AI が製造業におけるゲームチェンジャーとしてどのように証明されているか – ユースケースと例

Markets and Markets のレポートによると、2022 年から 2027 年にかけて 47.9% の年間複合成長率 (CAGR) で、世界の製造市場における人工知能の価値は 163 億ドルに達すると予想されています。

さらに、デロイトの調査によると、製造業はデータ生成の分野でトップの産業となっています。 製造業者は、この分野で生成されるこの膨大な量のデータを分析するために AI を導入する必要があります。

人工知能は、その革新的な機能により製造業界に革命をもたらしています。 製造会社は AI の力を活用して、さまざまなプロセス全体の効率、精度、生産性を向上させています。

製造業における人工知能の応用には、予知保全、サプライチェーンの最適化、品質管理、需要予測など、幅広いユースケースが含まれます。 あなたが製造業者であれば、製造部門での AI の活用を検討する時期が来ています。

このブログでは、AI が製造業でどのように使用されているかを示すさまざまなユースケースと例を詳しく掘り下げていきます。 そのアイデアは、製造業における AI のさまざまなユースケースを製造会社に提供し、ビジネスを成長軌道に乗せるのを支援することです。

人工知能が製造現場にどのような革命をもたらしているか - 使用例と例

製造における AI の統合はパラダイム シフトを推進し、業界を前例のない進歩と効率に向かって推進しています。 ここでは、製造業における AI の事例とユースケースのトップ 9 を紹介します。

サプライチェーンマネジメント

製造業ではサプライ チェーン管理が重要な役割を果たしており、人工知能はこの分野のゲームチェンジャーとして台頭しています。 製造業で AI と ML の力を活用することで、企業はサプライ チェーン プロセスに革命を起こし、効率、精度、費用対効果の大幅な向上を達成しています。

サプライチェーンにおける AI により、予測分析の活用、在庫管理の最適化、需要予測の強化、物流の合理化が可能になります。 たとえば、 Amazon のような企業は、AI を活用したアルゴリズムを活用して配達を高速化し、製品と顧客との距離を縮めています。

ML アルゴリズムは、履歴データを分析し、パターンを特定し、需要の変動を正確に予測できます。 たとえば、自動車部品メーカーは ML モデルを使用してスペア部品の需要を予測し、在庫レベルを最適化し、コストを削減できます。

AI 製造ソリューションは、輸送コスト、生産能力、リードタイムなどの複数の変数を分析して、サプライ チェーン ネットワークを最適化できます。 これにより、タイムリーな配送が保証され、輸送コストが削減され、顧客満足度が向上します。

ファクトリーオートメーション

工場オートメーションは、製造における人工知能の統合によって大きく変わりました。 AI と ML の出現により、工場は効率、生産性、費用対効果の点でパラダイムシフトを経験しています。

製造における AI と ML の顕著な例の 1 つは、ロボットによる自動化の使用です。 コンピューター ビジョンと機械学習アルゴリズムを備えた AI 搭載ロボットは、複雑なタスクを正確かつ適応性をもって実行できます。 これらのロボットは、複雑な組み立てプロセスや品質管理検査を処理し、人間の作業者とシームレスに連携することもできます。 たとえば、電子機器メーカーは、複雑な回路基板の組み立てを自動化するために AI 駆動のロボットを導入することができ、その結果、エラーが大幅に減少し、生産量が大幅に増加します。

さらに、製造業における AI の使用は、予知保全にも革命をもたらしました。 センサーや機器からのリアルタイムデータを分析することで、機械学習アルゴリズムは機器の故障を予測し、予防的なメンテナンス措置を推奨できます。 このプロアクティブなアプローチにより、ダウンタイムが最小限に抑えられ、メンテナンスコストが削減され、機器の最適なパフォーマンスが保証されます。

重機を専門とする製造会社は、製造部門で人工知能を活用して、生産ラインの潜在的な故障を予測し、タイムリーなメンテナンスを実施することができ、その結果、計画外のダウンタイムが減少し、大幅なコスト削減が実現します。

倉庫管理

人工知能は製造業の倉庫管理部門にも革命をもたらしています。 製造における AI を活用した製造ソリューションと機械学習の出現により、倉庫の運用方法が変革され、効率、精度、コスト削減の向上につながりました。

製造における AI の重要な使用例の 1 つは、在庫管理です。 AI アルゴリズムは、過去の販売データ、現在の在庫レベル、市場動向を分析して、需要パターンを正確に予測できます。 これにより、倉庫は在庫レベルを最適化し、製品の可用性を確保しながら輸送コストを削減できます。

たとえば、衣料品小売業者が AI ベースの予測を利用してさまざまな衣料品の需要を予測していると想像してください。 過去の販売データと天気予報などの外部要因を活用することで、小売業者は在庫レベルをそれに応じて調整し、在庫切れや過剰在庫の状況を最小限に抑えることができます。

さらに、 AI 製造ソリューションは、倉庫での注文処理プロセスを強化できます。 AI を活用したシステムは、入ってくる注文を分析し、ピッキング ルートを最適化し、リソースを効率的に割り当てることができます。 これにより、注文処理が高速化され、エラーが減少し、顧客満足度が向上します。

たとえば、 BMW は製造倉庫にAI 駆動の無人搬送車 (AGV) を導入し、物流業務を合理化しています。 これらの AGV はあらかじめ決められた経路をたどって供給品や完成品の輸送を自動化し、それによって会社の在庫管理と可視性が向上します。

製造市場における AI の統合により、倉庫管理に大きな進歩がもたらされました。 在庫の最適化から注文処理の合理化まで、製造ソリューションにおける AI を活用した製造と ML は倉庫を変革し、倉庫の効率とコスト効率を高めています。

予知保全

予測メンテナンスは、人工知能の応用のおかげで、製造業界のゲームチェンジャーとして登場しました。 製造業界における AI は、高度な分析と機械学習アルゴリズムを活用することで、企業が設備の故障を積極的に監視および予測し、ダウンタイムを最小限に抑え、メンテナンス スケジュールを最適化できるようにします。

予知保全における重要な概念の 1 つはデジタル ツインです。 デジタル ツインは、リアルタイム データをキャプチャし、仮想環境での動作をシミュレートする物理資産の仮想レプリカです。 デジタルツインを実機のセンサーデータと接続することで、製造業のAIがパターンを分析し、異常を特定し、潜在的な故障を予測できるようになります。

製造における AI を活用した予知保全の最良の例の 1 つは、フォードの工場でのデジタル ツイン テクノロジーの適用です。 フォードは製造する車両モデルごとに、異なるデジタル ツインを作成します。 すべてのツインは、コンセプトから構築、運用に至るまで、異なる生産領域を扱います。 製造手順、生産設備、顧客体験にもデジタルモデルが使用されています。 製造施設のデジタル ツインは、エネルギー損失を正確に特定し、エネルギーを節約できる場所を指摘し、生産ライン全体のパフォーマンスを向上させることができます。

製造業界における AI は、予知保全において大きな変革をもたらすことが証明されています。 デジタル ツインと高度な分析を活用することで、企業はデータの力を利用して機器の故障を予測し、メンテナンス スケジュールを最適化し、最終的には運用効率と費用対効果を高めることができます。

新製品の開発

製造業における新製品の開発は、AIの登場により大きな変革を迎えています。 製造業におけるAI の統合は、企業が新製品を作成して市場に投入する方法に革命をもたらしている革新的なアプローチとプロセスの合理化をもたらしました。

製造における新製品開発における AI の主な利点の 1 つは、膨大な量のデータを迅速かつ効率的に分析できることです。 機械学習アルゴリズムを活用することで、メーカーは市場動向、顧客の好み、競合他社の分析から洞察を収集できます。 これにより、データに基づいた意思決定を行い、市場の需要に合わせた製品を設計できるようになります。

たとえば、製造において機械学習の力を活用することで、半導体企業はコンポーネントの故障を特定し、新しい設計における潜在的な問題を予測し、IC 設計の歩留まりを高めるための最適なレイアウトを提案できます。 AI ベースの分析によりコンポーネントの構造が分析され、マイクロチップのレイアウトが改善され、コストが削減されると同時に、歩留まりと市場投入までの時間が短縮されます。

新製品開発におけるジェネレーティブ デザイン ソフトウェアの使用は、製造例における主要な AI の 1 つです。 AI を活用したジェネレーティブ デザイン ソフトウェアを使用すると、エンジニアは設計パラメータとパフォーマンス目標を入力でき、AI アルゴリズムが複数の設計オプションを生成して、広大な範囲の可能性を探ることができます。 したがって、製造における生成 AI の使用により、設計の反復プロセスが加速され、最適化された革新的な製品設計が実現します。

これにより、データ主導の意思決定、設計の反復の加速、市場の需要に合わせた製品の作成能力という形でメリットが得られます。 AI を導入することで、製造会社は競争力を強化し、革新的で成功した製品を市場に導入できます。

パフォーマンスの最適化

パフォーマンスの最適化は製造業の重要な側面であり、人工知能はこの点で大きな変革をもたらすことが証明されています。

製造業向け AI が優れている主要分野の 1 つは、予測分析です。 AI アルゴリズムは、履歴データ、リアルタイムのセンサー データ、その他の関連変数を分析することで、パターンを特定し、異常を検出し、データ駆動型の予測を行うことができます。 これにより、メーカーは業務を最適化し、ダウンタイムを最小限に抑え、機器全体の効率を最大化することができます。

消費財を生産する製造工場の例を考えてみましょう。 AI 製造ソリューションを導入することで、工場は予測分析を使用して生産スケジュールを最適化できます。 AI システムは、需要予測、機械のパフォーマンス データ、サプライ チェーンのダイナミクスなどのさまざまな要素を分析し、最も効率的な生産計画を決定します。 これにより、リソースの利用率が向上し、リードタイムが短縮され、顧客満足度が向上します。

さらに、製造における AI アプリケーションは、エネルギー消費を最適化し、無駄を最小限に抑え、持続可能性への取り組みを向上させることができます。 AI を活用したシステムは、エネルギー使用パターンを分析し、非効率な領域を特定し、省エネ対策を推奨します。 これは環境への影響を軽減するだけでなく、メーカーのコスト削減にもつながります。

品質保証

品質保証は製造業の重要な側面であり、人工知能はこの分野のゲームチェンジャーとして登場しました。 製造業で AI と ML の力を活用することで、企業は品質管理へのアプローチに革命をもたらし、より高いレベルの精度と一貫性を確保しています。

製造における品質保証を確保するための AI の注目すべき使用例の 1 つは、目視検査です。 このテクノロジーの助けを借りて、メーカーはコンピューター ビジョン アルゴリズムを採用して、製品やコンポーネントの画像やビデオを分析できます。 これらのアルゴリズムは、欠陥、異常、品質基準からの逸脱を人間の能力を超えた非常に高い精度で検出できます。

たとえば、自動車大手BMWは、自動車部品の欠陥検査にAIを活用しています。 これは、コンピューター ビジョンを使用して自動車部品の画像またはビデオを分析することによって行われます。 AI ソフトウェアは、欠陥があるか欠陥がないかラベル付けされた自動車部品の画像のデータセットでトレーニングされます。 AI ソフトウェアのトレーニングが完了すると、新しい自動車部品を検査し、欠陥を特定するために使用できるようになります。

さらに、製造部門の AI は予測品質保証を強化しています。 ML アルゴリズムは、履歴データとリアルタイムのセンサー データを分析することで、潜在的な品質問題を示す可能性のあるパターンと傾向を検出します。 これにより、メーカーは潜在的な欠陥に積極的に対処し、最終製品の品質に影響を与える前に是正措置を講じることができます。

事務手続きの合理化

製造における AI と ML の影響力のある応用の 1 つは、事務処理の自動化のためのロボット プロセス オートメーション (RPA)の使用です。 従来、製造業務には発注書、請求書、品質管理報告書などの大量の事務処理が伴います。 これらの手動プロセスは時間がかかり、エラーが発生しやすく、遅延や非効率を引​​き起こす可能性があります。

製造業に会話型 AIを導入することで、企業はこれらの事務処理プロセスを自動化できます。 AI 機能を備えたインテリジェント ボットは、文書からデータを抽出し、情報を分類および分類して、適切なシステムに自動的に入力できます。

たとえば、自動車メーカーは RPA ボットを使用してサプライヤーの請求書を処理できます。 ボットは関連する詳細を抽出し、事前定義されたルールに照らして検証し、会計システムにデータを入力できるため、手動でデータを入力する必要がなくなります。

需要予測

製造における需要予測に AI を使用すると、いくつかのメリットがもたらされます。 主に、企業は過去の販売データ、市場動向、外部要因を分析することで、データに基づいた意思決定を行うことができます。 これにより、需要の変動を予測し、それに応じて生産を調整し、在庫切れや過剰在庫のリスクを軽減できます。

たとえば、AI を利用してさまざまな衣料品の需要を予測するファッション製品メーカーについて考えてみましょう。 ソーシャル メディアのトレンド、天気予報、顧客の好みなど、さまざまなソースからのデータを分析することで、AI システムは正確な予測を提供できるため、小売業者は在庫レベルを最適化し、人気のある商品の在庫を確保できます。

さらに、製造業におけるこれらの AI と ML のユースケースにより、企業は生産計画とリソース割り当てを改善することができます。 需要を正確に予測することで、メーカーは生産スケジュールを最適化し、リードタイムを短縮し、過剰生産または十分に活用されていないリソースに関連するコストを最小限に抑えることができます。

Appinventiv がカスタム AI/ML ソリューションで製造業を強化する方法

ブログ全体で説明した製造における AI と ML のユースケースは、人工知能と機械学習が製造のさまざまな側面にどのように革命をもたらしているかを浮き彫りにしました。 サプライ チェーン管理から予知保全に至るまで、製造プロセスにおける AI と ML の統合により、効率、精度、費用対効果が大幅に向上しました。

製造における AI の影響を最大限に実現するには、Appinventiv のような専門的なAI/ML 開発サービス会社のサポートが必要です。 Appinventiv は、製造業向けに特別にカスタマイズされた最先端の AI および ML 製品の開発に関する専門知識により、同社を業界のリーダーとしての地位を確立しました。

たとえば、建設重機や鉱山機械の世界的なメーカーである当社のクライアントは、分散型サプライ チェーンという課題に直面しており、輸送コストの増加と手動によるデータ解決が必要でした。 これに対処するために、当社はAI を活用したロボット プロセス オートメーション (RPA) と分析を使用して、データ駆動型の物流およびサプライ チェーン管理システムを開発しました。 RPA ボットは手動プロセスを自動化し、エラーを解決し、サプライ チェーンの可視性を 60% 向上させ、最終的に業務効率を 30% 向上させました。

製造業の状況が進化し続ける中、Appinventiv はイノベーションを推進し、業界標準を再定義するカスタム AI/ML ソリューションを作成し続けています。 当社のチームと協力することで、製造企業は人工知能と機械学習の可能性を最大限に活用し、業務を変革し、ダイナミックで競争の激しいビジネス環境で成功することができます。

よくある質問

Q.製造業におけるAIの役割は何ですか？

A. AI は、効率の向上、コストの削減、製品の品質の向上、在庫管理の最適化、メンテナンスのニーズの予測によって製造業を支援しています。 また、このテクノロジーは企業のデータ主導の意思決定を支援し、製造ライフサイクル全体にわたってイノベーションと生産性を推進します。

Q. AI によって製品の品質を向上させ、製造上の欠陥を減らすことができますか?

A. AI は、データ分析、異常検出、予知保全を通じて製品の品質を向上させ、製造上の欠陥を減らし、一貫した基準を確保し、無駄を最小限に抑えます。

Q. AI は製造業の未来ですか?

A. 製造業における人工知能の市場は 2022 年に 23 億ドルと予測されており、2027 年までに 163 億ドルに達すると予想されており、この期間に 47.9% の CAGR で拡大します。 このデータは、製造業における AI の有望な将来と、企業が重要な業績を得るためにテクノロジーに投資するのに適切な時期であることを示しています。