社内で機械学習自動化（生成AI）できる製造業に特化したAIツールのニーズについて
製造業で加速している取り組みの1つとして、データ利活用がありますが、外部AIベンダーに頼依存せず、自社でデータ分析が出来るように内製化する傾向が高まってきています。
そこで、製造業における生成AI(機械学習自動化)ツールの活用について、以下のような背景、傾向、方向性や課題についてまとめてみますので、社内で製造業特化型AIツールを検討されている方は、参考になさってください。
背景
製造業を取り巻く環境は「多品種少量生産」「人手不足」などにより厳しさを増しています。これらの課題に対応するため、AIや機械学習の導入と活用が進められています。
傾向
製造業でのAI生成ツールの活用は、工場の生産性を最大化する部品の組み合わせやサイズの最適化などが可能となります。また、ハノーバーメッセ2023で、AI&マシンラーニング領域で生成AIに関連して、マイクロソフトをはじめ様々な企業の動きが取り上げられました。
方向性
生成AIの活用に前向きな企業が多く、具体的な活用事例が増えています。
例えば、家電メーカーの仕組みでは、社内データベースを連携させたAIアシスタントによる業務効率化のプロジェクトを進めています。また、ある鉄鋼企業では、生成AIを活用することで、改善活動を属人的に管理するのではなく、共有されたノウハウ活用により、改善方法をシステム化しています。
課題
一方で、AIの導入推進の過程で様々な課題に直面する企業も少なくありません。その中でも、セキュリティやプライバシーの問題、そして製造現場のことが分かり、指摘・指導・教育が出来る人材がいないという問題が挙げられています。これらの課題を解決するためには、実務への応用や教育体制の整備が必要とされています。
そこで製造現場での課題を抽出して、製造業におけるAIツールのニーズをまとめてみます。まとめるにあたり、以下のような観点から考えることとしました。
AIツール
1.異常検知
AIツールは、センサーデータや機械の動作データを分析し、異常パターンを検出することが可能です。
メリット: 製造プロセス中に発生する異常を早期に検知し、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。
課題: 異常検知の精度は、使用するデータの質と量に大きく依存します。十分なデータがない場合、精度が低下する可能性があります。
課題解決事例: データの収集と整理を徹底し、AIツールが学習できるようにすることで、精度を向上させることが可能です。
導入時の注意点: データの収集と整理には時間と労力が必要です。また、機密情報の取り扱いには十分注意が必要です。
2.要因分析
製品の品質問題や生産効率の低下の原因を特定するために、要因分析が必要となります。
メリット: 品質問題や生産効率の低下の原因を特定し、改善策を立案することができます。
課題: 大量のデータを処理する必要があります。また、重要な要因を特定するためには、データサイエンティストや製造現場での専門知識が必要となる場合があります。
課題解決事例: AIツールの導入により、大量のデータを効率的に処理し、重要な要因を特定することが可能です。
導入時の注意点: AIツールの選定と導入には、専門知識が必要となる場合があります。
3.最適化
製造プロセスの最適化は、コスト削減と生産効率の向上に直結します。
メリット: AIツールは、複雑な製造プロセスをモデリングし、最適なパラメータを提案し、製造プロセスを最適化し、コスト削減と生産効率の向上を実現することができます。
課題: 複雑な製造プロセスをモデリングするためには、専門知識が必要となる場合があります。
課題解決事例: AIツールの導入により、複雑な製造プロセスを効率的にモデリングし、最適なパラメータを提案することが可能です。
導入時の注意点: AIツールの選定と導入には、専門知識が必要となる場合があります。
4.需要予測
AIツールは、過去の販売データや市場トレンドを分析し、未来の需要を予測することが可能です。
メリット: 需要予測の精度を向上させ、在庫管理と生産計画を最適化することができます。
課題: 需要予測の精度は、使用するデータの質と量に大きく依存します。十分なデータがない場合、精度が低下する可能性があります。
課題解決事例: データの収集と整理を徹底し、AIツールが学習できるようにすることで、精度を向上させることが可能です。
導入時の注意点: データの収集と整理には時間と労力が必要です。また、機密情報の取り扱いには十分注意が必要です。
5.視覚検査
AIツールは、画像認識技術を用いて製品の視覚検査を自動化することが可能です。
メリット: 視覚検査を自動化し、人間の目に見えない微細な欠陥を検出したり、検査の一貫性を向上させたりすることが可能です。
課題: 高精度の画像認識技術を実現するためには、大量の高品質な画像データが必要です。
課題解決事例: 高品質な画像データの収集と整理を徹底し、AIツールが学習できるようにすることで、高精度な画像認識を実現することが可能です。
導入時の注意点: 高品質な画像データの収集と整理には時間と労力が必要です。また、機密情報の取り扱いには十分注意が必要です。
以上のような機能は、製造業におけるAIツールの重要なニーズと言えます。また、これらのツールを導入することで、製造業はデータ分析を自社内で行う能力を強化し、外部のAIベンダーに依存することなく、より迅速かつ効率的な意思決定を行うことが可能となります。
これは、データ利用の努力が製造業全体で加速している現在、特に重要となっています。
トピックス
このように専門家でなくても使用できる機械学習自動化ツールを紹介しますので参考にして下さい。
AutoML Table（Google）: データの自動処理を主な機能として持ち、具体的には数値や文字列などのデータを自動的に整形し、問題があれば抽出することを自動化できます。
Automated ML（Microsoft）: データの整形を自動化するツールで、GoogleのAutoML Tableと並んで知名度が高いです。
AutoAI（IBM）: データの整形や表示するデータの選択、プログラムの改変、問題点の自動修正などを自動化できます。
ForecastFlow（GRI）: 大規模データを高速に処理できるため試行錯誤しやすく、機械学習を実業務に組み込みやすいため導入実績も豊富です。
H2O Driverless AI（H2O.ai）: シリコンバレーで2012年に創設されたAIを専門とする企業、H2O.aiが提供するAutoMLです。
これらのツールは、データ分析を自社内で行う能力を強化し、外部のAIベンダーに依存することなく、より迅速かつ効率的な意思決定を行うことを可能にします。
これは、データ利用の努力が製造業全体で加速している現在、特に重要となっています。また、これらのツールは専門家でなくても使用できるため、機械学習の恩恵をより広範囲に享受することが可能となります。
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