機械学習による製造現場の生産性向上を目的とした実証実験

日立システムズと中央電子は、組み立て製造業の製造現場の生産性向上を目的としたデータ分析ソリューションの実証実験の結果を発表した。製造現場データを機械学習で分析することで、生産性向上が図れることを確認した。

実証実験は、2017年6月から7月まで中央電子の山梨明野事業所で実施。今回の機械学習による分析には、統計解析やデータマイニングなどに利用可能なオープンソースソフトウェアを活用した。

過去3年分の製造実績データや製品、作業員に関するマスターデータをAI(人工知能)技術の一つである機械学習を用いて分析した。その結果、過去にベテラン作業者からの提案に基づき実施した改善施策と、機械学習により導き出した改善ポイントが一致した他、生産性をさらに向上させるための改善ポイントを新たに発見できた。

具体的には、中央電子が過去に実施した改善施策(32工程のうち7工程)を全て発見し、全体および工程別の改善効果を定量的に把握できただけでなく、ベテラン作業者でも気付けなかった改善ポイントを新たに2つの工程で発見したという。また、機械学習により製造実績データなどを分析することで、人手では分析しにくい細部の工程まで網羅的に分析でき、生産性向上が図れることを実証したと説明する。

国内の組み立て製造業は、作業者の高齢化や海外輸入品との競争激化などにより、品質の高い製品を安定的に供給し続けるかが重大な課題になっている。そうした中、組み立て製造業の製造現場では、ベテラン作業者の経験や勘に基づいた改善施策を実施しているケースが多く、退職に伴い長年培われてきた改善ノウハウが失われるリスクを抱えている。

また、人手を介して分析できる生産工程の範囲には限界があり、工場内の生産工程に関わる対象を幅広く分析し、工場内の生産性を効率化できるかという点も課題に挙げられている。そのため、製造現場ではこうした課題を克服し、生産性や品質を継続的に向上するための仕組みづくりが求められている。

日立システムズと中央電子は、今回検証した組み立て製造のセル型生産だけでなく、より広範囲な生産方式において生産効率化を実現する検証を進めていく予定。

日立システムズと中央電子が製造現場の生産性向上を目的としたデータ分析ソリューションの実証実験を実施

カテゴリー: 情報通信 , 製造   

大島 純一郎

大島 純一郎Author

証券系システムエンジニアやIT系資格対策問題集の編集、IT系Webメディアの編集記者などの経歴を生かして、企業向けIT関連の記事制作に携わる。専門は、IT、金融、医療分野。医療情報システムの企画/構築、運用に関する知識を有する専門者としての資格、医療情報技師、情報セキュリティアドミニストレータの保有者。

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