データ事業部
医療品製造業A社
ベテランの技能をAIで継承する
製造ライン革新
医療品製造業A社の製造ラインでは、設定作業がベテランの経験と暗黙知に依存し、技術継承の困難化と稼働率低下が課題となっていた。
当社はIoTとAIを活用して判断基準をデータ化し、最適設定パラメータを自動推奨する仕組みを構築した。
これにより属人性を解消し、技術継承問題を改善するとともに稼働率を5％向上させ、生産性向上と品質安定を両立した。
医療品製造業A社
- 業界
- 医薬品製造販売
- 会社規模
- 売上 100億〜1,000億円未満
- 構築期間
- 1〜2年
背景と課題 ベテラン依存による暗黙知喪失リスクと生産性・稼働率低下の深刻な課題
- ビジネスの課題
- ベテランの暗黙知に依存した設定手順が標準化されず、技術継承が進まず技能蓄積が停滞していた
- 設定作業に時間を要し再調整が重なった結果、ダウンタイムが増加し工場稼働率が低下していた
- ベテランと若手で設定精度に大きな差が生じ、品質のばらつきと競争力低下リスクが高まっていた
- システムの課題
- 既存システムはリアルタイムデータを活用できず、ベテランの判断基準を可視化する仕組みがなかった
- 設定履歴や装置ログが複数システムに分散し、必要なデータを取得・分析する作業が非効率だった
- 設備ごとにデータ形式が異なり統合が難しく、ライン全体の最適化や分析基盤整備が進んでいなかった
ソリューション IoTとAIを活用した
「デジタル熟練工」システムの構築
DSSはベテラン作業者の判断基準をデータとして抽出し、最適な設定作業を再現するためのAIシステムを構築した。
まず、PLCから取得するセンサー情報や制御値をリアルタイムに収集し、設定に関するデータを一元管理するIoT基盤を整備した。
次に、ベテランが成功と判断した条件とそのときの装置挙動をAIに学習させ、重要な特徴量を抽出することで判断の根拠を形式知として明確化した。
さらに、その特徴量に基づき設定パラメータを自動推奨するモデルを開発し、属人性を排除した標準化されたプロセスを実現した。
これにより設定精度と再現性が向上し、生産ライン全体の安定性が継続的に強化された。
加えて、データに基づく説明が可能になったことで、現場と経営層の合意形成もスムーズになった。
将来的には他ラインや他工場への横展開も見据えた拡張性の高い基盤となっている。
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Python
解決までのプロセス ベテラン技能を形式知化する
データ駆動プロセス
本プロジェクトでは、AIモデルの構築だけでなく、ベテラン技能をどのように分解し現場に定着させるかというプロセス設計を重視した。
まず、ベテランと若手、設備担当者へのヒアリングを通じて、設定手順の実態や判断ポイント、装置挙動の特徴を洗い出し、取得すべきデータ項目とタイミングを整理した。
次に、PLCや各種センサーから設定条件と装置状態、品質結果を紐づけて収集し、分析に適したデータモデルを設計した。
その上で、AIによる特徴量抽出とモデル検証を繰り返し、ベテランの判断と整合する推奨ロジックになるまで精度を高めた。
最後に、現場の操作画面や運用フローに合わせて推奨値の提示方法を調整し、既存オペレーションを大きく変えずに利用できる仕組みとして定着させた。
これにより、現場は従来どおりの手順で作業しながらも、バックグラウンドでAIの知見を活用できる状態となり、改善サイクルを無理なく回せる基盤が構築された。
プロジェクトの成果 技術継承と生産性向上を
同時に実現した成果
ベテランの判断基準をデータとして形式知化したことで、これまで属人的だった設定作業が組織として共有可能な知識となり、若手でも一定以上の設定品質を再現できるようになった。
これにより、ベテラン依存のリスクが軽減されるとともに、技術継承にかかる時間と負荷も削減された。
さらに、AIが提示する推奨設定値を活用することで立ち上げ時の試行錯誤が減少し、再調整の回数が大きく減った結果、製造ラインのダウンタイムが短縮され工場稼働率は約5％向上した。
設定プロセスの標準化と品質のばらつき抑制により、生産性と品質安定を両立する運用が実現し、今後の他ラインや他工場への横展開に向けた有効な成功モデルが確立された。
加えて、データに基づく効果検証が可能になったことで、現場と経営層のコミュニケーションも改善し、継続的な投資判断や改善活動の合意形成が行いやすくなった。
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設定作業の標準化と再現性向上
属人性ゼロ × 標準化
AI推奨パラメータにより設定手順を統一し、ベテラン依存を完全解消
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生産ラインの安定稼働を実現
稼働率 +5％
設定時間の短縮と再調整削減により、ライン停止要因を大幅に低減
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技術継承の負荷軽減と育成効率化
習熟期間 50％短縮
判断基準の可視化で若手の習熟が加速し、現場全体の技能レベルを底上げ
Voice of Trustプロジェクトを通じて寄せられた
クライアントとDSS担当者の声
- 医療品製造業A社
「AIがベテランの判断を再現し、若手でも迷わず設定できる環境が整いました。稼働率が向上し、技術継承の不安も軽減されたことを高く評価しています。」
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ディーエスエス
データ事業部 「PLCデータを分析して判断基準を特徴量として抽出し、技術を次世代へ継承する基盤を構築しました。現場で効果を発揮する仕組みとして実装できました。」