　このAI予測モデルは、旭酒造の過去の醸造に関するデータや生物学的プロセスなどの知見を基に、日本酒醸造のプロレスを定義した数理モデルと、獺祭の醸造工程で計測されるデータを用いた機械学習を組み合わせた。これにより醸造プロセスをサポートする情報を算出でき、これを活用することで醸造工程で使用する機器の最適な制御が可能になるという。

　実証実験では、実際の醸造工程で同AI予測モデルを適用する。同工程におけるAI予測モデルの妥当性、実用性を検証し、同時に精度向上を目指す。実証実験は、同年4～6月までを予定している。

　富士通らは今後、当実証実験で得られた成果を通じて、高品質かつ均一な日本酒造りに向けた日本酒醸造工程でのAIの実用化を進める。

旭酒造の日本酒醸造現場出典：富士通

実証実験の概要図出典：富士通

異種環境でも「つながる」スマート工場モデル、SCF主催3団体がデモへ
日本電機工業会、日本電気制御機器工業会、日本電気計測工業会は、3団体共同で主催する、産業用オートメーションと計測技術の展示会「システムコントロールフェア（SCF）2017／計測展2017 TOKYO」の開催概要を発表した。新たに3団体共同のスマートファクトリーモデルのデモなども披露する。
ITは便利です、でももっと大事なのは「人間の感性」なんです
モノづくりにおける「ITの価値」について考察する本連載。最終回となる今回は、「1人完結型デジタルセル生産」を作り上げた筆者が、ITとモノづくりの理想的な関係について紹介する。
スマートファクトリーはエッジリッチが鮮明化、カギは「意味あるデータ」
2017年はスマートファクトリー化への取り組みが大きく加速し、実導入レベルでの動きが大きく広がった1年となった。現実的な運用と成果を考えた際にあらためて注目されたのが「エッジリッチ」「エッジヘビー」の重要性である。2018年はAIを含めたエッジ領域の強化がさらに進む見込みだ。
スマートファクトリーがいよいよ現実解へ、期待される「見える化」の先
ドイツのインダストリー4.0がきっかけとなり関心が高まった、IoTを活用したスマートファクトリー化への動きだが、2017年は現実的成果が期待される1年となりそうだ。既に多くの実証成果が発表されているが、2017年は、実導入ベースでの成功事例が生まれることが期待される。
富士通のPC工場、勝利の方程式は「トヨタ生産方式+ICT活用」
コモディティ化が進むPCで大規模な国内生産を続ける企業がある。富士通のPC生産拠点である島根富士通だ。同社ではトヨタ生産方式を基にした独自の生産方式「富士通生産方式」を確立し、効率的な多品種少量生産を実現しているという。独自のモノづくりを発展させる島根富士通を小寺信良氏が訪問した。