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、工具が故障したり、予期しないこと、または予期しないことさえ起こった場合に、問題を特定して解決するために行動することができます。
製造業で使用される人工知能の2つの側面は、困難なタスクの自動化と、ワークフローまたは生産プロセスにおける隠れたパターンの特定です。
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、研究開発を加速する比類のない能力を持っています。
製造業におけるAIの利用を正当化するものは何ですか？
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ジョブを処理します。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はミスや遅延なしに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、絶対的な限界までプッシュできます。
さらに、AIは、製造業者がリアルタイムで複雑な手順、機器、またはワークフローを追跡するのを支援し、危険を特定し、データに基づいた予防メンテナンス戦略を実装できるようにします。
AIは、これらの有益な側面があるため、産業分野で時間を節約できます。
製造業におけるAIのアプリケーションは何ですか？
- 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することができます。
- 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。
- 梱包およびパッケージング：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、触ることができるようになり、パッケージングプロセスを最適化することができます。
- 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、企業の時間とコストを節約できます。さらに、検査手順を最適化することにより、歩留まりを向上させ、欠陥のある製品を市場にリリース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
製造業の発展のために機械学習ベースの方法を利用している主な企業をいくつかご紹介します。それらには、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
彼らはニューラルネットワークを使用して鉄鋼工場を監視しています。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アクティビティを追跡、文書化、および調査することです。エラーをすばやく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、特定のが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Web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生産できる人工知能を搭載した2本腕の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個別に分割され、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ています。シーメンスは、いくつかの業界で人工知能を利用し、ネットワーク監視および管理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を超える工場があります。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、およびサービスを、世界中でスケーラブル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、到達困難な場所をチェックする取り組み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、自分自身を最適化して維持することができます。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これらの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発見することができます。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更を追跡し、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でのユースケース
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アプリケーション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、コストを削減することができます。製造業には、原材料と構成部品を完成品に変える企業が含まれます。
図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ますか？
- ボトルネックの解消：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、および利用が簡単な新しい機会に置き換えられています。
- 隠れた費用の排除：製造業者は、データ分析の力を利用することで、通常の費用のみを検討している場合は気付かないことが多い、プロセスにおける隠れた費用を明らかにすることができます。
- 問題の軽減：製造業者はエラーの根本原因を特定できるようになったため、再び発生する可能性が低くなります。
- 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。
製造業でAIを使用する場合の課題は何ですか？
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、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。「人とAI」により生産性が30％向上するためです。ただし、30％は特定の金額をほのめかしているわけではありません。今後の投資と研究の増加により、今後数年間で増加します。したがって、完全自動化は仕事の危険をもたらしません。
AIのためにセキュリティの懸念は高まりますか？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。人々は毎日工場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ています。 AIは、その運用で巨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深く根ざしていくにつれて、製造プロセスが変化することを予想するのは合理的です。
企業は現在、すべてを投入するのではなく、慎重に行動し、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。結果として、まだ特定の勝者はいません。
しかし、メーカーはAIが「一回限り」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。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になります。
AIソフトウェア開発者のIPsoftによるブログ投稿によると、「才能の欠如と高齢化する労働力」は、製造業におけるAIが直面しているもう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ているため、多くの人がこの新しい革命に取り残されることを心配しています。」
結論
AIは、継続的な変革に直面しても、製造会社の存続可能性を確保する上で大幅に役立つ可能性があります。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テクノロジーには多くの問題があります。ハッキングに対してコストがかかるだけでなく脆弱です。しかし、これらの欠点はAIの利点よりも重要です。
著者：Sonu Kumar Sah