世界中でDXの重要性が認識される中、製造業ではどのような変化を求められているのでしょうか。
製造業界には、少子高齢化による人材不足やIT化の遅れなど、多くの課題が存在しています。
これまでは社会情勢や技術的な制約もあり、直接的な課題解決のハードルが高い面もありました。
そのため、「解決が難しい問題がある中で、どのような改善が可能なのか？」といった視点になっている方もいらっしゃるのではないでしょうか。
近年、AIの目覚ましい進歩は多くの注目を集めており、人間の働き方が根本的に変わりつつあります。
製造業では画像認識AIの活用が広がっており、導入を進める企業が増えてきました。
この記事では、画像認識AIにより製造業にどのような変化がもたらされるのかをご紹介します。
画像認識AIで製造業にもたらされる変化
大量生産の時代から時間は進み、適切な時期に適切な量を生産することが大切な時代にシフトしてきました。
製造業界では市場調査や原材料の確保、複雑な商流を考慮して適切な生産を行うために様々な努力をしています。
膨大な情報から企業が導き出した生産計画を実現するためには、生産プロセスも大量生産の時代から進化しなければなりません。
画像認識AIでどのような変化を期待できるのか、一例を紹介します。
外観検査
生産したものに異常が無いかを確認する外観検査は、品質を維持するために欠かせません。
そのため生産量に応じた適切な人員数を確保する必要がありますが、検査員は人間であり生活もあります。
急な需要の低下や生産数の削減があっても、即座に人数の調整を行うことは難しいでしょう。
そこに、画像認識AIが活躍するチャンスが生まれます。
対象物が持つ特定のパターンを認識し、正否の結論を出すことは画像認識AIの得意分野です。
一定の精度で大量の製品を画像認識AIが検査し、最終チェックを人間が行うなどの役割分担を行えます。
作業員の行動監視
作業員が現場を歩き回る環境では、その導線が生産性に大きく影響します。
しかし、人によってルートが変わることもあり、管理者が常に監視している訳にもいきません。
画像認識AIによって現場内を常時監視し、導線を可視化することで改善のヒントになる可能性があります。
また、ヘルメットの着用や安全確認など、作業品が安全のために適切な行動を行っているかをチェックすることもできます。
工作機械の稼働状況確認
生産ラインの要とも言える工作機械が、正常に稼働しているかを監視することができます。
単純な動作確認であれば画像認識で行えるほか、各種センサーと組み合わせてさらに複雑な動作チェックも可能です。
工作機械の動作不良は生産計画に大きな影響を及ぼします。
監視精度を高め、安定稼働率を上げることは全体の生産力向上に繋がるでしょう。
原材料の在庫管理
モノの生産や加工を行うためには、材料が必要です。
材料の在庫管理業務は間違いがあったときの影響も大きく、管理者にとって負担になってしまうケースもあるのではないでしょうか。
画像認識AIによって材料の在庫をチェックし、管理者の負担を軽減することが可能です。
画像認識AIは、これまで人の目で行っていた作業の一部を代替することができます。
作業内容や利用状況に合わせたAIのチューニングは必須となりますが、うまく活用することで現場作業員の負担を大きく軽減することを期待できます。
顔認証による管理業務の改善
製造業の現場で活躍する画像認識AIを紹介しましたが、画像認識技術による顔認証システムでは管理業務の改善も可能です。
勤怠管理
工場では多くの作業員が現場を出入りします。
顔認証システムを活用することで、作業員の勤怠管理を自動化することができます。
出退勤の際は顔認証システムに顔をかざすことでログを取得し、管理者と作業員双方の手間を削減することが可能です。
作業員の体調管理
また、自動検温機能付きのデバイスを利用すれば、発熱している体調不良の作業員を検知することができます。
工場内は危険な機械も多く、ふとした目眩やふらつきで重大な事故に繋がる恐れもあるでしょう。
出勤時に体調をチェックすることでこのような事故の予防に繋がります。
なりすましや権限の貸し借りを防止
IDカードなどを必要としない顔認証では、現場でのなりすまし行為を防止できます。
無資格者による作業が蔓延してしまうと事故の危険も多く、管理体制の信用にも関わります。
顔認証システムで許可された人間のみを認証することで、工数をかけずに現場の健全化を期待できます。
顔認証システムにより、作業現場だけではなく管理業務の改善が可能です。
AIは人の仕事を奪う？
AIの進化や認知率の上昇に伴い、世の中には「AIが人間の仕事を奪う」という意見も出てきました。
現時点では、この先どうなるかは誰にもわかりません。
しかし、AIを単純な脅威として捉えてしまうことは、今後の可能性を狭めてしまうのではないでしょうか。
まず、AIが人の仕事を奪うことは容易ではありません。
AIはディープラーニングにより対象の特徴や法則を導き出し、機械学習によってタスクを効率的にこなせるようになります。
ただし、その能力をどのように活用するのかを決めるのは人間です。
AIによって導き出された結果を、具体的な価値に昇華させるのも人間でしょう。
人間であれば一言で認識できる単純な指示であっても、AIではそうはいきません。
一般的にAIが物事を学習するためには、多くのサンプルデータが必要です。
ただ、生産現場などAIを活用しやすい職種に従事する作業員に求められる能力は、今後変わっていく可能性があります。
人間の感覚を駆使して高い品質の製品を作る人材よりも、AIの特性を理解して上手に活用し、結果的に高い生産力を発揮する人材が重宝されるかもしれません。
AIは人間の上位の能力をもつ脅威ではなく、人間の能力を補完するものとして捉えることができます。
AIの導入を検討する際も、人間の業務をそのままAIに任せることを前提とせず、高性能なツールをどのように扱うかという視点が極めて重要です。
画像認識AIの特性を理解し、適切に活用するために
画像認識AIは万能に何事でもこなせるわけではなく、人間が上手に活用することで真価を発揮します。
製造業で画像認識AIを活用することは、これまでのやり方からの大きな進化を期待できます。
画像認識AIでどのような効果をもたらすのかは、AIを活用する企業によって様々です。
効果的にAIを導入するためには、自社が求めるAIの効果はどのようなものなのかを明確にする必要があります。
自社が抱える課題や業務内容、今後の展望から、適切なサービスを検討しましょう。
画像認識技術を用いてどのような変化が考えられるのか、こちらでも情報をまとめています。
ダウンロードの上、ぜひ貴社のビジネスにお役立てください。
