産業用AIが製造業に変革をもたらす5つの方法

すべての分野の中で、人工知能は製造業に最も大きな影響を与えており、この変革はまだ始まったばかりです。

製造業が人工知能技術の応用の最前線にあることは疑いの余地がありません。計画外のダウンタイムを大幅に削減することから製品の設計を改善することまで、製造業者は AI 主導の分析を利用してデータを分析することで、効率、製品の品質、従業員の安全性を向上させています。

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彼らのやり方は次のとおりです。

1. インダストリー4.0とスマートメンテナンス

製造業では、生産ラインの機械や設備の継続的なメンテナンスは大きな費用となり、それに依存するあらゆる生産業務に重大な影響を及ぼします。さらに、調査によると、計画外のダウンタイムにより製造業者は年間 500 億ドルの損失を被ると推定されており、そのダウンタイムの 42% は資産の故障によるものです。

このため、部品、機械、システムの次回の故障を予測することで大きなメリットが得られる製造業者にとって、予知保全は不可欠なソリューションとなっています。

予測保守では、機械学習と人工ニューラル ネットワークの形で高度な AI アルゴリズムを使用して、資産の故障に関する予測を作成します。

これにより、コストのかかる計画外のダウンタイムを大幅に削減し、生産機械やプラントの残りの耐用年数を延ばすことができます。

修理が避けられない場合、技術者はどの部品をチェックする必要があるか、どのツールと方法を使用するかを事前に通知されるため、事前に修理を計画できます。

2. 品質4.0の台頭

今日の製品は市場投入までの時間が極めて短く、製品の複雑さが増しているため、製造企業は高いレベルの製品品質を維持し、品質規制や基準に準拠することがますます困難になっていることに気づいています。

一方、顧客は完璧な製品を期待するようになり、メーカーは品質の向上を余儀なくされ、高い欠陥率や製品リコールが企業とそのブランドに与える損害を十分に理解するようになりました。

品質 4.0 では、AI アルゴリズムを使用して、製品品質の問題につながる可能性のある新たな製造上の欠陥を製造チームに通知します。失敗には、レシピからの逸脱、機械の動作の微妙な異常、原材料の変更などが含まれる場合があります。

これらの問題に早期に対処することで、高い製品品質を維持することができます。

さらに、Quality 4.0 により、製造業者は現場で使用されている製品の状態とパフォーマンスに関するデータを収集できるようになります。この情報は、製品開発チームが戦略的および戦術的なエンジニアリング上の決定を行う際に非常に役立ちます。

3. 人間とロボットのコラボレーション

国際ロボット連盟は、2018年末までに世界中の工場で130万台以上の産業用ロボットが稼働すると予測しています。理論的には、より多くの仕事がロボットに置き換えられるにつれて、労働者は設計、メンテナンス、プログラミングなどの高度な職に就くための訓練を受ける必要があるだろう。

この移行段階では、ますます多くの産業用ロボットが人間の作業員とともに生産現場に導入されるため、人間と機械のコラボレーションの効率性と安全性を保証する必要があります。

人工知能の進歩はこの開発の中心となり、ロボットがより多くの認知タスクを処理し、リアルタイムの環境データに基づいて自律的な意思決定を行い、プロセスをさらに最適化できるようになります。

4. ジェネレーティブデザインを活用してより良い製品を作る

人工知能は製品の設計方法も変えています。 1 つのアプローチは、デザイナーとエンジニアが定義した詳細な概要を AI アルゴリズム（この場合は「ジェネレーティブ デザイン ソフトウェア」と呼ばれます）への入力として取り込むことです。

概要には、材料の種類、利用可能な製造方法、予算上の制約、時間上の制約など、制約とさまざまなパラメータを説明するデータが含まれる場合があります。アルゴリズムは、最適なソリューションのセットが見つかるまで、あらゆる可能な構成を探索します。

次に、機械学習を使用して提案されたソリューションをテストし、どの設計が最も効果的かについてのさらなる洞察を得ます。このプロセスは、完璧なデザインに到達するまで繰り返すことができます。

このアプローチの主な利点は、AI アルゴリズムが完全に客観的であることです。人間のデザイナーのように「論理的な」出発点はありません。仮定は行われず、すべての製造シナリオと条件は実際のパフォーマンスに基づいてテストされます。

5. 変化する市場に適応する

人工知能はインダストリー 4.0 革命の中核要素であり、生産現場での使用に限定されません。 AI アルゴリズムは、製造サプライ チェーンを最適化し、企業が市場の変化を予測するのにも役立ちます。これにより、経営陣は受動的な考え方から戦略的な考え方に移行し、大きな利点を得ることができます。

AI アルゴリズムは、場所、社会経済的要因、マクロ経済的要因、気象パターン、政治的地位、消費者行動などを結び付けるパターンを見つけることで、市場の需要を推定します。

この情報は、人員配置、在庫管理、エネルギー消費、原材料供給の最適化を可能にするため、製造業者にとって非常に貴重です。

産業用AIは製造業を変革し続ける

製造業は人工知能の応用に非常に適しています。インダストリー4.0革命はまだ初期段階ですが、私たちはすでに人工知能がもたらす大きなメリットを目の当たりにしています。設計プロセスや生産現場からサプライチェーンや管理に至るまで、AI は製品の製造や材料の処理方法を永久に変えることになります。