製造業の未来：AIGCとその他の先進技術

製造業とメタバース

Metaverse テクノロジーを製造業に統合すると、企業の運営方法に革命をもたらし、最適化、革新、成長の新たな機会がもたらされる可能性があります。

企業は VR や AR などの没入型テクノロジーを使用して、従業員のトレーニング、倉庫プロセス、品質管理、さらには製品設計を強化できます。

多国籍航空宇宙企業エアバスは、AR テクノロジーを活用して品質管理プロセスを全面的に見直しています。彼らのチームは、LIDARセンサーを搭載したドローンを使用して飛行検査を実施し、その後、データを人間の検査員に送信し、検査員はタブレットと拡張現実メガネを使用して情報を確認します。

デジタルツインテクノロジーを使用すると、組織は製品、機械、さらには工場全体をシミュレートできます。こうして、仮想システムが現実世界のシステムを反映する産業メタバースの概念が生まれました。 AI、デジタルツイン、センサーなどが産業用仮想世界で統合され、現実世界のアクションに役立つシミュレーションが作成されます。

製造企業は、デジタルツインシミュレーションを使用して、新しい生産技術やシステムを物理的な世界に実装する前にテストおよび検証し、コストのかかるエラーのリスクを軽減できます。

また、メタバーステクノロジーにより、企業は自社製品の仮想プロトタイプを作成し、リアルな没入型環境で設計をテストして改善できるようになります。これにより、物理的なプロトタイプ作成とテストに関連する時間とコストが大幅に削減され、企業は製品をより迅速かつ安価に市場に投入できるようになります。

ボーイングは産業メタバースのアイデアを採用しており、すでに航空機のデジタルツインや、航空機の製造に使用される生産システムのシミュレーションを構築している。エンジニアは、実際の生産環境で行動を起こす前に、仮想世界で複雑な操作を実行できます。

Web3が業界をどう変えるのか

企業は物流とサプライチェーンのプロセスを改善するために Web3 テクノロジーを使い始めています。ブロックチェーンとスマートコントラクトは、コストと管理時間を削減しながら、データのセキュリティ、追跡可能性、透明性を向上させることが期待されています。

製造企業はブロックチェーンを使用して商品をリアルタイムで追跡できるため、商品の紛失や盗難のリスクが軽減され、配送時間が短縮されます。この技術は通関手続きにも役立ち、手作業による書類処理の必要性を減らし、手続きをスピードアップします。

さらに、スマートコントラクトはプロセスを自動化し、仲介者の必要性を減らすことができるため、効率が向上し、コストが削減されます。たとえば、IBM と Maersk は提携して TradeLens と呼ばれるブロックチェーンシステムを作成しました。これは、関係者が自動化されたスマートコントラクトを作成し、信用調査を実行し、船舶が港に到着したときに通知するのに役立つ、唯一の真実の情報源として機能します。

ブロックチェーンと AI 技術は、企業が化石燃料からの移行を加速するのにも役立っています。シェルは、アメックスおよびアクセンチュアと提携し、持続可能な航空燃料の入手可能性の向上に役立つ可能性のあるパブリックブロックチェーンベースの保管連鎖システムを構築しました。

ますます多くのメーカーが自社製品に NFT を統合し、VIP 特権、コンテンツ、その他の特典への独占アクセスを付与するようになるでしょう。

AIとジェネレーティブマニュファクチャリング：革命的な連携

AI、特にAIGCは、製造業および産業部門の変革をさらに加速させます。 AI は膨大な量のデータを活用して結果を予測する能力を備えているため、意思決定プロセスを大幅に改善し、生産ラインを最適化し、製品の品質を高め、無駄を削減することができます。

AIGC は、一連のルールと入力に基づいて新しいコンテンツやデザインをゼロから生成できるアルゴリズムを含む AI のサブセットです。それは、熟練した芸術家にキャンバス、色、主題を与えて、まったく新しい芸術作品を作り出すようなものです。製造環境では、これは部品、製品、さらには生産プロセス全体に対して最適化された設計の代替案を作成することを意味します。

企業は設計および開発段階で AIGC を使い始めています。ジェネレーティブデザインソフトウェアにパラメータと要件を入力することで、企業は基準を満たすだけでなく、考慮していなかったオプションも提供する最適化された設計ソリューションを受け取ることができます。これらの設計は仮想世界でテストおよび改善され、革新的で効率的な現実世界のアプリケーションが実現します。

たとえば、ゼネラルモーターズなどの企業はすでに、ジェネレーティブデザインアルゴリズムを使用して部品を最適化し、車両の重量を削減しています。アルゴリズムはいくつかの設計代替案を生成し、それらはシミュレートされた現実世界の条件下でのパフォーマンスに基づいて評価および選択されます。結果として得られるコンポーネントは、より軽量で、より強く、よりコスト効率が高くなる傾向があります。

AI を製造業務に統合すると、予知保全にも大きなメリットがもたらされます。 AI は履歴データから学習することで、機械が故障する可能性が高い時期やメンテナンスが必要になる時期を予測できます。この予防的なアプローチにより、企業はコストのかかるダウンタイムを回避し、機器の寿命を延ばすことができます。

さらに、AI はサプライチェーン管理を強化するためにも使用できます。予測分析は需要パターンを予測し、在庫管理を最適化するのに役立ち、自然言語処理 (NLP) は顧客サービスの自動化に役立ちます。