米工場で AI が競争力維持、GE アプライアンスの製造ライン活用事例

ジョージア州ラファイエットにあるGE Appliancesの調理家電工場では、カメラシステムが組み立てライン全体に設置され、不具合を検知するよう訓練されています。

NPR 担当記者 ジュリー・ホルダー

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NPR 担当記者 ジュリー・ホルダー

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ジョージア州北西部の田舎にあるローパーコーポレーション（GE Appliances傘下の工場）では、自律走行車によって部品が組み立てラインへ運ばれます。ロボットがガラス製の調理面を金属フレームに取り付けます。また、AI を搭載したカメラやセンサーが随所に配置され、ミスを検知するよう訓練されています。

「ここには至る所にこれらの装置があります」と語るのは、同工場の製造運営担当ディレクターであるトニー・ガベットです。

もしカメラが異常を検知した場合（例えば、オーブンに誤ったガスケットが取り付けられている場合など）、システムは該当するラインの部分を停止し、大音量で音楽を再生します。

「AC/DC の曲が流れていれば、すぐにここへ駆けつける必要があります」とガベットは言います。「問題に気づくのが早ければ早いほど、修復も迅速に行えます。」

完璧さへのプレッシャー

Tony Gabbert 氏は同工場の製造運営担当ディレクターです。AI を活用した品質管理システムは、早期にミスを発見し、迅速に対応するために不可欠だと彼は語ります。

Julie Holder (NPR)

米国の工場は今、完璧なパフォーマンスを求められるという異常なプレッシャーにさらされています。海外の競合他社との競争に勝つためには、欠陥のない製品を効率的に生産する必要があります。かつては人の手によって成果を出すことが求められていましたが、現在では製造業者たちは、ゲームチェンジングのために高度な技術と人工知能（AI）に大きく依存しています。

GE アプライアンス社の目標は、常にミスを最小限に抑え、設備の停止時間を減らし、廃棄物を削減すること。そして、生産されたすべての家電製品が検査を通過し、問題なく消費者のもとへ届くことを保証することにありました。

今や AI が分析力を駆使してトラブルシューティングを行うことで、完璧さという目標はかつてないほど現実味を帯びてきています。

「97%を目指すのではなく、毎日100%を達成したいのです」と語るのはガバート氏。これは製造業で用いられるパフォーマンス指標の一つです。

すでに得られた成果は非常に大きいです。GE アプライアンスズの製造担当バイスプレジデントであるビル・グッド氏は、改善が1%進むごとに同社は年間150万ドルから200万ドルの節約になると推計しています。

データ駆動型の変革

AI の分析能力を活用して問題の特定とトラブルシューティングを支援することで、GE アプライアンスズはミスを限りなくゼロに近づけることに成功しつつあります。

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Julie Holder for NPR

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Julie Holder for NPR

GE アプライアンスズは、カメラやセンサーを通じてデータの収集に10年以上取り組んできました。現在では毎日数百万行のデータが生成されており、同社のデータプラットフォーム「Brilliant Factory」により、9つの主要な家電工場それぞれの稼働状況が、作業台レベルまでリアルタイムで把握できるようになっています。

つまり、ルイビルにある本社からグッド氏は、どの機械が停止しているのか、その理由、修理場に送られる家電製品の数量と理由、廃棄される部品の種類やそのコストを把握できます。

「昔なら、工場長に電話して『今日は調子はどうだ？』と聞いていたものです」とグッド氏は語ります。「今は電話して、『なぜこんなに調子が悪いのか？』と聞くのです」

データの可視化がどれほど強力であっても、AI がデータを分析し問題の所在を特定する能力は、グッド氏によれば変革をもたらすものだと述べています。

工場長たちは今や、問題が発生している場所だけでなく、その解決策も示した AI 生成レポートで一日を始められるようになりました。

データからモーターが過熱している兆候が検出されれば、AI が警告を発します。これは故障の予兆です。工場側は修理をスケジュールし、突発的で高価な停止を防ぐことができます。グッド氏によると、組み立てラインを1本でも止めるだけで、会社には1分あたり300ドルから500ドルのコストが発生するというのです。

「製造業で重要なのはスピードです——問題を発見するスピード、そして解決するスピード」と彼は言います。「文字通り、数分の差が命取りになるのです」

'私よりも賢い'

GE アプライアンス社は、部品を組立ラインへ運搬するために自動運転車両を活用しています。

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Julie Holder for NPR

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グッド氏は、AI がベテラン製造従事者（彼のようにあらゆる問題を経験してきた人々）と、現場でわずか 5 年しか働いたことのない新人との間の格差を縮めたと語ります。

「私よりも賢く考えられる」と、約 40 年にわたり製造業に携わるグッド氏は言います。

それでも、彼が AI に仕事を奪われることを心配しているわけではありません。

少なくとも当面の間、AI が大勢の人間を置き換えるとは考えていません」と彼は語ります。

実際、彼の見方では、AI は GE アプライアンスが米国で製造を続けることを可能にしています。効率が上がるほど、低賃金労働者を雇う海外の工場との競争において有利な立場を築けるのです。2016 年に中国のハイアール傘下に入った同社は、ジョージア州での 1億8,000万ドル規模の拡張計画の一環として、最近 600 人の雇用を生み出しました。

同社は人員配置の最適化に AI を活用し始めています。現在、ある工程で労働者が余剰となった場合、AI の判断に基づいて他の業務へ転配しています。また、市場需要の予測にも AI を用いています。これにより、その週にどの製品を生産するかについて、直前の段階でも柔軟な意思決定が可能になっています。

グッド氏は、こうした取り組みが過酷な競争環境下で GE アプライアンスを成長させていると指摘しています。

「スピード、品質、そして柔軟性こそが唯一の対抗策です」と彼は言います。