製造業のDX推進・AI活用事例

製造業のDX推進・AI活用の現状及び課題とDX推進のポイント

製造業に特化した課題は大きく分けると3つに分けることが出来ます。①人材不足／スキルギャップ、②製品からサービスへ、③ダイナミックケイパビリティの3つです。それらの解決方法の一つとしてDXが注目されています。DXの中でもAI活用で出来ることの例として、人材不足／スキルギャップというところに関しては設計支援AIの開発や、生産工程の自動化、あるいは検査の自動化により熟練者に頼らないものづくりとしてレベルアップしていくということが期待されております。

次に製品からサービスへ。製品だけではなく、サービス化で競争力を維持していくという課題に対しては、One to One でアフターフォローやメンテナンスを行える仕組みですとか、マス・カスタマイゼーション、人工知能搭載のサービスを展開していくことが考えられます。

さらに世の中の柔軟性に対応していくためのダイナミックケイパビリティの強化としましては、インテリジェント・サプライチェーンの実現や、人や場所に依存しないリモートAIというところも注目されております。

近年、製造業ではもはやDXおよびAIが関係しない領域はありません。各部門がDX推進／AI活用を意識し部門間で協力することで企業として競争力を高めていく必要があります。

製造業のAI活用事例マップ