人工知能: インダストリー4.0の原動力

製造業における AI に関する誇大宣伝の多くは産業オートメーションに焦点を当てていますが、これはスマートファクトリー革命の一側面に過ぎず、効率性の追求における自然な次のステップです。 AI は、製造業に新たなビジネスの可能性をもたらす能力ももたらします。新たなインダストリー 4.0 パラダイムの一環として、産業オートメーションを推進し、新たなビジネスチャンスを切り開く AI の機能について概説します。さらに、製造業者がこの強力なテクノロジーを使用して効率を高め、品質を改善し、サプライチェーンをより適切に管理する方法についても説明します。

AI製造業のユースケース

1. 品質と収量を予測する

生産ロスを削減し、生産プロセスにおける非効率性を防ぐことは、あらゆる業界の製造業者にとって常に課題となっています。需要の増大と競争の激化が重なる今日でも、このことはこれまで同様に当てはまります。

一方では、消費者の期待は高く、人口増加が続く中でも、世界の消費者習慣は徐々に「西洋化」しつつあります。近年のさまざまな調査によると、世界の人口は2050年までに25％増加し、これは1日あたり20万人の新たな口が増えることに相当します。

その一方で、消費者はこれまでにないほど多くの製品から選択できるようになりました。最近の調査によると、選択肢が豊富なため、例えば商品が棚にない場合など、消費者がお気に入りのブランドを永久に放棄する可能性が高まっていることが示唆されています。

こうした傾向を考えると、製造業者はプロセスの非効率性とそれに伴う損失をもはや受け入れることができません。廃棄物、収量、品質、スループットのあらゆる損失は、企業の収益を圧迫し、競合他社に有利な状況をもたらします（自社の生産プロセスがより効率的であると仮定した場合）。

多くの製造業者、特に複雑なプロセスを持つ製造業者が直面する課題は、プロセスの最適化に関して最終的に限界に達してしまうことです。一部の非効率性には明らかな根本原因がなく、プロセスの専門家が説明できないことがあります。

品質と収量を予測する AI 駆動型のプロセスおよびマシンヘルスソリューションを使用して、製造業者が直面する恒常的な生産損失の隠れた原因の多くを明らかにします。これは、独自にトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用して、継続的な多変量解析を通じて行われ、個々の生産プロセスに関する深い洞察が得られます。

ここで使用される特定の AI/機械学習技術は教師あり学習と呼ばれ、アルゴリズムがデータの傾向とパターンを認識するようにトレーニングされることを意味します。自動化された推奨事項とアラートが生成され、生産チームとプロセスエンジニアに差し迫った問題を通知し、損失が発生する前にそれを防ぐ方法に関する重要な知識をシームレスに共有できます。

2. 予知保全

予測保守は、産業用 AI の最もよく知られたアプリケーションの 1 つです。事前に決められたスケジュールに従ってメンテナンスを実行する代わりに、予測メンテナンスでは、アルゴリズムを使用してコンポーネント、マシン、またはシステムの次の障害を予測し、障害を防ぐために集中的なメンテナンス手順を実行するように担当者に警告します。これらのアラートは、不必要なダウンタイムを回避するために適切なタイミングで発生します。

これらのメンテナンスシステムは、予測を作成するために教師なし機械学習技術に依存しています。予測メンテナンスソリューションは、コストの削減に役立つだけでなく、多くの場合、計画的なダウンタイムの必要性を排除し、収益を強化し、従業員のエクスペリエンスを向上させることができます。

機械学習を通じて障害を防ぐことで、システムは不必要な中断や遅延なく動作を継続できます。必要なメンテナンスは非常に的を絞っており、技術者はどのコンポーネントを検査、修理、交換する必要があるか、どのツールを使用するか、どの方法に従うべきかを指示されます。

予知保全により、二次的な損傷を防止できると同時に、メンテナンス手順を実行するための労力も削減できるため、機械や装置の残存耐用年数 (RUL) を延ばすこともできます。 RUL を改善することで、持続可能性への取り組みを強化し、廃棄物を削減できます。

3. 人間と機械のコラボレーション

国際ロボット連盟（IFR）によると、2020年現在、世界中で約164万台の産業用ロボットが稼働しています。ロボットが仕事を奪うのではないかと心配する人もいるが、業界ではプログラミングや設計、メンテナンスを担う労働者が増えている。

工場内外で効率と生産性を高めるために、人間もロボットと一緒に働いています。ロボットが製造業にさらに浸透するにつれて、AIが重要な役割を果たすようになります。これにより、人間の作業員の安全が確保され、ロボットは生産現場から収集されたリアルタイムのデータに基づいてプロセスをさらに最適化できる意思決定を自律的に行えるようになります。

4. ジェネレーティブデザイン

製造業者は設計段階で AI を活用することもできます。明確に定義された設計概要を入力として、設計者とエンジニアは AI アルゴリズム (ジェネレーティブデザインソフトウェアと呼ばれることが多い) を使用して、ソリューションの可能なすべての構成を検討できます。

概要には、材料の種類、製造方法、時間的制約、予算的制約に関する制限や定義が含まれる場合があります。アルゴリズムによって生成されたソリューションのセットは、機械学習を使用してテストできます。テストフェーズでは、どのアイデアや設計上の決定が機能し、どれが機能しないかについての追加情報が提供されます。そこから、最適な解決策に到達するまで追加の改良を加えることができます。

5. 市場適応とサプライチェーン

人工知能は、インダストリー 4.0 エコシステム全体に浸透しており、生産現場に限定されません。 AI アルゴリズムは製造業務のサプライチェーンを最適化し、メーカーが変化する市場への対応と予測を改善できるようにします。

アルゴリズムは、日付、場所、社会経済的属性、マクロ経済的行動、政治的地位、気象パターンなどの複数の要因によって分類された需要パターンを考慮して、市場需要の見積もりを作成できます。メーカーはこの情報を活用して将来の進路を計画することができます。これらの洞察を使用して最適化できるプロセスには、在庫管理、人員配置、エネルギー消費、原材料、財務上の決定などがあります。