ある調査により、2021年に、製造市場におけるグローバル人工知能とIoT（もののインターネット）は、それぞれ14億8250万米ドル、500億米ドルと評価され、年々増加していくと予測されます。DXの促進を目指す多くの製造企業は、AIやIoTなどの先端技術を活用することで、スマート工場などを築いています。本記事では、製造企業はどのようにAI、IoTを活用するかを説明いたします。
1．スマート工場のモデル
2016年に提唱された「超スマート社会」と伴う「スマート工場」の概念は、製造業の注目を集めています。特に、コロナ禍の影響で、多くの製造企業は、AIやIoTなどを導入することで、企業での業務などを自動化・最適化しています。
スマート工場は、相互接続されたマシンのネットワークから、データを保持したクラウド、RFIDタグやビーコンなどのデバイス、ロボットやドローン、スマート監視・管理システムに至って、様々な先端技術を活用して、最低限の従業員で効率や売上を最大にするモデルです。先端技術は、スマート工場の中核でもあり、製造業の運営方を再形成するものでもあります。実に企業の予算によって使われる先端技術の数量と種類が違いが、多く使われているのは以下の通りです：
- IoTセンサー：壁や棚などに備えておくIoTセンサーは、温度、重量、深度等の差をトラッキングする。
- コンピュータビジョンを使用するカメラ：多量の画像を分析して、作業員の行動などを記録・追跡する。
- スマート端末機器、スマートウェアラブルデバイス：スマート管理システムからのリアルタイムでのデータ／通報／警報を遠隔でも受け取る。
- 3Dプリンティング：コストとリスクを削減したり、大数量で生産できたり、廃棄物を少なめくしたり、色々なメリットを与えるために、近年注目されている。
- AIを活用する管理システム：AIの力を借りて、多大のデータを分析して価値のあるデータを引き出して、経営などをサポートする。
- AR／VR：スマート端末機器を通じて、データを3Dの画像として見える化するメリットを持っているために、近年注目されている。
- ロボット：大手企業は、ロボットアームやドローンを使用することで、製品を作ったり、製品棚に製品を検査したり、製品を補給したりする。
では、スマート工場、そして製造企業は、どのようにAI、IoTを活用するかを以下のセクションで説明いたします。
2．製造業におけるIoTの活用
2.1 IoTのインフラ
製造企業におけるIoT（もののインターネット）を作るために、事前に多くのものを大数量で準備しておかなければなりません。一度もIoTを使わない企業には、以下のレイヤ―の通りに参考できます。
＋）IoTのサビース：企業の需要を満たす、企業の状況にカスタマイズするサビースを開発するべきです。そのサービスは、企業の既存のシステムと統合し、リアルタイムデータを提供します。
＋）IoTプラットフォーム：IoT プラットフォームは、開発者がアプリケーションを展開し、リモートでデータを収集し、接続を保護し、センサー管理を実行できるようにする一連のコンポーネントです。 IoT プラットフォームは、デバイスの接続を管理し、開発者が新しいモバイル ソフトウェア アプリケーションを構築できるようにします。
+)IoT接続：最適なプロトコルを選択するべきです。
＋）ハードウェア／ソフトウェア：ハードウェアの場合、スマート製品棚、顔認証カメラ、監視カメラ、送信を与えるRFIDタグなど、企業の状況に照らし合わせて適切なデバイスを選択してください。ソフトウェアの場合、一般的に、ハードウェアごとがソフトウェアを持っているが、工場やオフィス全体を管理したい場合、別ソフトウェアから得られたデータを一元管理するシステムを備えておくべきです。
＋）セキュリティ：IoTインフラのセキュリティを強化するために、セキュリティ度が高いクラウドなどへ移動したほうがいいです。
＋）監視システム：実に、AIを活用する監視・管理システムを導入する製造企業が多く見られます。AIのおかげで、レポート作成や、生産プロセス管理、異常検知などを自動に実行します。
2.2 IoT活用のメリット
2.2.1. 予知保全をサポート
RFIDタグやセンサー等のIoTデバイスを機械•設備に備えておくのは、機械•設備の状況をリアルタイムで提供します。普通、機械•設備が稼働する時、消耗されたり、潜在的な問題を抱えたり、人目で見えない色々なことが生じます。いつ機械•設備を修理または廃棄しなければならないかを知らなかったら、機械•設備の故障による生産プロセスのダウンタイムを避けられません。しかし、IoTインフラのおかげで、機械•設備の多大なデータを取得して、AIを使う予知保全システムがそれらを分析して、将来の機械•設備の状況を高精度で予測できます。
2.2.2. エネルギー管理
お宅やオフィスなどで、スマート照明は人間がない場合、自動的に消灯することは聞いたことがありますね。IoTインフラを構築したら、遠隔で機械•設備を自動に管理することは可能です。それはエネルギーの浪費を防止するのではないだろうか。
2.2.3. 設備管理
スマート工場の一つの特徴は自動化(特に工場現場での生産ライン)です。人間の参入を最低限にするために、IoTとAIを活用する設備、又はAIを搭載する管理システム、又はAIを使用するロボットを導入しなければなりません。管理者は管理システムのダッシュボードを見るだけで、ラインで製品の製造を監視することができます。
2.2.4. RPA(ロボティクスオートメーション)を支える
我々はRPAと人工知能の区別を踏まえて、RPAに関する定義は「単調かつ反復的な作業などを自動化•効率化」を強調します。例えば、工場現場で作業員が製品の検品や梱包を行う場合、大数量の製品を取り扱ったら、顧客を失うミスを犯しやすいです。しかし、IoTインフラ、AI等により、その作業を自動化できます。
2.2.5. サプライチェインマネジメント
IoTインフラはサプライチェインマネジメントにとって製品の状況を把握したり製品の位置を追跡したりする重要なものを提供します。例えば、製品に貼り付けられたRFIDタグをスキャンするだけで、管理システムが製品の情報(入出荷数とか、生産日とか、使用期限とか)を掴むことができます。もし製品が在庫切れになったら、補給するべき通報を受け入れます。
3．製造業におけるAIの活用
3.1. 倉庫管理
製造企業の倉庫と言えば、数十又は数百からある製品棚を持っている大部屋を思い浮かべますね。倉庫管理では、入出荷数の検査から、検品、製品棚の監視に至って、様々な作業があるために、倉庫の面積によって担当者数が違いが、少なくとも3～5人が要ります。昔、長時間がかかる、つらいこれらの作業はAIとIoTデバイスのおかげで変わった容貌をしています。例えば、RFIDタグをスキャンして製品の情報を管理システムのダッシュボードに示す、そしてデジタルピッキングの色変わりによりどの製品を補給するかを素早く把握できます。そこで、一人の作業員でもその作業を素早く簡単に行えます。ある調査では、AIにより、倉庫作業をの時間が85%を削減し、精度が95%を向上します。
3.2. 予知保全
上記に述べたように、AIを活用する予知保全システムは、IoTデバイスから得られたデータを収集してから分析します。過去または現在における機械•設備の状況を基づいて、故障したかどうか、消耗分がどのぐらいかを推定します。AI予知保全システムにより、製造企業が機械•設備の故障によるダウンタイムを95%削減します。
3.3. サプライチェインマネジメント
上記に話したように、IoTインフラが製品の情報をリアルタイムで提供します。そして、集約されたデータを処理するのはAIの力によります。膨大なデータを瞬時的に分析することで、どの製品が使用期限を迫られているか等を管理者に分かりやすく告知します。また、データを基づいて、将来の需要を正確80%以上でに予測することは廃棄物ロスを削減します。
3.4. 新製品開発
新製品開発は多量のデータを取り扱う、複雑な作業です。幸いにもデータを処理するのはAIの強みです。AIは、製造企業が所有したデータ(経営結果とか)、そして天候や、傾向、世界情勢などの外部要因、様々なデータを分析して、どの要素が顧客に好かれるかを特定したり、試作品が良いかどうかを評価したりします。
3.5. 品質管理
AI管理システムは、管理者が入力したメトリックを基づいて、コンピュータビジョンを活用するカメラとセンサー等が収集したデータを分析することで、製品が基準•規格に従うかどうかを判定して、不良品を指摘します。それは外観検査にとって有利なツールです。内部検査の場合、より多い先端技術を使わないと、正確な結果を下せません。
3.6. 需要予測
普通の需要予測は、アップロードされたデータを分析して、経営戦略に役立つデータ(次四半期の入荷数とか)を提供します。一方、AIを活用する需要予測システムは、事前にアップロードされたデータはもちろん、天候や嗜好などの外部要因を全部分析します。また、中断なく学習するために、事前に出した予測には不適切な点があれば、修正します。
3.7. RPA(ロボティクスマネジメント)
上記に話したように、AIとIoTの組み合わせは単調かつ反復的な作業などを自動化します。マシンラーニングを使用するAIシステム•ソフトウェアは、事前に蓄積されたデータと、IoTインフラから得られたデータを分析して、最適な実行方法を探して、人間の代わりに作業を行います。また、実行中、継続的に学習するので、ミスを最低限にします。
3.8. サイバーセキュリティ
インターネットが発展している現在では、サイバー攻撃が悪夢だと見なされます。ある調査によると、AIにより、サイバーセキュリティを５倍以上強化すると評価されます。世界中で広がりプラットフォーム(MagentoやOdoo等)もサイバーセキュリティ強化のために、AIを活用します。製造企業の場合、AIを搭載する管理システムが必要不可欠です。
4．VTIグループ
VTIは、工場の運用全体を通じて従業員の活動を効果的に監視・記録し、管理者に報告するためのAI-IoTソリューションを提供します。
代表的なAI-IoTソリューション：
FaceX：AI技術を利用した顔認証勤怠管理システム。99.7%の精度で顔を20,000枚まで
格納可能。
ParkingX：AI技術を利用した高性能車両ナンバープレート認識システム。1.5秒未満で車両ナンバープレートを自動的に認識可能。
BusEye：管理者・運転手・従業員の間で同期化された配車運行ルート管理ソフトウェア
LogX：リアルタイム測位・安全警報システム。
弊社のソリューションを詳しく調べたい方は、ご遠慮なくご連絡ください。
まとめ
上記に話したように、製造業におけるAI、IoTの活用を紹介いたします。AIに関してご質問があれば、ご遠慮なくお問い合わせください。
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