製造業での熟練技のAI応用によるDX
- rpa696
- 2023年7月12日
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従来は職人の経験と勘に頼っていたメーカーの製造工程を、AIで高効率化を実現した例が出てきました。引用記事によると、TOTOの子会社が「焼き色予測ＡＩ（人工知能）を開発し、気温や湿度などさまざまな条件により左右される焼き色のばらつきをなくす技術を確立した。熟練工の経験と勘に頼っていた事前の色合わせ試験を省いて製造に入れるようになり、生産効率は１・３倍に向上した。」とのことです。デジタル技術によって、従来の工程を改革し、効率を向上させ経費削減に結び付けたことは、まさにDXの典型例です。対象となった大型陶板の製造工程は、「原料の土をプレス成形後、釉薬（ゆうやく）を施した表面にデジタル印刷をして焼き上げる。ただ、土や釉薬の性質にはばらつきがあり、焼き色は気温や湿度などにも左右される。このため、同じ色を再現するのは難しく、生産再開時の色合わせは数パターンの試作品を準備するなど事前試験に３時間程度を要し、熟練工のノウハウに頼っていた。」(引用記事)でしたが、「成形や施釉、焼成、印刷に関する手書きの日報をデータ化し、ＡＩに学習させ、温度センサーを導入するなどリアルタイムで収集できる体制も整えた。データサイエンスを学んだ社員が熟練工らとコミュニケーションを取りながら約５０項目を抽出し、色合いに深く関係する要素を解析、印刷濃度など生産にフィードバックできるようにした。」(引用記事)の手順で自動化しました。手書きの日報をデータ化し、学習させるという、奇をてらわない地道な確実な作業が成功に結びつくことができました。 この様に熟練の職人の仕事をデータ化し、業務プロセス改革を達成できる例は、メーカーを中心に見出されるはずであり、従来はニューラルネットワークでも実現していました。これらの発想は製造業全般に広がってゆくことを期待しています。
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