システムを運用または最適化し、製造業がそれを追いかけるように導入・検討が進んでいます。シーメンス、ジェネラルエレクトリック(GE)、ボッシュ、マイクロソフトなどの業界大手企業は、既に製造業のあらゆる部分を後押しするための機械学習アプローチによるAIの製造に多額の投資をおこなっているようです。Trendsでも現在までの検索数の増加から、世の中の関心の高まりが伺えます。本記事では、製造業でのさらなるAI・機械学習活用のために3つの活用例をご紹介します。機器を使った製造行程がある場合、機器のメンテナンスが必須になりコストがかかることは避けられません。製造行程において、想定外のダウンタイムは世界中の工場で起こっており、その約42%が機器の故障によるものだそうです。そのため、メンテナンス時期の予測にAIを活用することが注目されています。測定できる機器の状態データをAI・機械学習を使って、機器の状態を予測、推定します。メンテナンスが必要となるまでの機器の寿命が大幅に長くなります。発生する不良品はごく少数の割合でしか発生しませんが、不良品チェックは省くことの出来ない工程です。そこで、人が目で確認している不良品のチェックを段階的にシステムがおこない、不良品可能性のあるものだけを人がチェックをするように役割分担をすることで、人の業務負担を軽減することが出来ます。良品・不良品の画像等のデータを学習させ、不良品可能性の高いものにアラートを出します。不良品と断定するのではなく、あくまでも可能性とすることで、不良品の見逃しを防ぎます。今後の需要を知ることで経営者はもちろん、現場担当者も適切に準備をすることで過不足なく対応することが出来ます。機会損失や過剰に在庫を抱えることを避けられます。何をいつどのくらい受注したかの受注情報とその要因になるデータを学習させることで、未来の需要(受注)を予測します。今まで人がおこなってきた業務をシステムが代替することでこのようなメリットがあります。今後も業種を問わずAIの活用は進み、とりわけ製造業での活用は急速に進んでいくと予想できます。2019年12月に株式会社アイ・ティ・アールが以下のように調査報告しています。2018年度のAI主要6市場の売上金額は199億5,000万円、前年度比53.5%増と大幅な伸びとなり、今後も継続的な伸びが見込まれることから、CAGR(2018~2023年度)は26.5%、2023年度には640億円に達すると予測している。AI主要6市場の中で最も高い伸びを示したのが画像認識市場である。画像認識は工場などで行っている製品の外観検査や作業員の安全管理業務で導入が進んできたが、現在、道路や橋などの社会インフラ、各種建造物の保全業務での利用も急速に進んでいる。顔認証や車両の自動運転など、活用シーンの多様化により、今後も継続的な導入拡大が見込まれます。上記報告から、AIはその技術進歩と相まって、私達の生活に浸透し始めていることがわかります。当社も機械学習を活用したソリューションをご提案しています。動画を用いた物体検出や、電力需要の予測が一例です。このような技術を用いて、お客様それぞれの課題解決へ取り組んでいます。自社にあるデータを活用したい自社に親しい業種の活用例を知りたいAI・機械学習を活用したいが、方法に困っている機械学習ではなにが出来るのか興味がある上記のようなご相談は画面右上の[お問い合わせ]までご相談ください。私達はビジョンに『社会生活を豊かにさせるサービスを提供する。それを加速させることを使命とします。ビジョン(目標とする姿)社会生活を豊かにさせるサービスを提供する。