プロセス制御に人工知能をうまく導入する方法

製造業は、生産、意思決定、運用効率などのアプリケーションに人工知能 (AI) が導入されることで、大きな変革を遂げる可能性があります。 AI の拡張により、私たちの構想、創造、構築の方法が大幅に改善され、これらの分野で革新的で効率的な開発につながる可能性があります。 AI テクノロジーが成熟し、よりアクセスしやすくなり、普及するにつれて、その影響は大きくなるばかりです。

プロセスを制御する従来のアプローチは、通常、事前に決定されたモデルとルールに依存しており、これらは多くの場合、履歴データと人間の専門知識に基づいています。ただし、これらのアプローチには限界もあり、特に現代の製造プロセスとその運用環境の複雑さ、変動性、予測不可能性が高まる状況に対処する場合には限界があります。さらに、これらのアプローチでは、最新のセンサーやシステムによってリアルタイムで予測および生成できる大量のデータを十分に活用できないことがよくあります。ここで人工知能が役に立ちます。

人工知能は、一般的に人間の知能が必要だと考えられることを機械が実行できる能力として広く定義されています。 AI は変数間の数学的関係に基づいているため、AI プログラムやアルゴリズムは「AI モデル」と呼ばれることがよくあります。過去 10 年間で、明示的にプログラムするのではなく、データを通じてパフォーマンスを向上させることを学習する機械学習モデルが非常に目立つようになりました。

これは、最近、グラウンデッド モデルと生成 AI の台頭によりさらに強化されました。基本モデルは、非常に大規模なデータセットでトレーニングされた大規模なモデルであり、さまざまなタスクに適応できます。生成モデルは、既存のデータに基づいてテキストや画像などの新しいコンテンツを作成する方法を学習します。これらのトレンドは ChatGPT や同様のモデルの形で融合し、これまでにないほど AI を主流へと押し上げています。

AIの潜在的なメリット

一般的に、AI はより優れた測定、ソリューション、コミュニケーションを提供できます。

生産性の向上:多くの場合、製造業者は処理方法を把握できないほど多くのデータを保有しており、データは AI の原動力となります。大量のデータを分析することで、隠れたパターン、異常、洞察を発見できます。これらの関係を利用することで、プロセスをより深く理解し、より情報に基づいた意思決定を行うことができます。これにより、プロセスのパフォーマンスが最適化され、ダウンタイムが短縮されます。

品質、回復力、持続可能性の向上: AI は、欠陥、異常、エラーをリアルタイムで検出して対応することで、製造業者が原材料、製品、機器の品質を監視および維持するのに役立ちます。データの量と複雑さが増すにつれて、供給が途絶えた場合でも新しい材料をより迅速に使用したり、さまざまな特性を持つ天然素材やリサイクル素材を効率的に使用したりできるようになります。

イノベーションと競争力の向上:企業は AI を適用してイノベーションを加速し、製品開発のスピードを上げることができます。これには、高速で効率的なデータ駆動型シミュレーションによって推進されるより優れた製品設計や、需要と供給によって推進されるより迅速な再構成などが含まれます。将来的には、AI によって設計、製造、サプライ チェーンにおけるサイロ化された知識が解体され、能力の大幅な向上が実現される可能性もあります。

無駄を削減: AI テクノロジーは、材料、エネルギー、時間、スペースに関連する無駄を削減できます。これには、プロセス監視と異常検出を組み合わせて欠陥を修正したり、故障した部品の作業を停止したり、人工知能を使用してエネルギーや材料の使用を最小限に抑える方法でプロセスを運用するなど、さまざまな形をとることができます。

人間に力を与える: AI システムは、最も関連性の高い専門家の洞察に簡単にアクセスできるようにすることで、労働者の知識を増強できます。 AI は、チャットボットの使用などにより、顧客やサプライヤーとのコミュニケーションや調整にも役立ちます。

プロセス制御に人工知能をうまく導入する方法

プロセス制御に AI を実装するのは簡単な作業ではありません。慎重な設計、テスト、展開が必要です。継続的な評価も必要です。すぐに始めるのに役立つヒントをいくつか紹介します。

目標と指標を定義する:プロセス制御に AI を使い始める前に、何を達成したいのか、どのように成功を測定するのかを明確にする必要があります。ビジネス目標と顧客の期待に一致する具体的な目標と主要業績評価指標を定義する必要があります。

データを理解する:データは AI モデルの基盤です。優れたデータがなければ、優れた AI システムを構築することは不可能です。利用可能なソースと、それらのソースが提供する可能性のあるタイプ、形式、品質、偏り、および可用性を理解することが重要です。一般的に、データは多いほど良いですが、一般的に言えば、ノイズが多く偏った大規模なデータセットよりも、小さくてクリーンなデータセットの方が有用です。最後に、データ ソースを必ず保護してください。 AI モデルは、意思決定の質を低下させたり破壊したりする可能性のある敵対的攻撃に対して脆弱であることが多いです。

適切な AI テクノロジーの選択:プロセス制御にはさまざまな AI テクノロジーを使用でき、新しいテクノロジーが絶えず発明されています。データの特性、プロセス要件、目標に合わせて適切な AI テクノロジーを選択する必要があります。 AI テクノロジーの複雑さ、精度、速度、スケーラビリティ、説明可能性の間でもトレードオフを考慮する必要があります。通常は、許容できる結果が得られる最も単純な手法を使用するのが最適です。

AI システムの検証:プロセス制御を導入する前に、システムが期待どおりに動作することを確認する必要があります。検証は、以前に定義されたメトリックをどの程度満たしているかを定量化することによって行われます。一般的に言えば、AI システムの重要性は、これまでに見たことのない状況で有用な予測を行う能力にあります。したがって、これまでに見たことのないデータでシステムを評価することが重要です。さらに、AI ベースのシステムは予測できない動作をすることがあるため、そのようなリスクを制御するための安全策を構築するのが最善です。

監視:展開後、フレームワークを定期的に監視し、改善する必要があります。結果を監視するには、レポート、アラート、ログを提供する優れたダッシュボードが非常に役立ちます。