～製造データのAIライフサイクル全体を包括的に管理～
、温度、圧力、電流などのリアルタイムデータ。
6. 環境データ
・作業環境データ：温度、湿度、照度、騒音レベルなど。
・環境負荷データ：排出ガス量、廃棄物の種類と量、エネルギー消費量など。
7. 生産品質データ
・品質管理データ：各工程での品質チェック結果、合格率、不良率など。
・顧客フィードバック：顧客からのクレーム、返品理由、顧客満足度調査結果など。
8. サプライチェーンデータ
・供給チェーンデータ：サプライヤー情報、リードタイム、供給の安定性など。
・物流データ：運送業者、配送時間、配送コスト、トラッキング情報など。
9. コストデータ
・製造コストデータ：原材料費、労務費、機械の運転費用など。
・間接費データ：光熱費、管理費、保険費用など。
これらのデータをAIに学習させることで、以下のような効果が期待できます：
・生産効率の向上：ボトルネックの特定と改善、最適な生産スケジュールの作成。
・品質管理の強化：不良品の予測と防止、原因分析による品質向上。
・コスト削減：最適な材料使用と在庫管理、効率的な設備保全。
・顧客満足度の向上：迅速な納期対応、品質向上による顧客満足度の向上。
AIに適切なデータを学習させ、製造プロセス全体をデータドリブンで改善していくことが重要です。
■AIシステムを最適化する製造データのAIライフサイクルとは
AIシステムを最適化するための製造データのAIライフサイクルは、データ収集からモデル展開・運用までの一連のプロセスを指します。このライフサイクルを適切に管理することで、AIシステムの精度と信頼性を高め、製造業の効率化や品質向上を実現することができます。以下に、製造データのAIライフサイクルの各ステージを詳しく説明します。
1. データ収集
・データソースの特定：センサー、機械、ERPシステム、MES（Manufacturing Execution System）など、データを提供するソースを特定します。
・データ取得：リアルタイムデータやバッチデータを自動的に収集する仕組みを構築します。
2. データ前処理
・データクリーニング：欠損値の補完、異常値の除去、重複データの削除などを行い、データの質を高めます。
・データ変換：必要に応じてデータ形式の変換や正規化を行います。
3. データラベリング
・ラベル付け：教師あり学習の場合、データに正しいラベル（例：正常/異常、合格/不合格）を付与します。
・アノテーションツール：効率的にラベル付けを行うためのツールを使用します。
4. データ格納
・データストレージ：大量のデータを効率的に格納・管理するためのデータベースやデータレイクを利用します。
・データセキュリティ：データのセキュリティとアクセス制御を確保します。
5. モデル開発
・特徴量エンジニアリング：機械学習モデルに適した特徴量を選定・生成します。
・モデル選定：問題に適したアルゴリズムを選定し、複数のモデルを試行します。
・モデル訓練：収集・前処理したデータを用いてモデルを訓練します。
6. モデル評価
・性能評価：精度、再現率、F1スコアなどの評価指標を用いてモデルの性能を評価します。
・クロスバリデーション：データの過学習を防ぐために、クロスバリデーションを実施します。
7. モデルチューニング
・ハイパーパラメータ調整：モデルのハイパーパラメータを調整し、最適化を図ります。
・再訓練：調整後のモデルを再度訓練し、性能を向上させます。
8. モデル展開
・デプロイ：評価結果が良好なモデルを本番環境にデプロイします。クラウドやオンプレミスのインフラに展開します。
・モニタリング：モデルのパフォーマンスを継続的に監視し、異常検知や自動アラートを設定します。
9. モデル運用とメンテナンス
・定期的な再訓練：新しいデータを用いて定期的にモデルを再訓練し、精度を維持します。
・フィードバックループ：実際の運用データと結果を基にモデルを継続的に改善します。
・バージョン管理：モデルのバージョンを管理し、必要に応じて以前のバージョンにロールバックできるようにします。
10. 結果の利用と意思決定
・意思決定支援：モデルの予測結果を活用し、製造プロセスの最適化、品質管理の強化、設備保全の予測などを行います。
・レポーティング：結果を視覚化し、関係者に分かりやすく報告します。
11. コンプライアンスとエシカルAI
・規制遵守：データプライバシー法や業界規制を遵守するためのプロセスを確立します。
・エシカルAI：AIの公平性と透明性を確保し、バイアスのない結果を提供します。
このように、製造データのAIライフサイクルを管理することで、AIシステムの信頼性と効果を最大化し、製造業の競争力を高めることができます。
■「AIデータ管理システム、AIデータALM 製造」の機能
・データ保護
製造データをAIに学習させるためには、データのバージョン管理は要となります。誤った時期のデータを使用することにより誤ったAIシステムの結果を得ることになります。互いに相関を持ったデータを正しく管理することで、データの上書きによるデータ喪失を防ぎ、Raw Data、アノテーションデータ、さまざまな大量の学習データも最大１０世代まで保存することができ、万が一の場合に、どの世代にも復元することができます。また、完了済みのプロジェクトにおいても、AIの学習目的においても以前の資料やデータが必要なケースが出てきます。そのために低コストで中長期にデータ保管ができるコールドドライブ機能が非常に役に立ちます。
・メンバー管理
製造データを扱うAIプロジェクトでは多数の社内外のメンバーが参画をすることで、権限を厳格にしたデータの管理が求められてきます。他部門との安全なファイル共有ができるとともに、一方で権限がないフォルダは、存在していることもわからないためプロジェクトを秘密裏に進めることも可能です。監査機能により、メンバーの履歴を確認することができるので、ログイン、ダウンロードアップロードなど、AIプロジェクトメンバーの行動履歴も管理できます。また、必要なファイルを探し出す際にもメタデータ検索機能で、ファイル名、フォルダ名や、保存場所がわからないメンバーも閲覧を許可されたファイルであれば、キーワードから瞬時に該当ファイルを探し出すことができます。
・BCP対策
プロジェクトの遂行にあたって、AIデータの保存先を常に意識してバックアップを取ることは困難です。個人のデバイスから簡単にWebブラウザからアップロードをしたり、クライアントプログラムでデータをバックアップすることで、負荷が大きく軽減されるとともに、万が一のときにデータを喪失することなく保持することができます。企業が保有する製造データを狙ってくるランサムウェア攻撃（身代金強奪マルウェアによる暗号化）からもデータを守ることが可能です。
・アクセス権限設定
学習データを本番環境に展開し、エラー/更新した新しいデータを収集しても、データの管理共有のプロセスにおいて、漏えいリスクを排除することは、AIライフサイクルマネジメントにとって重要な課題です。AIライフサイクルの中で収集されるローデータ、アノテーション済みデータ、更新されたデータなどの膨大な量のデータを厳格なアクセス権限を持って管理し、共有することができます。さらに、セキュリティレベルの向上やコンプライアンス統一、ガバナンス体制の強化を実現する保護機能が満載です。
■「AIデータ管理システム AIデータ ALM 製造」を支える各賞受賞実績の技術
「AIデータ ALM 製造」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で16期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。
■「AIデータ管理システム、AIデータALM 製造」サービス概要
・サービス名： AIデータ管理システム、AIデータALM（エーアイデータ エーエルエム）製造
・提供開始：2024年8月1日
・価格：月額16,500円（税込）～
・URL：https://aidata.jp/notice/alm-industry/
【AOSデータ株式会社について】
名 称 AOSデータ株式会社 代表者 吉田 宣也
設 立 2015年4月
所在地 東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金 1億円（資本準備金15億2500万円）
URL https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、15年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。
引用
