AI でデータドリブンによる意思決定までの準備

工場の生産工程には大量のデータがあっても、それらのデータを意思決定に使用できなければ、この記事の冒頭でお伝えしたように意味がありません。従って、まずは既存のシステムでは、

    1. どのようなデータが保存されているのか
    2. どのデータが使用できるのか
    3. 追加に保存する必要なデータがないのか
    4. データの形式を変換する必要があるのか、など確認する必要があります。

データドリブンによる意思決定に向けて、AI活用のメリット

    1. 生産計画を自動化します。各生産工程にはどの機械を使用し、どれくらいの人員が必要になるか、システムが計算してくれます。作業者はただ指示して、確認するだけです。
    2. 過去データを使用して予測モデルを作成することで、生産用の原材料の購入をより正確に予測できます。
    3. 製品の品質を検証・改善する際、人間よりも正確に実施できます。AIは人の目に見えない領域に関してデータを分析して表示できるためです。
    4. 製品の在庫を管理し、欠品や過剰在庫による問題を防ぎます。
    5. 機械の予防保全計画を立案できます。 生産工程や納品予定に影響を及ぼす可能性のある突然の機械停止を防ぎます。

AI活用の注意事項

    1. 作業工程の削減、プロセスの自動化、生産における無駄な時間の削減など、改善したいことがたくさんある場合、AIをどの問題解決に活用するか明確な目的を設定する必要があります。そして、AI・機械学習の仕組みを学んだり、専門家にアドバイスを求めたりしましょう。
    2. AI導入の意思決定には、各部門の視点を把握できるように、生産企画部門、生産ラインの作業者、営業部門、人事部門、経営者など関係者全員を参加させましょう。
    3. AI は自動的に回答を推奨し、意思決定を支援するツールであることを常に認識すべきです。結局、最終決断は人間でなければなりません。
    4. AI は機械学習によるデータを学習して予測モデルを作成するため、エラーを起こす可能性もあり、人間の代わりに全ての作業を行うことはできません。また、機械学習にとってデータが一番大事な要素です。学習したデータの品質が低い、あるいはデータ量が不十分な場合、作成されたモデルの精度が低く、使用できなくなります。