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）

現代の製造業界は、前例のない速さで変化しています。この変革の中心にあるのは、人工知能（AI）の力です。AIと製造業の融合は、製造プロセスの最適化、品質と効率の向上、さらには持続可能な生産方法への転換を可能にしています。

製造業界において、競争力を維持し拡大するためには、生産効率の向上が不可欠です。この目標を達成する上で中心的な役割を果たすのが生産管理システムです。

3Dプリンターの利点は、デザインの柔軟性、製造過程の迅速化、およびコスト削減にあります。小ロットでのカスタマイズ製品の生産が容易になり、従来の製造方法では不可能だった複雑な形状や構造の製品も製造できるようになりました。