Scaling AI
in Manufacturing Operations 
- 製造オペレーション
における
AIの大規模展開

ある実践者の視点から

まさにパーフェクトマッチ

最初の産業革命が蒸気によって始動したとするならば、インダストリー4.0の原動力は人工知能(AI)です。またAIには自動化、デジタル化、最適化の能力があるので、製品開発から品質管理まで製造オペレーションにぴったりです。たとえば、コンピュータービジョンシステムは、GM社でコンポーネント故障を示す72のインスタンスの検出に一役買い、大規模なダウンタイム(1分当たり最大20,000ドルの損失)を防ぎました。また、機械学習はDanone社の需要予測の精度を大幅に改善しました(予測エラーを20%削減、売上損失を30%削減、製品の陳腐化を30%削減、需要計画者の作業負荷を50%削減)

大きな可能性

キャップジェミニ・リサーチ・インスティテュートの最新レポート、『Scaling AI in manufacturing operations』では、製造企業が製造オペレーションに注力するための出発点を構成するものとしてインテリジェントメンテナンス製品品質管理需要計画をあげています。その理由は、これらが

  • 明確なビジネスバリュー/利点を提示し、
  • 実装が比較的容易で、
  • すぐに利用できるデータとノウハウがあり、
  • オペレーションチームによる導入を容易にするために、可視性と説明性を支援する機能を追加できるからです

重点的な取り組みと規模が重要

AIが製造オペレーションにもたらす多種多様な利点を活用するためには、パイロット/概念実証の段階を超えて、大規模に展開する必要があります。この目的を達成するために、キャップジェミニは、複数の優れたAIプロトタイプを実際のエンジニアリング環境に展開し、データシステム、AIシステム、そして才能ある人材の基盤の構築に投資し、製造ネットワークの隅々までAIソリューションの規模を拡大することをお勧めします。AIは、インダストリー4.0を推し進めるロケット燃料であり、製造業と全く違和感なく適合します。ですから、かかる能力を実行する企業こそが、未来へと飛び立つ企業となるでしょう。

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Sound Bites

Fiat Chrysler Chinaの製造JVオーガニゼーション ディレクター、Neeraj Tiwari氏

AIシステムを訓練することで、人間の目では検出困難な小さなネジなど、不適切な部品や構成部品の欠落を検出できるようにしました。このシステムは欠陥のある部品をメインコンベアから別のラインに取り出し、リワークエリアで欠陥を修復できるため、非常に高速で効率的です。このプロセスは、最終顧客の品質課題を大幅に削減するだけでなく、貴重な生産時間の損失も防ぎます。

Upfield(ユニリーバのスピンオフ)の工場長、Eugene Kusse氏

食品業界に属する私たちには、生産する食品が消費者にとって安全であり、最も厳しい品質基準を満たしていることを保証する責任があります。これらの基準を満たさないことで生じるリスクを回避するために、厳格なポリシーと手順が用意されています。

シーメンスのIoTサービスグローバルヘッドおよびVP、Siddharth Verma氏

システムの精度が低かった初期の頃は、予測した障害がのちに誤報と判明することがありました。これらの点から、予測は正しい可能性も誤る可能性もあるということを、あらゆる人に思い出させることが重要です。精度が向上するにつれて、システムは多くの障害を事前に予測でき、コストとダウンタイムを大幅に節約し、その価値を証明してきました。

Key Takeaways

30%

需要変動の予測に機械学習を使用することにより、ダノンの損失売上を削減

29%

メンテナンスに実装されるユースケースの割合

14%

自動車OEMが大規模にAIを実装している割合

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Anne-Laure Thieullent

Vice President, Artificial Intelligence and Analytics Group Offer Leader

Pascal Brosset

EVP-CTO, Digital Manufacturing