TOP >
製造業 > NECと産総研、生産ライン構築や計画変更を高速化するAI技術を日産自動車と実証
製造業では、新規生産ラインの稼働前や既存生産ラインでの計画変更前に、生産ラインシミュレーションなどを用いて、事前評価・分析を行っていることがある。従来は、生産ラインの各工程での平均所用時間、人員・ロボットなどの配置をパラメーターとして設定し、シミュレーションを繰り返すという作業を人間が行っていた。
しかし、個別の顧客ニーズに合う商品を効率的に生産するマスカスタマイゼーションによる多品種混流生産ラインでは、生産ラインが複雑化しパラメーターのパターンが膨大となり、評価時間の増大やシミュレーション精度に課題があった。
日本電気株式会社(以下、NEC)と国立研究開発法人産業技術総合研究所(以下、産総研)は、AIシミュレーション融合技術を用いて、生産ラインの事前評価と運用の効率化を行う実証実験を、日産自動車株式会社と共同で実施した。
日産自動車の実際の生産ラインで利用している生産シミュレーターを活用し、精度の高い結果を得られるパラメーターを推定する実証実験を行い、新規生産ラインの早期構築や既存生産ラインでの迅速な計画変更により機会損失の削減・在庫削減が可能になること、また、精緻な予測による原価見積もりの精緻化・追加投資の削減が可能になることが確認できたという。
AIシミュレーション融合技術は、NEC-産総研人工知能連携研究室が開発し、精緻なシミュレーションを短時間で自動構築し、少ないデータから最適な意思決定を支援するものである。生産ラインへの適用では、機会損失の削減・在庫削減や、原価見積もりの精緻化・追加投資の削減が可能になるとしている。
大学卒業後、メーカーに勤務。生産技術職として新規ラインの立ち上げや、工場内のカイゼン業務に携わる。2019年7月に入社し、製造業を中心としたIoTの可能性について探求中。
企業向けAI活用虎の巻
AIによって「優秀な人材」の定義が変化したことを、どうみるべきか —AI時代の人材採...
まだ、生成AIのチャットボットで消耗しているの? ー自律的に動くAIエージェントが働...
AI時代の「中間管理職クライシス」 —部下がAIに相談する時代、上司の価値はどこに残...
AIに仕事を頼む技術 —なぜ「営業資料を作って」と頼むと失敗するのか?
生成AIは、使い手の「言語化能力」を暴く、リトマス試験紙
AIに「ゴミ」を食わせるな ーAIエージェントが賢くなるデータ、バカになるデータ
AIで業務を自動化する方法とは ーなぜ、ChatGPTを配っても仕事は減らないのか?
なぜあなたの会社で、生成AIが活用されないのか?どこで活用すべきか?
生成AI活用ガイド
AnthropicやOpenAIのAIが起こした事故に学ぶ、自社点検のための視点
熟練工の「勘」をAIに継がせるには ?「誰が」「どう」進めるかを5つのステップで整理...
シャドーAIという見えないリスク、現場の効率化と統制の溝をどう埋めるか
AI導入「内製か外部支援か」で悩む前に確認すべき5つのこと
「厳しい・緩い」では測れないAI規制、6カ国の規制動向から読み解く企業の備えとは
AIの費用障壁が下がった今も、導入が進まない企業に欠けている「入り口設計」という発想
公開3日で停止された「Claude Fable 5」はなぜ復活できたのか?解除の裏側...
AIエージェントが発注する時代に備える、サプライヤーが今すぐ点検すべき3つのこと
B2B取引の自動化で「発見されない企業」にならないために ーAIが自律的に連携する時...
各社が模索するAIエージェントを現場に入れるためのデバイス、企業は何を問うべきか