人工知能は 5 大製造業にどのような変化をもたらすのでしょうか? AIプロジェクトを成功に導く5つのステップ

今日、デジタル変革はビジネス存続の基盤となっています。自動化された工場から人工知能 (AI) 品質管理まで、デジタル変革の主な目標は、テクノロジーを通じて競争上の優位性を生み出し、それによって顧客体験を向上させ、運用コストを削減することです。

製造業は、ビッグデータ分析、AI、ロボット工学などのテクノロジーを活用して、デジタル変革の最前線に立っています。マッキンゼーの調査によると、デジタルトランスフォーメーションは、機械のダウンタイムの 30% ～ 50% 削減、品質関連コストの 10% ～ 20% 削減など、製造企業に多くのメリットをもたらしています。

この記事では、5 つの業界が製造業で AI をどのように活用しているか、そして製造業のリーダーが業界の方向性について知っておくべきことについて説明します。

自動車産業

自動車製造には精度と正確さが求められますが、AI はこれを改善するのに役立ちます。たとえば、フォードは溶接、接着、品質管理の作業に協働ロボットを使用しています。 6 台の協働ロボットを使用して、わずか 35 秒で車の表面全体を研磨します。同様に、米国でBMW車の60%を生産しているBMWのスパルタンバーグ工場では、AI管理ロボットを使用して年間100万ドルを節約し、労働者を再配置しています。

自動車 AI 市場は 2027 年までに 70 億ドルに達すると予想されており、製造業における AI 導入の主要産業の 1 つとなります。

エレクトロニクス産業

電子機器の製造では、複雑な部品を使用しているため高い精度が求められ、製造エラーを最小限に抑え、製品設計を改善し、市場投入までの時間を短縮するには AI テクノロジーが不可欠です。

例えば、サムスンの韓国工場では、自動搬送車（AGV）、ロボット、ロボットアームを使用して、Galaxy S23やZ Flip 5などの携帯電話の組み立て、材料の輸送、品質検査などの作業を完了しています。これらのツールは、30,000 ～ 50,000 個の部品の検査など、同社が高品質基準を維持するのに役立ちます。

Nvidia は AI を使用してシリコン基板上の複雑なトランジスタ構成のレイアウトを最適化しており、これにより時間を節約できるだけでなく、価格と速度をより適切に制御できるようになります。わずか 3 時間で 270 万個のセルと 320 個のマクロを含む設計を最適化することで、その効率性を実証しました。広大な市場と継続的な AI イノベーションに直面し、電子機器製造企業にとって AI の応用を強化することが最優先事項になりつつあります。

航空宇宙および防衛産業

AI を活用した製造は、精密部品を生産し、パフォーマンスとシステムの安全性を向上させることで、製品の安全性と信頼性を高めます。航空業界の AI 市場は 2022 年に 6 億 8,640 万米ドルに達すると予想されており、20% を超える CAGR で成長すると予想されています。

エアバスは、Neural Concept のテクノロジーを活用し、機械学習を使用して航空機の空力予測時間を 1 時間から 30 ミリ秒に短縮します。この生産性の向上により、設計チームは従来のコンピュータ支援エンジニアリング手法と比較して、同じ時間内に 10,000 以上のバリエーションを検討できるようになります。

同様に、ロールス・ロイス社は IFS と提携し、ブルーデータスレッド戦略を通じて航空宇宙製造に AI を適用しています。このアプローチでは、デジタル ツインと AI を活用して予測メンテナンスを実行し、最初のエンジン取り外しまでの時間を 48% 短縮します。

食品・飲料業界

食品および飲料の生産では、特にその「高速」な性質のため、日用消費財（FMCG）業界では厳格な品質保証が必要です。機器の故障や不良品によりこの目標の達成が妨げられる可能性がありますが、AI を統合することで効率、費用対効果、製品の品質と安全性を向上させることができます。

特に、予知保全技術に特化したスタートアップが人気です。 Augury を例に挙げてみましょう。彼らは、予測保守システムを通じてペプシコのフリトレー社の生産能力を年間 4,000 時間増加させ、フリトレー社の 4 つの工場で予定外のダウンタイムとコストを削減するのを支援しました。

製薬業界

通常、薬の開発には 10 年かかり、市場に出すにはさらに 2 年かかります。残念なことに、90% の薬剤は臨床試験段階で失敗し、タイムラインがゼロにリセットされてしまいます。 AIは医薬品開発を加速し、品質管理を強化することができます。

例えば、ファイザーはIBMのスーパーコンピューティングとAIを活用して、新型コロナウイルス感染症治療薬パクスロビドを4か月で開発し、期間を80～90%短縮した。

AI が医薬品開発の課題を軽減できる 3 つの分野は次のとおりです。

1. タンパク質構造予測: AlphaFold2 のような AI システムはタンパク質構造予測を変革し、研究者が複雑な分子の設計図を正確に理解できるようにし、何年もの研究室作業を節約できる可能性があります。

2. 機能予測：AI モデルは高分子の機能を予測し、タンパク質が標的に結合する仕組みや抗体の動きを理解して、治療反応の開発を促進します。

3. 新しい治療法の設計: AI アルゴリズムは大量のデータを使用して、がんなどの疾患の治療に使用するタンパク質、抗体、mRNA 構造を設計します。たとえば、Genesis Therapeutics は AI を使用して新薬の有効性、特異性、潜在的な副作用を設計および予測しています。

AI を医薬品開発に応用することで、10 年以内に 50 種類の新薬が開発され、500 億ドルの売上を生み出す可能性があります。 80社以上の企業がAIを活用した医薬品開発を進めており、製薬大手からの投資を集めている。

今後の道

Augury が最近 500 社を対象に実施した調査では、63% の企業が製造業における AI への支出を増やす予定であることが示されました。これは、MarketsandMarkets によると、製造業における AI の市場予測と一致しており、2028 年までに 208 億ドルに達すると予想されています。

AI 統合によってもたらされる効率性の向上は、コストと時間の節約につながり、より重要なタスクや機会にリソースを再配分できるようになります。

製造業における AI は、問題、人、プロセスという 3 つの柱に依存しています。 AI の導入がスムーズに進むようにするための 5 つのステップを以下に示します。

1. 問題を特定する: コストの原因となっている不正確さを特定します。 AI を初めて導入する企業は、問題を SMART 目標に分解し、AI による長期的なコスト削減の可能性を評価する必要があります。

2. リソースとデータを処理する: 技術およびビジネスの専門家からなる多様なチームを編成します。社内の能力を評価し、アウトソーシングまたは採用を検討します。データの適切性を検証し、データをクリーンアップして構造化し、ストレージ ソリューションを決定します。

3. データ品質を評価する: データは最新で、アクセス可能で、十分ですか?必要に応じて変更します。

4. AI モデルの考慮事項: 構築するか、既製品を購入するか、ハイブリッド アプローチを採用するかを決定します。

5. 微調整と展開: モデルの改良、展開、およびスケーラビリティについて説明します。

最後に、偏見を厳密に調査し、偏見に対する安全策を講じることが重要であるため、あらゆる段階で倫理的なガイドラインとフレームワークを遵守するようにしてください。