AIは機械設計にどのような影響を与えるのでしょうか?

人工知能は現在、ますます広く利用されるようになっています。ほとんどの場合、堅牢で適応性の高い AI は、人間の専門知識を完全に置き換えるのではなく、補完することができます。そのような事例の 1 つは、エンジニアリング設計や機械タスクの分野における人工知能の応用です。

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人工知能と機械学習は、機械や製品の設計方法を変え、産業機器の精度と効率を高め、エンジニアにワークフローを最適化および自動化する方法を提供します。

人工知能によるジェネレーティブデザイン

ジェネレーティブ デザインは、機械や一般的な製品の設計に人工知能を応用した画期的なものです。ここで、AI はユーザーが指定した一連の基準に基づいて新しい製品を設計したり、既存の製品をインテリジェントに最適化して安定性、耐久性、効率性を高めたりします。たとえば、製品設計者は、最終設計で使用する材料の最大量や最小強度許容範囲を指定できます。次に、アルゴリズムはこれらの条件を満たす複数の効率的かつ実現可能な設計を見つけます。

ジェネレーティブデザインは、燃費向上や耐用年数の延長を目的とした車体やエンジン部品の設計など、すでに幅広い用途で活用されています。ある企業は、ワークフローにジェネレーティブ デザインを組み込むことで、スマート デザインを使用して重要なコンポーネントの重量を削減し、同時に熱管理のパフォーマンスを向上させました。

人工知能と循環型経済

世界の人工知能市場は2025年までに590億ドルに達すると予想されています。この成長の大きな理由は、経済の重要な部分が、無駄を省き、スマートさを中核として、上から下まで再考され、再編成されていることです。

すべての業界は、エネルギー効率を高め、材料の無駄を減らし、新製品を生産する際にはより慎重かつ経済的にならなければなりません。顧客はこれらを望んでおり、世界は良好な環境管理を求めています。

これは「循環型経済」の核心であり、マッキンゼー・アンド・カンパニーはこれを「成長が有限資源の消費から徐々に切り離される」経済と表現しています。彼らの研究により、ヨーロッパで循環型経済の原則が広く採用されれば、経済回復につながる可能性があることが判明した。 2030年までに、ヨーロッパの市場価値は1.8兆ユーロ、つまり約2兆米ドルに達するでしょう。

AI 主導の製品および機械設計はビッグデータを活用して、企業が大きな財務的およびその他の利益を達成するのに役立ちます。

• ビッグデータにより、企業は AI ツールが必要とする洞察を収集し、時間の経過とともによりスマートな設計の反復を実現できます。
• ユーザーとアフターマーケットのデータ セットをスマートな製品設計に組み込むと、産業機械や複雑な消費者向け製品をより使いやすく、より長持ちさせ、修理や再販を容易にすることができます。これは、問題になる前に埋め立て地に廃棄される電子機器やその他の物質廃棄物が減ることを意味します。
• 産業機器およびエンタープライズ プランニング プラットフォームは、サプライヤー、顧客、および業界全体から収集されたデータを活用して、需要を満たすために資産をどのように割り当てるか、いつ何を生産するかについて、より戦略的な意思決定を行います。

自己認識型産業機械

人工知能により、自己監視マシンが現実のものとなりつつあります。工業生産コンベア、無人搬送車、ロボットアーム、その他のツールは、データ収集とインテリジェンスを組み込んで根本から再設計されています。

鍵となるのは、最新のセンサーの品質と手頃な価格です。センサーは、生産設備や自律走行車が情報を収集し、周囲の状況を把握する手段です。これは、産業機器やロボットの安全性、およびロボットの能力の向上に大きな影響を与えます。

最も重要なタスクの 1 つは、マシンビジョンを部品の品質と安全性の検査のタスクに変換することです。

もう 1 つの理由は、機械学習は人間だけの場合よりも将来の障害の予測因子をより正確に発見できることです。機械が作動すると、センサーデータによって温度の変動、異常な振動、汚染物質の存在などが検知され、警告が発せられます。機器の故障や製品の欠陥になる前に、メンテナンス項目に注意を払う必要があります。

改良された協働ロボット

センサー駆動型の自己認識型製造設備に加えて、AI は、人間と並んで協働ロボットをより安全で便利なものにするのに役立っています。

人工知能の向上により、ロボットシステムは、物理的なリスクの大部分を負いながら、人間と一緒に危険な作業を安全に実行できるようになりました。重量部品の溶接はほんの一例に過ぎず、溶接業界では2022年以降も雇用不足が見込まれており、この技術の主なターゲットとなっています。

ここでスマートマシンを導入することは、既存の才能をより複雑で高収入の仕事、またはより安全だがより繊細な仕事に移す方法であり、コストと材料を大幅に節約できる可能性があります。

これは、大量の材料を安全かつ効率的に処理したり、顧客対応において高い精度が求められる流通施設や製造施設にも当てはまります。自動オーダーピッカーとスタッカーの特許競争も本格化しており、倉庫やサプライチェーン環境で何が可能かを示しています。

インテリジェントに設計されたインフラストラクチャ

人工知能により、物理的なインフラストラクチャとそれを構築する機械は、設計、建設、保守の各段階で「独立した思考」をより行えるようになります。オランダには、機械知能を使用して設計され、設計者の言葉を借りれば、自律型方向性 3D プリント ロボットによって「空中でプリント」された、長さ 40 フィートを超える橋があります。

人工知能はこの橋の設計者であるだけでなく、この橋の保守も担当しています。設計者は、橋の構造にセンサーを組み込み、橋がどのように機能しているか、また物理的な状態がどのように変動しているかを積極的に監視することを計画しています。

エキサイティングな時代

今は、製品デザイナー、土木技術者、ロボット工学者、機械工学者、企業戦略家にとって刺激的な時代です。

AI はすでに、人々が頼りにしている機械を監視する方法を変えており、機械の自己認識と効率を劇的に向上させ、人々が新しい製品や人材ソリューションを見つけるのに役立っています。