【事例で解説】製造現場で“停滞”するAIデータ活用…壁を打ち破る「エッジ」の実力
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製造現場におけるAI活用は、品質改善や生産性向上のみならず、新たなビジネスモデル創出を可能にする「武器」である。しかし、現場にはデータ収集の不安定さや過酷な環境、処理能力や人材の不足、クラウド連携の複雑さといった壁が立ちはだかる。これらを突破するカギは、無停止かつ高可用で、現場環境にも耐え得る堅牢性と簡易運用性を備えた「エッジコンピューティング」の導入にある。本記事では、製造現場のAI活用やIoT化を成功させた先駆者たち4つの事例と、彼らが実装した革新的技術の全貌に迫る。
（Photo/Shutterstock.com）
製造現場のAI活用を阻む5つの壁
AI技術の進化により、製造現場のDXへの期待は高まっている。現場の品質改善や生産性向上から新たなビジネスモデル創出まで、AIは強力な武器となる可能性を秘めている。
しかし、現場でAIを活用する環境構築には多くの障壁が存在する。
現場のシステム担当者が直面する課題の1つが、業務の「安定稼働」とデータの「確実な収集」だ。製造環境では装置トラブルやITシステム障害が発生し、継続的なデータ収集が困難になる。また、高温・多湿・粉塵が多い製造現場の過酷な環境は一般的なPCやサーバには適さず、マシンの近くでリアルタイム処理する理想的な環境構築を妨げている。
たとえデータ収集を始めても、分析やAI活用に進むと「処理能力不足」の問題に直面することも多い。ソフトウェアが動作しない、パフォーマンスが足りない、容量不足でデータを十分に収集できないといった壁が立ちはだかる。クラウド活用が進む中、現場システムとクラウドのアプリケーションやデータをどう「効果的に連携」させるかという課題も増えている。
加えて、データ活用に必要な専門知識を持つ「人材の不足」も深刻だ。ITに詳しくない現場作業者でも運用可能なシンプルなシステムが求められている。
これらの山積する製造現場ならではの課題に、企業はどう対処すればよいのだろうか。実例とともに紹介しよう。
しかし、現場でAIを活用する環境構築には多くの障壁が存在する。
現場のシステム担当者が直面する課題の1つが、業務の「安定稼働」とデータの「確実な収集」だ。製造環境では装置トラブルやITシステム障害が発生し、継続的なデータ収集が困難になる。また、高温・多湿・粉塵が多い製造現場の過酷な環境は一般的なPCやサーバには適さず、マシンの近くでリアルタイム処理する理想的な環境構築を妨げている。
たとえデータ収集を始めても、分析やAI活用に進むと「処理能力不足」の問題に直面することも多い。ソフトウェアが動作しない、パフォーマンスが足りない、容量不足でデータを十分に収集できないといった壁が立ちはだかる。クラウド活用が進む中、現場システムとクラウドのアプリケーションやデータをどう「効果的に連携」させるかという課題も増えている。
加えて、データ活用に必要な専門知識を持つ「人材の不足」も深刻だ。ITに詳しくない現場作業者でも運用可能なシンプルなシステムが求められている。
これらの山積する製造現場ならではの課題に、企業はどう対処すればよいのだろうか。実例とともに紹介しよう。
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・「止まらない」エッジコンピューティングが実現する現場のデータ活用
・精密機器製造業のケース：クリーンルームに設置可能で運用が簡単
・物流業のケース：倉庫の過酷な環境でも問題なく稼働する堅牢性と保守性
・自動化機器製造業のケース：サプライヤー各社のITシステム環境を共通化
・産業機器・自動車部品メーカーのケース：クラウド連携による品質管理に貢献
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