AI なしではスマート製造を実現することはできません

AI は、スマート メーカーが工場全体の IoT デバイスやスマート センサーから生成される膨大な量のデータを使用するのに役立ちます。

メーカーは長年にわたり、スマート製造への移行において IoT、分析、自動化を採用してきました。 しかし、これらのテクノロジーは人工知能 (AI) の使用によって補完されることが増えています。

最近のいくつかのレポートによると、その時点まで、スマート製造分野で予想される成長の多くは、これらの先進技術の統合によって推進されることになります。 たとえば、8 月の MarketsandMarkets レポートでは、スマート製造市場は現在 1,089 億ドルと評価されており、2028 年までに 2,410 億ドルに達すると予測されており、この期間の CAGR は 17.2% に相当します。

市場の 1 つのセグメントである製造におけるデジタルツインの使用は、同じ期間に最も高い CAGR を示すと予想されます。 「業界が効率、予知保全、イノベーションを優先する中、デジタルツインは生産を強化し、ダウンタイムを最小限に抑え、製品開発を洗練するための洞察を提供します。 デジタルツイン利用のこの急増は、スマート製造の未来を形作る上でのデジタルツインの不可欠な役割を反映している」と、レポートの調査結果を発表した声明リリースには記載されている。

デジタル ツインでの AI の利用は、スマート製造におけるテクノロジーの利用という点では氷山の一角にすぎません。

AI と機械学習 (ML) は、より賢明な意思決定を支援し、製造業者が (市場や生産ラインの) 変化する状況に対応できるようにするためにますます使用されています。 どちらの場合 (より賢明な意思決定と変化する状況への対応) においても、AI は製造業者が工場全体の IoT デバイスやスマート センサーから生成される膨大な量のデータを使用するのに役立ちます。

一部の自動車メーカーは、AI を使用して製造中の機器の問題を特定し、予知保全作業を指導しています。 AI を使用して業務と生産スケジュールを最適化している企業もいます。 多くの企業は、AI と ML をワークフローに統合して、プラント全体でのよりインテリジェントな自動化の開発を支援しています。

AI がこれらの分野でどのように役立つかを示す例は数多くあります。 で指摘したように、スマートファクトリーの最新化により効率が向上:

アウディは、さまざまな用途で生産現場で AI を使用しています。 まず、AI がネッカースウルムの現場での車体構造を監視し、高品質のスポット溶接を確保します。 人間の作業者は溶接をすべてチェックする必要がなくなり、問題だけに集中できるようになります。 インゴルシュタットのプレス工場では、AI がプレス部品の品質をチェックして亀裂がないか監視していますが、これも人間の作業者が品質管理の大部分を担当しなくなった分野の 1 つです。

以下も参照してください。研究者が自動車設計における生成 AI の影響を拡大

AI は、すでに導入されている業務やプロセスを補完するためにも使用されています。

良い例は、ロボット システムでの AI の使用です。 ロボット システムは倉庫や生産ラインのプロセスを自動化するために長年 (場合によっては数十年も) 使用されてきましたが、AI はそのようなシステムを新たなレベルに引き上げる重要な機能を追加できます。

たとえば、AI 対応ビジョンは、ロボット システムが物体をリアルタイムで識別するのに役立ちます。 これは、生産ラインでコンポーネントを取り扱い、組み立てる際に非常に役立ちます。 さらに、AI は自律的なモビリティを追加して、トラックの設置や事前にプログラムされた経路の開発を必要とせずに、ロボット システムが倉庫や工場のフロア内を移動できるようにすることができます。

このようなシステムは、生産ラインでより複雑な作業を実行することもできます。 別のアプリケーションでは、生産ラインで AI 対応カメラを使用して、人間の検査員よりも迅速に、おそらくはより正確に製品の欠陥を発見できます。

今年の最大の AI ニュースは、ChatGPT、大規模言語モデル (LLM)、および生成 AI の導入と爆発的な普及でした。 これらのテクノロジーの最も一般的な用途は、検索と会話です。

賢明な製造業者は、生成 AI を利用して工場や生産ラインの作業員を支援できます。 たとえば、メーカーは、情報の検索、質問への回答、問題のトラブルシューティングを支援する仮想アシスタントやチャットボットをそのような従業員に提供する場合があります。 このようなアプリケーションはすべて、業務効率の向上に役立ちます。