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AIを活用した生産性向上の方法と実例をご紹介

AIを活用することで、労働力不足の解消や、働き方改革の推進が可能となり、生産性を向上できることをご存知ですか。AIの導入で成功するためには、なぜAIを使うのか、実際にどんなデータを用いれば課題が解決できるのかを明確にすることが大切です。この記事では、ビジネスの現場で、AI活用が進んでいる背景やAI技術を活用するメリット、活用事例について解説します。また、AIを導入する際のポイントも紹介しますので、ぜひ参考にしてください。 目次 AI導入が広がる理由とは? AI導入による、生産性向上事例9選 MatrixFlowを活用したAI導入 AIを活用した生産性向上の方法と実例:まとめ

  • AI導入が広がる理由とは?

    企業を取り巻く環境は年々変化し、コロナ禍を経てアフターコロナ時代となった現在も、少子高齢化などで働き手が減り、ますます厳しい状況となっています。そんな中、AIの活用には、労働力問題や働き方改革が影響しています。ここでは、AIが活用される背景について解説します。

    労働力不足の深刻化
    現在の日本は少子高齢化が進んでおり、絶対的に労働力が不足しています。また、出生率の低下も深刻で、これによる人口の減少もあるなど、人手不足は喫緊の課題です。いまだに人間が行わなくてはならない業務も存在するのは確かですが、一部の業務はAIが代替することが可能です。AIの導入により、労働力不足の軽減が期待できます。

    働き方改革の推進
    コロナ禍の前から、社員の負担を軽減し、働き方改革の推進が叫ばれてきました。法改正により、残業時間の上限の設定や、有給休暇の消化などが制度化され、義務化されるようになりました。AIが定型業務であるルーティンワークを処理するようになれば、その分の社員の労働時間を短縮することができます。

    生産性向上が必要
    労働力が足りないのに残業ができない、有休消化が必須となると、実作業時間が足りなくなり、生産性が低下するのではと懸念されます。AIの活用には生産性の維持や向上もきたいできます。AIが持つデータの処理能力や、高精度な分析能力を最大限に活かせば生産性の向上も可能です。

  • AI導入による、生産性向上事例9選

    ビジネスをしていると「生産性」という言葉を耳にする機会が多くあります。実際に、

    「生産性を高めよう」
    「生産性のない時間を削ろう」

    ということを聞いたとき、どんなことを思いますか?
    なんとなく、「仕事の効率」と思ったりしませんか。

    生産性とは、コストに対する成果量の比率のことをいいます。少ないコストで大きな成果を生み出せると、それは生産性が高い状態のことです。

    「仕事の効率」とは似て非なる概念なので、ここできちんと定義づけておきましょう。
    生産性を求める公式は、

    「アウトプット÷インプット」

    です。

    アウトプットは成果量のことで、商品やサービスの産出量・産出額を表します。インプットは投入量とも呼ばれ、かかったコストのことです。商品やサービスをつくるのにかかった原材料や人数、時間、設備などがこれにあたります。

    例えば、従業員100人で1日に1万個の商品を生産したとします。この場合、分子のアウトプットが商品1万個、分母のインプットが従業員100人です。よって「アウトプット÷インプット」の公式に当てはめると、10,000÷100=100で、1日に1人あたり100個の生産性があるといえます。

    今回、生産性向上の取り組みとして、このインプットやアウトプットをAIで自動化した事例をご紹介します。

    1 菓子メーカーの主力商品生産ラインの自動化

    世界的菓子メーカーの主力工場のひとつでは、スマートファクトリー化に向けて積極的に取り組んでいます。

    同社の主力商品のひとつである氷菓子の生産ラインを、スマートファクトリー化へ向けた、モデルラインとして位置づけ、実証を開始しました。氷菓子のような繊細で複雑な工程を持つ製品だからこそ、同社におけるこれらの知見や価値が得られると判断されました。

    工場内からクラウドに一度データを送って分析する仕組みでは、リアルタイムに情報を可視化できないことから、端末上で情報を処理するエッジコンピューティングの技術を採用しました。

    また、工場内の設備のチョコ停や故障といった予期せぬトラブルが発生した際は、設備のモータ部分にミリ秒単位でデータを取得できる振動センサをそれぞれ取り付け、低コストでの設備保全を実現しています。

    2 欧州大手自動車メーカープレス工場における品質検査の自動化

    欧州大手自動車メーカーでは、ディープラーニング(深層学習)をベースとした自社開発のシステムを品質検査に導入しています。

    膨大なテスト画像を用いて品質検査AIをトレーニングした上で、板金に生じた微細な亀裂(クラック)の検出を可能にしました。これにより、プレス工場での品質検査業務をAIに代替することが可能となりました。

    同社では2016年からスマートファクトリー化のため、AI開発および導入を段階的に進めており、将来的には、すべての品質管理作業を目視確認から、AIを活用した検査へと代替することを目指しています。

    この技術を活用し、プレス工場だけでなく、今後は塗装工場や組立工場などにも展開していくそうです。

    3 住宅設備メーカーの衛生陶器の製造ライン無人化

    住宅設備機器の成型・組立メーカーでは、生産設備をほぼ自動化した新型工場を2012年に稼働開始しました。

    同工場ではトイレタリー製品を製造しており、ラインを流れる製品を工程ごとに異なるICタグ付きのパレットに載せ替えることによって管理しています。ひとつひとつ品番の異なる混流生産でも、センサーを用いて瞬時に識別するため、正確に作業することが可能となりました。

    同社ではその後、国内工場すべてにこのシステムを活用し、さらにデータ活用範囲を広げることで、歩留まりの向上ひいては生産性の向上を目指しています。

    4 大手アパレルメーカーの倉庫の検品・出荷を自動化

    大手アパレルメーカーは、関連会社と共同して、倉庫での業務に画像認識AIを導入することで、次の業務の効率化・自動化に成功しました。

    1. 商品コンテナ片付けの自動化
    2. 商品の入出庫の自動化
    3. RFIDによる検品の自動化
    4. 荷物量に応じた配送箱容積の最適化
    5. ピッキング作業の最適化
    6. 配送仕分けの自動化

    これらの取り組みにより、担当していた100人の従業員をおよそ10人まで減らすことが可能となり、人件費の削減につながったとのことです。

    また2019年には、知能ロボットコントローラを開発するメーカーとも共同し、モーションプランニングAIを用いてピッキングロボットを倉庫に導入しました。従来のロボットでは自動化の難しかったピッキングの作業も含め、さらなる工場の自動化を推し進める方針です。

    5 空調機器設備メーカーの技能のデジタル化による比較分析システム

    空調機器設備メーカーでは、総合電機メーカーと共同して、技術者の技能をそのままデジタル化できるシステムの導入を開始しました。

    同システムでは、熟練技術者と訓練者の技能をそれぞれデジタル化することによって、訓練者の技能に足りない部分を補ったり、安定した品質の確保・生産性の向上・人材育成などを目指します。

    空調機の製造に欠かせない、ろう付け・板金加工・旋盤・アーク溶接といった基幹技能がありますが、まずはろう付け熟練技術者の持ちうるさまざまな技術をデジタル化し「ろう付け技能訓練支援システム」を構築しました。

    6 国内大手自動車メーカー工場内の異常を検知する画像解析システム

    エアバッグの基幹部品製造を手がける国内大手自動車部品メーカーは、国内大手総合電機メーカーと共同して、画像解析を用いた異常検知システムを実用化しました。

    同社の画像解析システムを用いて、全方位カメラ・パンカメラ・行動カメラ・設備カメラ・高速カメラなど複数のカメラから得られた画像データをもとに、リアルタイムに監督者の装着するウェアラブル端末へ警告やや実際の生産状態を通知します。

    さらに同システムでは、得られた画像データをビッグデータとして蓄積することにより、不具合発生時にはこれらのデータを解析しての原因究明のスピードアップが図れるほか、改善箇所の解析も実現可能になりました。

    7 LED生活家電メーカーの照明生産ライン無人化

    生活用品・生活家電を製造するメーカーでは、2018年に自動化ラインを備えたLED照明器具の生産に特化した工場を稼働しました。

    基板を実装する工程から製品の梱包までを一貫してこの工場のラインで行うことで、高品質の製品の安定供給を実現することが可能となり、需要の増加に対応できるようになりました。

    8 包装容器メーカーの短納期に応える故障予兆検知システム

    段ボール・紙などの包装容器メーカーでは、欠品を減らすため、顧客の短納期ニーズに応えて、生産設備の保全業務に自動管理システムを導入しました。

    段ボールはさまざまな用途があり、サイズなどの展開が多いため、受注生産方式で製造されており、また、短納期を望む顧客が多いことから、従来、軽微な設備トラブルが納期遅れに直結していました。一方で、生産設備の保全は熟練技術者により目視を含めた属人的な点検業務でおこなわれており、故障の予兆を事前に検知することが難しい現状がありました。

    そこで、製造の主要機器に各種センサーを取り付けて、設備状況を見える化した上で、さらにセキュリティの担保されたネットワークを構築することで、機器の異常を自動的に発見するシステムを実現しました。

    さらに、IoT技術の活用によって、機器の無駄なアイドリング運転などを洗い出し、電気代の削減などにも貢献しています。

    9 北米大手ディスクリート回路メーカーの在庫最適化により年間1億ドル超の節約

    北米大手ディスクリート回路メーカーは、同社独自の在庫最適化システムを実装しました。同社は世界で多数の工場を稼働させているため、およそ40億ドルを超える在庫を抱えていることが課題となっていました。

    同社では、在庫最適化システム導入の結果、過剰在庫コストは28~52%に節約され、年間およそ1億ドルから2億ドルの経済的価値をもたらし、画期的な取り組みとなりました。

  • MatrixFlowを活用したAI導入

    AI導入の一例として、プログラミングを使わずにAIを作れるMatrixFlowでの在庫管理の例を簡単にご紹介します。

    詳細は、以下のMatrixFlowのお役立ちサイトをご覧ください。
    売上最大化のための在庫予測

    ここでは、在庫最適化により在庫を予測します。

    まず、「在庫数の適正化」には、最適な需要の予測が欠かせません。
    需要予測とは商品やサービスの短期的あるいは長期的な需要を予測するものです。
    この需要予測は、これまでは担当者の経験や勘など、感覚的・属人的な判断が主でしたのであまり精度がよいとはいえませんでした。
    売上を最大化するための精度の良い在庫予測をするためには、客観的な指標を用いた解決手法が必要となります。

    このような背景から、クラウド、ビッグデータや処理技術の発展を背景としてAI・機械学習技術を活用した在庫最適化の課題解決への関心が高まっています。実際に多くの企業ではAI・機械学習モデルを用いて需要予測を高度化するなど、在庫最適化の課題解決に向けた取り組みが急務となっています。

    AIを活用することで、精度の高い需要予測を行い、売上最大化のための在庫予測の手法についてご紹介しました。
    MatrixFlowでは、在庫最適化のための需要予測AIを素早く簡単に作成することができます。

    各商品の売上・注文数、在庫、顧客、各店舗の情報などを細かく設定して、過去の消費量から必要な消費量を予測し、各商品の必要在庫数を予測でき、無駄になっているコストを検知することが可能です。

    MatrixFlowでAIを作成・活用するメリットは以下の5つがあります。

    また、ビジネスのためのAI活用プラットフォーム『MatrixFlow』にご興味のある方は、下記URLからMatrixFlow紹介動画を視聴いただけます。

  • AIを活用した生産性向上の方法と実例:まとめ

    AIを活用した生産性向上の方法と実例をご紹介しました。

    今回ご紹介した、ノーコードでAIが簡単に作れる「MatrixFlow」を使って、難しい知識や操作は不要で手軽に、生産性の向上を図ることをおすすめします。

    また、MatrixFlowは在庫管理による生産性の向上だけではなく、生産計画立案、不良品検知、人員配置など、小売業・通販業界や食品などの製造業でもさまざまな課題を解決することができます。
    MatrixFlowは実際に操作する際に役立つマニュアルや、AIの作り方や予測結果の見方や精度の高め方などAIコンサルタントに相談できるサポート体制もありますので安心です。

    MatrixFlowに関するご質問や、ご自身の持つ課題を解決することができるのか?といったご質問・ご相談がありましたら、右のお問い合わせ欄からお気軽にお問い合わせください。

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