生産効率の向上以外に、AI テクノロジーは製造業に何をもたらすのでしょうか?

現代科学技術の発展は製造業の変革と向上に新たな活力をもたらしており、人工知能技術もその一つです。

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製造業における人工知能の応用には、主に 3 つの側面があります。1 つ目は、CNC 工作機械、自動識別装置、人間とコンピューターの相互作用システム、産業用ロボット、その他の特定の装置を含むインテリジェント装置です。 2つ目はスマートファクトリーであり、スマート設計、スマート生産、スマート管理、統合最適化などの具体的な内容が含まれます。最後に、大規模なパーソナライズされたカスタマイズ、リモート操作とメンテナンス、予測メンテナンスなどの特定のサービス モデルを含むインテリジェント サービスがあります。

5G、ビッグデータ、モノのインターネット、人工知能に代表される新世代の情報技術は、デバイスをインターネットに接続し、データをクラウドに送信するのに役立ちます。伝統的な製造業にとって、「AI + インダストリアルインターネット」の深い融合を実現するには、5G、ビッグデータ、モノのインターネットのサポートが不可欠です。5Gはデータ伝送機能を強化し、人工知能はデータモデルを構築し、仮想現実と超高精細ディスプレイはデータの視覚化を強化します。

一部のアナリストは、人工知能が機械視覚の急速な発展を促進したと指摘している。携帯電話の美容アプリの顔認識機能や顔アルバムの分類から、アリペイの顔認識による本人認証、ロッカーの顔認識、産業用ロボットによる物体の正確な把握、物流ロボットによる障害物の回避まで、視覚機械の応用は私たちの身の回りのほぼあらゆるところで見られる。

人工知能の「熱風」の助けを借りて、マシンビジョン技術は多くの製造企業が知能化と情報化にアップグレードするための重要な原動力となっています。特に、一定の自動化基盤を持ち、インテリジェンス化に向けて非常に意欲的なスマート物流やスマートパッケージングなどの業界では、マシンビジョン技術の適用に積極的に取り組んでいます。

一部のアナリストは、人工知能の発展の原動力は主に4つの側面から来ていると指摘している。第1に、データ、すなわちビッグデータ、モノのインターネット、クラウドコンピューティングなどの技術によって提供されるデータ基盤、第2に、大きな進歩を遂げた機械学習アルゴリズム、第3に、グラフィックス処理装置（GPU）に代表される強力なコンピューティングパワー、第4に、人工知能技術が社会全体に受け入れられ、認識されることによる恩恵である。これらの重要な力によって、人工知能技術は成熟し続け、その応用シナリオは増加しています。

AI技術の指導の下、従来の製造業モデルは挑戦を受け、多くの新たな変化が起こりました。新世代の人工知能技術の指導の下、製造業は大規模生産に重点を置くことから、大規模生産のコスト上の利点を維持しながら、顧客中心で個別のニーズを満たす製品生産モデルへと徐々に進化してきました。

製造モデルの継続的な進化に伴い、いくつかの新しいモデルが徐々に形成されてきました。主に、電子商取引、デジタル製造、「クラウドプラットフォーム+」製造、ネットワーク協働製造、新世代人工知能製造、大規模カスタマイズ生産サービス、遠隔操作・保守サービス、ソフトウェア定義製造などが含まれます。

現在のサービス指向の製造業において大きな推進力と応用価値を持つ2つの重要な方向として、遠隔操作・保守サービスと大規模カスタマイズ生産における新世代人工知能技術の応用が加速しています。産業生産ラインや生産設備が生産工程中に突然故障すると、企業に多大な損失が発生します。ビッグデータモデリングやニューラルネットワークなどの最先端技術アルゴリズムを駆使して早期予測を行うことができれば、機械や設備が故障する前に予知保全や早期警告を行うことができ、起こり得る一連のトラブルを可能な限り回避することができます。

より効率的な通信ネットワーク、より洗練されたセンサー、そして大量のデータを処理できる強力なコンピューティング プラットフォームのおかげで、予測メンテナンスの出現も可能になりました。予測保守では通常、センサーを使用して機器からリアルタイム データを収集および分析し、障害が発生する可能性を予測します。そのため、スマートファクトリーにはさまざまな監視・センシング機器を設置する必要があります。

現在の人工知能ソリューションは製造業の要件を完全に満たすことはできませんが、一般的な技術として、人工知能と製造業の統合は避けられない傾向です。製造業の将来の変革とアップグレードには、クラウドコンピューティング、ビッグデータ、モノのインターネット、人工知能など、さまざまなテクノロジーも使用されます。