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製造業は非常にデータ集約型の産業です。そのデータのほとんどはこれまで、組み立てなどの工程とは別のフロアで管理されてきました。AIは今や、現場のエンジニアがすぐに使えるほど十分な情報を高速に処理できるようになりました。 PTCは、AI技術の活用を支援する複数のツールを開発しました。
人工知能は、今日最も魅力的な新興技術の1つです。AIは、人間社会のあらゆる側面に影響を与える可能性を秘めています。
消費者向けAIに加え、この技術は製造業にも有望です。コンピュータ・ビジョンなどのAI技術には、日常的な環境で役立つ多くのユースケースがあります。この記事では、製造業におけるAIの具体的な使用例と応用例をいくつか紹介します。
製造業におけるAIの重要性
AIは製造業において、一部の作業プロセスを完全に自動化するなど、いくつかの潜在的な使用事例を持っています。現在、AIが担う役割のほとんどは、人間の作業員がより多くの情報に効率的にアクセスできるようにすることです。
このようなAIの活用は、経験豊富な作業員がよりよく働けるよう支援します。また、労働者を新しい役割に移行させたり、新しい労働者がより早くノウハウを習得するのにも役立ちます。AIは人間の仕事を奪うどころか、人間の労働者に力を与えています。AIは人間の仕事を奪うどころか、人間の労働者に力を与えています。 企業が積極的に採用しようとしている職種に.
AIが製造業に与える影響とは？
効率性と生産性の向上 は常に、データを収集・分析する大きな動機となっています。かつては、現場からデータを収集し、オフィスで分析し、その結果を現場の労働者に伝えることを意味していました。
産業用人工知能は、十分な人間の監視があれば、このプロセス全体を現場で実行することができます。エンジニアが必要なときに、必要な場所で、リアルタイムにエンジニアに洞察を提供することができます。これにより、情報の流れは1日以上かかるものから数分の1秒に短縮されます。部品や材料が不足する前に追加注文するような一部のプロセスは、比較的基本的なAIシステムによってすでに自動化されています。
人工知能は、職場の潜在的な危険を認識し、部品発注を自動化し、作業員を誘導するために、製造業全体ですでに使用されています。産業用人工知能は、情報を分析し、それを実用的な文書やコミュニケーションで伝えるのにも使用されています。
このような既存のユースケースはどこにも行きません。しかし、AIの進歩は新たなユースケースを導入し、既存のユースケースをさらに効率的にしています。
製造業におけるAIの利点とは？
1/AIを活用した目視検査
品質管理と目視検査は、すでにAIによる大規模な改善が見られます。 PTCのVuforiaステップチェック は、検査エンジニアが製品の潜在的な問題を特定し、トラブルシューティングまで支援するプログラムを作成するために、デジタルモデルと物理モデルでAIをトレーニングするプロセスを監督者に提供します。ステップチェックはその後、文書化プロセスを自動化し、作業員の効率を高めます。
2/ 設備保全と設備管理におけるAI
製造業におけるAIは モノのインターネット デバイスを使用して予知保全戦略を生成します。これらの戦略は、機械を最高の稼働状態に保つことで生産量を最適化します。また、修理を待つ代わりにメンテナンスをスケジューリングすることで、コストのかかるダウンタイムを防止します。 PTCのケプウェア は、人間のオペレーターがスマートデバイスを接続し、そのリアルタイムの診断を一目で確認できるようにします。
メーカー各社はまた、在庫に産業用人工知能システムを組み込むことで、必要な部品や消耗品がなくなる前に注文することを自動化しています。サプライチェーンはすでに繊細になっているため、AIは部品の発注が間に合わないという単純なミスによる遅延を防ぐことができます。
3/ AI支援CAD
ジェネレーティブAI は、古くからあるCADの分野を含め、プロンプトから使用可能なコンテンツを作成できることを証明しつつあります。以下のようなツールがあります。 PTCのCreo は、製品設計に特化した人工知能からの入力によって、ますます強化される可能性があります。
4/新しい労働力の実現
さらに、完全に自動化されたプロセスの普及と有用性は急増しており、製造業における「コボット」の数も急増しています。
LLMや自然言語処理の分野が爆発的に成長するのと同時に、製造業での使用が拡大することで、人間の同僚と有機的にコミュニケーションする、完全にインテリジェントでインタラクティブなロボットの夢が膨らみます。しかし、これはまだ当分の間、未来のことです。
AIとAR
1/ 製造業における強力なデュオ
拡張現実 は、製造業においてすでにいくつかの確立された使用事例を持つ、もう1つの新興技術です。ARモデルは、材料費と反復時間を節約できる初期設計段階で、物理的なモックアップに取って代わることが増えています。これらのモデルは、移動コストを節約するための遠隔コラボレーションプログラムや、トレーニングモジュールにも使用できます。これらのモデルは、企業が従来の設計ワークフローですでに使用しているCADプログラムから生成することもできます。
製造業における産業用人工知能とARの相互作用についてはすでに述べました。人工知能が拡張現実（AR）アプリケーションを強化することで、各技術の利点は倍増します。
例えば、マグナ・インターナショナルの子会社 ナスコート Vuforiaステップチェックを活用した産業 を新入社員研修と目視検査プロセスの強化の両方に活用しました。このソフトウェアは、検査エンジニアを通過することはあっても、最終的には緩んでしまうことが多い「ソフトコネクション」を特定することさえできました。
AIは当初、物理的な製品の画像や既存のモデルから学習されます。しかし、強力なAIは、さまざまな状況や条件をシミュレートした独自の画像やモデルを生成することができます。合成データの生成プロセスは、製品設計の最適化に役立ちます。また、産業用人工知能システムを、まだ遭遇していない状況に備えることもできます。これは、人間が将来の状況を想像するのに似ています。
拡張現実は、空間情報を直感的な媒体で提示することで、複雑な情報を効率的に伝える優れた方法でもあります。AIが利用可能にする大量の情報を、作業員が効果的に活用できるようになるかもしれません。このように、ARは人間が対話できるインターフェースとなり、AIは実用的な作業支援となります。
2/ARのためのAI：作業指示とドキュメンテーションの未来
ステップチェックでできることは、欠陥のスキャンだけではありません。検査エンジニアを目視検査のワークフロー全体を通してガイドする作業指示が組み込まれています。このプログラムは、検査対象物を空間的にナビゲートし、可能であれば一般的な問題のトラブルシューティングも支援します。また、各ユニットで発見された可能性のある問題を含む、各検査に関するレポートも生成します。
これらの最後のプロセス、つまりAIを活用した作業指示書とドキュメンテーション・ソリューションは、独自のプロジェクトとして未来があります。現在、物理的な作業指示書に従ったり、自分の文書を管理したりしているのは、検査エンジニアだけではありません。現在、あらゆる役割の労働者が書類作成の指示に追われ、報告書を提出するために本業から離れています。こうした手間は非効率です。
さらに、ARソリューションは、標準的なプロセスにはない魅力があります。明確にゲーム化されているわけではありませんが、これらのソリューションは精神的な刺激を与え、長時間のシフト中の反復作業からリフレッシュすることができます。これは、仕事の満足度を向上させるために大いに役立ちます。
産業用AIはまた、新しい労働者が追いつき、知識を伝達するのにも役立ちます。人間の専門家からAIをトレーニングすることで、AIはそれ自体が専門家になります。また、人間のエンジニアのように、AIは使うたびに学び続けます。そして、その知識は、直感的なARディスプレイを通して、AIの蓄積された知識を目にする新しい人間のエンジニアに引き継がれます。自然言語モデルの進歩により、従来のトレーニング方法よりも効率的に労働者をスキルアップさせるAIが登場する日も近いかもしれません。
3/サービスにおけるAIとAR
製造業におけるAIは物語の終わりではありません。私たちが組立現場で探求してきたものと同様のアプリケーションは、製品が出荷された後にも実装することができ、サービス担当者は製品をメーカーに送り返すことなくメンテナンスすることができます。いつの日か、このようなツールは一般顧客にも拡大されるかもしれません。
販売後のサービスにおけるAIの可能性は非常に大きいものの、その実践が一般的になるまでにはまだいくつかの疑問があります。例えば、潜在的に専有的な製品情報に基づいて学習されたAIは、そのAIを一般利用に適応させる企業にとってセキュリティ・リスクになるのか？技術者向けのプログラムが専門家以外とコミュニケーションを始める際に、乗り越えるべき言語の壁はあるのか？その結果、誰が責任を負うことになるのでしょうか？
私たちはまだ、企業も個人も同様に、より多くのタスクにAIを使用することに慣れてきたと定義される瞬間です。質問は、私たちがこれらの可能性を探求するのを止めるべきではありません。新たなAIの実装を進めていく上で、疑問は私たちを導いてくれるはずです。
AI導入における課題とは？
上記の懸念事項の中には、企業のプライバシーやセキュリティに関するものもあります。これは企業にとって現実的な懸念です。多くの場合、企業はカメラを使用するサービスに対して厳しいセキュリティ規制を設けています。これらの問題は、多くの場合、オンプレミスのソリューションで解決できますが、AIには必ずしも適していません。しかし、こうした懸念は、プライベート・クラウド・インフラや、デバイス上の情報を維持するエッジ・コンピューティングによって解決されつつあります。
AI導入の1つの神話は、人間の労働者を置き換えることと関係があります。事実、製造業におけるスキル・ギャップの拡大により、今後10年間で何百万もの重要な仕事が未就職のまま放置されることが確実視されています。人間の労働者をサポートする役割にAIを導入することで、すでに利用可能な役割に就くために必要なリソースを提供することができます。
多くの状況で、AIは人間が行う仕事を変えます。危険で疲れる肉体労働をするのではなく、その仕事をする機械を監督する必要が出てくるのです。製造業におけるAIは、人間を危険から遠ざけるかもしれませんが、人間を失業させるわけではありません。
しかし、AIは強力な過渡期のテクノロジーです。AIを最大限に活用するということは、AIシステムに対する信頼を築き、規制へのコンプライアンスを確保するということです。心ある規制は、AIを利用しながら人間と企業の安全を守ることができます。
例えば 規制 は、重要な意思決定を機械ではなく人間が行うことを要求するかもしれません。あるいは、AIインフラに費やされる資金には、AIを搭載した機器やシステムで働けるように人間を訓練したり（アップスキリング）、新たなテクノロジーでは対応できない仕事に転職したり（リスキリング）するための予算が必要です。
製造業におけるAIの未来とは？
私たちは今、AIの爆発的な普及期を迎えています。しかし、AIが製造業で実用的になるのは、ARや高度なデータシステムのような付随技術の採用を通じてのみです。これらの技術により、AIは既存のインフラを通じて、既存の労働者がアクセス可能な方法で作業できるようになり、労働力の効率化が促進されます。
産業用AIの未来は、テクノロジーの未来だけではありません。それを使い、その恩恵を受ける人々の未来でもあるのです。AIを使用する企業は、材料、移動、ダウンタイム、手戻りを節約できるため、生産コストや環境コストが下がるでしょう。
AIと一緒に働く労働者は、AIが彼らの仕事の最も平凡な要素と最も危険な要素の両方を自動化するため、仕事の満足度が向上します。顧客は、より手頃な価格で信頼性の高い製品から恩恵を受けるでしょう。顧客は、より手頃な価格でより信頼性の高い製品を手に入れることができます。
AIは、データ管理や解釈の面ですでに業界に関わっています。ロボット、コボット、ジェネレーティブAI、ARを通じてAIが生産現場に入り込むことで、私たちは今、地震的な変化を目の当たりにし始めているところです。
前向きな企業にとっては、既存のワークフローにAIを統合し、既存のインフラを接続し始めるエキサイティングな時期です。
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