製造業におけるフィジカルAI活用・導入支援

日本の製造業では、設備の老朽化や個別最適の積み重ねにより、全体最適の観点での調整に人手を要する状況が散見されます。また、熟練者の経験則や暗黙知に依存したオペレーションが多く、技能継承の難しさと属人化が課題となっています。そのため、従来型のシステム導入のみでは現場定着が進みにくい状況です。

熟練者の経験則や暗黙知をAIで再現し、現場で使える形で定着させることが、持続的なスマート化の鍵と言えます。 KPMGでは、高額な設備投資に頼ることなく、既存設備を最大限に活用しながら、実効性ある高度化を段階的に実装し、現場への定着まで伴走支援します。

共通基盤となるフィジカルAIプラットフォームを構築し、設備・システム・部門ごとに分散しているデータや知見を横断的に活用できる環境を整備します。これにより、機種や世代の違いに左右されにくい、柔軟で拡張性のある運用基盤の実現を目指します。

老朽化した設備に対しても、汎用センサーやエッジデバイスを用いたレトロフィットによりデータ取得を可能とし、既存設備を活かしながら段階的な高度化を進めます。

フィジカルAIの導入には、ユースケースの具体化、データ・ロボティクス・AI基盤の整備、現場運用やガバナンス設計など、多面的な検討が必要です。

KPMGは、構想策定から導入・運用までをEnd to Endで支援し、現場起点で実効性のあるフィジカルAI活用の実現をサポートします。

現状を確認し、課題や要求を迅速に特定します。製造現場の実態を踏まえた導入方針を整理し、ギャップ分析に基づくユースケース導出やロードマップ策定まで支援します。

自律型AIエージェントを活用し、熟練者の技術を継承、再現します。知識の属人化や部門間の分断を解消し、導入時の負担を抑えながら、現場で活用しやすい基盤の構築を支援します。

KPMGの変革フレームワークであるターゲットオペレーティングモデル（Target Operation Model：TOM）を活用し、目指すべき業務・組織・システムの姿を早期に提示します。ラインビルダー、ロボットベンダーとのアライアンス関係を活かし、PoCにとどまらない効果創出を実現します。

フィジカルAIを活用した現場改善におけるセキュリティ、コンプライアンス、品質保証の仕組みを設計します。フィジカルAIの利用ポリシーや監査ログを整備し、企業のガバナンス要件に適合した運用体制の構築を支援します。

KPMGが有する地政学リスクコンサルティングの知見を組み合わせ、サプライチェーンや規制環境などの外部環境変化も踏まえた検討を支援します。現場と経営の両面から、持続可能な変革体制の構築を後押しします。