製造業にとって自動化は競争力の源泉となります。第一次産業革命での蒸気機関の活用に端を発する自動化プロセスは、ローコストオペレーションで品質の高い良い製品をつくる要となってきました。AI / 機械学習は、製造業が直面する新たな問題点に対し、新たな方法で解決することに役立ちます。
概要
AIを活用して製造業の生産性を向上させる
AIが製造業にどう役立つか？
AI / 機械学習を活用し、歩留まり改善、リワークコストの削減、品質問題リスクが高い生産ラインや製造工程の予測が可能になります。
dotDataを活用することで、限られた予算で生産性を向上させることができます。dotDataのデータ サイエンス自動化プラットフォームを活用することで、手作業によるデータサイエンスプロセスに労力を投入することなく、予測モデルを自動的に作成することができます。
製造装置のオペレーションデータやセンサーデータ等の履歴データを活用することで、製造装置の致命的な停止やチョコ停・スローダウンにつながる不良の予測モデルを策定することができます。
高額なメンテナンス費用が必要となる問題が発生する前に、故障につながるリスクが高い装置を特定し、軽微な修理や改良を行うことで、メンテナンスコストを削減します。
需給予測の精度向上は、効率性が向上し、コスト削減とムダをなくします。
dotDataにより作られたAI / 機械学習モデルを適用することで、売上予測の精度向上、製品毎の需要予測による生産計画スケジュールの最適化、サプライチェーン上のギャップまたは収益性悪化につながるコスト増加要因を特定できます。
工場の生産能力を予測し、労務費、水道光熱費、その他変動費の投入量を効果的に計画、変更することはオペレーションコストだけでなく、利益に対して影響を与えることができます。
生産実績、販売実績、水道光熱費の使用実績、その他オペレーションデータをdotDataに投入することで、工場の生産能力を予測し、リソースの効果的な管理と、利益の最大化につながります。
製造業でのAI活用事例
ロボティックプロセスオートメーション (RPA)
ロボティックプロセスオートメーション（RPA: Robotic process automation）で業務プロセスをデジタル化することで、業務プロセス時間を短縮します。
既存のレガシーシステムで行っている業務を自動化・効率化するにためにシステムを再構築するには多大な時間とコストを要しますが、RPAは既存システムを置き換える事なく実現できます。
手動でのシステム利用ログデータから自動的に学習するデータサイエンス自動化プラットフォーム（いわゆるロボット）を導入することで、業務プロセスの自動化が実現できます。そのロボットをAPIベースでデプロイメントすることで、継続的に業務プロセスを学習し自動化に貢献できるようになります。
予知保全
工場の予知保全によりダウンタイムを極小化します。
メンテナンスコスト高となる製造装置の計画外停止を防止し、メンテナンスタイミングを最適化し、装置の稼働時間・生産能力を向上することは、AI / 機械学習の適用領域の一例です。
dotDataは製造装置の操作履歴データやセンサーデータを活用して、継続的な安定稼働につながる故障予知モデルを構築できます。
製造現場の分析
製造現場で予測分析を適用することにより、ロジスティクス効率化分析、生産リードタイム削減分析、コスト削減分析、製造工程の非効率化分析に役立ちます。
dotDataで工場操業で発生した多くの履歴データを分析することで、コスト削減や効率化に貢献する予測モデルの構築ができます。構築した予測モデルは、dotData APIベースにて分析環境に迅速デプロイすることが可能です。
在庫およびサプライチェーン管理
需給管理や在庫管理の最適化において、予測分析を適用することで、これまでにないレベルで効率化できます。過剰在庫による在庫コスト増の回避、緊急補充によるコスト増の回避、品質とコストのバランスが良い調達先や物流ベンダー選定などサプライチェーン全体に貢献します。
dotDataで過去のサプライチェーンデータを分析することで、部品の欠品予測やコスト増となりそうなサプライヤー/ベンダーの特定ができ、コストを極小化しつつ出荷量を最大化できる最適化されたサプライチェーンモデルを構築することができます。
ロボティクス
AI / 機械学習が搭載された高度な産業用ロボットの活用で、製造工程を自動化します。
手動の生産工程を産業用ロボットで自動化する場合や、IoT技術を使ってロボットの状態を監視する場合にも、dotDataはロボットの購入・導入での費用対効果を最大化します。履歴データとリアルタイムデータの両方を活用して、使用状況の予測、ロボットのダウンタイムの監視・予測を行い、ロボットオペレーションの効率性を最適化することができます。
ニーズに応じた二つのdotData
お客様の環境とスキルに応じた二つの異なるdotDataが利用できます。二つの製品の間で開発した機械学習モデルをやりとりし、ビジネスアナリスト・BIユーザーとデータサイエンティストの連携を強化することができます。
dotDataがいかに製造業をに貢献できるか？
データセンターはあらゆる業種にとって急速に洗練化・多様化してきています。dotDataは、すべての関係者に即座に役立つ多くのソリューションを提供します。
チーフデータオフィサー（CDO）
データサイエンスを研究段階からビジネスの現場適用へ
製造業は豊富なデータを所有しています。チーフデータオフィサーの最も大きな課題の1つは、保持しているデータを使用できているかではなく、データへの投資から本当に最大限の投資対効果（ROI）を得られているかどうかです。
dotDataはデータサイエンスプロセスを全てカバーしており、データ活用によるROI最大化に加速的に貢献します。特徴量設計を手動で行ってきたことによりAIモデル構築が上手く進んでいなかった状態から、dotDataを使うことでデータサイエンティストチームをその状態から解放します。
チーフデータサイエンティスト（CDS）
データサイエンスチームの悩みを解消する友好的なツール
96%のAI / 機械学習プロジェクトのが研究室に留まっているという事実がありますが、dotDataを活用することで、その障害を取り除きデータサイエンスの実践を加速します。
dotDataを活用した場合の特徴量設計に要する手間の削減や、構築したAIモデルの業務適用の迅速さは、実世界のデータを通じてモデルを最適化・再学習する際にも役立ちます。dotDataのデータサイエンス自動化プラットフォームを活用することで、企業はデータサイエンスプロジェクトの実現を最適化します。
チーフインフォメーションオフィサー（CIO)
データサイエンスに関する悩みを解消する
dotDataの導入により「市民」データサイエンティストの創出、もしくはデータサイエンスチームの業務が加速化され、AI / 機械学習プロジェクトを正確かつ期限内に完了できるようになり、CIOの責務に貢献します。
dotDataは、大量のセンサーデータや、製造実績データなど多様なデータを活用し、サプライチェーン計画や装置のダウンタイム削減等、様々な分野で貢献し、ビジネス価値を創出します。dotDataはデータサイエンスプロジェクトの実行環境として、AIモデル構築や自動化を確実に実現しCIOにとっても意義高いものとなります。
全ての企業、全ての人の手にAIを
dotDataは、独自の自動化技術によって企業のAIを加速し、民主化し、業務を革新し、全ての企業・全ての人がAIを活用できる世界を創出します。dotDataのAutoML 2.0は、AI開発の破壊的なスピードとスケールによって、AIによるビジネスの変革に無限の可能性をもたらします。
BI & データアナリスト
データ前処理や特徴量設計に関する深い知識やスキルが必要な従来のAutoMLとは異なり、dotDataはデータサイエンスプロセス全体を自動化します。BIアナリストとデータアナリストは、 dotDataを利用して、短期間でAI / 機械学習活用の取り組みを開始することができます。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、80%の時間を複雑なデータ処理や特徴量仮説の設計に費やしています。特徴量自動設計で機械学習モデル開発を強化し、プロセス全体の自動化によって価値創出にかかる時間（Time-to-Value）を10倍高速化することができます。