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。
これもすごいなぁ。これこそAIを使った検査だ。 / 富士通とSUBARU、AIでエンジン部品研削を全数検査 (日本経済新聞) #NewsPicks https://t.co/Qus9trjzuq
— 井上雅史＠船井総研 上席コンサルタント・エグゼクティブ経営コンサルタント (@masashi_i) December 7, 2019
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）
（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。
ソリューション
