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近年、スマート工場化が急速に進展しています。多くの企業がPLC（プログラマブル・ロジック・コントローラ）や各種設備からデータを取得し、生産の見える化を実現してきました。しかし、単なる見える化だけでは、システム投資に見合った効果を十分に得ることが難しいと感じる企業が増えています。そこで次のステップとして、設備から収集したデータを活用し、経営指標やKPIの向上を目指す「改善」が、スマート工場推進の新たな焦点となっています。
スマート工場化で投資対効果を最大化するためには、見える化されたデータを活用した改善が不可欠です。まず、可視化されたデータを確認し、不十分であれば異なる視点から再度データを可視化します。そこから深く考察して改善ポイントを特定し、改善策を実行します。その後、改善前後でのロス時間の削減やコスト削減を評価し、実際の効果を測定します。このプロセスは必要に応じて繰り返され、場合によっては毎月実施することもあります。
スマート工場化により、設備データの自動取得や可視化が進んでも、効果的な改善を行うにはデータに精通した専門家やツールを使いこなせる人材が必要です。特にITリテラシーが高くない場合、データの理解や操作方法の習得から始めなければならず、人材育成には時間とコストがかかります。これがスマート工場化の進展のなかで、依然として残っている課題です。そこで、今後のスマート工場の進化において注目されるているのが「生成AI」の活用です。
生成AIとは？
生成AIは多量のデータをもとに、新しいアイデアや解決策を自動で生み出す人工知能です。これにより、これまで人が時間をかけて行っていた作業を効率的かつ自動で行えるようになります。
生成AIが得意とする主な分野は以下の3つです：
- データの自動分析: 膨大なデータを瞬時に分析し、役立つ情報を見つけ出す。
- 新しい発見: データの中から新しい気づきを発見する。
- 改善提案: 分析結果に基づいて具体的な改善策を提案する。
次に、生成AIを活用した事例を見ていきましょう。
生成AIの活用事例 【設備異常の特定と対策が迅速かつ自動で実現】
製造実績システムDSF Cycloneを活用した事例をご紹介します。DSF Cycloneは設備から集めたデータを整理し、カイゼンに役立てるためのツールです。DSF Cycloneを利用すれば、これまで紙で行っていたデータの集計や、バラバラなデータをまとめる作業が自動化され、いつでも最新の生産情報を確認できるようになります。
さらに、生産ラインで発生する問題を解決するためには、より深いデータ分析が必要な場合があります。例えば、設備の停止時間を減らすためには、以下のようなデータの探し方が役立ちます。
- いつ停止が多いかを見る:
停止がどの時間帯に多いかを月・週・日ごとに確認し、特定の時間に集中していないかを調べることで、時間帯ごとの問題点を見つけられます。
- ラインごとの比較:
複数の生産ラインで、どのラインが特に停止が多いかを比べることで、特定のラインに問題が集中しているかどうかを確認できます。
- 製品ごとの比較:
製造している製品ごとに、どの製品で停止が多いかを調べることで、特定の製品に関連する問題を見つけられます。
- 設備ごとの比較:
停止が発生する設備を特定し、その設備の運用やメンテナンスの見直しが必要かどうかを調べます。
- 生産指示ごとの比較:
生産指示ごとに停止を分析し、特定の指示に問題がないかを確認することで、作業計画の改善に役立ちます。
- 短時間と長時間の停止を分けて分析:
短い停止と長い停止を分け、その原因を分析することで、異なる種類の問題に対して適切な対策を講じられます。
これらの方法を使うことで、今まで見つけられなかった問題を発見し、より具体的な改善策を打ち出すことができます。しかし、この分析を人が手作業で行うには多くの時間と知識が必要です。そこで、生成AIを使うことで、これらの作業を自動化し、短時間で実行することが狙いです。
DSF Cycloneのデータはあらかじめ整理されており、それらを生成AIに渡して適切な指示を行うことで、データ分析から対策立案までを自動で実行できます。
上記のデモ動画では、DSF Cycloneで生成された停止ロスデータを生成AIに与えています。そのデータから11月に一番多い設備異常を特定し、具体的な対策を示すように指示しました。結果、見事に11月に一番多い設備異常とその一般的な対策が出力されました。作業者はこの内容を基に、実際の現場に合った対策を講じられます。続いて、生成AIが出力した結果の信ぴょう性を確認するため、11月のデータの可視化を生成AIに指示したところ、すぐにさまざまな観点でのグラフが出力されました。これにより、他にも気になる設備異常を確認して対策を講じることができます。
データの民主化と生成AIの役割
今後のスマート工場化でのデータ活用において重要なのが、「データの民主化」です。データの民主化とは、誰もがデータを使って意思決定や改善を行えるようにすることです。これまではデータの分析や解釈を専門家に頼る必要がありましたが、生成AIの導入により、現場の担当者でもデータを効果的に活用できるようになっています。
生成AIがもたらす主なメリットは以下の通りです：
- 迅速な対応: 現場でデータを確認し、即座に改善策を実行できる。
- 業務の効率化: データ分析にかかる時間が減り、他の重要な仕事に集中できる。
- 教育コストの削減: 専門的な知識を持つ人材を育成する費用を削減できる。
まとめ
生成AIの登場により、スマート工場は新たなデータ分析の時代に突入しています。従来、データ分析には専門知識が必要であり、その結果に基づく改善も限られた範囲で行われていました。しかし、生成AIはこのプロセスを一変させました。より迅速で精度の高いデータ分析を自動化することで、工場全体の効率向上と持続的な改善を実現します。
今後のスマート工場化において、生成AIはデータ活用の主役となり、従来の常識を変える革新の鍵となるでしょう。これにより、データの民主化が進み、現場の担当者でも簡単にデータを使いこなし、即座にカイゼン活動を実行できる環境が整います。生成AIによるデータ分析の新時代では工場運営の変革により、企業の成長が力強く後押されることが期待されます。
スマート工場化のクイックスタート＆クイックウィンを支援
「DSF Cyclone」は製造実績と生産計画を構造化されたデータでつなぎ「生産性の高い工場」を実現します。
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