産業用AIが製造業に革命を起こす5つの方法

人工知能 (AI) は、製造業において総合設備効率 (OEE) と生産時の初回歩留まりを向上させるために最も一般的に使用されている方法です。時間の経過とともに、製造業者は AI を使用して稼働時間を増やし、品質と一貫性を向上させ、より優れた予測が可能になります。

デジタル化の多くの要素と同様に、AI の実装は止められないように思えるかもしれません。直感的なコンピューティング能力とそれが接続するマシンによって生成される数十億のデータ ポイントを効果的に使用および管理する方法は、製造業者にとって共通の懸念事項です。多くの人は、どのように始めればよいか分からず、コスト、IT 要件、または「インダストリー 4.0」への対応が不十分であることへの懸念から、AI 導入に慎重になっていることが多いです。

競争力を維持するために、メーカーはよりデータ主導のビジネス モデルに適応することが重要です。これには多くの場合、スタッフの再編成、ハードウェアおよびソフトウェアのアップグレードが含まれます。

人工知能は、しばしば未来と関連付けられる概念ですが、今や現実のものとなり、工場に適用できるようになりました。産業用 AI が製造業に革命をもたらす 5 つの方法と実装のヒントをご紹介します。

予測的および予防的メンテナンス

生産工程における最大のダウンタイムの一部は、コアとなる機械部品をオフラインにする機械的または電気的な故障によって引き起こされる可能性があります。多くの場合、機械の推奨予防保守スケジュールに従うことで、故障を簡単に防ぐことができます。プロジェクト マネージャーは見落とされたり、可能な限り最善のタイムラインを達成するために最適化されなかったりすることがよくあります。メーカーは、IoT デバイス、センサー、MES データ、機械学習アルゴリズムの力を活用して、多くの機械データ ポイントを活用して障害を予測できます。故障が予測される前に PM 計画を最適化して、機械を最高の状態に保ち、生産現場を円滑に稼働させることができます。

サプライチェーンの最適化

今日のサプライ チェーンは、数千の部品と数百の拠点を抱え、管理が非常に複雑なネットワークです。人工知能は、製品を生産から顧客にタイムリーに届けるために不可欠なツールになりつつあります。機械学習アルゴリズムを通じて、メーカーは自社のすべての製品に対して最適化されたサプライ チェーン ソリューションを定義できます。 「次の四半期に抵抗器を何個注文すればよいか」や「製品 A の最適な配送ルートは何か」といった質問に、最善の推測に頼ることなく答えられるようになります。

社内の在庫管理はそれ自体が大きな課題です。生産ラインは、生産ラインへの供給と製品の生産を確保するために在庫に大きく依存しています。各プロセス ステップを実行するには、一定数のコンポーネントが必要です。コンポーネントは一度使用されると、処理を続行するために時間内に補充する必要があります。工場のフロアに必要な在庫をすべて揃えておくことは、AI が管理を支援できる課題です。 AI は部品の数量や有効期限を確認し、工場全体の配布を最適化できます。

生産の最適化

プロセスの最適化は、無数の履歴データセットを必要とする、データ量の多いタスクになる可能性があります。どのプロセスパラメータが最高の製品品質を生み出すかを判断するのは簡単な作業ではありません。製造および品質エンジニアは、プロセスパラメータを最適化するために広範な実験計画を実施してきましたが、これらの計画は多くの場合、費用がかかり、時間がかかります。人工知能の高速データ処理速度のおかげで、エンジニアはさまざまな製品に最適化されたプロセスレシピを見つけることができます。 「最高の歩留まりを得るには、どのコンベア速度や温度を入力すればよいですか？」や「このハイピッチの新興技術の回路基板を製造するには、どの機械を使用すればよいですか？」などの質問。AI は、すべての生産データ ポイントから継続的に学習し、プロセス パラメータを継続的に改善します。

生産予測

製造業における人工知能の活用について議論する際、必ず話題に上がるのは、収量予測です。非常に正確な予測 AI モデルを導入することで得られる ROI は無限です。生産量を予測することで、将来の部品ニーズに備えてサプライ チェーンと在庫管理をより適切に準備できるようになります。生産量が予想よりも少ないかどうかを知ることで、生産管理者は需要を満たすために生産時間を増やすよう警告を受けることができます。収量予測は大量のデータを伴う複雑な問題であり、解決するには人工知能が必要です。

拡張現実と仮想現実

拡張現実と仮想現実の技術が進歩し続け、この市場向けのデバイスを開発する大手企業がますます増えるにつれ、製造業界がそれらを全面的に採用するのは時間の問題です。仮想現実は、製品メーカーが組み立てや予防保守のタスクをより適切に実行できるようにトレーニングするのに役立ちます。工場や現場での機械学習を活用した拡張現実テクノロジーは、リアルタイムのレポートを提供し、不良品や運用改善が必要な領域を迅速に特定するのに役立ちます。 AR/VR 製造アプリケーションは無限であり、今日の課題を解決する上で重要な役割を果たすことができます。

利点: エネルギー管理

人工知能は、エネルギー管理において見落とされがちな領域で役立ちます。ほとんどのエンジニアには、工場のエネルギー消費コストを分析する時間がありません。生産業務のエネルギー消費を研究する AI により、運用コストを大幅に削減できます。さらに、コストが削減されると、プロセス改善リソースにさらに多くの資金を割り当てることができるようになり、歩留まりと品​​質が向上します。

生産上の問題が発生する前にリアルタイムで自動的に検出できるシステムがあったらどうでしょうか?

メリットとしては、予測メンテナンス、在庫、製品の異常値検出がアクセスしやすく直感的な方法で実行され、運用効率が新たなレベルに向上します。

これにより、競争上の優位性が変わります。はい。データは新たなベーコンであり、AI はそれを新たな高みへと引き上げています。