製造業で役立つAIの種類と導入メリット

製造業で役立つAIは、製造工程に関わる産業用ロボットやIoT技術を駆使した需要予測・在庫管理など、いくつかの種類があります。

AIの導入は、製造業での課題の改善だけではなく、さまざまなメリットをもたらします。

AIの導入で得られるメリットは、作業の効率化、品質の安定化、コスト削減、スムーズな技術の継承、設備トラブルの予知などがあります。

1．生産性の向上

AIの導入によって業務が自動化すれば、少ない人員でも業務をスムーズにこなせるようになります。

人間が行う業務をAIが担うことにより、製造業の課題でもある人手不足の解消に役立ちます。

また、人手が必要な業務にAIを導入できれば、従業員を他の業務に回せるようになります。

従業員を適切に配置すれば企業全体での業務効率がアップするため、大幅な生産性の向上が期待できます。

2．コストの削減

在庫管理にAIを活用すれば、資材の使用状況や在庫状況の常時把握が可能です。

製品の需要を予測しながら資材の発注を行うことで、部品ロスや不要な在庫を抱えるコストを削減できます。

また、産業用ロボットの導入は人件費や人材育成費の削減が可能です。労働人口の減少が進む中での人材確保や育成には、多額の費用が必要となります。

製造業の今後を考慮すると、産業用ロボットの導入はコスト削減に大きな影響を与えます。

3．不良品の発生防止と品質の安定化

検品業務にAIを活用すると、高い精度で不良品を選別できます。

機械学習とAIの技術を組み合わせれば、人間の目視に近い外観検査が可能です。

温度・サイズ・加圧などの検査はAI導入前から自動化されていましたが、製造の初期段階からAIによる画像検査を取り入れることで、不良品が生まれるリスクを軽減しました。

不良品の発生防止により、製品の品質が安定化するメリットも生まれます。

4．スムーズな技術の継承

AIは、生産工程をデータ化・画像化して蓄積できます。

ベテラン従業員の感性や感覚までをも模倣できる期待があり、技術の習得がスムーズです。

生産工程をデータ化すれば、機械学習を重ねることによってどのような体制にも対応できるシステムを作り出せます。

多品種や少量など、ニーズに合わせた生産も可能になるでしょう。

技術の継承がスムーズになるだけでなく、生産の幅が広がることもメリットです。

5．設備トラブルの予知

過去の設備の稼働状況・故障状況・修繕状況など、IoTプラットフォームに蓄積したデータを機械学習すれば、高い確率で異常が起因する箇所を推定できます。

事前に対策しておけば、急な設備の故障によって計画どおりの生産ができないトラブルを防止できます。

設備の保守は生産性の向上を支える重要な役割を担うため、大きなメリットです。

最後までお読みいただきありがとうございました。

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