「品質改善」AI活用 事例7選、製造業・工場のAIカイゼンをご紹介
近年では、製造業に限らず様々な分野でAI技術が活用されるようになりました。
しかしながら、AIの導入はAI開発者の現場知識（ドメイン知識）が不足していることにより、実運用には至ってないプロジェクトが数多くあると言われています。
また、製造プロセスは複雑化している傾向にあり、人手不足やコスト不足で悩む企業が数多く見受けられます。
数年前に取られていたアプローチは既に通用しなくなっている場面も増えていると言っても過言ではないでしょう。
このような問題に対しては、AI技術を活用した製造品質改善が注目されています。
本記事では、実際の企業での導入事例を交えて、品質改善に取り組む施策について詳しく解説していきます。
製造業における「品質」とは
品質改善を考えるにあたっては、そもそも「品質が何を意味するのか？」をきちんと捉えることが大切です。
製造業の現場では次の２つの観点から「品質」というキーワードを考えることが求められます。
1.設計品質
2.製造品質（適合品質）
それぞれについて詳しく解説していきます。
1.設計品質
消費者のニーズや顧客要件を仕様書に落とし込み、魅力的な製品を実現することです。ねらい品質とも呼ばれます。
設計品質は設計技術だけでなく、作りやすさやコストなども考慮して仕様書を作成する必要があります。
設計図や製品仕様書に記載される性能や規格値など、具体的な数値として扱う項目も設計品質の一つと言えるでしょう。
2.製造品質（適合品質）
不良品を発生させない、また仮に不良品が発生してしまっても不良品を流通させないようにすることです。できばえ品質とも呼ばれます。
最も重要な点は、顧客に提供されるのは製造品質であるということです。
設計図で定めた通りの仕上がりになっている状態が、製造品質の高い状態であると言えます。
「設計品質」を改善する4つの施策
上記で紹介した品質をより高レベルで保つため、主に以下の4つの施策が取られています。
・安全性に対する配慮
・耐久性など要件を満たす材料選定
・生産効率を視野に入れた設計
・製造要件を見越した設計
ここからはそれぞれの施策について解説していきます。
安全性に対する配慮
法令で定められた基準を満たすことはもちろん、それを上回る取り組みが必要です。
例えば、消費者への安全に関する説明や情報提供を、より正確で、理解しやすいように、設計段階から配慮するといった取り組みが考えられます。
ユーザーが快適に利用できるだけでなく、安全性も考慮した施策が必要です。
耐久性など要件を満たす材料選定
求められる安全基準を満たしていることはもちろん、より長期的に利用できることも重要です。
例えば、材料の劣化・摩耗・腐食などに対して設計段階での工夫が必要です。
メンテナンスコストや耐久性に優れた材料の選定が必要です。
生産効率を視野に入れた設計
生産工程におけるロスや無駄を排除することです。
例えば、データの見える化や管理システムや業務効率化ツールの導入も考えられます。
作業員がより集中できるように考慮した設計を行うことが必要です。
製造要件を見越した設計
製造段階で求められる要件を設計段階から考慮し、曖昧さを排除する取り組みです。
あらかじめ製品の品質改善点を洗い出しておくなど、常に次の改善プロセスを想定した設計が重要な意味を持ちます。
AIを用いて製造品質をカイゼンできる領域
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