工場をAI化するメリットとは？製造業の導入事例を紹介！

工場の業務にAIを導入するか迷われている経営者の方は多いのではないでしょうか。

最近、ライバル企業がAIを使って工場を自動化しているらしい。うちも生産効率を上げるために、どうやってAIを導入できるか調べたい。

「最近、不良品のクレームが増えてきた。AIを使って品質管理をもっと厳密にする方法はないだろうか。

設備の突然の故障で生産が止まるのは大損害。事前に予測してメンテナンスできるAIツールはないかな。

「労働力が不足してきているので、AIロボットで部分的に作業を補完できると助かる。どんなロボットが市場に出ているんだろう。

実は、工場にAIを導入することで作業の自動化だけではなく、品質改善を実現できます。

なぜなら、AIの導入により工場の生産効率や安全性が向上するためです。

私たち「株式会社Pro-D-use」という経営コンサルティング会社では、これまでたくさんの「AI導入」について成功も失敗も見てきました。

本記事では、工場にAIを導入するメリットや流れについて、成功事例と共に紹介します。

「工場のAI導入」の注意点は以下。

AI導入には専門知識が必要
AI導入には情報漏洩のリスクがある
雇用調整が必要になる場合がある

この記事を読めばこんな事が実現できます。

工場でAIを活用するメリットやデメリットがわかる
工場のAI導入に成功した事例を知る
工場にAIを導入する流れを理解する

また当社では「AIを活用した品質管理する方法」「在庫管理をAIで最適化する方法」についても解説していますので、詳しく知りたい方は、ぜひ読んでみてください。

工場の業務をAI化できる？

AI（人工知能）を活用すれば、工場の業務を自動化して生産性の向上や品質の改善に役立ちます。
工場をAI化することで、生産性を高められるのです。

工場の業務をAI化することで、作業の自動化など様々なメリットがあります。
AIを導入することで工場の業務がどのように効率化されるのか、具体的に見ていきましょう。

生産系AIとは？

工場で役に立つ代表的なAIと言われているものが「生産系AI（生成AI）」です。

生産系AIとは、さまざまなコンテンツを生成できるAIのことです。
工場においては主に生産系AIを活用して作業を自動化します。

従来のAIでは、あらかじめ与えられた行動のみを自動化するものでしたが、生産系AIではAIが自ら行動パターンを学習し、最適なコンテンツ生成を実現します。
これらの技術は工場をはじめとする現場でも活用されており、効率的な生産活動をサポートする存在です。

AIで工場の仕事はなくなる？

AIを活用する際によくあるトピックとして、「AIで工場の仕事はなくなるのか？」というものがあります。

たしかに、AIを活用することで人的工数が削減されるため、これまでよりも人手は少なくなり、工場の仕事は少なくなることが予想されます。
しかし、工場の仕事がなくなることはありません。
なぜならば、AIを扱う者は人間であり、生産現場においてAIを正しく扱える人間が必要であるからです。

私たちに必要なのは、AIを理解すること、AIを正しく扱える知識や経験であるといえるでしょう。

工場をAI化するメリット

工場をAI化することで、生産業務を効率化できます。

生産業務を効率化すると、生産性の向上や品質改善など多くのメリットがあります。

ここでは、工場をAI化するメリットとして、以下の4点を見ていきましょう。

生産性の向上や在庫管理の効率化

工場をAI化することで生産性の向上が可能です。

例えば、在庫管理の効率化によって在庫の状態を改善できます。
在庫の不足、または過剰在庫を防ぐことで効率的に在庫管理を実現できるのです。

その他にも、AI導入により工場の業務を可視化し、業務のロスや無駄を排除できます。
このように、AIを導入することで生産性が改善し、業務効率化が可能です。

品質向上や品質の統一

生産性が向上すれば、品質向上や品質の統一ができます。

例えば、人の手による作業では品質にムラが出ることがあります。
AI化によって作業を自動化することにより、人為的なミスや品質の統一が実現できるのです。

また、検査にAIを活用することで、品質検査でバラつきを抑えられます。
品質向上および品質統一をすることで、最終的に顧客満足度の向上を実現できるでしょう。

安全性の向上

工場をAI化することで、安全性の向上を期待できます。

工場の生産には人的な事故が発生するリスクがあります。
AIを活用することで、整備不良など事故のリスクが高い現場を知ることが可能です。

また、危険な仕事や作業負荷の高い作業をAIやロボットに任せられる選択ができるようになります。

人的コストのカット

工場をAI化することで、人的コストをカットできます。
これまで人がやってきた作業をAIに任せることで、人件費を削減できるのです。

ただし、AIの導入にはコストがかかるため、短期的に見ると費用がかかってしまうでしょう。
そのため、長期的な観点でAIを導入した方が良いのかコストを比較する必要があります。

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工場をAI化するデメリット・注意点

工場をAI化する際は、デメリットがあることも見逃してはいけません。
AIを正しく扱うには専門的な知識や経験が必要であるほか、雇用調整や情報セキュリティのリスクマネジメントも必要とされます。

以下のデメリットに注意して、正しくAIツールを導入するようにしてください。

AI導入にコストがかかる

AIを導入するには、導入するためのコストがかかります。
特に、導入当初は初期費用がかかるため、本当に効果があるAIソリューションを見極めなければなりません。

また、AIツールを導入したとしても正しい効果が出ない可能性もあります。
AIを導入する際は、AIを導入する目的を明確にしながら、AIを導入する効果を精査しましょう。

専門知識が必要

AIを工場の現場に導入するためには、AIについての専門知識が必要です。

AIツールを正しく扱える人材を確保するためには、採用コストや教育コストがかかります。
また、AIを扱える外部の専門家やベンダーを活用する選択肢もあります。

雇用調整が必要

AIを導入することで人的コストを削減できる場合、雇用調整が必要です。
これまでに人が行ってきた業務が簡略化されるため、配置転換やリストラなどの選択を強いられることがあります。

情報漏洩のリスク

AIを導入することで、情報漏洩のリスクが発生します。
自社の機密情報にアクセスさせる必要があるため、サイバー攻撃のリスクに晒されてしまうのです。

情報漏洩のリスクに対応するためには、セキュリティの強化やリスクマネジメントの徹底が必要になります。

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工場のAI化に成功した事例

工場をAI化することで、工場の業務を最適化することが可能です。

ここでは、実際に工場のAI化に成功した事例をいくつか紹介していきます。

スマートファクトリーの実現

スマートファクトリーとは、AIやIoT技術を駆使して業務管理を行う工場のことです。
IoT（Internet of Things）はセンサーなどの機器をインターネットに接続することです。

生産管理を自動化・最適化して工場の課題を分析し、IoTに対応した機器やソフトウェアを実装します。
生産ラインから取得した情報を元に、工場業務の最適化を実現可能です。

スマートファクトリーを実現することで、業務プロセスを改善して高品質の製品を低コストで生産できるようになります。

機械学習を活用した工場のAI化

機械学習とはAIの一部であり、工場においては様々なデータから法則性を分析し、自動化するための技術です。

機械学習を工場に活用する事例としては、不良品検知があります。
工場の生産状況から不良品の可能性が高い製品を予測し、不良品が出るリスクを低減します。

AIカメラを活用した生産性の向上

工場にAIカメラを導入することによって生産性を向上してきた事例があります。

AIカメラは人工知能が搭載されたカメラであり、自ら調査するべきことを判断して撮影をします。
工場においては、危険な場所を予知して工場での事故を未然に防ぐことが可能です。

品質検査にAIを活用

品質検査にAIを活用することで、生産業務に生じる微細なエラーを検知できます。

例えば、ドイツの自動車メーカー・アウディではAIを活用した品質検査の導入に成功したという事例があります。
数百万枚ものテスト画像を活用した品質検査AIを導入し、微細な亀裂まで感知できるようになりました。

AIの導入により、従来の目視検査からAIを活用した品質検査へ移行し、低コストで精度の高い品質検査が可能になりました。

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AIを工場の現場へ導入する流れ

AIは万能なツールではなく、導入する担当者が正しく判断しなければならないものです。

工場にAIを導入する流れとして、以下のステップで進めていきましょう。

業務課題を明確にする

AIを導入する際は、「なぜAIを導入するのか？」業務課題を明確にする必要があります。
AIを活用して何の業務を改善したいのか、目的をはっきりとさせましょう。

課題や目的を定めることで、AI導入の効果を測定できるようになります。

AIソリューションの調査

目的を定めたら、具体的に導入するAIソリューション（AIツール）を調査します。

業務課題を解決できるツールであるのか、ベンダーと話し合いながら導入を検討しましょう。

AI導入の検討

目的や手段を明確にしたら、AI導入の可否を検討します。

技術的に導入が可能であるのか、現場レベルに導入できるのか、複数の部署と連携が必要です。
AI導入後に業務フローがどのように改善されるのか、業務フローを可視化しながらAI導入の可否を検討しましょう。

また、AIソリューションに投資する価値があるのか、コスト面を考慮することも重要です。

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AIを活用して工場の生産性を高める

AIは工場の業務を効率化し、生産性の向上や人件費削減など利益拡大に役立つツールです。

しかし、AIの使い方を誤ればコストの増大や情報漏洩といったリスクに晒される可能性があります。

AIの導入にはAIに関する専門知識が必要です。
また、何のためにAIを導入するのかという業務課題を明確にすることが求められます。

多くの企業がAIの導入によって工場業務の効率化など生産性を向上してきた実績があります。
AIを正しく導入し、自社工場の業務改善に役立ててください。

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