工場ではすでに多くのシステムが稼働しています。 しかし、問題が発生した際にその原因を突き止めるのは、今も人の仕事です。

生産記録はあるシステムに、検査結果は別のシステムに、そして作業ノウハウは紙に残されています。すべての情報を一度に把握することはできません。

問題が発生すると、複数の担当者がそれぞれのデータを調べます。原因が特定される頃には、すでに次のロットの生産が始まっています。

20年にわたって蓄積されたノウハウが、一人の熟練者の頭の中だけにあります。その人が不在になると、生産ライン全体が不安定になります。

デモではうまく機能しても、本格的な展開にはつながりません。そもそも、AIが必要とするデータが整理されていないからです。

設備、センサー、検査装置から出るあらゆるデータを、漏れなく、途切れることなく収集します。ここが止まれば、その先のすべてが意味を持ちません。

各設備が何を、どの程度まで実行できるのかを登録し、分散している記録、図面、作業標準、メンテナンス履歴をひとつのナレッジマップに統合します。

蓄積されたデータからパターンを見つけ、何を正常とし、どの時点で異常と判断するのか、その基準を定めます。品質予測、設備異常予測、仕様判定などのモデルを、この段階で構築します。

この段階になって初めて、AIは根拠に基づいた判断ができるようになります。24時間体制で監視・分析し、問題が発生する前にその兆候を捉えて提示します。

ひとつのラインで効果を確認した後、他のラインや工程へと展開します。蓄積された結果は、その後の判断を支える根拠となり、使い続けるほど精度が向上していきます。