そのうちレベル5(完全自動運転)の車も実用化されることでしょう。客探しAIを搭載したタクシーも導入されているそうです。AIを搭載した無人配送車も実用段階に近づいているようです。ヒントになりませんか?自動運転の車を工程を流れるワーク(非加工物)とみたらどうでしょう。ちワーク、トラブル状態、、)が常時監視されている。)が入力されたチップが付けられ、工程が進むごとに履歴が更新される。各ワークは、各々の優先度や工程の負荷状態などをみて、通過工程を選択しながら流れていく。生産リードタイムは確率分布で捉えられる。納期に対する判断も10日なら60%、12日なら90%というように。生産ラインの負荷状態を常に監視し、受注量、納期等を考慮して投入コントロールを行う。データが蓄積されればされるほど、学習効果が上がり、管理レベルは向上する。市場の需要変動に追従しながら生産の流れをコントロールする。AIで生産計画をつくり、それを介し生産ラインを管理するのではなく、AIで直接生産ラインをコントロールする。これこそ、AI生産管理が向かう方向ではないでしょうか。I(人工知能)は人間の能力(脳力)を超えてしまった、という話をしました。どこにどんな影響、変化をもたらすのか、、予想できないことも起こりうるのではないかと、、。期待と不安が入り混じります。当然のことながらものづくりの領域にもAIが押し寄せてくるでしょう。AIによって製造現場にどのような影響がでてくるのか、いろいろと思いを巡らしてみたいと思います。私は、AIに関しては“ど素人”。的外れなことも書くかもしれませんが、そんな時はぜひ、ご指摘いただければ、と思います。生産・製造へのAI利用といっても、様々な領域があるようです。作業分析など、など、、。利用されるAI技術も多種多様で、広い視野で捉えなければならないのかもしれません。言って、ふろしきを広げすぎてもいけませんので、このWebsiteのテーマである生産管理に絞って考えてみたいと思います。生産管理はAIでどう変わるのか、、。現在、コンピュータなしに生産管理を語ることはできないでしょうね。うまく使いこなしているかといいますと、そうでもない。役には立っていますが、それ以上に問題も多い。導入した高価な生産管理コンピュータシステムがうまく動かない、という話は後を絶ちませんね。ど素人の考えです、もちろん。AIで生産管理をしたら・・・、現在抱えている様々な生産管理に関する問題が、きれいさっぱりととは言わなくても、かなりの程度軽減されるのではないか、なんていう期待はありますよね。それっぽいニュースがありました。Technology/計画最適化サービス」(以下、本サービス)を、2017年10月24日から提供開始します。本サービスは、鉄道の運行管理などで実績のある数理最適化技術とAIを連携した日立独自の制約プログラミングを適用して、最適解の高速抽出のほか、熟練者による生産計画を再現可能とするものです。設備や納期、コストといった複雑な制約条件に加え、膨大な熟練者の計画履歴から機械学習を使って熟練者独自の計画パターンを抽出・組み合わせて解析し、多品種・多工程の製品をどの順番で生産すべきか、最適な生産計画を導き出します。これにより、需要変動など日々の環境変化にも柔軟に生産計画の組み替えが可能となるなど、計画や見直しに要する負荷を大幅に軽減するほか、生産計画の立案に関する技能継承を支援します。「自動的に最適な生産計画を立案」できて、「需要変動など日々の環境変化にも柔軟に生産計画の組み替えが可能となるなど、計画や見直しに要する負荷を大幅に軽減する」。これで生産管理の問題がすべて解決、かな。“現在の生産管理が抱える根本問題をAIは解決できるか?”という視点で、思いを巡らせてみたいと思います。いろんな問題があって、どれが根本問題なのか、はっきりしない、とお感じになる方も多いんじゃないかと思います。“生産管理が抱える根本問題”、もう一度見直してみましょう。図1に一般的な生産管理サイクル(月次生産)の一例を示します。この上位には経営方針や事業計画など、経営計画がありますが、現場の生産活動と直結する部分のみを示しています。生産・在庫情報などをみて、向う4~6カ月の計画をつくります。直近の月の生産計画を確定し、日程計画におろし、現場に製造指図が出されます。1ケ月サイクルでローリングしながら、未確定月の計画を見直し、修正していきます。従い生産活動を行い、その実績を報告するという計画・生産サイクルで動いています。この管理サイクルをサポートします。市場が比較的安定していて、巨大なサプライチェーンを維持しなければならない、自動車産業などはこのような方法が向いていると考えられます。大部分の企業は多品種少量で需要変動の激しい市場を抱えています。立てた生産計画もすぐに変更を余儀なくされ、しかし変更が追い付かず現実との乖離が拡大するまま、混乱が常態化した現場で奮闘しているのが実態ではないでしょうか。需要等の様々な変動に管理サイクルが追い付かないことです。これを解決する最も簡単かつ強力な手段は“生産計画の固定”です。固定といっても多少(3%程度)の変動は許容しますが。トヨタ生産方式では当月(N月)の生産計画は固定し、N+1月、N+2月、、はある範囲の変更を許容し、ローリングしています。管理サイクルは1カ月、変更に許容される時間は1カ月、変更の範囲は限定、、という条件で動いております。Technologyは、生産固定ではなく、変動を前提にしています。「需要変動など日々の環境変化にも柔軟に生産計画の組み替えが可能」というのなら、どの程度の時間で計画の組み替えが可能なんでしょうね。変更に要する時間は管理サイクルよりは短くなければなりません。管理サイクルが1カ月、変更に要する時間が2週間、、ではダメ。時間単位でないとダメです。進行中の生産予定を変更するわけですから、、。Technologyは、例えば、1~2時間で生産予定を変更し、その後問題なく生産を続行することができるんでしょうか。現実の生産システムはとてつもなく大きなイナーシャを持っています。いたるところで、それぞれ異なった時間遅れ特性が絡み合い、生産計画を変更しても、しばらく(数日とか、、)は、旧生産計画のまま動いてしまいます。新・旧生産計画が入り乱れ、生産現場の混乱が心配されます。Technologyはそのような根本的な問題を解決できるんでしょうか。次の説明が手掛かりになりそうです。<一部抜粋>日立は、長年にわたって、限られた時間内で瞬時に多くの制約条件を満たす必要のある、鉄道のダイヤ編成など運行管理の分野に取り組んできました。現在では、ここで培われた数理最適化技術を応用して、製造現場において最適な生産計画を自動生成するための制約プログラミングを研究しています。Programming)」を開発し、サービスの中核技術として適用しています。ノウハウを機械学習でAIに取り込み、「需要変動など日々の環境変化にも柔軟に生産計画の組み替え」を可能にした、ということですね。