2024-06-08

製造現場革新！旭鉄工のAI×IoT活用法

この記事のポイント

この記事はAIとIoTを組み合わせて製造業の効率化を図った旭鉄工の事例を解説しています。
旭鉄工はiXacsシステムを導入することで作業の見える化を実現し、労務費を年間約4億円削減しました。
また、電力消費量を2013年度比で26％削減し、環境負荷の軽減にも寄与しています。

監修者プロフィール

坂本将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

製造業における効率化とコスト削減は切実な課題です。愛知県に拠点を置く旭鉄工株式会社も、こうした課題に直面していましたが、AIとIoTの技術を組み合わせた解決策を見出し、大きな成果を上げています。本記事では、旭鉄工がいかにして属人的な管理や非効率な作業プロセスを改善し、労務費の大幅削減と電力消費の減少を実現したのかをご紹介します。現場の見える化を推進したiXacsシステムの導入事例を通じて、他の製造業にとってもヒントになる革新の取り組みを解説することで、業界全体の発展に貢献する情報を提供いたします。

製造業界のAIおよびDX導入事例をご紹介します。製造業界では、IoTを用いたシステム、ロボット化の技術、ビッグデータを用いた活用が多く報告されています。AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。

製造業における導入事例を活用するための主要なポイント

課題の特定と事例の関連性：
- どのような製造上の課題が存在していたのかを把握します（例：生産効率の低下、品質管理の問題、高い廃棄率など）。
- 事例がどのようにしてこれらの課題を解決したか、その手法やアプローチが自社の課題とどれだけ関連しているかを評価します。
実装の可行性と規模：
- 事例の実装にはどの程度の時間とコストがかかったか、また特定の技術やツールの導入にはどのような前提条件が必要だったかを評価します。
- 自社の規模やリソースと事例の規模を比較し、実装が現実的かどうかを判断します。
データとインフラの要件：
- 事例において使用されたデータの種類、量、およびその取得方法を検討します。
- 必要なインフラ（センサー、データストレージ、計算能力など）が自社に既に存在するか、または容易に導入可能かを考えます。
持続可能性とスケーラビリティ：
- 技術導入後のメンテナンスやアップデートの手間とコストを考慮します。
- 導入した技術やプロセスが将来的に拡張可能かどうかを評価します。これには、新しい製品ラインへの適用や他の工場での展開などが含まれます。
法規制とセキュリティ：
- 事例の技術が特定の法規制や安全基準に準拠しているかを確認します。
- データセキュリティやプライバシーの観点から、導入に際して検討すべき法的な制約があるかを調べます。
技術の適用範囲と成果：
- 使用されたAI技術の種類（例：機械学習、コンピュータビジョン、ロボティクスなど）と、それがどのプロセスに適用されたかを理解します。
- 事例においてどのような成果が得られたか（生産性向上、コスト削減、品質の向上など）を確認し、それが自社にとって望ましい成果かを考えます。