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製造業におけるDXとは?AIを使いこなしDXを実現する方法

近年、海外だけではなく日本市場でもAI(人工知能)の活用が注目を集めています。しかし活用が求められる領域でも、十分に導入が進んでいるとはいえません。AIは、データをもとに絶え間なく作業することが可能です。一定のクオリティを維持しつつ、連続的に稼働できます。 中でも「製造業」はAIとの親和性が高く、活用が求められている領域です。製造業におけるAIを活用した事例は、決して多くはありません。導入にあたって、知識や予算がないことから躊躇している企業もみられます。しかし、日本における製造業の市場を拡大し企業を発展させるにはAIの活用が重要な要素です。 製造業におけるAIの活用を推進すれば、市場や企業の売上を伸ばすだけではなく従業員の負担を軽減することも期待できるでしょう。そこで本記事では、AIを活用した製造業におけるDX(Digital TransFormation)の進め方やDX化のメリットなどについて解説します。

  • 製造業におけるDX化のメリット

    データやデジタル技術を駆使し、ビジネスにおける競争優位性を高められるDX。DXを推進すると、様々なメリットを享受できます。製造業においては、生産性を高めつつコストを抑えられるのが魅力です。ここでは、DX化のメリットを具体的に紹介します。

    コストの削減

    総務省の調査によると、AIやIoT(モノのインターネット)の導入と「総資産利益率」には正の相関がみられます。

    出典:令和元年版情報通信白書(総務省)

    コストの削減も、利益率を高めるには重要な要素です。人材の稼働状況や工場内の設備が最適化されることで、効率よくモノづくりを進められます。業務に必要な労働力や材料の使用量を抑え、より短時間で生産できるようになるでしょう。

    在庫を適切な数量に調整でき、結果としてコストの削減につながります。手動で行っていた作業を、ロボットなどを導入することで自動化すれば、さらに人件費を削減することも可能です。

    製造業のみならず、多くの分野で課題となっている「人手不足」の解消にも寄与します。また、工場内における設備の維持・管理コストを削減できるでしょう。DX化によってトラブルを未然に防止することで、対処費用などを抑える効果も期待できます。

    リードタイムの短縮

    製品の発注から納品までにかかる「リードタイム」は、短ければ短いほどコストの削減や利益率の向上につながります。DX化によって、企画から量産までモノづくりに関する様々なデータが蓄積されていきます。

    AIやIoTの導入といったDXによって効率よくリードタイムを短縮するには、データの有効活用が必要不可欠です。大量のデータをうまく分析し、活用することでリードタイムを短縮しやすくなるでしょう。

    過去の設計モデルや、製造プロセスのデータを活用した仕様書を用意しておけば、同じような製品を作るときに重宝します。さらに、オンラインで生産工程を再現し試行錯誤することで、よりスムーズな量産を実現できます。

    技術の継承

    製造業界における課題として、技術を継承しにくい点が挙げられます。技術者に頼りがちな体制となっており、属人化している点が課題です。ベテランの技術者は、将来的に作業できなくなるかもしれません。そのため、不測の事態に備え技術を継承できる体制を整えておく必要があります。

    誰でも再現可能な技術となるようDXを活用し、平準化することが重要です。DXにおいては、技術者の動作をセンサーなどを使い分析し、データとして活用できます。状況に対する判断力やトラブルへの対応力といった要素も、データとして蓄積可能です。

    蓄積したデータを読み解き優れているポイントを解明できれば、ベテラン技術者の知見やノウハウを体系的にまとめられます。技術者の教育に役立てたり、ロボットに応用したりすれば技術継承の課題を解決に導けるでしょう。

    生産性の向上

    工場内における人材や設備に関するデータを集め、製造プロセスを「見える化」すれば生産性を下げている要因を見つけやすくなります。工場内で発生するチョコ停やドカ停といったトラブルを速やかに検知できれば、被害を最小限に抑えることが可能です。さらに、データを活用することでトラブルの発生を予期し、未然に防げるようになります。

    ヒューマンエラーが減少し、生産プロセスにおけるロスがなくなっていくでしょう。また、AIやロボットを活用することで製造を半自動化することが可能です。ヒューマンリソースを削減し、少人数で優れた生産性を実現できます。あわせて生産性を高めている要因もチェックすることで、持続的に効率を高めていけるでしょう。

    品質の向上

    製品の品質維持は、製造業において重要な要素です。品質を維持できない場合、顧客からの信頼を失いかねません。DXを導入すれば、品質を向上させる効果が期待できます。例えば作業の様子や設備の状態をリアルタイムに分析することで、不良品が生じる要因や課題を把握し、速やかに品質の向上につなげることが可能です。

    さらにデータを細かく分析していくことで、品質を向上させるための対策を講じられます。生産性が高まるので、本来すべき業務に時間を割くことが可能です。新たな価値の創出に時間を費やせます。品質を向上できれば、顧客満足度も高まっていくのもポイントです。

  • 製造業におけるDXの進め方

    DXを進めたい場合に、何からはじめたらよいか迷ってしまう人は少なくありません。そこで、経済産業省の「スマートファクトリーロードマップ」を参考にしつつ、製造業におけるDXの進め方について紹介します。スマートファクトリー化を実現するための方法が示されている資料です。

    出典:スマートファクトリーロードマップ(経済産業省)

    「スマートファクトリーロードマップ」では「スマート化の目的」からはじまり、「データの収集・蓄積(レベル1)」「データによる分析・予測(レベル2)」「データによる制御・最適化(レベル3)」といったレベルが存在します。


    それぞれの段階について、解説していきます。DXを進めるうえでチェックしてみてください。

    1.スマート化の目的

    最初は企業のもつ課題を明確にし、スマート化・DX化の先にあるゴールを定めましょう。まずは社内でコミュニケーションをとりつつ目的を設定することで、効率的にDXを進めていくことが可能です。例えば、不良率やばらつきの低減、品質の向上などが挙げられます。

    目的は、数値として示すことも重要です。具体的に定めることで、より精度の高い対策を講じられます。また、DX化に挫折したり失敗したりしにくくなるのもメリットです。社内でだけではなく、外部の専門家などに意見を求めることも検討してみてください。複数の目的を設定した場合には、優先順位を決めましょう。

    2.データの収集・蓄積

    目的の達成に向けて、必要となるデータを確認する必要があります。どのような種類のデータを、どのように収集できるのかを把握しましょう。例えば、従業員の作業時間や内容をセンシングすることが挙げられます。

    目的に資するデータのみを収集することで、有益な知見を蓄積していくことが可能です。どのようにデータを収集・蓄積するのかが決まったら、IoT技術を取り入れて実践します。データの絞り込みや収集を自動化することで、作業の負担を減らすことも重要です。

    3.データによる分析・予測

    実際に収集・蓄積したデータから、目的・目標を達成するのに適した要素を取り出します。例えば、生産性を高めることをゴールとした場合は、生産性を下げている工程や人材などの要因を洗い出します。生産性を下げている要因に規則性を発見できれば、対策を講じて生産性を高めることが可能です。

    また、それぞれの製造プロセスが完了する時間を、予測できるようになります。データを分析することで、因果関係を明らかにしましょう。将来予測につながるだけではなく、得られた知見をモデル化・体系化することにも寄与します。

    4.データによる制御・最適化

    分析・予測したデータをもとに、工場の設備や労働力を制御・最適化しましょう。生産が完了するまでの予定時間を短縮できるよう、設備や人材の状況を修正します。まずは、AIではなく人間がデータを活用し、制御・最適化を試みてください。

    試行錯誤を繰り返し、徐々にAI・IoTなどを活用した自律的な制御・最適化を目指していきます。導入しやすく、成果を得られやすいところから取り組んでいきましょう。導入による効果は、数値として定量的に蓄積します。数値として見えれば、従業員のモチベーションを高めることも可能です。

  • AIモデル構築を効率化し製造業のDX化を推進するMatrixFlow

    製造業におけるAI開発・DX推進の際に、AIエンジニアを採用したりAIベンダーに外注したりするのに時間や高額な費用(外注時の事務手続きの工数、コミュニケーションコスト)がかかります。

    DX・AIの導入を検討するうえで、以下のような悩みを抱えている企業は少なくありません。

    DXに関する悩み
    ・どのようなAIを作ればよいかわからない
    ・どの程度の精度が見込めるかがわからない
    ・外注費用が高くROIの予想が難しいためAIへの先行投資ができない

    外注でなく内製化する場合は、企画から開発まで多くの時間と費用が必要となります。「MatrixFlow」では、自社のDX・生産技術、生産管理、マーケティング担当、人事、営業などのあらゆる部署のビジネス人材が、データとAIを活用することが可能です。

    MatrixFlowは、業界特有の知識と経験・自社の事業ドメインに関する知識の豊富なビジネス人材を、DX人財に成長させたい企業様に最適なツールです。事業ドメインについての知識を有するビジネス人材が、データを活用し自分自身でAIを作成することで、時間と高額な費用をかけず速やかにAIを導入し課題解決を目指せます。

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