人工知能: インダストリー 4.0 の原動力

製造業における人工知能をめぐる誇大宣伝の多くは産業オートメーションに焦点を当てていますが、それは単なる知能です。これは工場革命の側面であり、効率性の追求における自然な次のステップです。人工知能は、製造テーブルの新しいビジネス手段を明らかにする機能ももたらします。新たなインダストリー 4.0 パラダイムの一環として、産業オートメーションを推進し、新たなビジネス チャンスを切り開く AI の能力の概要を説明します。さらに、メーカーがこの強力なテクノロジーを使用して効率を高め、品質を向上させ、サプライチェーンをより適切に管理する方法についても説明します。

人工知能製造のユースケース

#1: 品質と歩留まりの予測

生産ロスを削減し、生産プロセスの非効率を防ぐことは、常に重要な課題でした。あらゆる業界のメーカーが直面する課題を優先します。これは、需要が増え続け、競争が激化する今日においても同様です。

一方で、消費者の期待は高く、人口急増が続いているにもかかわらず、世界の消費習慣は徐々に「西洋化」しています。近年の複数の調査によると、世界の人口は 2050 年までに 25% 増加し、これは毎日 20 万人の新規人口に相当します。

一方、消費者はかつてないほど多くの製品から選択できるようになりました。最近の調査によると、この選択肢の多さは、たとえば商品が店頭になくなった場合など、消費者がお気に入りのブランドを永久に放棄する可能性が高まっていることを意味しています。

こうした傾向を考慮すると、メーカーはプロセスの非効率性とそれに伴う損失をもはや受け入れることができません。生産プロセスがより効率的であると仮定すると、廃棄物、収量、品質、またはスループットのすべての損失は収益を損ない、競合他社に余分な利益を与えます。

多くの製造業者、特に複雑なプロセスを持つ製造業者が直面している課題は、プロセスの最適化に関して最終的には頭打ちになることです。非効率の中には明確な根本原因がなく、プロセスの専門家がそれを説明できない場合があります。

Predict Quality and Yield は、AI 主導のプロセスおよびマシンの健全性ソリューションを使用して、製造業者が直面する永続的な生産損失の多くの隠れた原因を明らかにします。これは、独自にトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用して、個々の生産プロセスについての洞察を得る継続的な多変量分析によって実現されます。

ここで使用される特定の人工知能/機械学習手法は教師あり学習と呼ばれ、データの傾向とパターンを識別するようにアルゴリズムがトレーニングされることを意味します。その後、自動化された推奨事項とアラートを生成して、生産チームやプロセス エンジニアに差し迫った問題を通知し、損失を発生前に防ぐ方法に関する重要な知識をシームレスに共有できます。

#2: 予知メンテナンス

予知メンテナンスは、産業用人工知能の最も有名なアプリケーションの 1 つです。予知保全では、事前に決められたスケジュールに従ってメンテナンスを実行するのではなく、アルゴリズムを使用してコンポーネント、機械、またはシステムの次の故障を予測し、故障を防ぐために集中的なメンテナンス手順を実行するように担当者に警告します。これらのアラートは、不必要なダウンタイムを回避するために適切なタイミングで発生します。

これらのメンテナンス システムは、教師なし機械学習技術に依存して予測を策定します。予測メンテナンス ソリューションは、コストの削減に役立つと同時に、多くの場合、計画的なダウンタイムの必要性を排除し、それによって収益を強化し、従業員エクスペリエンスを向上させます。

機械学習によって障害が防止されるため、システムは不必要な中断や遅延なく動作を継続できます。必要なメンテナンスは非常に具体的であり、技術者は、検査、修理、交換が必要なコンポーネント、使用するツール、従うべき方法について知らされます。

予知メンテナンスは、メンテナンス手順にかかる労力を減らしながら二次被害を防止できるため、機械や装置の残存耐用年数 (RUL) を延長することもできます。 RUL を改善すると、持続可能性への取り組みが強化され、無駄が削減されます。

#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 (IFR) によると、2020 年の時点で、世界中で約 164 万台の産業用ロボットが稼働しています。世界。ロボットが仕事を奪うのではないかとの懸念があるが、業界では労働者がプログラミング、設計、メンテナンスに取り組む姿が見られる。

人間もロボットと協力して、工場内外での効率と生産性を向上させます。製造業におけるロボットの定着が進むにつれ、人工知能が重要な役割を果たすようになるでしょう。これにより、人間の作業者の安全が確保され、ロボットの自律性が高まり、生産現場から収集されたリアルタイムのデータに基づいてプロセスをさらに最適化できる意思決定が可能になります。

#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活用することもできます。明確に定義された設計概要を入力として、設計者とエンジニアは AI アルゴリズム (ジェネレーティブ デザイン ソフトウェアと呼ばれることが多い) を使用して、ソリューションの考えられるすべての構成を検討できます。

ブリーフィングには、材料の種類、生産方法、時間の制約、予算の制約などの制限と定義を含めることができます。アルゴリズムによって生成された一連のソリューションは、機械学習を使用してテストできます。テスト段階では、どのアイデアや設計上の決定が機能し、どれが機能しないかについての追加情報が提供されます。そこから、最適な解決策に到達するまで追加の改善を行うことができます。

#5: 市場の適応とサプライ チェーン

人工知能は、生産工場に限定されず、インダストリー 4.0 エコシステム全体に浸透しています。人工知能アルゴリズムは、製造業務のサプライ チェーンを最適化し、メーカーが変化する市場に適切に対応し、予測できるように支援します。

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、気象パターンなどのさまざまな要因によって分類された需要パターンを考慮して、市場の需要推定値を構築できます。メーカーはこの情報を使用して今後の計画を立てることができます。これらの洞察を使用して最適化できるプロセスには、在庫管理、人員配置、エネルギー消費、原材料、財務上の決定などがあります。

インダストリー 4.0 とコラボレーション

AI は人気がありますが、正しく使用するにはコラボレーションが必要です。まず、メーカーは、必要なテクノロジーと専門知識を購入することと構築することの長所と短所を比較検討する必要があります。インダストリー 4.0 システムは、メーカーに固有の多くの要素と段階で構成されています。

• 履歴データの収集。
• センサーを通じてリアルタイム データをキャプチャします。
• データの集約。
• 通信プロトコル、ルーティング、ゲートウェイ デバイスを介して接続します。
• PLCと統合します。
• 監視と分析のためのダッシュボード。
• 人工知能の応用: 機械学習とその他のテクノロジー。

産業用人工知能は、もはや遠い夢ではありません。メーカーはこれらのテクノロジーを使用して、特定のビジネス上の課題やニーズに対処できるようになりました。インダストリー 4.0 が進化し、より複雑になるにつれて、メーカーは AI がもたらす機敏性と可視性を必要とします。

以上が人工知能: インダストリー 4.0 の原動力の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。