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、内因的および外因的な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、ツールが故障した場合、または予期しない事態が発生した場合に、問題を特定して解決することができます。
困難なタスクを自動化し、ワークフローまたは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、生産量を増やし、サプライチェーンを管理し、研究開発を加速するという比類のない能力を持っています。
製造部門でAIを使用する正当な理由とは？
産業界では、人工知能（AI）は、溶接、塗装、組み立て、材料の取り扱いなどの作業を処理します。これは、最高の人間労働者と同等の精度で達成されます。
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どのように影響するかを心配することなく、絶対的な限界まで押し上げることができます。
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を支援し、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行できるようにします。
AIは、これらの有益な側面により、産業部門で時間を節約できます。
製造におけるAIの用途とは？
- 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、製造業者は機器や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：製造におけるAIは、欠陥に優先順位を付け、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で、歩留まりを向上させ、欠陥のある製品を市場に投入する可能性を減らすことができます。
製造分野におけるAIとロボット工学の仕事
機械学習ベースの方法を利用して製造業を進歩させている主要な企業をいくつか紹介します。シーメンス、ゼネラル・エレクトリックなどがあります。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
彼らは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。これにより、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、設計から回復までのすべての接続された活動を追跡、文書化、および調査することです。エラーを迅速に特定して修正できるようにするためです。シーメンスのAI関連の最も重要な成果は、特定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、科学者はプログラミングを必要とせずに製品を製造できる人工知能を搭載した2本のアームロボットを作成しました。タスクはロボットのアーム間で独立して分割され、チームとしてより迅速に完了します。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保守は、すべて人工知能の助けを借りて実現されました。シーメンスは、いくつかの業界で人工知能を利用しており、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により、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、グローバルに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。最近のレポートでは、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努力が行われていると述べています。産業ユニットは、その結果として、最適化され、維持されるようになります。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の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。センサー付きの無人ドローンは、熱に簡単に耐えることができます。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送信されます。このシステムは、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年のグローバル製造業界の使用例
多くの回答者（59％）は、品質管理が製造部門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、全体的な品質管理の強化を支援し、コストを削減できます。製造部門には、原材料と構成部品を完成品に変える企業が含まれます。
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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ますか？
- ボトルネックの解消：インダストリー4.0の時代では、ボトルネックは、簡単に発見、分析、利用できる新たな機会に置き換えられました。
- 隠れた費用の解消：製造業者は、データ分析の力を使用することにより、通常の費用のみを考慮している場合には気づかれないことが多い、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。
製造部門でAIを使用する上での課題は何ですか？
AIは大量の失業を引き起こしますか？このトピックに答えるには、まず、ロボット工学とAIで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ある「完全自動化」を定義する必要があります。製造業者はこれを予測できません。なぜなら、「人間とAI」は生産性を30％向上させるからです。ただし、この30％は特定の金額を暗示するものではありません。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危険をもたらすことはありません。
AIが原因でセキュリティの懸念が高まりますか？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。人々は日常的に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は運用で膨大な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浸透するにつれて、製造プロセスが変化することは理にかなっています。
企業は現在、全力を尽くすのではなく、慎重に進み、小さな調整を行っています。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、まだ特定の勝者はありません。
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取り組みが必要です。
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、製造におけるAIが直面するもう1つの問題です。「多くの人は、製造業が手作業から自動化へと移行し、デジタル時代に急速に変化し始めているため、この新しい革命に乗り遅れるのではないかと心配しています。」
結論
AIは、絶え間ない変化に直面しても、製造会社の存続を確保する上で大幅に役立つ可能性があります。これにより、製造業者がより賢明な意思決定を行うのに役立つ予測分析が提供されます。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技術には多くの問題があります。高価なだけでなく、ハッキングにも弱いです。しかし、これらの欠点はAIの利点によって上回っています。
著者：Sonu Kumar Sah