製造業における産業用AIの影響

1.メンテナンス/ OEE

予測メンテナンスは、業界に進出したい製造業者にとって非常に人気のあるユースケースになりました。予測メンテナンスは、所定のスケジュールに従ってメンテナンスを実行する代わりに、アルゴリズムを使用してコンポーネント/マシン/システムの次の障害を予測し、実行するように要員に警告します。

機械学習アルゴリズムで障害を先取りすることにより、システムは不必要な中断なしに機能し続けることができます。メンテナンスが必要な場合、それは非常に焦点が当てられています。技術者には、使用するツール、および従う方法として検査、修理、交換が必要なコンポーネントが通知されます。

予知保全は、二次的な損傷が防止される一方で、保守手順を実行するために必要な労働力が小さくなるため、機械および機器の残存耐用年数（RUL）が長くなります。

2.品質

製造業者は、一貫して高レベルの品質を維持することがこれまで以上に難しくなっています。これは、一部には、製品の複雑さが増し（たとえば、ソフトウェアを統合する）、市場投入までの期間が非常に短いためです。

これらの課題にもかかわらず、マネージャーは品質を最優先事項として強調しており、製品の顧客体験の重要性と顧客がブランドを押し進める力の重要性を認識し、高い欠陥率と製品リコールの問題点を認識しています。

業界の手法を使用して、品質に対するこの新しい探求は適切にQualityと名付けられ、人工知能は最前線にあります。品質の問題は企業に多額の費用がかかりますが、機械学習を通じて開発されたAIアルゴリズムを使用すると、メーカーは、予測保守のためのアラートの作成方法のように、品質低下を引き起こす最初の軽微な問題を警告できます。

品質により、製造業者は現場の製品や機械から使用量と性能のデータを収集しながら、出力の品質を継続的に改善できます。このデータは、製品開発と重要なビジネス上の意思決定の基礎となる重要な情報源になります。

3.人間とロボットのコラボレーション

国際ロボット連盟によると、世界中の工場で動作する産業用ロボットがあるでしょう。一般的なアプローチは、ジョブがロボットに引き継がれると、プログラミング、設計、およびメンテナンスの高レベルのポジションのトレーニングが労働者に提供されます。一方、製造ロボットは人間と一緒に作業することが承認されているため、人間とロボットの共同作業の効率は改善されています。

製造業でのロボティクスの採用が増加するにつれて、AIは人間の人員の安全性を確保するだけでなく、生産現場から収集されたリアルタイムデータに基づいてプロセスをさらに最適化できる決定を行う責任をロボットに与えます。

4.ジェネレーティブデザイン

メーカーは、設計段階で人工知能を利用することもできます。入力として明確に定義された設計概要により、設計者とエンジニアは一般に生成設計ソフトウェアと呼ばれるAIアルゴリズムを使用して、ソリューションのすべての可能な構成を探索できます。ブリーフには、材料タイプ、生産方法、時間の制約、予算の制限に関する制限と定義を含めることができます。

その後、アルゴリズムによって生成されたソリューションのセットは、機械学習を使用してテストできます。テスト段階では、どのアイデア/設計の決定が機能し、どの機能が機能しなかったかに関する追加情報を提供します。このようにして、最適なソリューションが見つかるまで、さらに改善することができます。

5.市場適応/サプライチェーン

人工知能は産業エコシステム全体に浸透し、生産現場に限定されません。この一例は、AIアルゴリズムを使用して製造業務のサプライチェーンを最適化し、市場の変化により適切に対応し、予測できるようにすることです。

市場の需要の推定を構築するために、アルゴリズムは、日付、場所、社会経済的属性、マクロ経済的行動、政治的地位、天気パターンなどによって分類された需要パターンを考慮することができます。

これは、この情報を使用して在庫管理、人員配置、エネルギー消費、原材料を最適化し、会社の戦略に関する財務上の意思決定を改善できるメーカーにとって画期的なことです。

業界はコラボレーションを要求

れたソリューションに到達するために専門家と協力することを必要とします。必要な技術を構築しようとすると費用がかかり、ほとんどのメーカーは社内で必要なスキルと知識を持っていません。

産業システムは、メーカーのニーズに合わせて設定する必要があるいくつかの要素/フェーズで構成されています。

• 履歴データ収集
• センサーを介したライブデータキャプチャ
• データ集約
• 機能エンジニアリング
• 通信プロトコル、ルーティング、ゲートウェイデバイスを介した接続
• PLCとの統合
• 監視と分析のためのダッシュボード
• AIアプリケーション：機械学習およびその他の手法

AIを真に活用するために、製造業者は、その目標を理解し、AI実装を関連KPIにリンクするアジャイル開発プロセスで明確に定義されたロードマップの作成を支援できる専門家とうまく提携します。

産業の未来を先取りする

今日、デジタルソリューションのおかげで、より柔軟な生産、生産性の向上、新しいビジネスモデルの開発が可能になりました。しかし、業界の未来にはさらに大きな可能性があります。

最先端のテクノロジーは、ディスクリート産業とプロセス産業の両方が顧客の個々の要件を満たす新たな機会を創出します。

Digital Enterpriseソリューションポートフォリオにより、あらゆる規模の企業が自動化およびデジタル化のための現在および将来のテクノロジーを実装できます。 したがって、彼らは業界の可能性を最大限に活用し、デジタル変革の旅の次のレベルに備えることができます。