AIの導入のステップ・具体的な取組内容、導入時の注意点

事例1
【0:00】（株）TMC「稼働データとカメラで工作機械を管理」
【1:26】　関口産業（株）「RFID(電子タグ)を使ったデータ自動入力」
【2:40】（株）ワイエムキャスト「生産状況の見える化と設備遠隔操作を実現」
【3:53】（株）G.W.JAPAN「生産状況の見える化と改善意識の向上」
【5:18】（株）フロロコート「IoT活用により設備をリアルタイム管理　また設備異常の予知実現」
設備稼働管理の実施例

事例2
【0:00】（株）田島軽金属「鋳肌目視検査をAI検査に不具合見逃しによるムダ費用の削減」
【1:20】（有）比企オプティクス「光学ガラスレンズの検査システム構築で検査員の負担軽減」
【2:38】北光金属（株）「画像認識AIの導入によりクラッド材の自動検査が可能に」
【3:53】栄電子工業（株）「AI画像認識による画像検査システム構築費用削減の工夫」
推論による故障予知の実施例
（製造業・販売保守メーカー）

事例3
【0:00】（有）大宗製作所「電子はかりを使った入出庫システムとRFIDを使った保管場所検索」
【1:27】（株）ジェイ・オー・シー羽生「ラズベリーパイ活用で生産数を自動カウント」
【2:47】（株）大王製作所「電子はかりを活用した精度の高い入出庫管理の実現」
【4:03】（株）ポリコール「管理電子軽量器の導入でミスを削減、日報の電子化を実現」
画像処理による外観検査の実施例
（食料品製造メーカー）

製造業において、品質管理は企業の成長と顧客満足を支える重要な要素です。しかし、急速に変化する市場環境や競争の激化により、従来の品質管理手法では限界が生じています。本章では、現代の製造業が抱える品質管理に関する課題と、AIによる新しいアプローチの必要性について詳しく解説します。

製造業におけるAIの導入は、製造プロセスの革新をもたらし、効率性、品質、コスト削減に大きな影響を与えています。AI技術は、従来の製造方法とは異なるアプローチを可能にし、さまざまな分野で製造業の未来を変革していきます。

後編では、製造業の未来を切り拓く6つの高度な技術を紹介します。

ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）、ナノマニュファクチャリング、ゼロ・ディフェクト・マニュファクチャリング、サプライチェーン・デジタライゼーション、量子コンピューティング、フラクタル・マニュファクチャリングといった技術は、製造業の最前線で活躍し、次世代の製造プロセスを形作っています。