製造現場の経験と勘による判断をAIで標準化

背景

近年、製造業では生産ラインの高度化や自動化が進展し、データを活用した意思決定の高度化が求められています。NTT DATAは、こうした動きを「スマートマニュファクチャリング」と位置付け、データ統合やデジタルツイン、AIを活用した意思決定支援に取り組んできました。
一方で、生産準備プロセスでは、依然として熟練者の経験や勘に基づく暗黙知への依存やデータ不足といった課題が残っています。特に、ロボットや加工機などを活用する工程では、さまざまな制約が複雑に絡み合い、熟練者の暗黙知を十分に形式知化することは容易ではありません。また、近年活用が進むAI技術も、大量のデータを必要とするものが多く、データを集めにくい業務には適用が難しいという課題がありました。
こうした課題に対し、NTT DATAは、少量データでも制約を考慮した推論を可能とするAI技術「HRM」を活用し、生産準備プロセスに適用できるか検証しました。HRMは制約条件の多い推論において一定の成果が報告されており、熟練技能の形式知化、品質の均一化、生産性向上、新製品立ち上げの迅速化など、幅広い業務への効果が期待されています。

概要

本検証では、製造業の実務に近い問題を数理モデルで再現して検証しました。具体的には、以下の2つのHRMを適用したAIモデルを用意し、両者の予測結果の精度を比較することで、暗黙知に相当する少ない情報でも、予測結果にどの程度寄与するか検証しました。その結果、暗黙知を含むデータを学習したAIモデルは、暗黙知を含まないAIモデルと比較して、予測結果の一致率が約25％向上しました。これにより、HRMが製造業における熟練者の暗黙知を形式知化するうえで、一定の有効性があることを確認しました。

• 暗黙知を含むデータを学習したAIモデル
• 暗黙知を含まないデータを学習したAIモデル

役割分担

今後について

今後は、HRMの実業務環境における検証へと対象範囲を広げ、製造業におけるデジタルソリューションのさらなる高度化を進めていきます。NTT DATAは、こうした先端技術の活用を通じて、製造現場のさらなる生産性向上と業務変革の実現をめざします。