NECと産業技術総合研究所（産総研）は日産自動車と共同で、生産ラインの構築や計画変更を高速化する人工知能（AI）技術の実証実験を実施した。生産ラインの構築や計画変更を10倍以上速くできた他、予測誤差を1/6以下に抑えるなどの効果を確認したという。
実験に用いたのは、AIにシミュレーションを組み込み、あらゆる可能性とパターンを導き出す「AIシミュレーション融合技術」。同技術による意思決定支援はビッグデータの分析によるものと異なり、シミュレーションデータを自動で生成して実データを補完するため、少ない学習データからでも最適な意思決定が可能。生産ラインに適用した場合は、ラインの設計・評価の高精度化と時間短縮が可能で、機会損失の削減や在庫削減、原価見積もりの精緻化、追加投資の削減が見込める。
今回の実験では、日産自動車が実際に使っている生産ラインのシミュレーターを活用し、精度の高い結果を得られるパラメーターを推定した。その結果、新規ラインの早期構築と、既存ラインでの迅速な計画変更が可能なことを確認できた（図1、2）。
図1：従来（上）とAIシミュレーション融合技術（下）の比較
（出所：NEC、産総研）
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図2：AIシミュレーション融合技術の効果
（出所：NEC、産総研）
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具体的には、シミュレーターに投入するパラメーターの自動推定により、パラメーター設定などにかかる時間を短縮。従来は人手で約1カ月かかっていたが、実験では約1日に縮められた。加えて、生産効率の予測の誤差が従来の約20％から約3％に改善した。従来は全工程のデータを基にしていたのに対して、実験では最終工程のスループット約1カ月分のデータからでも、生産ライン計画の作成や高精度な予測を実現できたとしている。
生産ラインでは従来、各工程での平均所要時間や人員・ロボットの配置などをパラメーターとして設定し、シミュレーションを繰り返していた。しかし、多品種混流生産ラインではラインの複雑化に伴ってパラメーターのパターンが膨大になり、評価に時間がかかる、シミュレーション精度が下がるといった課題があった。
NECと産総研は、AIシミュレーション融合技術を自動車メーカーに導入した場合、数百億円規模の効果があると推定している。その他にも同技術は、重工業や化学、半導体、精密機器などの製造分野の他、物流分野にも適用が可能。迅速かつ柔軟な計画変更や生産性の向上を図れる。
なお、NECは2020年11月、同社が出資する新事業会社「BIRD INITIATIVE」（東京・中央）を通じて、同技術のコンサルティングサービスとソフトウエアプロトタイプ開発サービスの提供を開始した。
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December 08, 2020 at 04:44PM
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