ミシュラン、データとAIで製造革新を加速

製造会社はどのようにしているのか 19世紀に設立され、データと人工知能を活用してビジネスを変革してきた。

1889年にエドゥアールとアンドレのミシュラン兄弟によって設立されたフランスの多国籍製造企業であるミシュラン・グループでは、今日のリーダーたちがそのことを理解している。ミシュランは世界第2位のタイヤメーカーであり、モビリティ、建設、航空、低炭素エネルギー、ヘルスケアなど様々な分野の重要な用途の部品を含む、その他のエンジニアリング素材も生産している。同社には128の生産施設があり、63カ国で13万人近い従業員が働いている。(同社はまた、旅行ガイドや、世界の高級レストランに与えるミシュランの星でも知られているが、それはまた別の機会に)

ミシュランは、バリューチェーン全体の効率化を可能にする高付加価値のレバーとして、データとAIの活用に注力している。この取り組みには、コア・ビジネス・プロセスの改善と新しいアイデアの革新という2つの主要分野が含まれる。

コア・ビジネス・プロセスにAIを組み込む

ミシュランのデータへの取り組みは、グループ最高データ・AI責任者のアンビカ・ラジャゴパールが率いている。彼女は、カミンズやフィデリティ・インベストメンツなど他の組織でデータ、アナリティクス、AI機能を率いた後、2020年にグループ最高AI責任者として入社した。ミシュランでは、「過去3年間で、AIの専門知識を構築し、価値創造を強化してきました」とラジャゴパールは語った。

データ、アナリティクス、AIは、ミシュラン内のビジネス・プロセスにうまく統合されており、現在200を超えるAIのユースケースが必要不可欠な機能やビジネスをサポートしている。AIはすでに生産工程で、機械の予知保全の改善、データ分析とシミュレーションモデルの強化、精密な反復作業の自動化などに活用されている。

例えば、ライン終了時のタイヤ目視検査。 欠陥を探す は、しばしば時間とコストのかかる重要なプロセスである。ミシュランは、IRISと呼ぶAIを搭載した機械を使って、製造不良検査プロセスを部分的に自動化している。この技術により、検査員の効率と経験の両方が改善された。「ラジャゴパールは、「私たちのタイヤの100％は、検査工程で手作業と目視で管理されています。「これは、肉体的にも集中力の観点からも、人間工学的に複雑な作業です」。IRISは社内で開発され、20以上の特許で保護されている。

「IRISのようなツールの目的は、従業員の生産性を向上させることです」とラジャゴパールは説明する。IRISが不良タイヤの可能性を発見したとき、違いを生み出すのは人間のノウハウです：最終的な判断はオペレーターが行います。彼らのスキルと専門知識は、反復的な作業ではなく、核心的な問題に動員される。

AIはサプライチェーンや在庫管理の最適化にも活用されている。例えば、同社のサプライチェーンでは、機械学習ベースの予測ツールがミシュランの需要予測精度の向上と在庫切れの事前検知に役立っている。

タイヤ事業におけるAIイノベーションをリードする

ミシュランは、データ、アナリティクス、AIがイノベーションの中心的役割を果たすことができると考えており、13カ国にまたがる約6,000人の従業員がこれに取り組んでいる。使用例のひとつは 分析的AI 定量的なモデリングと予測のためにその目的は、AIを使って複雑さを吸収し、ミシュランの従業員による意思決定を強化することだ。「ラジャゴパールは、「私たちは長年にわたり、AIの実験と研究を通じて専門知識を蓄積してきました。

予測、コンピュータ・ビジョン、そして現在のジェネレーティブAIなど、他のタイプのAIは、ミシュランにおける品質、エネルギー監視、顧客知識、パフォーマンス予測などのイノベーションを後押ししてきた、とラジャゴパールは語った。「複雑なプロセスをモデル化し、予測シグナルを検出するAIの能力は、顧客、従業員、パートナーの価値を最大化するための重要なテコになります」と彼女は付け加えた。

ミシュランは社外でイノベーション・イベントを開催し、スタートアップのエコシステムをグローバルに調査して、DatabricksやDataikuのようなベスト・オブ・ブリードのAIソリューションを特定し、自社のプラットフォームに組み込んでいる。同社は AIへの挑戦 2024年にインドで開催されるこのイベントは、インドで急成長しているAIスタートアップのエコシステムを活用することで、ミシュランにおけるAIエージェントの利用を急発進させることを目的としている。ミシュランは2024年にインドで初の ビジネス・デーのためのAI ミシュランは現在、AIセンター・エクセレンスを拡大し、ビジネスライン全体でAIを試験的に導入し、マイクロソフトやロックウェル・オートメーションを含む業界大手企業と戦略的パートナーシップを結んでAIソリューションを開発している。ミシュランは現在、AIセンター・オブ・エクセレンスを拡大し、ビジネス・ライン全体でAIを試験的に導入し、マイクロソフトやロックウェル・オートメーションなどの業界リーダーと戦略的パートナーシップを結び、AIソリューションを開発している。

ミシュランはAIの倫理的な統合に取り組んでいます。ミシュランにおけるAIの責任ある展開は、3つの基本原則に基づいています：AIシステムは人間中心であるべきであること、必要な場合には説明可能なAIシステムを構築し使用することを約束すること、使用する各AIシステムの責任者を明確にすることである。「私たちは、AIが副操縦士として機能し、その能力と人間のスキルを組み合わせ、人間の知性をサポートし、意思決定能力を向上させるようなアプリケーションを多く見ています」とラジャゴパルは語った。

責任あるAIの採用、AIと環境、社会、ガバナンスの目標との整合性、会社の目標をサポートするためのAIの使用。 ネット・ゼロと循環経済の野望 - 再生可能で持続可能な素材をタイヤに使用することも含めて、ミシュランは組織の最優先事項です。ミシュランのデータサイエンティストとAI専門家によるAIへの責任あるアプローチには、透明性、信頼性、倫理の価値を遵守するアプリケーションの開発が含まれます。このアプローチは探索と展開の両方で維持され、データの正確性とプライバシーが優先されます。

ミシュランにおけるAIリーダーシップ

ラジャゴパールによると、ミシュランのリーダーシップはデータとAIを積極的に支持し、デジタル・スキルアップ、倫理的なAI利用、部門を超えたコラボレーションを推進している。リーダーシップチームは、学習遠征、社内研修、同業者との交流に参加し、会社のプロセスや事業におけるAI活用のビジョンを伝えている。リーダーシップはまた、ミシュランのデータ基盤と大規模なAIプログラムの構築を指揮するために、データオフィスを含むガバナンス構造を確立した。

最高データ・AI責任者の典型的な責務である、会社の使命に沿った戦略の推進、グループを真のデータ駆動型にするために必要な機能的、技術的、行動的変革の監督に加え、このオフィスの使命は、結果とコストの観点から効率を監視することだとラジャゴパルは説明した。AI導入の鍵となるのは、概念実証プロジェクトから得られる潜在的価値を評価し、導入後に提供された価値を評価することだ。ラジャゴパールは、ミシュランは、税務部門における文書処理、マーケティング部門におけるソーシャルリスニング、製造部門における根本原因分析、その他多くの小規模なユースケースなど、生成的なAIプロジェクトからかなりの利益を得ていると指摘した。

ラジャゴパールは、同社の努力が実を結んでいると語った：ミシュランのAI変革へのコミットメントは、AIプロジェクトによるROIを年間5000万ユーロ以上に導き、過去3年間は毎年30%から40%の増加を記録している。

もちろん、真のAI変革には、経営幹部が主導する戦略的アプローチだけでなく、従業員に権限を与えるボトムアップ・アプローチも必要だ。ラジャゴパル氏は、ミシュラン社内では、従業員一人ひとりがデータの力を理解し、価値を創造し、ミシュランの戦略を支える役割を理解していると述べた。「我々の焦点は、イノベーションを迅速に市場に投入するために、我々のビジネスが高品質のデータ、的を絞った分析、AIツールにアクセスできるようにすることです」と彼女は言う。これらのツールは、よりスマートで直感的にすることで、プロセスを簡素化し、統合するように設計されています」と彼女は付け加えた。

将来を見据えて、ラジャゴパルは希望と興奮を抱いている。「人工知能は大きなチャンスであり、その開発は、職場の魅力、工場の持続可能性、製品の競争力を向上させることに重点を置いています。「製造業として、私たちはAIを、従業員にとって働きがいのあるものにする大きな可能性を秘めた技術だと考えています。AIは従業員の生産性を向上させ、創造性やコラボレーションのための時間を解放してくれるのです」。