製造業向けのAI

ビジネス面の課題

製造業界の企業は、継続的な品質改善と、コスト削減および生産性向上とを両立しなければならないという圧力にさらされています。また、適正在庫の維持と収益性の向上に努めながら、前年比ベースのコスト改善を推進していく必要もあります。大量のセンサーとIoTデータから価値を引き出す新たな方法が見つかれば、製造企業は、計画外の稼働停止の最小化、廃棄や再作業の削減、革新的な新しい収益源の開発、といった取り組みへのアプローチを、リアクティブ（受動的／事後対応的）なものからプロアクティブ（能動的／事前対応的）なものへと移行することができます。

想定外の事態を適切に管理することは定常的な課題です。従来のアプローチ（例：シックス・シグマ、ラインレベルのレポーティング、MESシステムなど）は、意思決定を改善するための洞察をデータから導き出すための手段としては、もはや十分な効果を発揮しません。製造企業が今日のデータの大量性、高速性、多様性を適切に管理するためには、工業データの価値を活用する新たな方法を見出すことが必要不可欠です。

AIがどのように役立つか

AIの進歩は、人間が複雑なタスクを自動化することや、以前は大量または複雑すぎて手に負えなかったデータから有用なシグナルを見つけ出すことを可能にしました。品質や設備パフォーマンスの管理から、サプライチェーンや補修部品の最適化、顧客サービスの改善、IoTデータの収益源化に至るまで、様々な業務領域において、AI手法は幅広い製造データ全体から新たな洞察を発掘することが可能です。その結果、製造企業は以下のことを実現できるようになります。

• 潜在的な品質問題の兆候を早期に発見： AI機能は、単純なルールベースのシステムの機能よりも格段に高度であり、継続的な学習を通じて、人間には決して認識できないようなパターンをデータの中から自動的に検知することができます。
• コストのかかる廃棄や再作業を回避： 画像認識機能を用いて欠陥を特定する仕組みを製造プロセスに組み込むと、その場で即座に対策を講じることができるようになります。
• 改善が必要な領域を特定： テキスト・アナリティクス（自然言語処理も含みます）を活用すると、顧客の感想、各種サービスの提供時のコメント、その他の手書きのメモなどを、品質や生産変数に結び付けることで、改善が必要な領域を特定することができます。
• 歩留まり率を改善：ディープ・ラーニングを工業オペレーションに適用すると、以前は想像すらできなかったレベルの高い効率で音声、動画、テキスト、その他のデータを組み合わせて分析し、製品組成や生産技法を最適化することができます。

SASを選ぶ理由

SASは高度なアナリティクスのリーディング・カンパニーとして、「周到に設計され適切に実装されたアナリティクス戦略こそが、製造企業が生産目標や利益率目標を、より効率的かつ効果的に達成することを可能にする」ということを理解しています。重要なのは、このテクロノジーを適切に導入することだけではなく、複雑性の管理、リスクの低減、利幅の改善、さらには新たな収益源の創出といった取り組みを推進するためにデータをいかに活用するか、ということです。

だからこそ、SASは、パワフルなSAS Platformから、製造企業が確信をもって品質問題や信頼性問題を検知／解決／予測／防止できるよう支援する各種ソリューションに至るまで、自社のソフトウェアにAI機能を組み込んでいます。SASのソリューションは、多様なシステムからのデータ統合を簡素化し、生産性の改善を推進するための洞察をデータから導き出すことができます。また、必要とする洞察が機械レベルのものか、全社規模レベルのものかを問わず、オペレーションのあらゆる段階、あらゆる場所にソリューションを配備することが可能です。

製造業向けのAIソリューション