製造業経営コンサルタントの井上です。

先日の富士通とスバルのAI活用方法がここまでくれば、素晴らしい。というか、近い将来はこうなるのでしょう。

このエッジ上で行われるAI(人工知能)処理が中小企業でできる日が来るでしょう。近い将来。

ただ、前提条件として、加工時の主軸動力値も分析データの一つとしつつ、検査データも当然活用した結果、良否判断をする。

AIモデルは、研削設備に接続したセンサーから収集した主軸動力値や振動といったデータと、カム面の形状や面粗さなどの品質データを機械学習させて構築。加工中の全カムシャフトについて品質の良否を判定する。

日本経済新聞 電子版 2019年12月6日より

AI(人口知能)で製造業の検査用途で活用

日本経済新聞 電子版 2019年12月6日より

上記の図の通り、加工時のデータ、検査時での品質データを併せ持って、良否判定をする。

要するに、各種データがデジタル化出来てないとAI(人工知能)が活用できないのです。

AI(人工知能)は、あくまで手段。データをデジタル化するIoT等もあくまで手段。ただ検査を自動で行う目的に為に、複数の手段を用いて実現する。当然自動で。

このようなケースが、検査工程だけでなく多くの工程で必要になるでしょう。

まとめ

  目的を持ったデジタル化とデータを繋ぐことが、次の進化に繋がる。

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