製造業界のAIおよびDX導入事例をご紹介します。製造業界では、IoTを用いたシステム、ロボット化の技術、ビッグデータを用いた活用が多く報告されています。AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。
【導入事例の概要】
株式会社ダイセルは、「ダイセル式生産革新」として一連のプロセス改革を行い、製造業における品質向上、安全性強化、コスト削減、標準化を確立しました。これにより新しい経営戦略を立て、製品の競争力を高める原動力となっています。
【導入の背景】
歴史的な理由から、ダイセルの各工場ごとに生産性向上への取り組みは進められていましたが、それぞれが個別最適化されているため、グループ全体のシナジーは生まれていませんでした。
また、プロセス型産業にも関わらず、人による介入が多く、本来の業務からずれて対応が必要となっているケースがありました。
【元々の課題】
ダイセルは、分断され、個別最適化された工程により、工場全体の製造プロセス最適化に問題を抱えていました。設備や材料起因の不具合を人手で修正していたため、効率が悪くリソースを無駄に消費していました。
【解決策】
共通の基準での現行業務の再点検から始め、全体像の把握、マスタープランの策定、業務の無駄排除、製造担当者負荷の軽減、言語や図面の統一などに取り組みました。
さらに、オペレーションの標準化、総合オペラビリティスタディの実施、データベースのシステム化により、持続可能な改善を図りました。
【効果】
ダイセル式生産革新により製造プロセスの品質向上、安全性強化、コスト削減、標準化を実現しました。これにより、新規顧客の開拓にも成功し、製品競争力の継続的な向上を確立できました。
また、経営戦略としてのプロダクションイノベーションやプロセスイノベーションなどをステップとして利益創出へと繋がり、企業の成長に貢献しています。
【出典】
