労働力不足、AIは米国の製造業を救えるか？

米国の製造業は大規模な回復が見込まれています。新型コロナウイルス感染症の流行によるサプライチェーンの崩壊により、長いサプライチェーンに依存することで生じる可能性のある現実のリスクが完全に露呈したため、米国は国内にさらに多くのサプライチェーンを取り戻すために懸命に取り組んでいる。

さらに、中国との緊張の高まりにより、米国は自国の経済的成功を中国の製造業に依存するという基本戦略の再検討を余儀なくされている。こうした背景から、米国の製造業は雇用を地元に戻すことを決めた。

#しかし問題は、米国の製造業がこの革命を推進するために必要な労働力を大幅に欠いていることです。熟練労働者が不足しており、非熟練者は製造技術を学ぶつもりがありません。

しかし、必要性は常に発明の母です。製造業の人手不足の現状は、製造AIの分野でも革新的な成果への道を切り開いています。この部分の成果はすでに膨大であり、マッキンゼーは、それによって生み出される価値は 2025 年までに約 3 兆 7,000 億米ドルに達すると予測しています。

本題に入る前に、まずこの広範囲に及ぶ労働危機について理解しましょう。

米国の製造業における労働力不足の問題はどの程度深刻ですか?

たとえ熟練労働者が全員動員されたとしても、日用品製造業界には従業員全体の数よりも35%以上多くの欠員が存在します。デロイトは、2030 年までに米国の製造業の労働力不足は 200 万人を超え、年間の機会費用は 1 兆米ドルになると予測しています。

放置しておくと状況はさらに悪化するだけです。現在、米国の主な労働力は依然として約4,000万人のベビーブーマー世代で、労働市場全体の4分の1を占めており、彼らのほとんどは依然として「伝統的な」製造業に従事している。団塊の世代が退職する中、若い労働者は一般的に製造業の仕事に就くことに消極的であり、より良い労働条件とより魅力的な給与が得られるテクノロジー、ヘルスケア、その他のキャリア方向を明らかに好みます。

米国は確かに移民を希望する外国人グループの労働者をすぐに紹介することができるが、これは関連する一連の課題ももたらし、米国の政治的不安定をさらに高めることになるだろう。さらに、流行のロックダウンによるサプライチェーンの混乱が再び起こらない限り、雇用主は明らかに、こうした新しい製造業の人材をわざわざ自ら訓練することを望んでいない。

したがって、装置を稼働し続けるために、アメリカの製造会社は新しい人工代替品を早急に見つける必要があります。

AIは業界の労働力不足問題の解決に期待されています

AI技術は間違いなくこの危機を解決する重要な力となるでしょう。他の業界と同様に、製造業の多くの仕事は AI に置き換えられることは間違いありません。しかし、現在の労働力不足に直面して、私たちが心配しなければならないのは、AI によって仕事がなくなるかどうかではなく、AI が企業の経営を維持し、致命的な従業員のギャップを埋めるのにどのように役立つかということです。

以下では、AI が製造業の人手不足を緩和し、米国での製造方法を完全に変えるいくつかの可能性を見てみましょう:

ロボット オートメーション

何十年もの間、ロボットは自動車製造や鉄鋼精錬などの分野で長期間使用され、持ち上げや接合溶接などのリスクの高い反復作業を担ってきました。ただし、これらの従来のロボットは、予測可能なシナリオでのみ動作し、非常に特殊なタスクを実行するように設計されています。

現在、シーメンスの Simatic ニューラル処理ユニットなどの AI アプリケーションは、ロボット アームを誘導して物体をつかんで操作し、さまざまな方向、速度、位置に完全に適応しています。これは、ロボットや「協働ロボット」（特に人間と協働するロボットアシスタント）も、人間と同じようにさまざまなより複雑な組立ライン作業を実行できるように訓練できることを意味します。さらに、サポート マップ、表面異常検出、物体回避などの AI テクノロジーにより、無人搬送車 (AGV) がローダーやフォークリフトのドライバーに代わって、倉庫と工場間で部品や完成品を柔軟に輸送できるようになりました。

これらの AI 主導のロボット革新ソリューションを総合すると、人件費を少なくとも 75% 節約し、24 時間の連続生産を維持し、組立ライン、重い資材の取り扱い、反復作業によって引き起こされる潜在的な損害を排除できます。現代のロボット工学がシンガポールや韓国などの製造業に革命をもたらしたのは不思議ではありませんが、米国がこの重要な一歩を踏み出す時期が来ています。

積層造形

製造業における労働力不足を AI で緩和するもう 1 つの主要な方法は、3D プリンティングによるものです。従来の方法によれば、高レベルの設計者やエンジニアは、長年の経験と「勘による推測」を駆使して、最適な設計ソリューションを見つけ出す必要があります。しかし、AI は現在、複雑で高度に最適化された設計を迅速に作成し、3D プリントを通じて完成品を迅速に提供できるようになりました。

Autodesk の Netfabb を例に挙げると、このタイプのソフトウェア システムの機械学習テクノロジは、メーカーが入力した設計パラメータを受け取り、最も効率的な製造可能なソリューションを提供できます。 NNAISENCE などのメーカーの AI ソリューションは、設計青写真を選択した後、ニューラル ネットワークとデジタル ツインを使用して、積層造形プロセスの欠陥を予測、監視、排除し、生産の遅延やエラーを回避します。 Intellegens Alchemite などの AI ソフトウェアは、想像力を活用して、特定の製造や製品使用のニーズに合わせた新しい主要材料の提案を提供することもできます。

これらの複雑な機能をすべて人間が実行すると、間違いなく高レベルのエンジニアとデザイナーからなる大規模なチームが必要となり、最終結果は満足のいくものではない可能性があります。

マシンビジョン

製造組立ラインというと、多くの場合、さまざまなステーションの作業者がいつでも操作および検査を行う製品コンベア ベルトが最初に思い浮かびます。ただし、この反復的で労力のかかる作業はエラーが発生しやすいため、満足のいく品質保証を提供することが困難になります。

これは、Inspecto や Matroid などの AI ベンダーが提供する自律マシン ビジョン (AMV) テクノロジーにつながります。自律型マシン ビジョン システムは、さまざまな照明条件下で組立製品の形状、方向、状態を正確に識別でき、カメラと AI を使用して、通過する製品を数えて追跡し、欠陥を迅速に発見し、それに応じて分類します。これにより、QA プロセスの人員への高い依存度が排除されます。

マシンビジョンは、梱包、パレタイジング、貨物の積み込みに適しており、労力、時間、コストを大幅に節約できます。 RobitIQ や Spiroflow などのベンダーが提供するソリューションは、最適なパレタイジング方法を決定し、ロボット アームにカートンを自動的に掴んで出荷用パレットに配置するように指示できます。

生産の最適化

生産設備に障害が発生すると、多くの場合、設備メーカーの専門の分析およびメンテナンス担当者の介入が必要になりますが、これには時間と費用がかかります。 Vanti や 3DS などのメーカーの AI の成果は、機械や金型の摩耗を監視して予防保守をスケジュールする最適な時期を選択するだけでなく、さまざまな製品や材料の温度、湿度、動作状態を監視し、意思決定を行うこともできます。実際の生産条件に基づいて装置を最適化します。

問題が発生すると、AI があらゆる潜在的な原因を分析し、最適な対応を提案します。これまで、ほとんどのプラントでは、最も経験豊富なメンテナンス エンジニアにのみ業務を遂行することができました。

このテクノロジーには、メンテナンスや損傷管理をはるかに超えた用途があります。 General Electric の Brilliant Manufacturing Suite や Siemens の Mindsphere などの AI 主導のクラウド/エッジ システムは、需要計画、材料在庫、エネルギー消費、さらには最終物流までをカバーする、エンドツーエンドの製造プロセス全体にアクセスして管理することもできます。

製造業における AI への需要は想像をはるかに超えています

生産ニーズに幅広く適応でき、AI によって駆動される擬人化ロボットがあれば、ほとんどすべてを引き継ぐことさえできるでしょう。人間が現在実行できるタスクのすべて、すべての肉体労働、その結果はどうなるか。これが現実になれば、発展途上国が誇る人件費の優位性は失われ、AI主導の製造業はもはや多くの人間の従業員に依存する必要がなくなり、将来起こり得る疫病の蔓延や隔離封鎖の影響を受けることもなくなる。この観点から見ると、現在世界を悩ませているサプライチェーン危機はもはや存在しないでしょう。

AI システムがより多くのデータを吸収するにつれて、モデル自体は改良され続け、フライホイール効果が生じ、この傾向についていけない企業は歴史によって淘汰されていきます。この革命はまた、米国の製造業を活性化し、再び世界で最も市場競争力のある国の一つになることも期待されています。

AI 製造革命は未来ではなく、今起きています。現在の労働力危機は一時的な緊急事態ではなく、今後何年にもわたって続くビジネスの新たな常態であることに注意してください。したがって、AI を中核的な原動力とするメーカーは、この 10 年間で徐々に勝ち抜き、この新たな競争優位性をしっかりと維持することになるでしょう。

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