【事例あり】そのAI導入、本当に必要？ フィジカルAIが導く“成果を生む投資”とは
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日本の製造業が直面するDXの壁は、単なるデジタル化にとどまらない構造的課題となっている。個別設備の効率化は進んでも、工場全体での最適化には程遠く、真の競争力向上への道筋が見えない企業が多い。この現状を打破する新たなアプローチが注目を集めている。その方法とは一体……。
（Photo/Shutterstock.com）
製造現場に迫る「見えない損失」の深刻さ
製造業の現場では、個別設備ごとの最適化が着実に進んでいる。あるプロジェクトでは、バッテリーセパレーター用巻き取り機への振動抑制AI適用において、従来の10秒から1秒未満へと大幅な改善を達成した。この結果、1工場あたり年間5,000万円以上の不良品削減効果を上げている。このように、個々の設備レベルでは成果が見え始めており、現場の生産効率化や品質安定化が図られつつある。
一方で、表面上は順調に稼働しているように見える生産ラインの裏側では、「見えない損失」が依然として発生している。温度や圧力といった観測可能な数値は把握できても、設備内部で起きている本質的な物理現象までは理解できない。その結果、問題が顕在化してから対処する「後追い型」の管理から脱却できずにいる。
さらに深刻なのは、個別設備の最適化が進んでも、工場全体としての協調が取れていない点だ。プレス工程で発生した微細な異常が、後工程の塗装検査で初めて発覚し、大幅な手戻りが生じるケースは珍しくない。設備同士が連携せず、縦割りの最適化にとどまっている限り、真の効率化は実現できない。
では、どうすればこの構造的な課題を解決できるのか。
一方で、表面上は順調に稼働しているように見える生産ラインの裏側では、「見えない損失」が依然として発生している。温度や圧力といった観測可能な数値は把握できても、設備内部で起きている本質的な物理現象までは理解できない。その結果、問題が顕在化してから対処する「後追い型」の管理から脱却できずにいる。
さらに深刻なのは、個別設備の最適化が進んでも、工場全体としての協調が取れていない点だ。プレス工程で発生した微細な異常が、後工程の塗装検査で初めて発覚し、大幅な手戻りが生じるケースは珍しくない。設備同士が連携せず、縦割りの最適化にとどまっている限り、真の効率化は実現できない。
では、どうすればこの構造的な課題を解決できるのか。
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