製造業向けAI：ユースケースガイド
予期せぬダウンタイムは、製造業者に1分あたり数千ドルの損失をもたらします。しかし、多くのチームは予兆保全については依然として手探り状態です。
デジタル製造のリーダーであれば、このフラストレーションをご存知でしょう。カレンダーベースの保守スケジュールはリソースを無駄にし、ERPシステム、履歴システム、CMMS間ではデータがサイロ化され、単一の生産ラインだけではなく、製造AIのユースケースをスケールアップすることは不可能な状況です。
その一方で、設備からは予兆保全を早期が可能になるような膨大な量のデータが日々生成されています。しかし、チームにはそれらのデータからアクション可能なインサイトを導き出す事ができるツールが備わっておりません。
AIソリューションのROIを証明するというプレッシャーと、現在の分析スタックがブレークスルーよりもボトルネックを生み出しているという現実との間で板挟みになっているのではないでしょうか？このような状況が、対処療法的な保守、予期せぬダウンタイム、生産目標の未達の原因となり、貴社の収益と顧客満足度に影響を与えているかもしれません。
成功するデジタル製造チームの行い
多くの成功するデジタル製造チームは、一度にすべての問題を解決しようとはしません。代わりに、まず1つのインパクトの大きい製造課題を解決するためにAIを導入します。次に、相互に関連し合う接続された製造インテリジェンスのエコシステムへと体系的に拡張していきます。
どこから始めるかは、製造組織の成熟度と優先順位を慎重に評価する必要があり、企業によって異なります。例えば、Dataikuがメンテナンスパフォーマンス＆プランニングソリューション（英語）で取り組んでいる、データドリブン型のメンテナンス計画から始めることもよいかもしれません。
チームは、デジタルトランスフォーメーションが、何十もの切断されたポイントソリューションを導入することではないと理解できるでしょう。また、各ユースケースがデータを共有し、他のユースケースからのインサイトを活用し、次のイニシアチブの価値実現までの時間を加速するプラットフォーム上で製造AI機能を構築することの有用性も理解できるようになります。
勝者を際立たせるのは、彼らのプラットフォームアプローチです。彼らはすべての製造データソースを1つの管理された基盤を介して接続します。彼らは、即座にROIをもたらす実証済みの製造AIユースケースから始め、各生産ラインや他拠点へと体系的にスケールアップしていきます。その際、毎回ゼロから始める必要はありません。
製造AIユースケース：1つのソリューション、複数の産業アプリケーション
基盤：メンテナンスパフォーマンスと計画
本質的に、メンテナンスパフォーマンスと計画は、貴社の対処療法的な保守アプローチを予測的でデータドリブン型の運用に変換します。この製造AIユースケースは、CMMS、ERPシステム、作業管理プラットフォームからの保守履歴と、機器情報および非構造化コンテキストデータに接続し、3つの重要な機能を提供します。
- メンテナンスに関するインサイト： 各機器の平均故障間隔、残存耐用年数、生存確率を視覚化します。メンテナンスが必要な時期を推測するのではなく、いつ行動すべきかを知ることができます
- 最適化されたメンテナンススケジューリング： 任意のカレンダー日付ではなく、機器のパフォーマンスに基づいてメンテナンススケジュールを生成します。これにより、リソースを最適な場所に割り当てられます
- 自動化されたインテリジェンス：生成AIを使用して、非構造化メンテナンスレポートから追加のインサイトを引き出し、複雑な故障パターンを関係者に説明する自動レポートを生成します。生成AIを活用することで、基本的な分析を超えたものを提供します
業界固有のアプリケーション
すべての業界がメンテナンスパフォーマンスと計画を基盤として始めることができますが、次に拡張するユースケースは、業界固有の課題、規制要件、運用上の優先順位によって異なります。成功は、最初のユースケースでどれだけパワフルなユースケースを構築できるかによって決まってきます。すなわち、プロセスおよび運用データ基盤としての核を作るのです。ここからさらに関連するユースケースを構築していく事ができるようになります。既存のユースケースのコンポーネントを再利用することで、組織全体での迅速なスケーリングが可能になります。
1. 個別生産
個別生産業者は、複雑なサプライチェーンと品質基準を管理しながら、設備の稼働時間を最大化するという絶え間ないプレッシャーに直面しています。重工業における計画外のダウンタイムは、1時間あたり数十万ドルのコストがかかる可能性があり、設備の信頼性が非常に重要です。
この業界で際立つユースケースには、パラメーターアナライザー（英語）と異常検知が含まれます。これらの製造業におけるAI機能は、費用のかかるリコールになる前に品質問題を特定し、生産パラメーターを最適化して最大限の効率を実現するのに役立ちます。
住友ゴム（英語）のような業界リーダーは、Dataiku上で複数のAIユースケースを実行しており、AI最適化されたプロセスにより8割の製品においてで一貫性が向上しています。
2. エネルギー＆公益事業
エネルギー企業は、故障が単に高価であるだけでなく、壊滅的な可能性もある重要なインフラを運用しています。彼らは、老朽化した設備、規制順守、広大で分散した資産全体での継続的な運用の必要性のバランスを取らなければなりません。
この業界で際立つユースケースとして、資産ライフサイクル最適化とリスク管理が含まれます。これらのAI機能は、エネルギー企業が機器の劣化パターンを予測し、資産ポートフォリオ全体でのメンテナンススケジューリングを最適化するのに役立ちます。
GRDF（英語）のような業界リーダーは、Dataiku上で複数の成功した製造AIユースケースを実行しており、ディープラーニングとコンピュータービジョンベースのソリューションを使用して、メンテナンスが必要なガス圧力コントローラーを特定する事により、メンテナンスコストを25分の1に削減しています。
3. プロセス製造
化学品メーカーなどのプロセス製造業者は、わずかな変動が生産全体に影響を与える可能性のある複雑なバッチプロセスを扱っています。彼らは、継続的な運用において厳格な安全基準と環境基準を維持しながら、歩留まりを最適化する必要があります。
この業界で際立つユースケースとして、バッチパフォーマンス（英語）最適化とパラメーター制御が含まれます。これらのAI機能は、化学企業がプロセスの整合性を維持しながら、歩留まりを改善し、廃棄物を削減するのに役立ちます。
ソルベイのような業界リーダーは、Dataikuで複数のAIユースケースを実装しており、各プラントのエネルギー価格と資産可用性に基づいて最も経済的なエネルギー資産構成を決定するために、資産管理の意思決定を160倍高速化しています。
4. 製薬＆ライフサイエンス
製薬会社は、高価で時間のかかる生産プロセスを管理しながら、最も厳格な規制要件の下で事業を行っています。すべてのバッチは厳密な品質基準を満たす必要があり、重大な厳しい規制で管理されており、いかなるミスは重大かつ財政上のインパクトをもたらす可能性があります。
この業界で際立つユースケースとして、GxPフレームワーク内での生産品質管理と歩留まり最適化が含まれます。これらのAI機能は、製薬企業が高コストの生産プロセスの価値を最大化しながら、コンプライアンスを維持するのに役立ちます。
リジェネロンのような業界リーダーは、Dataiku上で複数のAIユースケースを実行しており、さまざまなサイズのシリコンおよびタンパク質の微粒子に対する94%の陽性予測率を達成し、各顕微鏡フローイメージング分類は15分未満で完了しています。
5. 消費財
消費財メーカーは、複数の製品ラインと施設全体で、大量生産と一貫した品質のバランスを取る必要があります。彼らは季節的な需要変動、賞味期限の考慮、ブランド基準を維持しながらコストを削減するという絶え間ないプレッシャーに直面しています。
この業界で際立つユースケースとして、生産計画とスケジューリング、およびサプライヤー評価が含まれます。これらのAI機能は、CPG企業が生産実行を最適化し、製造ネットワーク全体で製品の一貫性を確保するのに役立ちます。
次に来るもの： プラットフォームの利点
プラットフォームアプローチが変革をもたらす例を紹介します。メンテナンスパフォーマンスと計画のユースケースは、製造インテリジェンスのエコシステム全体の基盤となり、そこから3つの戦略的な柱へと続くでしょう。
- 設備稼働率の向上（出発点）： メンテナンスの成功により、予測保全、サプライヤー評価、資産ライフサイクルコスト最適化、およびスペアパーツ予測が可能になります。これらはすべて、同じデータ基盤の上に構築されます
- パフォーマンスの向上： 予測保全によって設備稼働率が最適化されると、チームは生産計画とスケジューリング、パラメータ分析、プロセス最適化に展開します。これらのユースケースは、効率を向上させ、サイクルタイムを短縮することができます。また、連携して複合的な価値をもたらします
- 生産量と品質の向上： 最後の柱は、欠陥および異常検知、生産品質管理、バッチパフォーマンス最適化、および歩留まり最適化に焦点を当てています。これらのユースケースは、欠陥を最小限に抑えながら販売可能な生産量を最大化します
それぞれの新しいユースケースは、1つ前の実装からのデータとインサイトを活用します。例えば、メンテナンスパフォーマンスデータは歩留まり最適化モデルに派生します。品質管理のインサイトは、予測保全スケジューリングの精度を向上させます。
この相互連携されたアプローチにより、チームは包括的な製造業でのAIプロジェクトを通じて、歩留まりと工場全体の設備総合効率を大幅に改善することができます。
なぜデジタル製造チームはDataikuを選択すべきか
他のプラットフォームがゼロからスクラッチでユースケースの構築し始めなければいけないのに対し、ユニバーサルAIプラットフォーム™であるDataikuは、すべての製造データソースとユースケースを統合することを可能にします。Dataikuを使用すると、チームは技術的なボトルネックなしにメンテナンスソリューションを構築でき、同時に企業全体のガバナンスとセキュリティを維持できます。
Dataikuの統合アプローチは、チームのAI導入・スケールアップを妨げる中心的な課題を解決し、成功に導きます。
- データのサイロを解消： ERP、ヒストリアン、実行システム、ラボの情報管理システム、IoTセンサー、メンテナンスログなど、異なるデータソースを単一のプラットフォームに接続します。Dataikuに備わっている異常値検出ツールと統計分析ツールを使用して、複雑でノイズの多い製造データを簡単に処理することができます。これらのツールは、真のプロセス異常と通常の変動を識別するのに役立ちます
- 技術的なボトルネックなしに加速： チームは、品質レポートや予兆的なインサイトなどの緊急のニーズに対して、ローコード/ノーコードの視覚的なインターフェースをすぐに活用でき、中央のデータチームはガバナンスとスケーリングに集中できます。この共同アプローチにより、ドメインの専門知識がAI開発を推進します
- 再構築せずに工場全体でスケールアップ： 複数の生産ラインや施設間で再現性を高めるために、製造業AIソリューションを構築してパッケージ化します。1つの工場で効果的なソリューションは、製造ネットワーク全体に迅速に展開できます。これにより、新しいAIユースケースを実装するたびにゼロから始める必要がなくなります
- 実績のある製造業AIの知識： GE、ミシュラン、トヨタ、NXP、ロシュなどの顧客を持つDataikuは、センサーキャリブレーション、GxPワークフロー、OTシステム統合などの製造業固有の課題を理解しています。当社のプラットフォームには、Aveva PIなどのシステム用の特殊なコネクターも含まれており、Dataikuのプラグイン（英語）を使用して他の多くのシステムにも拡張できます
今すぐ製造業務を変革しましょう
不要なダウンタイムと目標未達の日々を送っていないでしょうか。先進的な製造業の会社は、条件が完璧に揃うを待つのではなく、今すぐに始めて、包括的な製造AIエコシステムへと体系的に拡張していく方法を取っています。
NXPやミシュラン（英語）のような企業は、AIがデジタル製造組織に効果的であることを証明しています。唯一の質問は、あなたがリードしていく存在となるのか、それともフォロワーになるのかです。あなたのデータを競争優位性へと変革していきたいと考えているなら、Dataikuと始めてみませんか。