IoTとAIと製造管理
前回は「インダストリー4.0（第4次産業革命）」を支える5つの主要技術と実装についてお話しさせていただきました。
→インダストリー4.0とは～まずは1台のIoTセンサ導入から～
この中でご紹介したようにインダストリー4.0を支える主要技術にIoTとAIがあります。
この2つの技術はセットで語られることも多く、IoTとAIの役割と関係が分かりづらい方もいらっしゃるようです。
そこであらためてIoTとAIが何をするものなのか、組み合わせると何が実現できるのかについてご紹介させていただきます。
IoTでデータを集めAIで解析する
IoT（Internet of Things）とAI（Artificial Intelligence）は、相互に密接に関連しています。
IoTは物理的なデバイスやセンサーをインターネットに接続し、データを収集・転送する技術です。
これにより、様々なデバイスやシステムを効率的に制御・監視できるようになります。
一方、AIは人工的に作られたプログラムやアルゴリズムによって、人間のような知能を模倣する技術です。
AIを活用することで、大量のデータを分析し、予測や意思決定を行うことができます。
IoTとAIを組み合わせると、IoTが収集した大量のデータをAIが分析し洞察を得ることができます。
また、IoTによって収集されたデータをAIが解釈し、デバイスの自動化や予測メンテナンス、あるいはセキュリティ管理などのタスクを自動化できます。
例えば自動車メーカーでは、自動車のセンサーデータをIoTで収集し、AIで解析して自動運転車の開発や車のメンテナンス計画を立てられます。
また農業では、IoTを使って土壌のデータを収集し、AIで分析して、効果的な農業生産を行うことができるでしょう。
つまり、IoTとAIを組み合わせることで、データの収集・分析・意思決定などを自動化することができ、ビジネスや社会の様々な分野で革新的な解決策を生み出すことができるようになります。
IoTとAIを使った製造管理の事例
それでは、IoTとAIを活用した製造管理の事例を紹介します。
１．予測メンテナンス
IoTで製造ライン上の機器や設備のデータをリアルタイムに収集し、AIで分析することで、故障の予兆を検知することができます。
これにより、機器のメンテナンス計画を立てることができ、計画的なメンテナンスによって生産停止時間を最小限に抑えることができます。
２．品質管理
IoTで製造ライン上の製品のデータを収集し、AIで分析することで、製品の欠陥を早期に発見することができます。
これにより品質管理を改善し、不良品を減らすことができます。
３．製造プロセスの最適化
IoTで製造ライン上の各工程のデータを収集し、AIで分析することで、製造プロセスの改善点を把握することができます。
これにより製品の生産効率を向上させることができます。
４．在庫管理
IoTで生産ライン上で生産された製品のデータをリアルタイムに収集し、AIで分析することで、在庫管理を改善することができます。
これにより、在庫の適正化や、在庫の適正管理によるコスト削減が可能となります。
５．ログの解析
IoTで製造ライン上の機器や設備のログを収集し、AIで分析することで、製造ライン上で何が起きているのかをリアルタイムに把握することができます。
これにより製造ラインの問題点をすばやく解決することができます。
これらの事例は、IoTとAIを組み合わせることで製造プロセス全体を改善し、生産性向上につながることを示しています。
Auto-KPIで高速PDCAを目指す
これら実現するソリューションとしてKISでは「AutoKPI（原因分析支援システム）」をご提供しております。
本ソリューションは様々なデータソース（生産情報、品質情報、設備情報、IoT情報等）の関連性を、関連図という形で定義し、どこかに異常ポイントが発生すると自動的にアラートを送信します。
アラートに対しては関連性が定義されているので、現象から原因を簡単に特定できます。
監視や解析業務をAuto-KPIが代行してくれるので、PDCAを高速で回せるようになり大幅な業務改善を実現できます。
さいごに
KISは今まで積み重ねてきた製造業に対するノウハウを生かし、IoT活用のスタートである設備のデータ取得からAuto-KPIによるデータ活用、MESやERPといったビジネスアプリとの連携まで「KIS IoT Solution Suite」で御社の業務改善をトータルサポートいたします。
IoTの新規導入から導入済みシステムとの連携までお気軽にKISにご相談ください。