会社が成長するにつれて、最大のボトルネックはハードウェア設備ではなく、人間と機械の協働とソフトウェアの実装になりました。FOUNDER FOUNDERゼネラルマネージャーである林文斗氏は、同社は自動化プロセスで10年以上の経験があるものの、最初のアイデアは「どこで間違えたのかを正確に特定したい」というFOUNDER願望から生まれたと述べています。このAIベースの技術とプロセスソフトウェアを通じて、プロセスの技術データがデジタル化され、 FOUNDERのサプライヤーは共同でコミュニケーションのためのサプライチェーン統合プラットフォームを構築するよう招待されています。
「台湾の製造業は生産効率が高いですが、当社は主にAI、IoTなどの情報の統合と分析を利用して技術をデジタル化し、生産効率を高めています」と、ゼネラルマネージャーの林文斗氏は語った。同氏は、軽金属業界の多くの技術は熟練した職人の頭の中にあると説明した。例えば、同じ360度溶接でも、100万台湾ドル以上する自動ロボットは、溶接強度の点で熟練した職人に負けることがある。何が問題なのか？スローモーションビデオで職人の技術を確認したところ、「あと数回振るだけ」であることがわかった。サーモグラフィーによるさらなる分析で、溶接部の温度が不均一であることが明らかになった。焼き戻し中にあと数回振ることで、アルミニウム材料を摂氏500度に保ち、完全に溶融するまでに1秒余分に時間をかけることができる。
このプロジェクトを通じて、 FOUNDER成功している技術とパラメータを完全にデジタル化しました。プロセス中の学習、監視、記録、継続的な最適化に加え、数年にわたる経験を蓄積した後、アルミ家具のバックエンドから重力鋳造のフロントエンドまで拡張し、すべての機械と金型に温度制御センサーを装備しました。「温度差があればすぐに分かり、すべてがデジタルで管理されます」とゼネラルマネージャーのLinは述べています。製造プロセスの技術とパラメータはすべてデジタル化でき、金属産業研究開発センターと連携して材料科学を研究し、相対条件テストを通じて最適なソリューションを見つけることもできます。「解決した問題はすべて、徐々にFOUNDERの中核技術になります」
スマートサプライチェーンプラットフォーム
世界舞台の枠組み
FOUNDERゼネラルマネージャーである林文斗氏は、アルミニウム材料技術とその統合に尽力しています。AIとIoTアプリケーションを導入することで、生産歩留まりと効率を向上させるスマートサプライチェーンプラットフォームを構築し、FOUNDERをスウェーデンのブランドIKEAにとって重要なサプライヤーへと成長させました。
彰化沿岸工業団地に位置するFOUNDER社のアルミ家具製造ラインでは、シュタウブリ社製のロボットがアルミフレームを高速かつ高精度に加工・切断し、動作を数秒単位で計測します。組立作業員はアルミフレームを受け取り、注文に応じて巧みに製品を組み立て、梱包テーブルに並べます。この人間と機械の協働により、1,000種類ものフレーム仕様の生産が可能になるだけでなく、納期も2日から即時出荷へと大幅に短縮されます。
アジアにおけるスウェーデン最大のアルミ家具サプライヤーであるFOUNDER 、2008年から自動化とロボットアーム生産を導入し、「溶接自動化」「加工自動化」「包装自動化」の生産ラインを構築してきました。また、企業統合計画システム（SAP）、製造実行システム（MES）、サプライチェーン管理システム（SCM）も導入し、国内軽金属業界におけるインダストリー4.0のパイオニアとなっています。FOUNDER FOUNDER過去10年間でビッグデータの大規模なデータベースを蓄積し、経済部工業開発局の「スマート機械－産業クラスターサプライチェーンデジタルストリーミングおよびAIプロジェクト」に参加し、人工知能とIoTの応用を先駆的に行い、スマートサプライチェーン統合プラットフォームの構築に成功しました。
データ化のための情報統合および分析技術
FOUNDER 2年前にAIとIoT技術の統合を決定しました。主な理由は、会社の成長に伴い、最大のボトルネックがハードウェアへの投資ではなく、人間と機械の協働とソフトウェアの実装になったためです。林氏は、 FOUNDER既に自動化プロセスにおいて豊富な経験を有していたものの、当初の動機は「どこで間違っていたのかを正確に特定したい」というFOUNDER願望から生まれたと述べています。このプロジェクトでは、プロセスにおける技術データをデジタル化するためのAI技術とプロセスソフトウェアを構築し、 FOUNDERのサプライヤーを招いて相互コミュニケーションのためのサプライチェーン統合プラットフォームを共同で構築します。
「台湾の製造業は生産効率が高い。当社は主にAI、IoTなどの情報の統合と分析を利用して技術をデジタル化し、生産効率を高めている」と林総経理は述べた。林総経理は、軽金属業界の多くの技術は熟練した職人の頭の中にあると説明した。例えば、同じ360度溶接でも、100万台湾ドル以上する自動ロボットは熟練した職人と同じ溶接強度を達成できない。何が問題なのか？スローモーションビデオ録画で職人の技術を分析したところ、「彼は金属をあと数回振っているだけだ」と判明した。サーモグラフィーによるさらなる分析で、溶接部の温度が不十分であることが明らかになった。焼き戻し中に金属をあと数回振ることで、アルミニウム材料を摂氏500度に維持でき、完全な密閉のための1秒間の猶予が得られる。
このプロジェクトを通じて、 FOUNDER既存のすべての技術とパラメータのデジタル化に成功しました。プロセス中の学習、監視、記録、継続的な最適化に加え、2年間の経験を積み重ねた後、アルミ家具のバックエンドから重力鋳造のフロントエンドまで範囲を拡大し、すべての機械と金型に温度制御センサーを装備しました。「温度差があるところは一目でわかります。すべてがデジタル管理されています」とゼネラルマネージャーのLinは述べています。製造プロセスの技術とパラメータはデジタル化でき、金属産業研究開発センターと連携して材料科学を研究し、十分なテスト条件を通じて最適なソリューションを見つけることもできます。「解決した問題はすべてFOUNDERのコアテクノロジーになります」
FOUNDER Cast Aluminumは、情報統合と分析を重視し、技術データをデジタル化し、人と機械の協働を通じて最適な生産ソリューションを見出すことで、機械の稼働率向上を図っています。
協同工場を支援することによるデジタル化効果は増幅される。
リン総経理は、SCMやERPなど、これまで接続されていなかった情報システムを接続することが、AIやIoTの実装における最大の障害であると強調した。さらに、スマートサプライチェーン統合プラットフォームの構築にパートナーメーカーを参加させることも、もう一つの重要な課題である。FOUNDER FOUNDERアルミ合金家具の生産サプライチェーンには、アルミ押出、切断、加工、塗装などの段階が含まれる。生産スケジューリングはほとんど手作業で行われ、加工、調達、品質管理は紙ベースの文書と手作業によるコピーに依存しているため、人的ミスにより、納品遅延、品質のばらつき、材料不足による生産停止が頻繁に発生する。そのため、このプラットフォームは、サプライヤーを統合して品質管理を強化し、小規模で多様な注文の課題に共同で取り組むことを目指している。
デジタル化によるサプライヤーへの負担増を避けるため、 FOUNDER 「コンセプト優先」のアプローチを採用しています。FOUNDER FOUNDERコンピューターやスキャナーを含むすべての機器に投資し、サプライヤーに提供します。サプライチェーン全体が円滑に稼働すれば、サプライヤーは自然とコストと経費を削減し、競争力を高めることができます。
事業運営中、 FOUNDER協力メーカー間の連携レベルが大きく変化したことに気づいた。「動きの速いメーカーもあれば、遅いメーカーもあった」。大手メーカーは本質的に変化への対応が難しく、一部の部門のみが協力できる一方で、他の部門は強化する必要がある。一方、若い世代が経営を引き継いだばかりの小規模な家族経営企業は、連携や導入が迅速だ。「若い世代が担当すると、時間の節約になり、納品品質やコミュニケーションも非常に正確であることが分かった。3回の抜き打ち検査で問題は見つからなかったため、基本的に信頼関係に基づく仕組みを採用した。こうした取り組みは、関係メーカーの支持も得られた。当初は8社が参加していたが、最終的には60社すべてがオンラインになった」。
多様な小ロット生産と自動化
外部の多くの人は、自動化とAIは大量生産にのみ必要だと考えているが、リン総経理は、少量多品種生産こそ、自動化とAIのより高度な統合が必要だと述べている。「従来、少量生産は熟練労働者の個人的な経験と記憶に頼っていた。人間の経験はデジタル化されていなかったため、それを保存して大量生産に組み込むことができなかった。その結果、半年ごとに注文が入り、その後従業員が退職するという状況が繰り返された。熟練労働者が退職すれば、全工程をやり直さなければならなかった。たとえ退職しなくても、半年もすれば忘れてしまい、すべてを最初から覚え直さなければならなかった。一方、コンピュータはそうではない。パラメータを入力してロボットを設定すれば、すぐに生産を開始できる。プログラムはすべてデータベースに保存されている。」
しかし、自動化とAIの導入において最大の懸念は失敗です。林氏は、成功を保証できる人はいないと率直に述べましたが、過去2年間の経験から、 FOUNDER 「必ずできる」という確信に至り、あとは時間の問題だと語りました。林氏は、鍵となるのは「問題解決のスピードと能力」だと強調しました。「そうでなければ、問題解決に多くの時間を費やすことになります。しかし、スピードと能力があれば、すぐに対処し、段階的にコアテクノロジーへと発展させていくことができます。あとは、どれくらいの時間がかかるかという問題です。林氏自身は、3年以内であれば全く問題ないと考えています。」
AIが雇用を奪うことはない。人材育成の方がはるかに重要だ。
AIと自動化の導入によって雇用機会が減少すると考える人が多いが、林氏はこれに異議を唱える。「労働力を機械に置き換えるのは全く問題ないが、人の数は減らないだろう」。林氏は、自動化について多くの人が理想主義的な考えを持ちすぎていると指摘する。特にFOUNDERのような複雑で多様な生産工程を抱える受託製造業者にとって、ロボットによる直接生産で利益を上げることは不可能だ。人的ミスを解決するためにコンピュータに全面的に頼っているが、コンピュータが新たな問題を生み出し、より多くの人員が必要となる。
リン総経理は、 FOUNDER自動化とAIを導入して以来、従業員数が120人から160人に増加したと述べた。人材の活用方法は、手作業から、データ収集の自動化という課題を解決するための知力に頼る方向へと変化した。つまり、もはや大量生産だけではなく、円滑な生産の確保、製品品質の向上、生産工程における問題回避が重要になっている。AIの導入に伴い、検証作業が増えた。検証が完了すれば効率が向上するため、経験が非常に貴重になり、この分野の人材にはより多くの研修が必要となる。
リン総経理は、人材の価値が高まるにつれ、最低賃金や基本給はもはや会社の労働コストの考慮事項ではなくなったと指摘した。FOUNDER FOUNDER自動化を導入する前は、労働コストは総コストの10～15％を占めていた。しかし、2つの生産ラインにAIを導入したことで、労働コストは20％から10％未満にまで明らかに低下した。しかし、経験は貴重だ。FOUNDERで5年、10年、あるいは20年もFOUNDER続けてくれる人材をいかに維持するかが、より重要な課題である。
データに基づいたコミュニケーションは、創造的な思考を不可能にするものではない。
AIとIoTを導入してからの過去2年間で、 FOUNDER経験した最も大きな変化は、問題の特定、分析、解決能力の向上です。その成果は数字にも直接反映されています。「一人当たりの効率性でFOUNDER約47%向上し、生産ラインの作業員数は70人から33人に減少しました。粗利益と純利益は約4%増加しました。」同社の自社ブランド製品の生産額は、年間6,000万台湾ドルから4億5,000万台湾ドル（2023年）に拡大すると予測されています。林総経理は、COVID-19のパンデミック以降、市場はより速く、より急速に変化していると指摘しました。FOUNDER FOUNDER 、人材、設備、創造性などの既存のリソースをデータ駆動型のコミュニケーションを通じて活用し、作業の精度を高め、手直しによる無駄を削減する方法に注力しています。
リン総経理は、2年間の計画が完了した後もFOUNDER継続していくと述べた。誰もがより明確な成功例を持っているため、物事を話し合う際にも皆がより明確になり、意見の食い違いも減る。最大のメリットは、もはや不可能ではないということだ。
FOUNDER 、サプライチェーンの透明性を高め、品質問題による顧客返品を削減するために、スマートサプライチェーンシステムを導入しました。
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出典：情報サービス産業発展計画ウェブサイト、デジタル産業庁、デジタル開発部