ジェイビックは、製造業の利益創出を力強く支援します

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工場長・製造部長のコスト削減マネジメント vol.159 2019.1.30
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日本ビジネス革新コンサルティング株式会社(ジェイビック)3,535部

 省エネ・品質改善・物流のコスト削減で利益創出体質を実現!
工場のコスト削減コンサルティングファームのコラムです。

 強い勢力の寒気が来ています。その上に今年もインフルエンザが猛威
をふるっています。十分な睡眠と栄養を取りましょう!!

今号の目次↓
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【ごあいさつ】「品質管理・品質改善のためのAI・IoT活用に向けた
統計教育」ワークショップセミナーのすすめ
【メインコンテンツ】AIおよびIoTの導入および活用定着 4
           ~ 設備保全、品質改善等 ~
【お知らせ】AIおよびIoTの導入および活用定着セミナー
       ~ 設備保全、品質改善等 ~
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【ごあいさつ】「品質管理・品質改善のためのAI・IoT活用に向けた
        統計教育」ワークショップセミナーのすすめ
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文/青木 俊造

 近頃、大手製造メーカーの品質管理に関わる不祥事や、不適切な検査
体制が世間を騒がせています。日本メーカーが高度成長期の全社的品質
管理(TQC)やその後の総合的品質管理(TQM)で品質レベルを飛躍的に
向上させ、世界に日本製品の品質ブランドを確立してきた時代を知るも
のには、違和感を覚えてしまいます。
 
 こうした現象が相次ぐのには様々な要因があるでしょうが、石油・化学
などの装置産業のメーカーでも、ベテラン社員から若手社員に切り替わ
る中で、技術や品質の継承が改めて問われているのか、原点に返り、統
計的品質管理を基礎から学ぶ機運が生じています。

一方で、最近のIoT技術の発展もあり、ビッグデータやAI活用の動きが
加速化してきました。装置産業でも、AIやIoTを品質管理や品質改善に
活かす動きがみられます。

例えば、現場では、なぜ仕様通りの一級品がうまく造れないのか、格落
ちした原因がよくわからないとかの声をよく耳にします。一級品をうま
く造れず、級外品が多くなり、修復できずにいれば歩留の悪化となり、
膨大なコストが発生します。

こうした「品質の失敗コスト」がどのくらいかかっているか、どうすれ
ばそのコストを削減でき、品質改善できるかを検討するには、その改善
策のツールとして、AIを活用とした品質コストに関わるデータの整備方法
と蓄積の仕方、データの活用方法、データの傾向を解析する手法を理解
する必要があります。

 このように、品質管理や品質改善が喫緊の課題となっている製造業の
皆様のために、JBICでは、企業先に出向いて、改めて「品質管理のため
の統計教育」や、その応用統計教育の一環として、「品質改善のための
AI・IoT活用に向けた統計教育」のセミナーを企画しています。

毎回のセミナーの前半は講義形式で、後半は現場実態に即したデータの
活用方法や解析方法の演習を採り入れながら行う、研修方式の「ワーク
ショップセミナー」です。「品質管理のための統計教育」と「品質改善
のためのAI・IoT活用に向けた統計教育」をミックスしたり、カリキュラ
ムの内容を高度化したり、クライアントの皆様のご要望に応じたセミナー
をご用意しておりますので、お気軽にご相談下さい。

 

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【メインコンテンツ】AIおよびIoTの導入および活用定着 4
           ~ 設備保全、品質改善等 ~
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文/横山 真一郎
 
 前回は機械学習や深層学習について改めて考えてみました。今度は、
設備保全や品質改善への活用を考えてみましょう。

 AIのためのデータ解析には「分類あるいは統合」「関連」「判別」
「予測」それに「テキストマイニング」等のための手法があります。
最近設備保全や品質改善ではこれらの手法を活用して作業改善に取り組
んでいる事例報告を見るようになりました。

AIを現場に活用するために、常に考えておかなければならないことがあ
ります。それは、検討の範囲あるいは条件の設定です。考えておくべき
範囲が狭ければ、検討はそれほど難しくはありませんが、範囲が大きく
なれば解決案が出るまでに時間がかかります。場合によっては答えが出
ないこともあります。この問題に対処するためには、すべてに優先す
ることが何であるのかを考えることでしょう。その優先すべき事柄とし
ては例えば「安全の確保」や「コスト面から見た最適な生産活動」ある
いは「社会貢献」等でしょう。

さらに、的確にAIを活用するために、製造プロセスと業務プロセスの確認、
場合によっては見直しが必要でしょう。どのような条件で異常が発生す
る可能性があるのか。異常の発見方法や報告は業務上どのような流れに
なっているのか。その対処方法として事前にできることは何があるのか
等について検討しておくことが大切です。つまりリスク分析と対策です。

 例えば、「安全の確保」や「最適な設備保全」等の観点からAIの活用
を考えてみましょう。

安全リスク対応の事例は多くあります。危険な作業からの隔離になります。
そのためにはロボットの活用や監視カメラの活用があるでしょう。
この場合の監視カメラの目的は、特定の設備に対して人に代わり異常部分
を常に監視している状態監視保全です。また、危険場所での作業者の安全
を見守るために異常行動を監視することもあります。この場合は移動し
ている作業者を追いかけることになります。そのためには、多くの画像
分析が必要です。

 次に、業務プロセスに沿って、設備保全を考えてみましょう。
設備のトラブルや異常発生は避けたいものです。

・「(Plan)保全計画立案」では、点検の重点設備の選定や点検頻度の
計画等が行われます。AIを用いて取り組める事柄としては、重点設備の
分類。異常発生の予測。故障の影響解析。さらに最適パトロール計画等
があります。

・「(Do)製造現場での点検」では、計画に基づいて設備の状態確認が
行われます。データの取得と記録が中心となります。そのためにロボット
なとの活用が考えられます。

・「(Check)データ診断」では、兆候の発見とそれに基づく異常発生の
予測が必要です。予測のためにはデータ解析が必要です。AIが得意とす
る部分です。ここでは、画像診断やプロセスデータ間の関連性の分析や
設備寿命の予測等が試みられるでしょう

・「(Action)実行、対策」では、診断結果に基づいて、修理や取り換
え作業が行われます。その際に、経緯をデータとして記録することが大
切です。定性的な記録などはテキストマイニングを行い、定量的分析に
耐えられる
ようにしておくことも必要でしょう。そして標準化や次の計画に役立て
ましょう。

このように、的確なAI活用を考えるためには、AIの目的や手法を理解す
るだけでなく、業務との関係を考えて取り組むことが大切でしょう。

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【お知らせ】AIおよびIoTの導入および活用定着セミナー
       ~ 設備保全、品質改善等 ~
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 経営改善にデータの活用は欠かせません。中でもAI (Artficial
Intelligence:人工知能)およびIoT(Internet of Things)の活用は
技術が進歩した今日とても有効です。

AIは「人工的に人間の知能を再現する考え方および技術」のことです。
この技術は1950年代から始まっています。またIoTは情報収集や発信の
ための技術です。このIoTの技術の発展がAIの技術をより高めています。

では企業の中で,どのような場面で活用が期待されているのでしょうか。
組み立て産業やサービス産業などそれぞれの分野で独自の活用が考えら
れます。装置産業では,設備保全や診断,品質改善などへの適応がまず
考えられるでしょう。

 AIを活用した大規模で高度なシステムの提供は大手IT企業が提供して
くれるかもしれません。そうなると,肝心な生産条件や品質の改善部分
を人任せにしてしまうことになるかもしれません。できればその心配を
最小限に留めたいものです。

複雑なシステムを導入する前にまずすべきことを考えてみましょう。
例えば、AIとIoTを理解して、その活用場面の検討を考えるべきでしょう。
また、AIに必要なデータ整備や見直しも大切です。その上で導入を考え
てみたらいかがでしょうか。

大切なことは,自社でできることは自社ですべきでしょう。
一つは現場のデータの見直しです。日頃の作業を見直して、記録の残し
方や活用の方法を再検討することが必要です。
二つ目は,データの見直しとともに業務の見直しを通じて社内教育を行
うことです。
それらを通して,安全作業や設備保全それに品質改善の方法を共に考え
てみませんか。

【内容】
1.AIおよびIoTとは
2.AIおよびIoT活用に向けての自社の問題点は何か
3.AIの手法と活用例
4.AIによる設備保全活動、品質改善支援の考え方

【日時】
2019/2/8(金) 10:00~12:00/14:00~16:00

担当講師:横山 真一郎

開催場所:東京・赤坂見附。詳細は別途ご連絡いたします。

費用:1名のご参加につき 10,000円 当日現地支払

お申込方法:セミナータイトルとご希望の時刻をご連絡ください。
 本メールへの返信、またはお電話で承ります。
 03-3519-7337 荒柴まで(不在時は鶴田までお願いします)。

申込期限:2019月2月1日(金) 24時まで。
※参加人数により会議室を変更しますので事前申込は必ずお願いします。
※午前・午後ともに最少催行人数は3名様です。満たない場合には
 開催を取りやめる場合がございますので、あらかじめご了承ください。

多くの方のご参加をお待ち申し上げております!

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編集後記
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青木:息子がIT系企業に就職する頃は、ネットビジネスやIT業界は実業
   か虚業かと騒がれた時代でしたが、今やAIやIoTの時代になり、
   義息子もIoT関連のSEであることから、日本経済を支える装置
   産業の皆様へのAI・IoT活用、導入に向けた提案活動にも熱が入り
   ます。

横山:テニスや水泳それに野球など、日本人が海外で活躍するようにな
   ってきたことは喜ばしいことです。スポーツ界はグローバル化が
   進んでいます。それに対して、政治や企業活動はどうでしょうか。
   トラブルを早期に解決して、日本が世界をリードすることを願っ
   ています。

 
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■発行人:日本ビジネス革新コンサルティング株式会社 荒柴宏充
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