ものづくり工場とAI 5つの展望
AI(人工知能)は現在非常に注目を集めています。そんなAIは工場にとっても欠かせないものとなっており、実は日常の生産活動にも使用されています。そんなAIをさらに活用するためには、このAIの本質や実体を知る必要があります。またAIを生産活動にどのように活用していくかなども重要なカギとなっています。
そもそもAI(人工知能)とは
AIは、Artificial Intelligenceの略で、日本語で人工知能とされています。
実はAIには、大きく2つのタイプがあります。それは、トップダウン式のAIそしてボトムアップ方式のAIがそれです。多分一般的にAIと耳にすると、SF映画などに出てくる、AIを思い浮かべるかと思いますが、そのほとんどがボトムアップ方式のAIとなっています。
ボトムアップ方式のAI
コンピューターに際限なく、学習させて、自分で判断し、自分で行動をする事が出来るようになったAI。トップダウン方式とは本質的に異なるAIですが、現実的には存在しないものです。ただ、これが存在すれば、真の人工知能と呼ばれるものになるでしょう。
過去にSF映画にでてきたAIたちはこんなものがあります。
- 2001年宇宙の旅のHAL
- スターウォーズのR2D2、C3PO
- ターミネーターのスカイネット
- ウォーゲームのジョシュア
- ナイトライダーのKID
- アイアンマンのジャービス
これらのAIは、すべてボトムアップ方式のAI(人工知能)となっています。数世代先には出来るとは思いますが、今現在の技術ではここまでのAIを作る事は出来ません。
トップダウン方式のAI
トップダウン方式のAIは、単純な質疑応答を繰り返す事で、コンピューターに学習させる事で、知識と経験を積み重ねる事で、本物の知性に近づけさせようとしたものです。
初期型のAI(人工知能)は多変量解析のような統計分析となっています。また現在のAIはさらにそれが進み精度を追求をした形となっています。大量なデーターを機械学習によって精度の高い最適な解を求める事が出来る。そして限りなく人間に近づけたとしても、実際の知性とはまだ遠い存在です。ただ、演算処理が非常に複雑になってきているため、半導体の性能が大きく影響します。
まだ現在は不可であるが、将来的にボトムアップ方式に近づける事も可能かもしれないです。
ものづくり工場で使われるAI技術
工場において、AIはどんどん身近なものになりつつあります。ここでは製造工場で利用が始まっているAIやこれから注目を集めると思われるAIを紹介していきます。
品質管理
AIは画像認識やパターン認識の技術を活用して、製品の欠陥や不良品を検出することができます。製品の視覚検査や異常検知にAIを導入することで、品質管理プロセスの効率化や欠陥品の削減が可能です。
メンテナンス管理
AIは機械学習や予測分析を活用して、機械や設備のトラブルや故障の予測を行うことができます。予知保全システムを導入することで、メンテナンスのタイミングを最適化し、生産停止やコスト増加を防ぐことができます。
生産最適化
AIは生産データの収集と分析を行い、生産プロセスの最適化や効率改善に貢献します。生産計画の最適化、在庫管理、生産ラインのバランシングなど、AIによるデータ駆動型の意思決定が効果的です。
参考資料⇒ものづくり工場とDX化(工場のデジタル化すべき5つの項目)
ロボット制御
AIはロボットの制御や自律的な動作を可能にするために利用されます。機械学習や強化学習を用いて、ロボットが複雑な作業や協調作業を行えるようになります。例えば、自動倉庫システムや協働ロボットの導入などがあります。
予測需要と供給
AIは需要予測や供給チェーンの最適化に役立ちます。市場の需要予測や在庫管理の最適化にAIを活用することで、生産計画の効率化や在庫ロスの削減が可能です。
まとめ
今後の工場経営であれば、効率化を必須です。そのためAIの導入は必要不可欠な事です。
これらの分野でAIを導入することにより、生産性の向上、品質管理の向上、メンテナンスの最適化、コスト削減などの効果を期待することができます。ただし、導入する際にはデータの収集と適切なモデルの構築、システムの統合など、慎重な計画と専門知識が必要です。
参考資料
工場にAIを導入するメリット・デメリット、失敗するケースを解説
