インダストリー4.0がよりスマートな工場に向けたデジタル変革であるならば、人工知能と機械学習が役割を果たさなければなりません。しかし、あらゆるテクノロジーの導入と同様に、管理可能でありながら測定可能な競争上の優位性を生み出す実用的な方法で行う必要があります。
しかし、幅広い製造環境でAIと機械学習を導入する機会は数多くある一方で、特に新しいテクノロジーの導入予算を慎重に管理しなければならない小規模企業にとっては、明確で個別のユースケースを特定することなど、依然として課題が残っています。
簡単にできるところから始める
キャップジェミニ・リサーチ・インスティテュートが今年初めに発表した調査では、製造業者がリアルタイムの未来を築くにはAIが不可欠であると主張しています。
「製造業務におけるAIの拡張: 実務者の視点」では、実際の製造業者へのインタビューに基づいて、機械や生産資産の維持管理を支援するAIを使用したリアルタイム監視に重点を置いて、AIがすでにどのように実装されているかを示す多くの例が特定されました。キャップジェミニの調査によると、製造業におけるAIの最も一般的な使用例は、機械や設備が故障する前に最適なタイミングでメンテナンスを実施できるようにする予測メンテナンスです。複雑なAIアルゴリズムと機械学習により、資産や機械の状態について信頼性の高い予測が可能になり、メンテナンスがより予防的になるため、機器の寿命を延ばすことができます。
予測メンテナンスは、製造環境でのリアルタイム監視におけるAIと機械学習の多くの利点の1つにすぎません。また、生産遅延のトラブルシューティングや廃棄率の追跡にも役立つほか、コンテキスト関連データに基づく機械学習モデルの適用を通じて、製造業者がプロセスやワークフローをより深く理解するのにも役立ちます。
また、高解像度カメラによる画像分析をリアルタイムでAIが使用して製品を評価し、自動車などの規制産業におけるパフォーマンスベンチマークとコンプライアンス義務を満たすようにすることで、品質管理も可能になります。生産ラインから撮影された部品画像を評価すると、データベースに保存されている承認済み画像と比較することで、確立された品質基準からの逸脱を自動的に検出できます。これらの基準を満たしていない場合は、人間による検査チームに通知されます。
インダストリー4.0が工場現場を超えてサプライ チェーン全体に広がるのと同様に、AIと機械学習の機会も同様に広がります。後者は、製品プロモーションやマーケティング活動に合わせて需要予測の精度を向上させ、店舗の棚を含む流通チャネルに十分な製品が供給されるようにするために使用できます。機械学習を使用してマーケティング、営業、アカウント管理、サプライ チェーン間の共同作業に情報を提供することで、メーカーは売上の損失、需要を大幅に上回る生産、製品の陳腐化につながる可能性のある予測エラーを減らし、全体的な収益を向上させることができます。
しかし、AIと機械学習は製造環境をスマート ファクトリーに変革する上で非常に多くの可能性を秘めているため、製造業者にとってはどこから始めればよいのかがわかりにくく、AIと機械学習の導入には課題がないわけではありません。
データサイエンスはAIを活用した製造業の重要な要素である
AIと機械学習を効果的に活用したい場合は、明確なユースケースを持つことが不可欠です。品質管理や予知保全を改善するためにこれを使用することは、出発点としては最適ですが、たとえそれが明確であっても、克服しなければならない重要な障害がいくつかあります。
産業用IoTには、工場現場からデータを収集するためのセンサーやカメラの使用が含まれますが、AIと機械学習を使用してデジタル インテリジェンスを作成するには、大量の知識の文書化が必要です。結局のところ、現場で作業する人、メンテナンスを行う人、原材料を調達する人、最終製品を配布する人など、人々の中に環境に関する膨大な洞察と理解が備わっているのです。このすべてのドメイン専門知識を体系化できる必要があります。
AIと機械学習による予測メンテナンスは、コストのかかるダウンタイムを回避し、小さな問題が大きくなる前に対処できるため、製造業に多大な節約をもたらします。注目すべき点: 安全規制にも準拠して行う必要があります。
全体として、AIと機械学習を使用するには強力なデータ管理機能が必要であり、つまり、製造業者は現在、データ サイエンスのスキルを求めて競争し、その専門知識を製造環境全体に統合する方法を学んでいます。
AIと機械学習に情報を提供するには、高品質のデータが必要です。そうしないと、コネクテッド ファクトリーによって可能になる自動化と分析を十分に活用することはできません。インダストリー4.0が登場する前から、さまざまな形式のさまざまなデータを統合することは困難であり、情報技術 (IT) システムだけでなく運用技術 (OT) システムからもデータを取得する必要がありました。すでにデジタル変革を開始している場合は、ITとOTの間の連絡役を務める人材と、生産分野の専門家を配置する必要があります。生産プロセスと情報システムを理解している人材が必要です。
製造環境のデータは非常に多様であるため、関連するものをすべて収集する必要があるだけでなく、そのデータを「クリーンアップ」して、有用な形式に整理する必要もあります。AIと機械学習がデータを活用するには、データの一貫性が保たれている必要があり、組織内でよりスマートな意思決定をサポートするコンテキストでデータを充実させるには、さまざまなストリームを組み合わせる必要があります。場合によっては、少量のデータでAIと機械学習にリアルタイムで意思決定をさせたいこともありますが、長期間にわたって収集された大量の履歴データを取り込む必要がある場合もあります。
データ管理を成功させると、AIと機械学習を適用してメンテナンスと品質管理を改善できるだけでなく、製造業のビジネスを変革し、新たな市場機会を創出することもできます。
AI、機械学習はサプライチェーン全体に機会を創出する
AIと機械学習は、既存のプロセスの生産性を向上させるだけでなく、より優れた製品開発もサポートします。
ジェネレーティブ デザインを通じて、AIは利用可能な時間、リソース、予算などの詳細な情報を取得し、製品を生産するための新しいオプションを提案できます。これらのアプローチは、ディープラーニング モデルを適用することでさらに強化できます。リアルタイム データを活用するAIが十分に成熟していれば、経済動向、消費者行動、政府の政策、政変や自然災害による混乱など、さまざまな要因を考慮したAIの提案に基づいて、サプライ チェーンを即座に調整できます。これらの要因を考慮することで、原材料をより効率的に調達し、遅延やダウンタイムを削減したり、予測モデルを使用して拡張の決定を導いたりすることができます。 履歴データ。
AIと機械学習を製造環境に段階的に取り入れることで、組織は、既存のプロセスと製品を改善するために自己最適化し、同時に新しい機会に迅速に適応する準備ができる、よりスマートな工場を構築できます。
