現代の製造業は競争が激しく、企業は競合他社に対して優位に立つために、さまざまなリソースを活用することが求められています。こうした状況を受けて、「インダストリー4.0」という時代が到来しました。これは、インターネットを介して工場の機械、作業員、コンピュータが絶えず相互に連携する時代を指します。
モノのインターネット（IoT）の力を活用することで、製造業者は現場の 生産性、効率性、安全性をより適切に管理できるようになりました。業務をさらに改善するため、製造業者は生産過程で生成される膨大なデータを活用すべく、人工知能や機械学習の導入を進めています。
その結果、機械学習プログラムによって活用される人工知能がパターンを抽出し、注目すべき領域を特定することで、生産プロセスに関する重要な知見や改善の機会を提供します。これにより、製造業者は生産に焦点を当てたより適切な意思決定を行い、ビジネスの発展を促進することができます。
この記事では、製造業において機械学習がどのように活用されているか、またそれが生産プロセスやビジネス全体の競争力をどのように向上させることができるかについて解説します。
製造業における機械学習とは、具体的にはどのようなものなのでしょうか？
製造現場における機械学習のさまざまな活用例について検討する前に、まずこの技術そのものを理解することが重要です。機械学習とは、本質的に、アルゴリズムに大量のデータを投入し、人間と同様に、アルゴリズムが自ら学習を重ねながらプロセスを改善していくことを可能にするものです。
機械学習と人工知能はしばしば同じ意味で使われますが、両者には違いがあります。AIは、コンピュータや機械を用いて人間の思考を模倣するというより広範な概念を指すのに対し、機械学習は、人間による明示的なプログラミングなしにコンピュータや機械が学習できるようにする、AIの応用分野の一つです。
製造業者は、生産プロセスおよびそれに関連する業務に特に適した、主に2つの機械学習モデルを活用しています。それらは、教師あり学習と教師なし学習です。
前者は、あらかじめ定義された目的を持って、AIを活用して大規模なデータセットからパターンを抽出するものです。これは、機械の残存耐用年数や特定の機器の故障確率を判断する際に特に有用です。
一方、教師なし機械学習は、結果がまだ判明していないデータセットからパターンを特定することを目的としています。例えば、エンジニアや監督者は、機械学習を活用して、生産プロセスにおける未知の異常や不良部品を検出することができます。
ここで、製造現場における機械学習の実用的な活用例について見ていきましょう。
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製造分野における機械学習の活用例
製造業者は、生産業務のさまざまな側面に人工知能を活用する新たな方法を絶えず模索しています。現在、製造業におけるAIの代表的な活用事例としては、次のようなものがあります：
予知保全：この技術は、機械や設備のデータを活用して、故障の可能性を示すパターンを特定します。これにより、関係するオペレーターや保守担当者は、機械が故障する前に修理を行うことができ、ダウンタイムを短縮して生産ラインの稼働を維持することができます。
論理的かつ分析的なサプライチェーン管理：製造業者は、生産プロセスに必要な適切かつ高品質な資材を供給してもらうため、サプライヤーに依存せざるを得ません。AIや機械学習を活用すれば、倉庫・在庫管理、入出荷、顧客の製品需要など、サプライチェーンに関連するさまざまな業務を効率的に処理することができます。
これにより、メーカーは受注処理や全体的な生産性において遅れをとることがなくなります。
デジタルツインの高度な活用：デジタルツインとは、物理的な対象物を仮想的に再現したものです。製造分野では、新製品や設備、さらには工場内のレイアウトなどに応用することができます。さらに、製造企業は機械学習を活用して製品設計を最適化し、生産ラインをカスタマイズすることで、より効率的な運用を実現しています。
エネルギーの利用状況と予測：機械学習により、工場の機械から得られる生データを分析し、現在のエネルギー消費に関する傾向を導き出します。さらに、製造業者はこの技術を活用して将来の消費量を予測し、適切な計画を立てることができます。
品質と歩留まりの予測：メーカー各社は、機械学習を活用して、歩留まりの低下や品質不良の考えられる原因を特定しています。この技術により、廃棄の原因となりうる要因を特定できるため、メーカーはそれに応じて操業を調整することが可能になります。
製造現場における機械学習のメリット
さまざまな活用事例がある中、製造業者は生産業務に機械学習を導入することで、大きなメリットを得ることができます。機械学習の最も顕著なメリットとしては、以下のようなものが挙げられます：
サプライチェーン管理の向上：機械学習を適切に導入することで、製造業者は工場に常に十分な資材を確保できるようになります。これにより、注文の迅速な処理と納品が可能となり、顧客満足度の向上につながります。
品質管理の向上：前述の通り、メーカー各社は機械学習を活用して、品質の予測やメンテナンスを行っています。これにより、生産ラインの設備を常に最適な稼働状態に保つことができ、不良品がラインから出荷される可能性を低減しています。
生産コストの削減：初期段階のユースケースで機械学習を活用することで、生産コストを削減できます。その結果、企業は故障した機械の修理費、光熱費、およびスペース利用にかかる費用を削減できます。
従業員の安全性の向上：予知保全により、故障した機械の稼働によって従業員が影響を受けたり、危険にさらされたりすることを防ぎます。さらに、スペースの最適な活用とレイアウトにより、作業員は常に安全区域内でのみ作業を行うことが保証されます。
製品設計の改善：機械学習を活用することで、メーカーは顧客のニーズを考慮し、需要の高い製品を設計することができます。企業は、自社の製品が市場における特定の課題を解決できるという確信に基づき、市場投入可能な製品を提供することが可能になります。
機械学習を始めるには
機械学習の導入にあたっては、メーカーは、モデルにデータを供給するために、すべての生産活動にわたって一貫性があり信頼性の高いデータ収集を可能にするシステムやプロセスを構築する必要があります。
さらに、製造業者にとって、機械学習の力を自社の生産現場で実用的な活用へと結びつける専門知識がなければ、その導入は特に困難なものとなる可能性があります。
Tulipすることで、メーカーは相互に連携したアプリケーションのエコシステムを活用し、正確かつ一貫性のあるデータ収集が可能になります。これにより、モデルが学習するための高品質な情報を大量にモデルに供給できます。その結果、この技術をさまざまな生産プロセスに全面的に導入することが可能となり、前述の多くのメリットがもたらされます。
結局のところ、メーカーは機械学習に対して忍耐強くあるべきです。なぜなら、機械学習は学習用のデータを蓄積するにつれて進化し続けるからです。そのため、企業はこの次世代技術がもたらす莫大なメリットを確実に享受できるよう、システムの運用期間を通じて継続的にこの技術を適用していく必要があります。
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