AIは品質管理をどのように改善する？ ユースケースを基に解説

AIが改善できる製造プロセスの一つは品質管理だ。AIが製造業の品質管理を改善する具体例を紹介する。

[Paul Maplesden，TechTarget]

　多くの企業は製造プロセスが複雑化した際、業務を最適化するためにAI（人工知能）の導入を検討している。AIを活用して改善できる製造プロセスの一つに品質管理がある。

　AIは品質管理において欠陥の特定と無駄の削減に役立つ。ただ、AIと機械学習(ML)を製造プロセスに導入するには、多大な投資や統合、トレーニングが必要だ。

　AIが製造業の品質管理を改善する4つのユースケースと、将来的にAIが適用できると考えられる4つのユースケースを紹介する。

AIは製造業の品質管理をどのように改善する？

　AIが品質管理プロセスを改善する4つのパターンを紹介する。

1．人的ミスを減らす

　従業員は、疲れていたり仕事を急いでいたりしていると品質管理における問題を見落とす可能性がある。適切に訓練された品質管理AIがエラーを発見し、従業員は適切な修正措置を講じることができる。さらにAIは、製品の小さな欠陥など人では検出が困難な問題を発見できる。

2．ブランドの評判が向上する

　顧客は高品質の商品を期待しており、製品の欠陥は不満や低評価につながる。AIは、製品を顧客に発送する前に製品の欠陥を特定できる。

3．規制を満たすのに役立つ

　多くの製品は厳しい規制を満たす必要があり、AIはコンプライアンス問題やその他の問題を発見することで規制の順守を支援する。

4．無駄を減らす

　MLは、欠陥のある原材料や部品が下流の製造工程に入るのを防ぐのに役立つ。その結果、不良部品が原因の不良品を減らすことができる。

商品の保全できる

　AIによって製品が安全に保管および輸送されていることを確認できる。例えば食品保管スペースの温度を監視し、安全に保たれているかどうかを判断可能だ。

製造品質管理におけるAIの4つのユースケース

　品質管理におけるAIの潜在的なユースケースは以下が挙げられる。

1．一貫性を確保する

　サプライチェーンは複雑で、品質は原材料やサプライヤー、その他の要因に左右される。AIとMLは、データを統合して品質が低下するパターンを特定するなどの用途に活用できる。

2．分析

　製造上の問題は、一回限りの事故によるものや頻発するものがある。AIは製造エラーのパターンを発見し、従業員はそれを基に根本的な問題を解決できる。

3．需要と供給の予測

　メーカーは需要と供給を正確に計算して商品を生産し、顧客のニーズを満たすのに十分な資材を保有する必要がある。AIはリードタイムと市場の潜在的な需要をモデル化できるため、サプライチェーンの遅延を防いだり十分な量の製品を製造したりできる。

4．自動化との統合

　品質管理システムをロボットと統合することで、製品の製造やスキャン、受け入れ可否の判断のスピードを向上させることができる。

　品質管理システムは、不良品をさらに検査するためにルートを変更することで、完成品を梱包（こんぽう）、出荷するロボットに実行可能な品目を送ることができる。

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