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製造業の在庫管理におけるAI活用とは?事例5選とともにご紹介

AppleのSiriやGoogleのAlexaなど、AIはここ数年で一気に身近な存在になりました。 AIとは、データを学習することで人間の活動を再現できるシステムのことです。 お掃除ロボットや翻訳機能といった身近なところから、医療現場や農業など様々な領域で活用されています。 日々の生活だけでなく、企業の課題解決にも利用され始めているAI。最近では特に、製造業での活用が注目されています。 人手不足の解消や製品の品質担保、需要変動に即した在庫管理など、製造業の現場では日々様々な問題が発生しています。 もしこれらの問題がAIで効果的に解決できるとしたらどうでしょうか。 本記事では、AIを使って在庫管理に成功した事例や、製造工数を削減した事例をご紹介します。 テクノロジーを使って製造業の課題を解決したい場合は、ぜひ参考にしてみてください。

  • 製造業におけるAI活用のメリット


    製造業でAIが活用できると聞いても、どのように活用するのか、どんなメリットがあるのかピンとこない方も多いでしょう。
    製造業でAIを活用する方法としては、在庫管理の効率化や製品の品質管理が挙げられます。
    それぞれどのようなメリットがあるのかまとめました。

    メリット1.最適な在庫管理ができる

    製造業でAIを活用するメリット1点目は、最適な在庫管理ができる点です。
    製造業では、1つの製品を組み上げるにも複数の部品が必要である場合がほとんどです。
    部品が複数あることで製造工程が複雑になると共に、どの部品がどのくらい必要なのか、在庫管理も複雑になります。
    在庫が適切に管理されていない場合、必要な場面で在庫が欠品したり、逆に過剰な在庫を抱える状態になります。
    製造規模が小さい内は問題にならないかもしれませんが、規模が大きくなればなるほど在庫管理は重要です。
    AIを活用すれば、こうした在庫管理の課題が解決できます。
    人ではなくAIが在庫を管理することで、管理工数が大幅に削減できる他、目視確認によるヒューマンエラーも最小限に抑えられます。
    また、ただ既存の在庫を管理するだけでなく、未来の需要を予測して在庫を管理することも可能です。
    AIなら過去の製造データや市場データを元に、対象の製品や部品がどれくらいの数必要になるのかも予測できます。

    メリット2.製品の品質管理ができる

    製造業でAIを活用するメリット2点目は、製品の品質管理ができる点です。
    どの製品においても、出荷前には必ず検品作業があります。
    企業や製品によっては、この検品作業に課題を抱えている場合もあるでしょう。
    検品作業の工数を削減したい、不良品の発生率を抑えたいなど、企業によって課題は様々です。
    AIなら、こうした品質管理の課題も解決できます。
    AIにはあらゆる活用方法があり、製造工程の映像を解析して不良品を発見することも可能です。
    また、過去の製造データを元に、不良品の発生原因を突き止めるといった活用方法もあります。
    製品の品質改善ができれば生産数増加、引いては売上増加にもつながるため、製造業でAIを活用しない手はありません。

  • 製造業におけるAI在庫管理の事例5選

    AIで在庫管理をする具体例として、製造業での導入事例をご紹介します。
    AIによってどのような課題が解決できるのか、どういった活用方法があるのか見ていきましょう。

    大手電機メーカーの事例

    大手電機メーカーでは、半導体の不良原因を解析するAIを共同開発しました。
    半導体の製造では、装置のメンテナンス状態や材料の変化によって製品の品質が日々変わります。
    そのため、毎週〜毎月といったペースで定期的な品質管理が必要不可欠です。
    既に不良原因を解析するAIは導入していましたが、データのノイズが原因で解析結果が変わるなど、別の問題もありました。
    加えて、1つの製造装置あたり約400もの確認箇所があり、人力による監視データの確認は現実的に不可能です。
    これらの課題から、効率的に原因特定ができるAIの開発が必要不可欠と判断し、開発に踏み切りました。
    共同開発したAIでは、現場技術者の知見や過去の品質低下原因を学習させることにより、解析時間の大幅短縮に成功。
    前回の解析結果をもとに、監視データに変化があるときのみ、原因を抽出できるように変更しました。
    前回の結果からの差分に注目することで、膨大なデータの中から不良原因を効率的に・高精度に抽出できるようになったのです。
    その結果、数日かかっていた解析結果の精査を1日に短縮できるようになりました。

    検品業務におけるAI導入の事例

    製造業のある企業では、製品の組み立て工程においてAIを導入しました。
    AI導入以前は、全ての部品を使って組み立てられているか、検査員が目視確認していました。
    目視確認できる数には限度がある他、見落としが発生するリスクもあります。
    このような背景から導入されたのが、画像認識ができるAIです。
    AIが組み立ての最終工程の画像を読み込むことで、正常に組み立てられているか自動で判定できるようになりました。
    これにより目視確認の業務が不要になった上、人員削減にも成功しています。
    AIを導入したことで、今後製造規模を拡大した場合も、確認の人員不足に悩まされることはないでしょう。

    北米の大手製造メーカーの事例

    工業用製品を製造している、北米の大手製造メーカーの導入事例です。
    このメーカーは世界中に数百の工場を持っており、40億ドル以上の在庫を抱えていました。
    過剰在庫の原因は、1つの製品につき数百という個別オプションによって構成されていたからです。
    製品1つ製造するにも在庫管理は非常に複雑になり、期日通りに納品するため、工場の多くは過剰な在庫を保有していました。
    これらの在庫を削減できれば大きな収益になると考え、メーカーはAIの導入を決定。AIに部品レベルの需要を予測させ、過剰な部品製造の抑制を目指しました。
    具体的には、製品の注文と同時にAIが在庫を参照して管理する流れです。これにより、在庫を削減しながら製造を進めることに成功しました。
    結果としては在庫保有コストの約30〜50%を削減し、年間では約1〜2億ドルの収益増加につながっています。

    大手医療機器メーカーの事例

    大手医療機器メーカーでは、AIを活用したDX支援会社と協力してAIを導入しました。
    こちらのメーカーでは、医薬品からウイルスを除去するフィルターの製造を行っています。
    AIを導入することで、需要拡大によって生産数が増えても安定した品質のフィルター製造を目指しました。
    過去の製造データを元に学習したAIモデルを作成し、フィルター品質のばらつきに影響している変数の特定を行いました。
    この変数がわかれば、効率的に品質のばらつきが出ない生産条件がわかると踏んだからです。
    結果としては想定以上に変数が多く、品質に影響を及ぼす因子の特定には至りませんでした。
    ですが、既存の因子を見直し、新しい仮説を作るきっかけになったのはAIを導入した1つの成果といえます。
    今後は、因子特定に不足している情報を取得するための設備投資を行う予定とのことです。

    大手総合電機メーカーの事例

    大手総合電機メーカーでは、輸出管理強化としてAIを導入しました。
    2001年のアメリカ同時多発テロ以降、日本を含む主要国ではテロの取締りが強化されています。
    取締りの一環として、日本を含む主要国では、注意すべき団体や個人がリストとして公開されています。
    武器に応用できる技術や製品がリスト内の団体に渡らぬよう監視することが目的です。
    大手電機メーカーでは、製品の輸出管理強化としてAIを導入しました。
    取引が制限されている企業・団体名と輸出先が一致しないか、リストの名称と照合することが狙いです。
    AI導入以前は、日々増えるリストのデータ照合に膨大な時間がかかっていました。
    加えて、リスト内の名称のスペルミスや表記ゆれにより、照合ミスや照合漏れといった問題も発生していました。
    これらの課題を解決するため、導入されたAIでは誤字や脱字、スペルミスがあっても該当候補を検出できるように設定。名称が類似する候補も出力できるようになりました。
    さらに、リスト内の名称と輸出先リストの言語表記が違っていても、そのままの言語で照合が可能です。
    これにより、日本語や中国語をアルファベットに変換したり、その逆を行う必要がなくなりました。
    AIを導入したことで、従来の目視確認による照合ミス発生の確率を抑えられた他、照合作業の効率が格段に向上しています。

  • 製造業でAI在庫管理をするなら「MatrixFlow」

    AIを使った在庫管理の事例を、製造業の分野からご紹介しました。
    ご紹介した事例の中には、社内にAI専門の部署がある企業もありました。ですが、AIに関する部署が元々ある企業の方が珍しいでしょう。
    一からAIを構築する予算がない場合や、社内にプログラミングの知見がない企業も多いと思います。
    過去にAIを導入した事例もなく、AIに明るい人材や潤沢な予算もない。
    こうした課題をクリアしてAIを導入するなら、MatrixFlowが最適です。
    MatrixFlowは、プログラミングの知識なしでAIを簡単に作成できる、AI活用プラットフォームです。
    在庫管理に特化したAIモデルの作成から導入まで、MatrixFlowのみで完結できます。
    AIの開発費用はもちろん、開発に携わる人件費もかからず、あらゆるコストを抑えて導入が可能です。
    また、MatrixFlowは管理画面を使って誰もが簡単に操作できるため、導入後のメンテナンスも心配ありません。
    MatrixFlowを使った在庫管理システムについては、ぜひお問い合わせください。

  • 製造業におけるAI在庫管理方法まとめ

    ・製造業においてAIの活用が進んでいる
    ・AIを活用することで、在庫管理や品質改善の効率化といったメリットがある
    ・国内外でAIを導入した事例も多数
    ・AIで在庫管理をするなら「MatrixFlow」
    ・MatrixFlowならプログラミング不要でAIを導入できる

    製造業でAIを活用するメリットから、具体的な導入方法まで解説しました。
    AIを活用することで複雑な在庫管理を効率化したり、製品の品質改善を行うことが可能です。
    国内外の大小様々な製造メーカーで導入されている事例もご紹介しました。
    同じ製造業でもAIの活用方法は違っており、解決したい課題に応じた利用方法があります。
    AI導入にはコストや導入に携わる人材確保が課題になりますが、MatrixFlowならこれらの課題をクリアして導入できます。
    MatrixFlowとは、AIを簡単に構築できるAI活用プラットフォームです。
    プログラミングなしで一からAIを構築できるため、AI開発にかかるコストを大幅に削減できます。
    製造業の現場で課題解決するなら、MatrixFlowでAIの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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