近年工場や倉庫では外観検査や異常検知、予知保全などの導入が進んでいます。将来的には工場内が完全自動化され、人も介在することがないことから照明がなくなり「ダーク・ファクトリー」という言葉も誕生しています。

この記事ではAIを工場や倉庫に導入するメリットやデメリット、事例を紹介します。最後までお読み頂くことで製造業にAIを導入することによる未来を垣間見ることができるでしょう。

AIが製造業界で注目される理由

AIが製造業界で注目を集める理由には大きく分けて２つ挙げられるでしょう。

1. コロナ禍に加え、半導体不足や原材料価格の高騰
2. 製造業の就業員数は約20年間で若年層が大きく減少に対し高齢者が増加

2022年「ものづくり白書」を見るとコロナウィルスが拡大した2020年には製造業の業績が大企業・中小企業共に大きく悪化しました。それに加え、原材料や半導体の不足によりコストが増加したことによる影響も挙げられます。

製造コストが高騰すると、提供価格を維持するために人件費や事務経費等を削る、製造効率や業務効率を上げることにより製品単価を落とす必要が出てきます。

また製造業においては就業員の高齢化により、日本の製造業界自体の産業維持すら危ぶまれています。

同文書によると製造業における全体の就業員数は約20年間で157万人減少しています。さらに驚くべきは、若年就業員数が約20年間で121万人減少していることに対し、高齢就業者数は約20年間で33万人増加しているのです。

日本の製造業界は産業の担い手となる若者が製造業から離れ、高齢就業員数が増えている現状なのです。後継者のいない製造業界では日本が世界に誇る「ものづくり産業」は衰退の一途を辿ることになるでしょう。

こうした現状を打開するのが「AIやデジタル化を用いたDX」です。

DXが実現することで、これまで手作業や目視で行っていた連続した業務はAIやロボットが行い、高度で複雑な知識や経験が必要となる部分は人間が行うようになります。

これにより働き手が減少傾向にある製造業において、より少ない人数で効率的な運営が可能となります。また、こうして生まれた新しい技術や産業は若者の目に魅力的に映るはずです。

工場や倉庫にAIを導入するメリット

製造業にAIを導入することには、以下のようなメリットがあります。

1. 生産性の向上： 生産ラインの自動化や生産プロセスの最適化による生産性の向上と生産コストの削減
2. 品質の向上： AI導入により製品の品質コントロールがより精密になり、欠陥品の検出率が向上
3. メンテナンスの効率化： AI導入により製造設備や機械の稼働状況をリアルタイムで監視が可能に。これにより故障の事前予知ができるため、ダウンタイムの削減やメンテナンスの効率化が実現
4. 在庫管理の最適化： AI導入により生産計画と在庫管理を統合、これにより在庫の過剰や欠品を防ぎ、正確な在庫管理が可能に
5. 生産プロセスの可視化： AI導入により製造プロセス全体をリアルタイムで可視化。これにより、問題の早期発見や改善が容易に

例えば、工場や倉庫におけるAIの種類には以下のような活用例があります。

• メンテナンス：センサーデータを活用した機械や設備の故障予測、点検・修理の自動化
• 生産管理：生産計画の最適化、在庫管理の最適化、不良品や欠陥品の自動検出・除去
• 品質管理：品質検査の自動化、不良品の自動判別・分類
• 現場作業支援：作業の正確性や効率性を高めるための指示・アシスト、危険物の自動検出・警告
• 人材管理：従業員のマネジメント、教育・トレーニングの提供

これらを通じて、工場全体の生産性の向上やコスト削減、品質向上、安全性向上などが期待できます。

 

品質管理のAI導入

工場における品質管理においてAIを導入することには様々なメリットがあります。

例えば、これまで人の目で行っていた不良品の判別をAIに任せることで、人件費を削減することができる他、ヒューマンエラーを無くし、より高い精度で不良品を検知することが可能です。

またAIが検出した不良品の傾向や数を分析することで不良品が発生する原因を突き止めることもできるでしょう。人が報告書にまとめたり、口頭で責任者に伝える手間も無くなります。

以下に２つの活用例を紹介します。

活用例①

自動車部品を製造する工場で、製造ラインでの不良品の割合が高いことが課題でした。そこで、AI を導入して不良品の検知を行うことでその原因が判明し、不良品の割合の改善に成功しました。AIが担当することで作業員の負担軽減も実現しました。

活用例②

ある小売業者が運営する工場で、食品の包装作業において、パッケージの品質不良が予想以上に発生し、食品の品質に影響を与える可能性があるという問題がありました。そこで、AIを導入してパッケージの検査を行うことで、品質不良の発生を大幅に減らすことができました。AIが担当することで、手作業による検査の手間を省くことができました。

生産計画のAI導入

これまでの生産プロセスデータがあれば、そのデータをAIが収集して生産スケジュールを自動生成することも可能になるでしょう。

例えば、「８月は毎年需要が増加するから多めに生産しようか….」といった工場責任者の経験と勘で行われていた生産計画は、AIによって過去のデータと統計に基づいた理論的な生産計画に変わります。

生産計画が自動生成されるため、工場責任者の作業負担が減る他、生産した製品が多すぎて無駄になることもなく、逆に少なすぎて供給に追いつかないということも減るでしょう。

勿論、その月、その年によって需要/供給は変わり、これまでにないイレギュラーな情報を処理することはAIには難しいです。柔軟な対応はやはり人間が行う必要があるでしょう。

以下に２つの活用例を紹介します。

活用例①

自動車部品の製造工場で、AIを活用して自動的に生産計画を作成しています。AIは、需要の予測と在庫状況を分析し、自動的に最適な生産計画を作成しています。従来は、生産計画を作成するためには専門のスタッフが必要でしたが、AIによって生産計画を作成するための人的資源の負荷が軽減されました。

活用例②

食品工場で、AIを活用して生産計画を最適化しています。AIは、需要の予測や原料の在庫状況などを考慮して、自動的に生産計画を作成します。生産計画をAIに任せることで、生産計画のヒューマンエラーやミスを防ぐことができるだけでなく、生産コストの削減にもつながっています。

このように、工場でAIを導入することで、生産計画の最適化が可能になります。それに伴い、生産コストの削減や品質の改善など、様々なメリットが期待できます。

メンテナンスのAI導入

単に生産性の向上や業務効率化を考えるだけでなく、工場で使っている設備に気を配ることも重要です。例えば、これまでは正常に動いていた機械が何らかの原因で急に止まってしまうと工場内は大パニックです。

• 予定していた目標生産量に間に合わない
• 止まっていた機械の工程を担当するスタッフの稼働も止まる
• 全ラインの重要な役割を担う工程だった場合、最悪全ての工場の稼働が止まる

上記が起きないように工場内の設備に対しても、定期的なメンテナンスを行う必要があります。しかし、どんなに気を付けていても機械物はいつかは壊れます。

急に壊れて工場の稼働が止まらないよう、取扱説明書の寿命を見て「そろそろ変え時か…」と人間の勘によって買い替えたり、機械の異音や温度を見て判断することになります。

センサーデータを活用したAIを導入することで機械や設備のトラブルを事前に予測し、事故や停止時間を最小限に抑えることができます。

活用例①

ある自動車メーカーは、工場内の生産ラインにセンサーを設置し、機械の振動や温度などのデータを収集しました。そのデータを活用して、機械故障の予兆を検知し、事前に修理やメンテナンスを行うことで、生産ラインの停止時間を2/3減らすことができました。

活用例②

ある製造業者は、製品の品質管理にAIを導入し、製品データやセンサーデータを収集しています。そのデータをもとに、製造プロセス中に品質異常が発生することを予測し、対処することができるようになりました。これにより、品質異常による廃棄物や返品率が大幅に減少し、製品の品質を向上することができました。

現場作業支援のAI導入

工場で現場作業支援を行うAIを導入することで、作業の正確性や効率性を高めることができます。例えば、ベテラン作業員と新人作業員では経験値の差から作業効率が違います。

ベテラン作業員の工場内の動き方や動作を骨格認識で学習し、研修プログラムを作成することで新人作業員の教育を効率化することが可能です。

また作業員が目視で確認していた書類やメーターの読み取り等をAI-OCRをかけることで自動化することも可能です。これにより、報告書の記入や監視業務が楽になります。

以下に、事例を紹介します。

活用事例①

食品工場では、品質管理・衛生管理に特に厳しい要求があります。このため、従来は検査員による目視検査が中心でした。しかし、AIを活用することで、品質検査の高度化及び検査時間の短縮に取り組んでいます。例えば、食品の欠陥検出をAIによって行うことで、正確な検査結果を得ることができます。

活用事例②

自動車工場では、膨大な量の部品を取り扱うため、部品の誤りを防ぐことが非常に重要です。そこで、AIを活用することで、作業者が正確にどの部品を取得すれば良いかを指示し、部品の誤りを防止することができるようになっています。また、作業効率を向上させるため、作業者が手順に従って作業を行うようにAIが支援することで、作業時間の短縮に成功しています。

まとめ

製造業でAIが注目される理由やメリット、活用例を紹介しました。工場や倉庫にAIが導入されることで生産性の向上や業務効率化が期待できます。

しかし現状ではひとくちにAIを導入すると言っても超えらなければならないハードル（デメリット）があります。

• 購入コストが高い
• 支払ったコストに見合うかが分からない
• 本当にやりたいことが既存のAIカメラでは不可能

今回挙げた事例のように、AIで出来ることは多くありますが実際にやりたいと考えても、新たにAIカメラを導入するコストやそもそもAIカメラに欲しい機能が備わっていないケースが考えられます。

エッジAI開発ならあらゆるニーズに対応可能

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