製造業でAIを使用した14のケース
公開: 2022-01-13製造会社は、サイバーセキュリティの強化から注文管理の改善まで、さまざまな目的でAIベースのソリューションを使用しています。 この記事を読んで、メーカーがAIからどのように利益を得ることができるかを正確に理解してください。
AIにより、メーカーは人的スタッフの作業負荷を軽減し、人的要因によって引き起こされるエラーのリスクを最小限に抑えることができます。 AIは、企業が潜在的な課題を予測し、解決策を見つけ、無駄を減らし、サプライチェーンを最適化し、他の多くの目標を達成するのに役立ちます。
この記事では、製造業でAIを使用する最も一般的なケースをリストします。 この記事を読んだ後、ワークフローにAIを活用したソリューションを統合するかどうかについて情報に基づいた決定を下すことができます。
ロジスティクス
製造会社は、在庫の過剰在庫または不足在庫のために定期的な損失を被る可能性があります。 これはAIが彼らのためにできることです：
- 生産現場の業務を追跡する
- 正確な需要予測を提供する
- 在庫関連の損失を最小限に抑える
- リソース管理を最適化する
さらに、メーカーは3Dプリンターを使用して、遠くから注文する代わりに、必要な部品を製造できます。
ロボット
意思決定や反復作業の自動化にはロボットが欠かせません。 それらを使用する主な利点は次のとおりです。
- 独学ロボットは継続的に改善し続けています
- 人間の専門家とは異なり、彼らは休憩を必要としません
- それらは製造業者が彼らの生産能力を拡大することを可能にします
- 職場の安全性が向上
人間は繊細な作業に集中しますが、ロボットは重量挙げを担当します。
サプライチェーンマネジメント
AIがサプライチェーンに対してできることのいくつかの例を次に示します。
- ラストマイルの配達を改善する
- 最適な配送ルートを選択する
- ドライバーのパフォーマンスをリアルタイムで追跡する
- 将来の納期を予測する
企業は、サプライチェーンをより強力に管理できます。
自動運転車
自動運転車は、次の点で人間が制御する車両よりも優れています。
- 休憩なしで24時間年中無休で運用する準備ができています
- 配信プロセスを加速します
- 道路状況、事故、渋滞をリアルタイムで追跡できます
- 配送ルートを最適化する
それらは交通安全と配達効率を高めることができます。
設計と製造
AIを活用したジェネレーティブデザインソフトウェアでは、製造元が製品を作成するために次のパラメータを指定する必要があります。
- 原材料
- サイズと重量
- 製造方法
- 経費およびその他のリソースの制約
アルゴリズムは、いくつかの設計バリエーションを提供します。 人間の専門家は、制作に投資することなくそれらすべてをテストし、最良のオプションを選択することができます。
倉庫管理
職場の怪我を減らし、人間が複雑な作業に集中できるようにするために、倉庫内のロボットはアイテムを使用して次の操作を実行できます。
- 追跡
- リフト
- 動く
- 選別
企業は、人間の専門家の雇用と訓練、月給の支払い、その他の種類の報酬の提供にかかるコストを削減できます。 在庫と品質管理の自動化により、倉庫管理のコストが削減されます。
リアルタイムでデータを収集する機会により、製造業者はロジスティクスをより適切に計画できます。 彼らは、輸送に大金を費やすことなく、消費者の需要を正確に満たすために倉庫を備蓄することができます。 このようなアプローチのおかげで、売上高と利益率は向上するはずです。
プロセスの自動化
人間と比較して、AIは、ボトルネックが重大になるずっと前にボトルネックを特定し、それらを排除するのにはるかに効率的です。 プロセスの自動化のおかげで、企業は次の目標を達成できます。
- サイクルタイムを最小限に抑える
- 収量を増やす
- 精度を最大化
- 生産現場の安全を確保する
- スタッフの士気を高める
企業が複数の地域にわたる工場のパフォーマンスを比較し、ワークフローを標準化および合理化することが容易になります。 さらに、企業はロボットが人間の監督なしに繰り返し可能なタスクを実行できるようにすることができます。 異常が検出された場合にのみ、人々が介入する必要があります。
予知保全
AIを活用したソリューションは、生産現場に設置されたセンサーからデータを収集します。 それらは故障を引き起こす前に異常を検出し、人間の専門家に通知します。
後でマシン全体を交換するよりも、予知保全の観点から一部を修正する方が常に安価で簡単です。
製品開発
ARおよびVRソリューションをワークフローに統合するメーカーは、試行錯誤のコストを削減し、市場投入までの時間を短縮できます。 彼らがイノベーションを増やし、競合他社をしのぐことが容易になります。
さらに、AIは、リリースされた製品の継続的なサポートを提供するプロセスを容易にします。
コネクテッドファクトリー
接続されたファクトリが従来のファクトリよりも優れている点は次のとおりです。
- リアルタイムの製造現場の可視性を確保する
- 資産使用率を監視する
- リモートのタッチレスシステムを確立する
- リアルタイムの介入を有効にする
- すべての本番データの信頼できる唯一の情報源を作成する
- 生産能力をシームレスに拡張
この場合の「接続された」という用語は、「スマート」と同義です。 これは、工場がセンサーとクラウドベースのソリューションに依存していることを意味します。
目視検査と品質管理
メーカーは、床に高解像度カメラを設置できます。 コンピュータビジョンは、潜在的な欠陥や問題を人間よりもはるかに迅速かつ正確に検出できるため、企業は製品のリコールと廃棄物の量を最小限に抑えることができます。
購入価格の差異
AIベースのダッシュボードにより、企業はリソース機能とサプライヤーの特性の両方を追跡できます。 AIの助けを借りて、企業は次のことができます。
- 製品の構築に必要なコンポーネントをグループ化する
- 標準購入価格を予測する
- サプライヤー間の価格比較のベースラインを作成する
- さまざまなサプライヤーから購入したコンポーネントを追跡する
- 一元化されたシステムを通じてすべての調達データを管理する
原材料価格の変動は、メーカーの利益率に影響を与える可能性があります。 AIは、企業が持続可能な利益を生み出すのに役立ちます。
注文管理
この側面では、AIは企業が次のボックスにチェックマークを付けるのに役立ちます。
- 注文入力の自動化
- センサーを使用して在庫を追跡する
- さまざまなチャネルにわたるさまざまなタイプの注文の複雑さを管理する
- シームレスで透過的な在庫計画と注文管理を確保する
注文管理プロセスは、機敏で費用効果が高いものでなければなりません。
サイバーセキュリティ
組立ラインの短時間のシャットダウンでさえ、製造業者に重大な損失をもたらす可能性があります。 製造プロセスが依存するIoTデバイスが多いほど、リスクは高くなります。
自己学習型AIツールは、ビジネスを攻撃するずっと前に潜在的な脅威を検出できます。 人間のサイバーセキュリティの専門家に、積極的な対策を講じるよう警告することができます。
最終的な考え
うまくいけば、この記事が参考になり、製造におけるAIの機会と利点をよりよく理解できるようになります。
AIは、ロジスティクス、製品開発、注文管理、倉庫管理、サプライチェーン管理、サイバーセキュリティ、設計、および製造を最適化するのに役立ちます。
目視検査と品質管理の管理、購買価格の変動の処理、予知保全の提供、プロセスの自動化の実行に不可欠です。
接続された工場、ロボット、自動運転車により、メーカーは最小限の人的労力と損失の削減でより優れた製品を提供できます。
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