人工知能は「大きい」と「小さい」に分けられる

大規模な多国籍産業企業は、進行中のデジタル産業革命で効果的に競争できるように、機械をよりスマートにするために人工知能を採用しています。

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これらの企業がデジタル変革を推進するために AI や産業分析に多額の投資を行っている様子が時折見られます。しかし、中小規模の工業・製造業でも AI を検討する必要があります。

自律性はどれほど重要ですか?

結局のところ、機械学習と AI を考慮しないのであれば、なぜ生産システムからこれだけのデータを収集するのでしょうか? 多くの場合、企業は使用できる量よりも多くのデータを収集しています。データ分析自体は目的ではなく、問題の発見と解決に役立てる必要があります。そして、この点において人工知能は重要な役割を果たすとともに、その役割は拡大していくでしょう。

もちろん、機械学習は、膨大なビッグデータを整理して重要なパターンを識別し、ビジネス変革に役立つ貴重な洞察を抽出する上で重要な役割を果たすことができます。しかし、それは利点のほんの一部にすぎません。真の価値は、AI を使用してこれらの洞察を活用し、調達、生産、販売プロセスに実際に適用することで生まれます。

たとえば、生産ラインの計画はリソースの可用性の変化に応じて自動的に調整され、そのような変更はサプライ チェーン全体で管理され、混乱や競合を回避します。グローバルサプライチェーンがますます複雑になるにつれ、この AI 主導のインテリジェンスは、オンデマンド/いつでも市場で企業が競争する上で重要な役割を果たすようになります。

AIにもさまざまなサイズがある

AIは大きな責任を伴うため、中小規模の製造業にとっては少々手が届かないと思われるかもしれません。

実は、AIは「大きい」と「小さい」に分けられます。ビッグ AI は、大量のデータ (多くの場合クラウド内) を使用して、複数の事業分野にわたって総合的に考え、非常に複雑な問題を解決します。ゼネラル・エレクトリックのような世界的大企業がまさに行っていることはこれです。

小規模 AI は、人間と機械の連携の必要性を最小限に抑えながら生産ラインを最適化する方法を見つけるなど、「ミクロの問題」の解決に重点を置いています。小規模な AI は、リアルタイムのエッジ分析ベースの高可用性システムによってインテリジェントな自動化を推進し、内部の問題の処理に優れている可能性があります。

もちろん、AI を効果的に活用するための第一歩は、インフラストラクチャを最新化することです。これは多くの場合、ネットワークをアップグレードして、情報が流れ、システムがエッジで処理できるようにすることを意味します。そうして初めて、データを収集して分析するためのセンサーを展開することが意味を持ちます。最終的には、この進歩により、AI を最大限に活用できるように環境を最適化するデータ サイエンティストを雇うことが必要になる可能性があります。

多くの産業企業がこのプロセスの開始点にあります。エネルギー、輸送、製造、通信などの業界におけるデジタル変革の需要とペースを考えると、たとえ小規模から始めても、ビジネスの文脈で AI を検討するのは理にかなっています。