刻な状況にある中で、ディープラーニング技術が広がることは大きな解決策になるといえます。
コスト・人件費の削減
コストや人件費が削減できることもメリットの1つです。工場に配置する作業員の数が減るので、その分の人件費がかかりません。ディープラーニングを導入する際に最初はコストがかかりますが、その後は人件費を削減できるので、トータルで見るとコストの削減が可能となります。
生産性の向上
ディープラーニングを導入して自動化すると、生産性も向上します。ヒューマンエラーや不良品によるロス、部品ロスや設備故障の減少により、設備や人の稼働率が高まるからです。
安全性の向上
工場内の作業員や顧客の安全性が向上します。生産過程の危険な作業を機械で行うことで、作業員の安全性が保たれます。また、不良品や異品の混入リスクが減少するので、顧客にとっても安全性が向上するといえるでしょう。
熟練作業員退職後の品質低下のリスク低減
熟練作業員が退職する際、品質低下のリスクを軽減できます。ディープラーニングによって熟練作業員の知識や技術を記憶しておくことで、次世代の作業員も同じ品質で製品を生産できるようになります。また、工場内の作業を自動化すれば、作業員のスキルに関係なく高品質を保つことができます。
製造業への導入課題
ディープラーニングを導入する際には課題があります。よく取り上げられる3つの課題について説明します。
スマートファクトリーの実現
スマートファクトリーとは、製造業の各工程におけるデジタルデータを有効活用し、業務プロセスの改革や品質・生産性の向上を継続的に実現させることです。ディープラーニングを導入する際は、最終的にスマートファクトリーの実現に向けて取り組むことが重要な課題となります。
AIの技術・ノウハウをもった人材の不足
ディープラーニングを導入する際、AI技術に長けた人材が必須となります。しかし、優秀なAI人材はIT企業や大企業へ流れてしまうのが現状です。AI人材をどうやって確保するかは、製造業へ導入する際の大きな課題です。
信頼のおけるAI技術サポート企業との連携が重要
AI技術に長けた人材確保でおすすめなのは、信頼のおけるAI技術サポート企業と連携することです。社内で人材育成をする手間やコストがかからず、優秀な人材がディープラーニングの導入をサポートしてくれます。
ディープラーニングの導入はAidiotが徹底サポート！
製造業でディープラーニングの導入を検討している人は、Aidiotに相談するのはいかがでしょうか。Aidiotは、データやAI技術を駆使してDXコンサルティングサービスを提供しています。
日本を代表する大手企業の支援を多数手がけているので、膨大なデータを軸とした最先端技術で強力な企業サポートを実現できます。
まとめ
今回は、ディープラーニング導入による製造業の変化やメリット、実際の導入事例について紹介しました。ディープラーニングを導入することで、品質維持や顧客満足度の向上、コストや労働力が削減できます。
ぜひAI技術に長けたサポート企業と連携し、スマートファクトリーの実現を目指しましょう。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
