Industries / 製造
近年、組み立てからサービスへと付加価値がシフトし、ハード・モノの“売り切り”でなく、売った後の“顧客体験”を提供し収益を確保する流れが強まっています。
また、「顧客と直接繋がりソフトの更新で顧客体験をバージョンアップしていく」コンセプトをハード開発にも転用する企業が急成長しており、開発段階からの顧客接点構築・顧客理解の重要性が高まっています。
日本企業の価値の源泉である匠の技と現場のカイゼンによる生産性の高さがデジタル化の進展で急速にキャッチアップされつつあり、同時にデジタル化による改善余地も限定的な状況です。
エクサウィザーズの視点
エクサウィザーズでは、バリューチェーンが長く、多くのデジタル技術活用機会を有する製造業界において、インパクトが大きなAI導入を目指しています。
①「スマートファクトリー化により、センサー・カメラ等デジタル機器から得たデータをAIが分析し、抽出した課題に対しエキスパートがカイゼンアクションを実行する」というデータドリブン型カイゼンへの進化による既存事業の生産性向上、
②調達及び流通のデータを統合したサプライチェーン全体の最適化、
③消費者とメーカーを直接つなぎ、顧客使用体験・行動データを可視化してその知見をエンジニアリングチェーンに組み込むことによるR&D及びマーケティングの高度化、といった主に3つの視点を持ち、本業界の技術実装と社会課題解決に取り組んでいます。
事例紹介
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金属メーカー設計工程
・金属部品の試作造形事業について、これまでは特約店経由でのビジネスが主軸になっており、収益を圧迫していた。また、検討中のD2CのWebサービスにおいて顧客から直接発注を受ける際、人手で数日かけて見積もりを実施するが、顧客が発注検討を行う段階で価格が不明のため、UXや発注率が低下していた。
・このような課題において、見積り根拠の一部として必要な「サポート体積」「余肉体積」「プレート面積」の3つの数値を、ユーザーがアップロードするCADデータを基にAIで予測できるようにし、 点群で造形姿勢の候補を出すことができる見込みとなった。 -
化学品メーカー製造工程
・化学品の品質検査工程において毎日半定常的に行う業務として、試験機にかけるための粉体を繰り返し秤量するというものがあり、社員の生産性向上のためにこの業務を自動化をしたいというニーズがあった。
これに対し、秤量における工程として粉が入っている容器において①掬い取り、②①で掬い取った粉体の振り落としを実施することで目標精度の達成を図る。
まずは①についての技術観点でのfeasibilityを図るため、AIを用いた掬い取り動作の規定動作生成における実現可能性を検討し、一定の精度を達成した。
