AI・機械学習やIoTを取り巻く環境
最近、IoTやAI機械学習などの言葉がいろいろなところで使われ、気にはなっているが、何が出来るのか、何に向いているのか判らない。
上司から「わが社もそろそろIoTやAIを導入しないと、他社に差をつけられてしまうではないか、検討しろ」と言われ、セミナーなどに出席し勉強はしているが、自社のどこに導入したら良いのか迷っている。
と言う相談をよく受けるようになりました。このような疑問が沸くのも当然のことかと思います。
IoTやAIなどの用語はシステム供給者側の都合で、これを導入すれば魔法のように何かが解決するかのような、または、IoT・AIなどを導入しなければ時代に取り残され、生産性で大きく後れをとる、と言うような危機感を煽る言い方がなされているせいかと思います。
実際には、IoTやAIと言う目に見える、触れる製品がある訳でも、決まった機能などがある訳でもなく、それらの技術の総称であり、人によって、ベンダーによって機能も、その用語の使い方・イメージも違っているのが現状です。
単に供給者側の都合でIoT・AI機械学習に取り組み、システムを導入すれば全てが解決する魔法があるかのうようなプロモーションがなされているだけなのです。
AIコンセプト策定をご支援
POC（Proof of concept）と言う言葉も最近よく聞くようになってきました。いわゆる「概念実証」のことですが、実際には、実証すべきコンセプト（概念）を考え、検討するほうが重要であり、個別企業毎に扱っている商品・サービスや製造・物流など全てが違うため、一様にはいかない部分となります。
それでは、コンサルティング会社にコンセプト設計を依頼すれば良いか、となりそうですが、IoT・AIに関しては、先端IT技術や事例、生産設備・プロセスや物流などに関する幅広い知見、経験が無ければコンセプト・アイデアを出すことすら難しく、後に実装することを考えると、技術的な限界を理解している必要があります。
また、工場にAIを適用しようとすると、どうしても生産設備のPLCと呼ばれるコントローラから情報を取り出すことになりますが、これらの制御装置は設備部門にはなじみが有ったとしても、自社IT部門やビジネス系のIT会社ではこれまで扱っておらず、エンジニアもいないのが現実です。
また、実ビジネスに適用していくには、その会社のビジネスや製造方法などに関する理解をベースとした発想が求められます。
その為には、顧客ビジネスへの早期キャッチアップが出来る基礎知識とヒアリング能力を備えたコンサルタントの存在が必須となります。
これまでの多くの製造業のお客様へのAIコンセプト策定・PoCサービスや工場設備管理で培ったプラントエンジニアリング技術者やSCM、機械学習、クラウド環境などに関する豊富な経験・実績のあるコンサルタントチームによる、コンセプト策定からご支援させて頂いております。
AI コンセプトを実証
考え出したた素晴らしいアイデア・コンセプトも、実際にデータを入手出来なければ、絵に描いた餅になってしまいます。もしくは、データを入手するために製造設備を改造する必要が生じたり、新たにセンサーを設置する、業務プロセスを変更する必要が生じる場合もあります。
実際に設備改造などを実施する前に手持ちのデータで可能な検証を実施し、不足するデータを補うためにはどの様な設備改造・業務プロセス変更が必要かを検討・実施し、策定したコンセプトの実証試験をご支援致します。
【確認事項】
- 元データの入手可能性・可能化
- コンセプト通りの結果（精度）が得られることの確認
- ビジネス効果の有効性の確認
など
AI 実装・運用移行
POCフェーズにて有効性、実装可能性を確認出来たコンセプトに関して、システム的に実装し、実運用への移行をご支援致します。
コンセプト策定～運用移行までの一連のご支援をさせて頂いており、光学ガラスや医療用内視鏡、コンタクトレンズの製造・販売を行う事業会社でしか判らない実製造・物流業務の改善のご提案をさせて頂いております。
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