製造業のAI活用事例

データとAIが
製造業DXを加速する

インダストリー4.0やスマートマニュファクチャリング時代の中、dotDataはデータとAIを活用して、製造業のDXを具現化します。

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AIとデータからのインサイトがスマートマニュファクチャリングを実現

不確実性を増すグローバルサプライチェーンや、IoTの潮流で大量のデータが収集、蓄積される中、製造業におけるDXは、企業の競争力を向上させ、イノベーションを促進するための重要なステップである一方で、多くの課題を抱えています。インダストリー4.0時代において一歩先を行く企業では、設計、製造、調達、在庫、営業、アフターサービスに至る全ての段階でデータを活用し、製造業の生産性の向上と品質を高めます。dotDataは、独自の特徴量自動設計によって、設計パラメータと製品品質の関係、機器の故障予兆となるパターン、需要や在庫の時間変動といったインサイトをデータから発見し、製造業DXの基盤を提供します。

製造業界における課題

イノベーションサイクルの加速

製造業は、DX推進による急速な技術革新の波に直面しており、特にAIとデータ活用の進展が業界に大きな転換期をもたらしています。研究、設計、試作のプロセスは製造業の競争力の源泉であり、これらの分野での革新は市場における優位性を決定します。AIとデータ分析による高速な意思決定は、製品の設計から市場投入までの時間が大幅に短縮を可能とします。このため、これらの技術を取り入れていない製造業者は、イノベーションの波に乗り遅れ、競争力を急速に失うリスクに直面しています。また、新技術を導入することで業務効率化を図るためには、高度な専門知識が必要であり、特に中小規模の製造業者にとっては大きな負担となります。このため、製造業界はDX推進において技術的進歩だけでなく、経営戦略と人材育成の側面からも、迅速かつ革新的な対応を求められています。

製造業におけるCXの追求

製造業DXにおけるCX(顧客体験)の追求は、製品設計、販売、アフターサービスの各ステージで重要です。この分野では、AIとデータ分析を利用して顧客の行動パターンや購買履歴から得られるインサイトが、製品の改善とマーケティング戦略の最適化に役立ちます。しかし、B2BやB2B2Cのビジネスモデルを持つ製造業者にとって、直接的な顧客データへのアクセスは大きな課題です。この問題に対処するため、製造業者はデジタルチャネルを通じた直接的な顧客関係構築や、協力企業とのデータ共有を含む戦略的なデータ収集・活用計画を立てる必要があります。効果的なデータ戦略により、製造業者は顧客ニーズに迅速に対応し、個別化された製品やサービスを提供できるようになり、顧客体験の向上に貢献します。顧客データの収集と活用は、製造業の持続可能な成長と競争力向上に不可欠です。

ノウハウの継承と生産プロセスの自動化

製造業におけるDXでは、属人化したノウハウの継承と生産プロセスの効率化が重要な課題です。経験豊富なエンジニアの高齢化や激化する人材確保競争は、製造ノウハウの伝承を困難にしています。属人化の問題を抱える製造業に対し、AIとデータ分析の活用が有効な解決策を提供しています。これらの技術は、エンジニアの経験やスキルに基づく属人化した製造プロセスに、客観的なデータに基づいたプロセスへを導入し、ノウハウのデジタル化による業務プロセスの見える化により再現と継承を容易にします。また、AIの導入はファクトリー・オートメーションやスマートファクトリーとしての生産プロセスの自動化に貢献し、生産性の向上を実現します。これにより、製造業はエンジニアの知識を効率的に活用し、限られた人的資源を超えた生産能力を実現できるようになります。

不確実性の高まるサプライチェーンと
在庫リスク

日本の製造業界は現在、コロナ禍やウクライナ戦争によるグローバルサプライチェーンの不確実性と、脱炭素を目指す環境政策の推進という二重の挑戦に直面しています。これらの外部環境の変化は、原材料の調達や製品の配送において、予測困難な供給中断やコスト上昇を引き起こし、過剰在庫や不足によるリスクを増加させています。同時に、顧客や社会の環境意識の高まりに応じたゼロエミッションへの取り組みは、サプライチェーンの再構築や環境に優しい素材への移行を必要とし、安定した調達や在庫管理の複雑さを一層高めています。これらの課題に対応するためには、データとデジタル技術の活用が不可欠です。AIとデータ分析による可視化により、サプライチェーンの透明性を高め、リスクの予測と管理を改善することができます。これにより、製造業者はより迅速かつ柔軟に市場の変化に対応し、持続可能な生産プロセスや在庫管理を実現することが可能になります。このようなデジタル技術の活用は、製造業の競争力を維持し、将来のビジネス機会を掴むための重要な鍵となっています。

製造現場のDX化を加速するdotDataのユースケース

機械・自動車、金属・鉄鋼、化学・医薬品、電子部品、食品など、dotDataは製造業のデータ駆動型DXを推進します。設計、製造、調達、在庫、営業、アフターサービスなど製造業の業務にとって重要な課題に対して、dotDataの特徴量がビジネスを革新するインサイト(洞察)をもたらします。

設計・試作条件と製品性能・品質のモデル化

設計・試作条件と製品性能・品質のモデル化

dotDataの特徴量自動設計は、製造業におけるイノベーションを加速しています。例として、横浜ゴム株式会社様では、原材料や混合プロセスなどの設計条件と製品の性能(制動性能や耐摩耗性など)との関係を特徴量として抽出し、これによりモデル化の精度を向上させ、生産効率と製品品質の向上を実現しています。このようなアプローチは、マテリアル・インフォマティクスや、金属製造などでも応用されています。また、消費財メーカー様は、小売業者と連携して収集した消費者の購買行動や、生活習慣・嗜好に関するデータから特徴量を分析し、新商品開発を加速しています。このアプローチにより、製品開発の時間とコストの削減、市場ニーズへの迅速な対応が可能になります。dotDataの技術は、データ主導の製品開発プロセスを実現し、製造業の競争力の源泉を強化します。

需要、価格、在庫、リスク予測によるSCM高度化

需要、価格、在庫、リスク予測によるSCM高度化

dotDataは、製造業における需要、価格、在庫といったSCM(サプライチェーン・マネージメント)の変革を推進しています。某自動車メーカー様は補修部品の在庫予測を最適化し、在庫削減を実現。dotDataを用いて販売履歴や市場動向のデータから特徴量を導出し、より精度の高い予測を可能にしています。同様に、某化学メーカー様では原材料の需要と先物価格予測により、調達プロセスを高度化。市場トレンドや経済指標からのパターンの発見を通じて、効果的な調達戦略を策定しています。また、某金属メーカー様はdotDataを活用し、鉄鋼製品の需要予測で生産量や在庫を最適化。これにより、市場の変動に素早く対応し、過剰在庫や供給不足のリスクを軽減しています。dotDataは、データ主導のアプローチにより、製造業の効率的な運営と市場変動への適応能力の向上を実現しています。

最適な製造条件の発見と生産工程の効率化と自動化

最適な製造条件の発見と生産工程の効率化と自動化

dotDataは、データから最適な製造条件を発見し、製造業の生産工程の効率化と自動化を実現しています。某製造メーカー様はdotDataを利用して、プラントの稼働条件と製品品質の関係を特徴量として分析し、低電力で高品質な製品を製造する最適条件を発見。これにより、生産効率とコスト効果の両面での改善が実現しています。また、ファクトリー・オートメーションでは、製造のためのアクチュエータの制御をdotDataのAIモデルで自動化し、プロセスの効率化を図っています。この自動化により、一貫した品質を維持しつつ作業の効率化とコスト削減を達成。dotDataの技術は、製造条件の最適化からプロセスの自動化に至るまで、製造業の生産性を向上し、競争力強化に貢献しています。

商品開発、販売、アフターマーケットサービスにおける顧客体験変革

商品開発、販売、アフターマーケットサービスにおける顧客体験変革

dotDataの特徴量自動設計は、製品開発の初期段階からアフターマーケットサービスまで、顧客体験の向上に貢献します。自動車や消費財メーカーなどのB2B2Cビジネスでは、デジタルチャネルや卸業者との連携を通じて得られる消費者のデータの特徴から、製品改善につながるインサイトを発見します。これにより、顧客ニーズを深く理解し、よりパーソナライズされた体験を提供する製品を生み出すことが可能になります。また、電子部品自動車メーカーでは、dotDataを活用してアフターマーケットでの製品不具合や、コールセンターへのお客様の声を分析し、製品やサービスの品質向上に役立てています。これにより、顧客満足度の向上とブランド忠誠度の強化を実現しています。

お客様の声

JFEスチール株式会社

JFEスチール株式会社

当社は、様々な AIモデルによって、製造プロセスにCPS(Cyber Physical System)を実装するビジョンを推進しており、dotDataは我々のビジョンの実現に欠かせない主要なコンポーネントになるでしょう。

データサイエンスプロジェクト部 主任部員 津田和呂氏
株式会社JALエンジニアリング

株式会社JALエンジニアリング

dotDataによって、整備士・エンジニアの知見に基づく仮説検証型分析では見い出すことができなかった不具合の予兆につながる新たな特徴量を作成することが可能になりました。

技術部 システム技術室(当時) 谷内亨氏
横浜ゴム株式会社

横浜ゴム株式会社

dotDataによって到底発想し得ないような、斬新な切り口の特徴量が多く抽出され、タイヤ開発のイノベーションに繋がっています。

エグゼクティブフェロー研究先行開発本部 AI研究室 研究室長 小石正隆氏
キリンビール株式会社

キリンビール株式会社

dotDataに注目した理由は、既存AI基盤と異なり、複数の特徴量の掛け合わせによる説明が可能になることです。項目ごとに評価するのではなく、例えば「原材料がXで温度がYになると品質異常が発生しやすい」という説明ができることで、現場の理解もより深まるはずと考えました。また、直感的に理解できるUIも他社製品にないものでした。

生産本部 技術部 主査 木村静太氏
エレコム株式会社

エレコム株式会社

ゆくゆくはAIが訪問先を提案してくれるだけでなく、訪問のアポ取りまで自動的に行ってくれれば、営業担当者はお客様と向き合う時間をより多く取れるようになります。さらに将来的には、ソフトウェアベンダーとハードウェアメーカーのビジネスマッチングをAIが提案してくれるようになれば、弊社のビジネスの幅もより広がるでしょう。

マーケティング部コーポレート企画課 課長 田中雅之氏

製造業におけるDXの活用事例

エレコム株式会社 顧客訪問と売上げの相関をデータで解明 AIによる営業力強化で新市場を切り拓く

エレコム株式会社

顧客訪問と売上げの相関をデータで解明
AIによる営業力強化で新市場を切り拓く
キリンビール株式会社 AIによるビール製造の省力化をdotDataで実証実験。多様な知見を得る

キリンビール株式会社

AIによるビール製造の省力化をdotDataで実証実験。多様な知見を得る
横浜ゴム株式会社 「人とAIの協奏」で目指すものづくり革命 dotDataで、タイヤの性能と開発・製造プロセスを改善

横浜ゴム株式会社

「人とAIの協奏」で目指すものづくり革命
dotDataで、タイヤの性能と開発・製造プロセスを改善
某世界的自動車メーカー AIにより1000万ドルもの在庫コスト削減に成功

某世界的自動車メーカー

AIにより1000万ドルもの在庫コスト削減に成功

dotDataのAIプラットフォーム 特徴量がデータ活用の成否を決める

dotDataは、独自の特徴量自動設計技術をコアとして、機械学習でAIモデルを構築する、特徴量をアセットとして蓄積しデータを強化する、データインサイト(洞察)を抽出して業務をデータドリブンに変革するといった、さまざまなシーン毎に最適なAIプラットフォームを提供し、デジタル技術を活用して製造業におけるDX(デジタルトランスフォーメーション)を推進します。

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dotDataと一緒に、新たなビジネスチャンスを見つけませんか?様々なビジネス課題やAI・データ活用に関するご質問やご相談は、お気軽にお問い合わせください。

よくある質問

DX(デジタルトランスフォーメーション)とは、業務のデジタル化を進め、それにより収集したデータを活用して業務の生産性向上を図るとともに、ビジネスモデル自体の変革を目指します。製造業におけるDXとは、IoTやスマートマニュファクチャリングの時代において、製造工程全体で取得されるデータやデジタル技術を活用して、研究・試作・設計におけるイノベーションの加速、生産工程の効率化や自動化、サプライチェーンの変革を実現します。経済産業省が、コロナ禍及び「2025年の壁」の問題(2025年以降にシステムトラブルが多発し、日本企業の競争力が低下、多大な経済損失を生む恐れ)への対応を背景にDX推進の必要性を強調しており、日本の製造業においても、DX推進による生産プロセスの革新、顧客体験の向上、新規ビジネスモデルの創出、コスト削減、そして持続可能な競争力の構築が求められます。

製造現場のエンジニアにとって、データやAIに基づくアプローチは馴染みがないことが多く、これらの新しいアプローチの浸透には時間がかかり、データ分析者と現場とのコミュニケーションの相互理解や、データ人材の育成が重要です。横浜ゴム様はエンジニアとAIの協奏の推進に、三井化学様JFEスチール様はデータ人材の教育に、それぞれdotDataを活用し、製造業のDXを推進されています。

dotDataのAIプラットフォームとは、特徴量エンジニアリングを自動化する独自の技術を中核として、企業におけるデータ活用や機械学習を加速するソフトウェア・ソリューションです。最大の特長は、AIモデルやデータインサイト(洞察)にとって最も重要となる「データに隠れたパターン」を「特徴量」として、独自のアルゴリズムが自動的に発見する点です。これによって、AIモデル開発の短期省力化、データ活用の民主化、そして人間が気がつかなかった新たな気付き(データインサイト)を企業に提供します。

dotDataの特徴量自動設計は、ディープラーニング(深層学習)のような高次元のブラックボックス化された特徴量とは異なり、説明性の高い特徴量に絞って探索を行います。これによって、業務部門が特徴量を通じた予測結果を理解し、またデータを活用してビジネスインサイト(洞察)を発見することを支援します。また、dotDataは、ディープラーニングが扱うことができない、複数表を直接入力として、業務データを直接探索することで、よりよい特徴量を探索することができる点も、大きな利点です。

dotData Feature Factoryは、入力されたテーブルに対して分析観点でのデータ品質のチェック機能があり、データ品質が低い場合には、ユーザーにその理由を通知し、欠損値、外れ値などの、一般的なデータクレンジングは自動的に実行されます。また、分析データベースに対して、カステむのデータ前処理を記録することで、同じデータに対して、誰が実行しても、いつでも同じ前処理を適用することができます。