AIはインダストリー4.0の最適化段階の鍵となる

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製造業の新たな課題

製造業はインテリジェント製造に向けてアップグレードし、変革する必要があるというのが、ほとんどの業界関係者の共通認識です。多くの企業がすでにセンサーを設置し、既存または新規に計画されている生産ラインにデジタル化およびネットワーク化された更新と構築を開始しています。しかし、機械や設備が収集するデータが増えるにつれ、膨大なデータをいかに実用的な情報に変換するかが、スマート製造への変革を進める企業にとって新たな課題となり始めています。

インダストリー4.0の業界普遍的な5C成熟度モデルによれば、インダストリー4.0は成熟度の低い段階から高い段階まで大まかに5つの段階に分けられ、モノのインターネット（IoT）を通じて機械と機械（M2M）を接続・連携し、デバイスの接続を通じてデータを取得する（Connect）、ビッグデータプラットフォームとエッジコンピューティングの構築を通じて前段階で抽出したデータを分析・変換し、さらに生産データの可視化と予測シミュレーションを提供する（Cyber​​）、次に人工知能（AI）学習プラットフォームを導入して、自己診断、自己修復、自動スケジュール、認知機能を備えたスマートファクトリーにする（Cognitive）、最後に小ロットのカスタマイズ製造とソフトウェア定義に従事し、自動的に構成できる動的カスタマイズ（Configure）バリューチェーンプラットフォームを実現するとしている。

現在のデジタル化とネットワーク化の構築は、最初の2つの段階に関連しています。しばらく前に、Delta Electronics、Advantech、Newcommなどの企業がSAP、Dingxin、Dongjieと業界を超えて協力し始め、情報技術（IT）と運用技術（OT）の情報統合によって第3段階に入り、データの視覚化、予測シミュレーションなどの機能を実行することを望んでいます。

稼働中の機械からデータを収集して表示するだけでは、インテリジェント製造への貢献は限られています。単純なデータは、その後分類、管理、分析されなければ、最終的にはデータのゴミになってしまうからです。 ITとOTを組み合わせることで、適切な現場の生産データを取得し、運用側の情報と統合して、オペレーターに意思決定の際に有効な情報を提供できます。

しかし、インダストリー4.0の究極の目標、つまり小ロットのカスタマイズ製品の上流と下流の自動構成を備えた動的なバリューチェーンを直接提供することを本当に達成したいのであれば、データの可視化や予測シミュレーションを実行するだけでは不十分です。現在、フォックスコンの灯台工場はすでに工場の一部工程の自律運転が可能になっており、第4段階のプロトタイプを備えている。しかし、AI学習プラットフォームの構築や、サプライチェーン、物流、市場などの面でのより複雑なデータ収集、分析、予測、管理など、動的構成を実現するにはまだ道のりが残っている。

鍵はAI部分にある

業界関係者は、完全に成熟したインダストリー4.0の最適化段階に到達するための最も重要な鍵はAI部分にあると考えています。現在、AI関連のツールは数多くありますが、業界やニーズによって異なるモデルの構築が必要であり、モデリングプロセスは一度きりのものではありません。十分で信頼性の高いデータが必要なだけでなく、モデル自体も継続的にトレーニングと修正を行う必要があります。デジタル化とネットワーキングの段階に入ったばかりの多くの企業にとって、道のりはまだ長いです。

現在、製造業はインテリジェント製造への変革について合意に達しており、インダストリー4.0は徐々に導入段階に入っているが、AIを導入して小規模なカスタマイズ生産を行う成熟段階に達するまでには、まだ長い道のりがある。しかし、業界が最初の一歩を踏み出す意志がある場合にのみ、一歩ずつ前進する希望が生まれます。デジタル化とネットワーク化をしっかりと行い、正しいデータを収集することは、将来AIアプリケーションが導入されたときに、大量の有効なデータを提供するための基盤としても役立ちます。