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ソリューション・エクスプレス

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進むモノ造りのAI化

製造業の現場において、IoT(Internet of Things:モノのインターネット)
を活用した技術は欠かせないものとなってきました。そしてこれからの
IoTは、AI(Artificial Intelligence:人工知能)を利用したモノ造りへと
発展していくとみられます。
既にヨーロッパ諸国では導入が進んでいるAIを使ったモノ造り。それは
いったいどのようなものなのでしょうか。

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■ビッグデータとAI

AIとは、人間が知能を持って行うことをコンピューターなどの機械が担う
もので、いわば「人工的に作られた知能」です。
そして多様な方面での活用が期待される「ビッグデータ」を活かすことが
できるのがこのAIです。

膨大なデータのことをビッグデータといいますが、ただ量が多いだけでは
ありません。ビッグデータは量だけでなく扱うデータの種類も多岐に
わたることが特徴です。

例えばビッグデータに含まれるデータは

・構造化データ(基幹システム由来の数値や文字列など)
・マルチメディア・データ(文章・音声・動画など)
・半構造化データ(電子メールやXMLデータなど)
・各種センサーや機器から発せられるデータや通信ログ

などが挙げられます。

AIはリアルタイムでビッグデータを解析し、学習をすることで、その場で
適切なフィードバックを行うことができます。

■AIを活用したモノ造り事例

それでは、実際の現場ではどのようにこのフィードバックが活かされているの
でしょうか。具体的な事例を見ていきましょう。

(1)自動車メーカー導入例1
  ビッグデータを利用して、ガソリンエンジンの熱効率や燃費などの性能を
  大幅に改善することに成功しました。
  ガソリンエンジンの製造にあたって、従来のやり方では、最終的な段階で
  個体ごとの性能のバラつきを抑えることはできませんでした。そこで、
  部品の加工段階に応じて個体ごとに加工量などのデータを記録し、そこから
  得られたビッグデータをAIで解析することでそれぞれに最適な加工条件を
  割り出すようにしました。それによって、最終段階での性能のバラつきを
  抑えることに成功し、従来製品から飛躍的な性能の向上を実現しました。

(2)自動車メーカー導入例2
  電気自動車の走行位置や速度、電池残量、充電の履歴のデータを集め、
  共有することにより電気自動車の使い勝手を向上する試みを始めています。
  各ユーザーのデータがフィードバックされることで電池使用量を
  予測することができ、ユーザーは充電切れの不安を減らして移動する
  ことが可能になります。これはAIを利用することで製品の価値を高めた
  事例と言えるでしょう。

(3)メンテナンス導入例
  機械が故障すると、修理点検のため長時間にわたって機械を停止すること
  になります。そこで、AIによる「ビフォアサービス化」を実行。故障の
  予兆を検出し、機械が止まる前に部品交換などを実施することで、機械の
  停止時間を大幅に短縮することに成功しました。

このように、AIの導入は製品の精度を高めることができるほか、
機械の停止時間の短縮など、効率化やコストの削減も可能となります。
さらに、ユーザーの利便性を高めることで、製品の価値も高めることが
できます。
これからの「モノ造り」を考えた場合、AIは大変重要な役割を担う技術である
と言えるでしょう。

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AIというとロボットをイメージする方も少なくないでしょう。しかし実際には
このように、多岐にわたる分野で活用できるテクノロジーなのです。
より良い「モノ造り」や、さらなる効率化のために、AIの導入をご検討
なさってはいかがでしょうか。

弊社では、IT/IoTを活用したモノ造りの最適化と生産革新や、AIを活用した
トータルな生産管理、製造現場データの集積と分析事例など、豊富な実績が
ございます。ぜひ、ご相談下さい。


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(2017/09/01)

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