製造業における人工知能: 産業用 AI のユースケース

AspenTech 2020 Industrial AI Studyによると、大手工業企業の83%がAIによってより良い成果が得られると考えていますが、実際にAIを導入しているのはわずか20%です。 製造業における AI の導入を成功させるには、ドメインの専門知識が不可欠です。 これらを組み合わせることで、ドメイン固有の産業用アプリケーションで機械学習アルゴリズムを使用する産業用 AI が構成されます。 人工知能は、機械学習、ディープラーニング、コンピュータービジョンを通じて製造業に活用できます。

製造業における AI テクノロジーの主なトレンドをいくつか探って、ビジネスを最新の状態に保つために何ができるかをより明確に理解しましょう。

人工知能は幅広い分野である

これから説明する製造業に適用されるすべてのテクノロジーを、AI で説明するのは必ずしも正確ではありません。人工知能は非常に広範な主題であり、その範囲内にはさまざまなアプローチとテクニックが存在します。ロボット工学、自然言語処理、機械学習、コンピュータービジョンなどは、それぞれが注目に値するさまざまなテクノロジーです。

それを念頭に置いて、製造業における AI のさまざまな応用についてお話ししましょう。ここでは、産業用 AI の使用例をいくつか紹介します。

製造業における人工知能の目標

人工知能は、機械が人間の介入なしに情報を処理し、意思決定を行う方法を研究します。 AI の目標は人間の思考を模倣することだというのが一般的な考え方ですが、これは事実ではありません。人間は特定のタスクをより効率的に実行できますが、完璧ではありません。最高の AI とは、合理的かつ正確に考え、決定を下すことができる AI です。

その最たる例は、おそらく、人間にはデータや、大規模なデータセットに現れる複雑なパターンを処理する能力がないということでしょう。しかし、AI は製造機械からのセンサー データを簡単に分類し、今後数週間以内に機械のメンテナンスが必要であることを明確に示す外れ値をデータから選び出すことができます。 AI は、人間がデータを分析するのにかかる時間のほんの一部でこの作業を実行できます。

ロボット工学：現代の製造業の礎

ほとんどではないにしても、多くの AI アプリケーションでは、ハードウェアではなくソフトウェアが関係します。しかし、ロボット工学技術は主に高度に専門化されたハードウェアに焦点を当てています。製造業界では、この技術をさまざまなタイプのアプリケーションに幅広く使用しています。 Global Market Insights, Inc. によると、産業用ロボット市場は 2024 年までに 800 億ドル以上の価値に達すると予想されています。日本のファナック工場など多くの工場では、ロボットと人間の比率は約 14:1 です。これは、工場の大部分を自動化することで、製品コストを削減し、労働者を保護し、効率性を高めることができることを示唆しています。

産業用ロボットには、極めて精密なハードウェアと、最も重要なのは、ロボットがタスクを正しく実行するのを支援する人工知能ソフトウェアが必要です。これらのマシンは非常に特殊化されており、意思決定を行うものではありません。人間の技術者による監督の有無にかかわらず操作できます。ロボットは人間よりもミスが少ないため、工場全体の効率はロボットの助けによって大幅に向上します。

AI を産業用ロボットと組み合わせると、機械は材料の取り扱い、組み立て、さらには検査などの作業を自動化できます。

ロボットによる処理自動化

AI とロボット工学に関連してよく使われる用語に、ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) があります。ただし、これはハードウェア マシンに関するものではなく、ソフトウェアに関するものであることに注意することが重要です。

ロボティック プロセス オートメーションは、ハードウェアではなくソフトウェア タスクを自動化するものです。組立ライン ロボットの原理を、データ抽出、フォームの完成、ファイルの移行と処理などのソフトウェア アプリケーションに適用します。これらのタスクは製造業ではあまり目立たない役割を果たしますが、在庫管理やその他のビジネス タスクでは依然として重要な役割を果たします。各ユニットにソフトウェアをインストールする必要がある製品を製造する場合、これはさらに重要になります。

コンピュータビジョン: AI 駆動型視覚検査

製造業において、品質管理は AI の最も重要な使用例です。産業用ロボットでもミスは起こります。このような状況は人間の場合よりもはるかにまれですが、欠陥のある製品が生産ラインから出荷され、消費者に出荷されるコストは高くなる可能性があります。人間が手作業で組立ラインを監視して不良品を見つけることもできますが、どれだけ注意しても、必ず一部の不良品が漏れてしまいます。逆に、AI は私たちに代わって製品を検査することで製造プロセスにメリットをもたらすことができます。

AI ソフトウェアは、カメラや IoT センサーなどのハードウェアを使用して製品を分析して、欠陥を自動的に検出できます。すると、コンピューターは不良品に対して何をすべきかを自動的に決定できます。

自然言語処理: 問題報告の効率化

自然言語処理を活用したチャットボットは、製造業における重要な AI トレンドであり、工場の問題報告やヘルプ要求の効率を向上させるのに役立ちます。これは、自然な人間の会話をシミュレートすることに特化した人工知能の分野です。従業員がデバイスを使用してチャットボットと通信し、遭遇した問題やトラブルを報告できる場合、AI は従業員が適切なレポートをより迅速かつ解釈しやすい形式で提出できるように支援します。これにより、労働者の責任感が高まり、労働者と監督者の負担が軽減されます。

ウェブスクレイピング

製造業者は NLP を使用して、Web スクレイピング タスクを通じて取得されたデータをより深く理解できます。 AI はオンライン リソースをスキャンして、関連する業界のベンチマーク情報や、輸送費、燃料費、人件費などを調べることができます。これにより、企業全体の運用を最適化できます。

感情マッピング

感情的なコミュニケーションに関しては、機械は人間よりはるかに遅れています。コンピュータがユーザーの感情の変化のコンテキストを理解することは困難です。しかし、自然言語処理は感情マッピングを通じてこの領域を改善しています。これにより、コンピュータが顧客の感情やオペレーターの気持ちを理解するための幅広い可能性が開かれます。

機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニング

これら 3 つのテクノロジーは、製造業におけるさまざまなソリューションに使用される AI 技術です。

• 機械学習:アルゴリズムがトレーニング データから学習して意思決定を行い、収集された現実世界のデータ内のパターンを認識する AI 技術。
• ニューラル ネットワーク:ニューラル ネットワークは、「人工ニューロン」を使用して、入力層で入力を受け取ります。この入力は隠れ層に渡され、隠れ層は入力に重みを割り当てて出力層に送信します。
• ディープラーニング:ソフトウェアがニューラル ネットワークのように人間の脳をシミュレートする機械学習の応用方法ですが、情報は 1 つのレイヤーから次のレイヤーに渡され、より高度な処理が行われます。

機械学習は製造業における大きなトレンドであり、機械学習が製造業の運営方法を根本的に変える仕組みに関心がある方は、製造業における機械学習の使用に関するブログ投稿をぜひお読みください。これらの産業用 AI のユースケースは、2022 年に製造業で AI を活用する方法を示しています。

製造業におけるAIの未来

製造業における AI の役割は今後どうなるのでしょうか? これについては多くのアイデアがあり、SF の世界から生まれたものもあれば、すでに使用されているテクノロジーを拡張したものもあります。最も明らかな進化は、データ収集への重点化です。製造業で使用される AI テクノロジーは、それだけでは限界があります。 IIoT デバイスの人気、使用率、有効性が高まるにつれて、より多くのデータが収集され、AI プラットフォームはそれを製造におけるさまざまなタスクの改善に活用できるようになります。

しかし、AI が時間とともに進歩するにつれて、人間の監督をほとんどまたはまったく必要とせずに製品の設計が自動的に行われる、完全に自動化された工場が登場する可能性があります。しかし、イノベーションの流れを継続しなければ、その地点に到達することは決してないでしょう。必要なのはアイデアだけです。テクノロジーの統合や、新しいユースケースでのテクノロジーの使用などです。これらのイノベーションは製造市場の状況を変え、企業が目立つよう支援しました。