DXが進む中で、AIによる生産管理システムの導入を検討している企業が増えています。また人手不足の解消に生産管理の領域でシステムやAIの活用を考えている方も多いのではないでしょうか。
最終更新日: 2024年04月15日
この記事ではAIを搭載したおすすめの生産管理システムと導入のメリット、デメリットなどを紹介します。導入事例もあるのでぜひ参考にしてみてください。
AIを搭載した生産管理システム5選
AIを搭載した生産管理システムを5製品紹介します。
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ARAYA
- 業務課題に合わせたカスタマイズが可能
- 外観検査用パッケージソフトを提供
- 形状不良・異物混入などの検出におすすめ
「ARAYA」では業務課題に合わせて、セミカスタムまたはフルカスタムの、画像認識AIの開発サービスを提供しています。
セミカスタムAIでは学習済みのテンプレートをもとに、ユーザーごとに抱える課題を解決に導きます。各業界の課題に合ったテンプレートが複数あるので、短期間でAIを構築できるのが特徴です。
フルカスタムAIでは特殊な課題を抱えているユーザーに向けて、ゼロベースからのAI構築を叶えます。また部品や材料の外観検査には、画像解析のパッケージソフト「InspectAI」を提供しています。
InspectAIは属人化した外観検査の、自動化を実現するパッケージソフトです。食品から金属、フィルムまで、幅広い製品の形状不良や異物混入などの検出におすすめです。
メキキバイト
- 撮像環境からAIの構築までワンストップで提供
- 月単位で契約ができる
- 毎秒20～30回判定できる処理能力
「メキキバイト」は食品、金属、繊維などの製造業で活用できる外観検査AI開発サービスです。撮像環境の構築からAI構築、運用まで一気通貫で行えます。AI構築後は専用アプリの活用により、運用の負荷もかかりません。
月額課金制を採用しており、精度に満足できないときはいつでも解約できます。初めてAI生産管理システムを導入する企業にもおすすめです。
エッジ端末によるAI判定方式を採用しており、1秒間に20～30回判定できる高速処理が魅力です。検査をしながら判定データで繰り返し学習していくことにより、良否が曖昧な判別でも人の目と同等の精度を実現できます。
NEC AI・画像活用見える化サービス
- 得意領域のIoTも活用した見える化サービス
- 簡単なシステム構成でスピーディーに導入
- コストを抑えた低価格なAIシステム
「NEC AI・画像活用見える化サービス」はNECが得意とするIoT・AI技術を活用して、製品のカウントや良品・不良品判定を可視化するサービスです。
簡単で低価格なシステム構成のため、スピーディーな導入が可能です。市販品のネットワークカメラとPCを利用するので、ハードウェアの構成にも最低限のコストしかかかりません。
不良品の少ない対象物の場合は、良品画像だけを学習して検出します。AI判定された画像を正解のデータとして活用することにより、AI導入で課題となるデータ収集の負担を軽減できるといった利点もあります。
良否判定に精通した技術者のノウハウをAI化することで、製品基準の明確化も可能です。
最適ワークス
- 生産計画の最適化を実現
- 導入まで最短1カ月
- 堅牢なセキュリティで安心・安全
「最適ワークス」はAIを活用し、生産計画の最適化を実現するサービスです。製品のオーダー情報から設備・人員の振り分けまで、AIが立案しガントチャートで表示します。
柔軟なアルゴリズムにより、生産計画立案はもちろん、タンクの洗浄作業のような特殊な生産工程にも対応可能です。
またベンダーが独自に開発した「マスターデータ作成エンジン」によって、初期設定の工数が大幅に削減され、導入まで最短1カ月に短縮できます。クラウドによる提供なので、メンテナンスやアップデートの負担もありません。
導入後は専属カスタマーチームによる、サポート体制が整っている点も魅力です。国際規格の「ISO 27001」認証を取得した、堅牢なセキュリティシステムを採用しているため、安心して利用できるでしょう。
MatrixFlow
- クラウドで簡単にAIの構築が可能
- 幅広い課題解決に活用できる
- 分析ツールの一括化を実現
「MatrixFlow」はプログラミングの知識がなくても、AIを構築できるサービスです。クラウドで提供しているため、ブラウザとデータだけあれば、サイト上で簡単にAIモデルを作れます。
予測・分類のテンプレートも豊富にあり、売上予測や需要・在庫予測など幅広い課題の解決に活用できます。画像データやセンサーデータを用いた不良品の検知や、SNSのレビューのようなテキスト分析も可能です。
数値、テキスト、画像など、あらゆるデータを扱えることから、分析ツールを一括化できるというメリットもあります。機械学習のための環境構築も必要ないので、AI導入に時間とコストをかけたくない企業におすすめです。
生産管理にAIを導入するメリット
生産管理にAIを導入した場合のメリットを具体的に3つ紹介します。
自動化によって見落としのリスクを軽減
AIを導入することで、検品の際に不良品を見落とすリスクを軽減できます。
目視では分からない欠陥も、AIによる画像解析ならほぼ見落とすことがありません。欠陥品を納めてしまうリスクも軽減でき、高品質な製品の納品が可能です。
これまではAIに学習させるための、教師データの準備が大変でした。しかし近年では、不良品を検出しながらのデータ蓄積が可能になり、データ収集の手間も軽減できるようになっています。
また良品を学習させることで、不良品があまり発生しない製品の不良品検出もできるようになり、さらなる品質向上を目指せます。
技術継承の課題を解決
生産管理の場で、不良品の判別を熟練の技術に頼っている場合も多いでしょう。そのため業務を継続するには、技術を後世に継承する必要がありました。
しかしAIに不良品の判別を学習させることによって、技術を継承する必要がなくなります。
またマニュアル化が難しい判別技術も、AIがデータを蓄積することで、ノウハウを体系化できます。特別な技術がある場合でも、AIに学習させれば問題なく検品を継続可能です。
生産性の向上
生産管理の属人化を解消することで、ヒューマンエラーをなくせるため、実質的な生産性の向上につながります。見落としがなくなれば、返品やクレームなどに関する業務の手間も減らせます。
またAIなら、人間の何倍ものスピードでチェックが可能です。一度に処理できるスピードがアップするので、作業効率も上がります。
一時的に導入費用がかかったとしても、結果的にはコスト削減につながるでしょう。
生産管理にAIを導入するデメリット
AIを活用した生産管理にはさまざまなメリットがある一方で、デメリットもあります。どのようなことがネックになるのか、具体的に見ていきましょう。
導入コストがかかる
AIを導入するには、ある程度の費用がかかってしまいます。AIの種類によって相場は異なりますが、画像認識システムの場合、パッケージ化されたソフトウェアで20万～80万円ほどになるでしょう。
大規模なシステムになれば、初期費用で数千万円かかるのが一般的です。導入支援やライセンス費用などを入れると、さらに上乗せされるケースも少なくありません。
人件費削減や生産性向上など、長い目で見ればコストを抑える結果になるとしても、一時的な支出は増大するので注意が必要です。
検出しきれないものもある
対象物の状態や処理に使うハードウェアのスペック次第で、正しく検出されないことがあるのもデメリットの1つです。
例えば対象物が重なり合っていたり、向きが一定でなかったりして、判別できないケースもあります。透明・半透明のものも、光の当たり具合によって撮像状態が一定にならないので、AIによる検出は困難です。
さらにAIでは、撮影されたデータから製品の寸法といった定量的ルールを、学習したり判断したりするのは難しいでしょう。
従業員から反対される可能性がある
AIの導入によって、それまで人の手で行われていた作業を自動化できる反面、検品やデータ入力などに携わっていた人員は不要になる可能性があり、従業員から反対の声が上がるかもしれません。
AI導入を成功させるには現場の適応力も必要となるので、従業員の理解を深めておくことが大切です。
生産管理にAIを活用した事例
実際の生産管理の現場でAIを活用している事例を2つ紹介します。
自動車部品メーカーで生産計画をAIにまかせた
自動車部品や電子機器メーカーの生産計画に、AIを導入した事例です。ある企業では自動車部品の組立計画作成が属人化していることで、安定的に製品を生産できず、経営の危機につながるリスクがありました。
計画を作成する担当者の負担が大きいことも課題となっていたため、誰でも簡単に操作できる「生産スケジューラー」を導入しました。
導入後は生産計画の属人化を解消でき、計画の自動立案によって作成時間が大幅に短縮され、アウトプットされた生産計画をもとに、生産効率の向上も検討できるようになりました。
自動車部品は種類が多く、生産ラインも枝分かれしていて、生産計画を作成するのが難しい現場です。そのため優先順位の高い工程から着手するスモールスタートで導入し、短期間での改善を繰り返しながら、約3カ月で仮運用へ踏み出せました。
| 参考：導入事例｜最適ワークス |
菓子製造会社での検品に
菓子製造会社での導入事例です。対象物の個体差が大きく、センサーだけでは検査するのが困難でした。また目視では検査基準に個人差があり、品質に差異が出てしまいます。そこで不良品検出のために「メキキバイト」を導入。
検査では製造ラインを流れてきた製品を産業用カメラで撮影し、画像全体を学習させます。画像の分類によって不具合を認識したら、不良品を排除するという流れで、見事に問題を解決できたようです。
また複数の製造ラインに導入することで検査を無人化でき、人員不足の課題も解消しています。
AIの導入で効率的な生産管理を実現しよう
生産管理を効率化させるにあたり、AIは大きな役割を果たしてくれます。中でも製品の欠陥をチェックする検品作業は、AIの画像解析技術を活用することで、高精度な判別が可能です。
また属人化を脱することで、人手不足・技術継承などの課題も解決できます。長い目で見ればコスト削減につながるものの、導入にかかる費用は高額になることも多いため、予算と相談しながら自社にあう製品を探しましょう。
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