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
続きは以下、MatrixFlow記事をご覧ください（無料で閲覧できます）。
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株式会社MatrixFlowは、「テクノロジーで世界をつくる」をミッションとするAIベンチャーです。大人から子供、ビジネスマンから学生、デザイナーからサイエンティストに至るまで、様々な人々がAIを活用し、素晴らしい着想を得たり、あっと言わせるクールな活動をすることを支援したいと考えています。その実現に向けた第一歩として、プログラミング不要のクラウド型AI構築プラットフォーム「MatrixFlow」を開発しております。また、様々な会社でのAI活用を推進するためにAIの受託開発・コンサルティング事業も行っております。
【会社情報】
設立 ：2018年10月
本社 ：東京都台東区
URL：https://www.matrixflow.net/
事業内容：ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」の運営、および、AIの受託開発・コンサルティング
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