製造業の変革：人工知能とロボット工学の力
製造業において、人工知能（AI）とは、人間のように考え、内部および外部の出来事に自律的に反応し、将来の出来事を予測する機械の能力を指します。ロボットは、ツールが故障したり、予期しない事態が発生したりした場合（または予期しない事態が発生する可能性さえある場合）に、問題を特定し、解決するために行動することができます。
自動化が困難なタスクや、ワークフローや生産プロセスに隠されたパターンを特定することは、製造業で使用される人工知能の2つの側面です。
AIと機械知能のおかげで、今日の製造業者は、スループットを向上させ、サプライチェーンを管理し、R&Dを加速させる比類のない能力を手に入れています。
製造業でAIを使用する理由
工業業界では、人工知能（AI）は、溶接、塗装、組み立て、材料の取り扱いなどのジョブを処理します。それは、最高の人間労働者と同等の精度でこれを実現します。
さらに、AIは間違いや遅延なくワークフローを制御できます。機械は休息を必要としません。健康やパフォーマンスに影響を与えることを心配せずに、絶対的な限界まで機械をプッシュできます。
さらに、AIは製造業者が複雑な手順、機器、またはワークフローをリアルタイムで追跡するのに役立ち、危険を特定し、データ駆動型の予防メンテナンス戦略を実装できます。
AIは、これらの有益な側面があるため、産業部門で時間を節約できます。
製造業におけるAIの応用事例
- 予知保全：予知保全は、産業界における人工知能の大きな利点です。そうすることで、企業は機械の状態をよりよく理解し、ダウンタイムを削減し、資産の使用を最大化できます。
- エネルギー効率：工場のエネルギー効率は、人工知能の助けを借りて改善できます。製造会社は、機器に「耳を傾け」、膨大なデータセットを理解することで、サプライチェーン管理、プロセス設計、リソース管理などのルーチン操作を合理化および自動化できます。
- 梱包と包装：モノのインターネット（IoT）により、製造業者は機器とコンベヤーベルトを見て、聞いて、触れることができるようになり、包装プロセスを最適化できます。
- 品質管理：製造業におけるAIは、欠陥を優先順位付けし、それらのパターンを特定するために使用できるため、企業は時間とお金を節約できます。さらに、検査手順を最適化することにより、歩留まりを高め、欠陥のある商品を市場に放出する可能性を減らすことができます。
製造業におけるAIとロボット工学の仕事
以下は、機械学習ベースの方法を利用して製造業を前進させている主要な企業のほんの一例です。シーメンス、ゼネラル・エレクトリックが含まれます。さまざまな企業がこの新しいテクノロジーをどのように利用しているかの詳細は次のとおりです。
シーメンス
ニューラルネットワークを使用して製鉄所を監視しています。このため、製造目的でAIを構築することができました。シーメンスは、メンテナンスのニーズに合わせて機械フリートを追跡するように設計されたインテリジェントクラウドであるMindsphereを導入しました。Mindsphereは現在テスト中です。彼らの主な目的は、設計から復旧までのすべての接続されたアクティビティを追跡、文書化、および検査することです。そうすれば、エラーをすばやく特定して修正できます。シーメンスのAI関連の最も重要な成果は、特定されたガスタービンからの排出量を誰よりも削減できることです。最新のガスタービンには、温度、圧力、その他の変数を継続的に測定する500個のセンサーが含まれています。
シーメンスのウェブサイトに掲載された記事によると、科学者たちは、プログラミングを必要とせずに商品を生産できる人工知能を搭載した2本のアームを持つロボットを作成しました。タスクはロボットのアームの間で個別に分割され、チームとしてより早く完了します。ミュンヘンにある同社の国際研究部門であるシーメンス・コーポレート・テクノロジー（CT）で、手の機能が示されました。ガスタービンの自律的な最適化、スマートグリッドおよびその他の産業ユニットの監視とメンテナンスは、すべて人工知能の助けを借りて達成されました。シーメンスは、いくつかの業界で人工知能を利用し、ネットワーク監視と管理のためのツールを提供することで電力網をアップグレードしています。
ゼネラル・エレクトリック（GE）
彼らの主な目標は、それらをスマートユニットに変えることであり、世界中に500以上の工場を持っています。GEは、製造プロセスのあらゆる側面を監視および管理し、問題や非効率性が発生する前にそれらに対処するシステムとして、Brilliant Productionスイートを開発しました。GEのBrilliant Manufacturing Suiteの目的は、設計、エンジニアリング、製造、サプライチェーン、流通、サービスを、世界中で拡張可能な単一のインテリジェントシステムに統合することです。最近のレポートによると、ドローン、クローリングロボット、AI、および予測分析を使用して、アクセスが困難な場所をチェックする取り組みが行われています。産業ユニットは、その結果として最適化し、自己を維持できるようになります。Avitas Systemsは、ロボット工学と人工知能を使用して検査サービス部門を前進させるために、GE Venturesによって設立されました。
彼らは、GEのPredixソフトウェアでホストされているドローンのセンサーからデータにアクセスして分析するクラウドベースのシステムを開発しています。センサーを搭載した無人ドローンは、熱に簡単に耐えることができます。彼らは赤外線カメラやその他のセンサーを利用して、問題が発生する前に見つけることができます。データはこれらのドローンによって収集され、Avitas Systemsプラットフォームに供給されます。システムは時間の経過に伴う変化を追跡し、データに基づいて検査とメンテナンスを提案します。
2020年の世界の製造業におけるユースケース
回答者の多く（59％）は、品質管理が製造業における人工知能の最も重要な用途であると考えています。ほとんどの場合、品質管理とは、出力を標準化する対策を講じることを指します。たとえば、人工知能は、スマートカメラを利用して検査手順を強化することにより、全体的な品質管理を支援し、コストを削減できます。製造業には、原材料と部品を完成品に変える企業が含まれています。
展示1
人工知能は製造業にどのようなメリットをもたらすことができるか？
- ボトルネックの排除：インダストリー4.0の時代には、ボトルネックは、発見、分析、および活用が簡単な新たな機会に置き換えられました。
- 隠れた費用の排除：製造業者は、通常の費用のみを検討している場合、頻繁に気づかれないプロセスに隠された費用を発見できます。
- 問題の削減：製造業者はエラーの原因を特定できるようになったため、エラーが再び発生する可能性は低くなります。
- 予測：AIには、化学物質の漏れ、火災、機械の故障、コンポーネントの故障など、さまざまな状況を予測する能力があります。
製造業におけるAIの使用における課題は何ですか？
AIは大量の失業を引き起こすか？トピックに答えるには、最初に「完全自動化」を定義する必要があります。これは、ロボット工学とAIを使用して完全に自動化されたすべてのプロセスまたはジョブを説明するために使用される用語です。製造業者はこれを予測できません。なぜなら、「人とAI」を組み合わせることで生産性が30％向上するからです。ただし、30％は特定の金額を示唆しているわけではありません。今後数年間で、投資と研究の増加により、増加します。したがって、完全自動化は雇用に対する脅威ではありません。
AIのためにセキュリティの懸念は高まるか？この質問のセキュリティの問題に対処する際には、物理的なセキュリティとサイバー攻撃を区別する必要があります。人々は毎日工場のロボットの操作を担当するため、物理的なセキュリティが最も懸念される可能性があります。一方、ほとんどのITインフラストラクチャはサイバー攻撃の影響を受けます。AIは運用で大量のデータを使用するため、サイバー攻撃の可能性を減らすことができます。
AIが私たちの日常生活にますます根ざしてくるにつれて、製造プロセスが変化することを予想するのは当然です。
企業は現在、すべてを注ぎ込むのではなく、慎重に進み、少しずつ調整を加えています。人工知能の開発には、まだ多くの作業が必要です。その結果、まだ特定の勝者はいません。
しかし、メーカーは、AIが「一度限りの」テクノロジーではないことを理解する必要があります。それには、より多くのお金とデジタルトランスフォーメーションへのコミットメントが必要です。
AIソフトウェア開発者のIPsoftによるブログ投稿によると、「人材の不足と高齢化する労働力」は、製造業におけるAIが直面するもう1つの問題です。「製造業が手作業から自動化に移行し、デジタル時代に急速に変化し始めるにつれて、多くの人がこの新しい革命に遅れをとることを心配しています。」
結論
AIは、絶え間ない変化に直面しても、製造会社の存続可能性を確保する上で大いに役立ちます。予測分析を提供して、製造業者がより賢明な意思決定を行うのを支援します。人工知能の利点は、顧客管理から製品設計まで多岐にわたります。プロセスの品質の向上、より効率的なサプライチェーン、適応性などがその一部です。
しかし、AIテクノロジーにはいくつかの問題があります。費用がかかるだけでなく、ハッキングにも弱いです。しかし、これらの欠点はAIの利点によって相殺されます。
著者：Sonu Kumar Sah