はじめに
製造業において、機械運用の課題は深刻化しています。人手不足、予期せぬ故障、品質不良など、さまざまな問題が生産性やコストに悪影響を及ぼしています。
しかし、近年注目されているAIoT（AIとIoTを融合させた技術）は、これらの課題解決に大きな可能性を秘めています。
AIoTを活用することで、機械の遠隔制御、データ収集、分析などを通じて、機械運用の効率化、品質向上、コスト削減を実現することができます。
本記事では、AIoTがもたらす革新について、その概要、機械運用の課題解決策、導入のメリット・デメリット、導入のポイント、さらに詳細な導入事例まで、専門家目線で詳しく解説します。
AIoTとは？
AIoTとは、AI（人工知能）とIoT（モノのインターネット）を融合させた技術です。
IoTは、センサーや通信モジュールを搭載したモノをインターネットに接続し、リアルタイムに情報を収集する技術です。
AIは、収集されたデータを分析し、意思決定や行動を行う技術です。
AIoTは、これらの技術を組み合わせることで、機械や設備を自律的に制御したり、収集したデータを分析することで、新たな価値を生み出すことができます。
機械運用の課題とAIoTによる解決策
1. 人手不足問題
熟練工不足により、機械の点検やメンテナンスが十分に行えず、故障や品質不良のリスクが高まる。
- 1. 遠隔操作
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熟練工が遠隔地から機械を操作することで、人手不足を解消し、生産性を向上させることができます。
ARグラスやロボットアームを活用した遠隔操作システムを導入することで、熟練工の知識や経験を活かした遠隔操作を実現することができます。 - 2. 自動化
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単純作業を自動化することで、人件費を削減することができます。
ロボットや協働ロボットを活用した自動化システムを導入することで、人手による作業を削減することができます。 - 3. AIによる故障予知
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機械から収集したデータを分析し、故障を事前に予測することで、メンテナンスを効率化することができます。
機械学習技術を活用した故障予知システムを導入することで、故障が発生する前にメンテナンスを行うことができます。
2. 予期せぬ故障
定期点検だけでは故障を事前に発見できず、生産が止まってしまう。
- 1. 機械モニタリング
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機械から収集したデータを分析することで、故障を事前に予測し、予知保全を行うことができます。
振動センサーや温度センサーなどのセンサーデータを収集し、機械の状態をリアルタイムに監視することで、異常を早期に検知することができます。 - 2. AIによる故障診断
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機械から収集したデータを分析し、故障の原因を特定することができます。
機械学習技術を活用した故障診断システムを導入することで、故障が発生した際に迅速な原因特定と復旧が可能になります。 - 3. 予備部品の在庫管理
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故障が発生した場合に備えて、予備部品の在庫を最適化することができます。
需要予測技術を活用した在庫管理システムを導入することで、必要な部品を必要なタイミングで調達することができます。
3. 品質不良
機械の状態を把握できず、品質不良が発生し、コストが増加してしまう。
- 1. 生産工程の可視化
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生産工程におけるデータを収集し、可視化することで、品質不良が発生する原因を特定することができます。
具体的には、画像認識技術やセンサーデータを収集して、生産工程を可視化するシステムを導入することで、不良品の発生箇所を特定することができます。 - 2. AIによる品質検査
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製品画像やセンサーデータを分析し、品質不良を自動的に検出することができます。
画像認識技術や機械学習技術を活用した品質検査システムを導入することで、人による目視検査よりも迅速かつ高精度な検査を実現することができます。 - 3. 品質管理の標準化
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生産工程におけるデータに基づいて、品質管理の標準化を行うことができます。
統計分析技術を活用して、品質管理の標準化を行うことで、品質不良の発生率を大幅に削減します。
AIoT導入のメリット・デメリット
- 生産性の向上
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機械の稼働率を向上させ、生産量を増やすことができます。
- 品質の向上
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品質不良を減らし、安定した品質の製品を製造することができます。
- コスト削減
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機械故障による生産停止や品質不良によるコストを削減することができます。
- 労働災害の防止
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遠隔操作や自動化によって、危険な作業を減らすことができます。
- 新たなビジネスチャンスの創出
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収集したデータを分析することで、新たな製品やサービスの開発につなげることができます。
AIoT導入のポイント
AIoT導入を成功させるためには、以下のポイントを押さえることが重要です。
経営層がAIoT導入の重要性を理解し、積極的にコミットすることが重要です。
AIoT導入によって何を達成したいのか、具体的な目標を設定する必要があります。
自社のニーズに合ったAIoTシステムを選定する必要があります。
収集したデータを分析するための体制を整備する必要があります。
AIoTシステムはサイバー攻撃の標的になりやすいため、十分なセキュリティ対策が必要です。
AIoTシステムを活用するためには、データ分析やシステム運用に関する人材を育成する必要があります。
社内体制の整備: AIoTの導入には、部門間の連携や情報共有が重要になります。
EdgeCrossのMachine Managerソリューションなら解決できるかもしれません！
機械メーカー向けソリューション：SCAUTR
株式会社EdgeCrossが提供するAIoTソリューション「SCAUTR」は、機械メーカー向けに開発された管理ソリューションです。
SCAUTRを活用することで、以下のことが可能になります。
機械から収集したデータをリアルタイムで分析することで、機械の状態を常に把握することができます。これにより、予期せぬ故障を事前に予測し、予防保全を行うことができます。
遠隔地からでも機械を操作できるため、故障発生時に迅速に対応することができます。これにより、生産停止時間を短縮し、生産性を向上させることができます。
ユーザー別、機械別にそれぞれ異なる使用パターンのデータが蓄積されると、AIと連動され、エラー原因の把握、欠陥予測、消耗品交換周期予測などのサービスが受けられます。
これにより、顧客のニーズに合わせた最適なサポートを提供することができます。
機械ユーザー向けソリューション：PROGIX
株式会社EdgeCrossが提供するAIoTソリューション「PROGIX」は、機械ユーザー向けのソリューションです。
PROGIXを活用することで、以下のことが可能になります。
工場、農場など多様な環境で使用中のセンサーや機械などをスマートフォンでモニタリング＆遠隔制御できます。
これにより、現場に足を運ばずに機械の状態を把握し、操作することができます。
機械の累積使用時間、生産量等のデータを活用して生産性向上のための計画を見直すことができます。
これにより、無駄な作業を削減し、効率的な生産を行うことができます。
消耗品交換周期の確認、遠隔制御による効率的な運用で機械の省エネにも繋がります。
これにより、環境負荷を低減し、コスト削減に貢献することができます。
まとめ
AIoT技術は、製造業のさまざまな課題解決に貢献し、新たな可能性を拓いています。AIoT導入には課題もありますが、これらの課題を克服することで、製造業の飛躍的な発展につなげることができます。
本記事で紹介したAIoT導入のポイントや技術事例を参考に、自社に最適なAIoTソリューションを導入し、機械運用の課題を解決し、製造業の未来を切り拓いていきましょう。
