製造現場への生成AI、AI導入と活用のポイント

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本セミナーでは、製造現場における工場・生産ライン・設備について取り上げ、自動化システム、工程計画、投資計画、量産準備など生産性を上げるために必要な設備改善・作業改善・レイアウト改善について解説いたします。

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プログラム

第1部 製造現場への生成AI/AI導入とデータ収集、分析の進め方

(2024年10月25日 10:00〜11:30)

　製造現場では日々膨大な量のデータが生み出されており、これらデータの利活用が企業の成長や競争力を左右する時代になっています。一方で、足元ではAI技術が急速に進歩し、従来の機械学習技術に基づくAI (予測AI) のみならず、2022年11月にChatGPTが公開されて以来、「生成AI」という言葉が世界を席巻しており、これらAI技術の導入は喫緊の課題です。 　本講演では、製造現場における実践的なデータ活用や予測AI/生成AI導入に向けて、分析やAIの基本的な知識から、製造現場特有の活用ポイント、データ活用人材育成の考え方について紹介します。

  1. データ社会と製造業を取り巻く現状
    1. 超ビッグデータ社会の加速とデータ活用ニーズ
    2. AI技術の急激な進展
    3. 日本の製造業を取り巻く現状
    4. 製造業におけるデータ利活用の現状
  2. 製造現場の視点で見るデータ活用とAI導入
    1. 従来の統計的工程管理とビッグデータ分析の違い
    2. 製造現場におけるデータの種類と活用例
    3. 自工程完結と製造ビッグデータ活用
    4. プロセス製造業と組み立て製造業の違い
  3. 製造現場における予測AI/生成AI導入の進め方
    1. 予測AIと生成AIの違い
    2. AI手法選択の考え方
    3. 分析テーマ検討の考え方
    4. 分析結果の評価と現場へのフィードバックの考え方
    5. 「PoC止まり」を防ぐために
    6. データ収集の考え方
  4. 製造現場におけるデータ活用人材育成の考え方
    1. データ活用人材に必要なスキル
    2. データ活用の育成モデル例
    3. データ活用人材の配置例

第2部 製造現場におけるDXの進め方の要諦とAI導入のポイントおよび、生成AIの展望

(2024年10月25日 12:15〜13:45)

　昨今、製造現場において業務改革や異常検知などのために、AI (人工知能) の導入が進みつつあるが、導入にあたってはデータの取得や、取得されたデータの連携が非常に重要になってくる。しかしながらAIの導入目的を明確にしないまま、AIを適用すると現場は混乱し、運用に大きな支障が生じる。 　本セミナーでは、まず製造現場におけるモノづくり (モノづくりDX) 改革の意義や、絶対に失敗しない進め方の要諦から、AIの導入ポイントを詳述するとともに、今後導入が進むであろう生成AIの展望について解説する。

  1. モノづくりDXとは
  2. モノづくりDXの進め方の要諦
  3. モノづくりDXにより生まれる新たな価値
  4. 製造現場においてデータの利活用が進まない背景
  5. 製造現場におけるAI導入の必要性
  6. データの取得方法
  7. データの連携方法
  8. AIによる予測、予知モデルの作成
  9. AIによる各種モデルの実装方法
  10. AIによる予測、予知モデルの導入事例
  11. 製造現場における生成AI導入の今後の展望

第3部 製造現場に適した生成AI/AI技術の選び方と導入のポイント

(2024年10月25日 14:00〜15:30)

　この講演では、生成AIの基本的な概念とその技術的な仕組みを理解し、製造現場での具体的な活用方法について詳しく解説します。生成AIは、生産性の向上、業務効率化、新製品の創出など多岐にわたるメリットを提供しますが、その導入には慎重な計画と実践が求められます。 　本講演では、最新の技術動向や成功事例を紹介し、生成AIの導入におけるポイントや課題、そして効果的な活用方法について、具体的なアプローチと実例を交えて説明します。

  1. 生成AIの基本概念と歴史
  2. 生成AI技術の基礎
  3. 生成AIの仕組みと能力
  4. 製造業における生成AIの役割と重要性
  5. 生産性向上への貢献
  6. 生成AIを用いた創造性の促進
  7. 生成AIの製造業への具体的な応用例
  8. 設計工程への生成AIの導入
  9. 文書作成の自動化
  10. データ検索と情報抽出の効率化
  11. ロボット制御の自動化
  12. RAG (検索拡張生成) の導入とメリット
  13. 生成AI導入の際の課題と対策
  14. 情報漏洩のリスクとその対策
  15. ファースト・オートメーションの提供サービス

第4部 製造現場へのロボット導入とティーチングの進め方、生成AIの活用

(2024年10月25日 15:45〜17:15)

　製造現場へロボットを導入しようとした場合、必ず必要な作業がロボットのティーチング作業である。効率よくロボットを活用しようとしたら、最適なティーチングが必要である。このロボットに動作を指示するティーチング作業に、今生成AIで自動化する技術が導入され始めている。 　生成AIは、大量のティーチングデータを学習し、そのパターンや特徴を理解することで、それに似た内容の作業手順を新たに作成する。こうした生成AIのロボット導入におけるティーチングへの活用事例を紹介する。

  1. 製造現場へのロボット導入
    1. ロボット導入のプロセス
    2. ティーチングマンの育成
    3. 作業変更の対応
  2. ティーチングの進め方
    1. ティーチングとは
    2. ティーチングの手順
    3. ロボットシミュレーション
  3. 生成AIの活用
    1. 生成AIで何ができるか
    2. ロボットと生成AIの関わり
    3. 音声認識機能の活用
  4. ティーチングへの生成AIの活用
    1. 少量多品種対応
    2. ティーチングの時間・コストの削減
    3. 複数のロボットによる作業

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