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Profet AI Insight

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製造業のESG目標実現をサポートするAI


製造業とESG:挑戦に立ち向かい、チャンスを手にする


Deployment with AI

法規の圧力、利害関係者の期待、世界的な挑戦や競争優位の争奪などの様々な課題を受け、ESGは製造業が強く懸念するテーマとなっただけでなく、産業内部の議論の中心となっている。


ESG投資について、競合他社の中から勝ち抜いて投資を呼び込み、産業全体で持続可能な社会に貢献できるチャンスがあることを多くの企業が知っている一方で、経営業務に対する実際的な圧力に関係することから、保留している企業や投資家も少なくない。


一般的に企業は、ESGの推進は財務実績に影響すると考える。しかし実際は、ESG推進と業務目標は補完し合うことが可能だ。企業は最適化した経営フローでエネルギー消費とコストを削減し、財務実績を向上させて、投資と人材を呼び込むことができる。また、新世代の従業員は勤務先の永続性をますます重視するようになったため、ESG推進によって、製造業は多様な人材を引き付けることが可能となる。


もうひとつのよくある考えは、ESGの成果を追求する時、莫大な時間とコストがかかるというものだ。報告書に統一された基準と構造がなく、法規の要求が複雑で更新され続けることに加えて、司法管轄区域による違いもあるため、正確で完全な発表が必要となる。このため、多くの企業が十分でないリソースとチームで、この途方もない任務に対応しなければならない。


AIを製造業のESGフレームワークに導入


実際、人工知能(AI)が製造業のESG推進に関する問題解決において重要な役割を演じられることを、企業は知っているはずだ。AIは自動で進度を追跡し、関連レポートを生成して、最新法規を遵守することができる。


さらに、AIは製造業のESG目標達成をサポートすることが可能だ。エネルギー消費を最適化して、改善点を洗い出し、環境負荷低減のインサイトレポートを提供することができる。


ケース1:エネルギー管理


持続可能な発展のため、政府は製造業の毎月の電力使用量に上限を設定している。しかし、上限を超えた場合、高い割合に従って費用を支払わなければならず、多くの企業にとって挑戦となっている。企業は顧客の需要に対応するために1~2週間の短期的な生産計画を立てるので、長期的な電力使用量を正確に予測し、政府の規定に準じることは容易ではない。


AIを応用すれば、生産スケジュールを分析し、今後必要なエネルギー使用量を予測することが可能だ。予測値が上限を超えた場合、AI機械学習プラットフォームが月毎の生産ロット数を再分配し、全体的な電力使用量を引き下げるなど、エネルギー最適化のためのアドバイスを提供できる。


大手パネルメーカーの友達光電は、AI応用でエネルギー管理を行っている自社のスマートグリッドと杰倫智能科技(Profet AI)のAI機械学習プラットフォームを統合し、データを効率的に収集することで電力使用量を毎年8%節約しているほか、使用量が政府設定の上限を超えた場合は、スマートグリッドが自動調整を行う。また、台中工場では2018~2020年の間にスマートグリッドによって使用水量を23%、二酸化炭素排出量を20%削減した。



ケース2:ツールのパラメーター最適化


企業はAIをエネルギーとリソース効率の最適化に利用して、持続可能な発展を実現することができる。AIで最も効果的なツールと設備使用を予測して適切なパラメーターを設定し、性能を最適化することでエネルギーを節約できる。これによってチームの冷却システム管理をサポートし、ESGの目標を達成することが可能だ。


台湾積体電路製造(TSMC)のAI応用については、よく知られている。同社はAI駆動による冷水システムの最適化制御プログラムを開発し、機械学習で冷水システムの1000以上のパラメーターを分析して大型ウエハー工場に導入した。最適なエネルギー効率パラメーターを見つけ出したことで、同社はエネルギー使用効率を2%向上させて、毎年約3,000万キロワット時の電力を節約し。一般的な家庭約1,000軒分の1年間の電力消費量に相当します。AIはTSMCの設備老朽化と複雑な非線性システムの問題を解決しただけでなく、グリーン製造と環境保護に対するコミット実現をサポートした。



ケース3:材料効率の最大化


多くの産業において、材料はコストの大きな割合を占め、その価格は市場変動の影響を受けやすい。ESG計画にAIを応用することで、高騰し続ける材料費に効果的に対応することが可能だ。


Profet AIがサポートする大手ガラスメーカーは、AI応用で目覚ましい成果を出している。ガラスの溶解工程は天然ガス、石油、電力が必要で、これらはいずれも大量の温室効果ガスを排出する。この創業40年以上のガラスメーカーは、AI機械学習プラットフォームで材料コストと省エネ、二酸化炭素排出削減を考慮したエネルギー使用量の最適化を行い、カーボンフットプリントとコストの大幅削減を同時に達成した。


このほか、AI応用で過去の製造プロセスにおける材料データを統合し、配分の最適化を進めて材料のムダを削減している。例えば、樹脂を使用してスノードームの台座や装飾を製造する時、温度と湿度が成型の速度と成功率を左右する。同社はAIシステムが提供するデータによって、台座製造時の材料消耗を15%縮小させ、環境負荷軽減の目標を達成することができた


結論


製造業はESGのレポートと計画に関連するコストや難易度に不安を抱えているが、先進のAI管理能力を導入すれば、容易に持続可能な発展を実現し、経営コストを抑え、収益を高めることができる。製造業のAI応用は、材料とエネルギー使用を最適化し、大幅な省エネとコスト削減をサポートして、ESGの目標達成へ向けた道を大きく切り拓くものだ。持続可能な発展の重要性がますます高まる中、企業は競争力を保たねばならない。AI導入によってコストの障害を克服することで、素晴らしい成果を手に入れることができるだろう。




 
 

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