専門家が AI の障壁を打ち破る

米国のより多くの製造業者が、AI や機械学習などのスマート マニュファクチャリング テクノロジーを使用して、廃棄物を削減し、予知保全を実現し、自動化システムを強化しないのはなぜですか?

この質問は、スマート マニュファクチャリング インスティテュートである CESMII が主催する円卓会議「製造における AI の役割」の焦点でした。パネリストは、Procter &Gamble、Raytheon Space and Airborne Systems、Microsoft、UCLA、および CESMII を代表しました。

パネリストは、「パイロットの煉獄」、プラットフォームに依存するソフトウェア、製造分野の知識を持たないデータ サイエンティスト、データの「アナーキー」などの障害の克服について話しました。

円卓会議の司会者である CESMII の CEO であるジョン ダイク (John Dyck) 氏は、次のように述べています。 「しかし、それはまだ野心的なものと実際に達成可能なものの違いを理解することがさらに重要になります。」

製造業者が AI をより広く採用することを妨げているのは何なのかという質問に戻るのはどれですか?

多くの企業は、企業に AI を取り入れようとしていますが、「試験的な煉獄」に行き詰まっており、小規模で成功したプロジェクトを拡大することができないと報告しています。

Procter &Gamble のような Fortune 500 企業でさえ、問題があることを認めています。 AI の採用はまだ初期段階ですが、同社はいくつかの機械学習アルゴリズムの展開に成功しています。しかし、P&G はそれらを拡大することで窮地に立たされています。

P&G のスマート プラットフォームのリーダーである Jeff Kent 氏は、次のように述べています。 「文脈化をうまく行うプラットフォームがありませんし、データ サイエンスの専門家以外が簡単にアルゴリズムを開発できる場所もありません。そのため、[一部の] 成功したパイロットがいる段階にありますが、それらは開発者のコ​​ンテキスト内にとどまっています.

「私たちはパイロットの煉獄から抜け出していると思います」と彼は付け加えました。 P&G、当社のサプライヤー、OEM のすべてが参加できるアプリケーションの数です。」

Raytheon の高度な製造技術ディレクターである Kelly Dodds 氏は、軍事請負業者がマシン ビジョンを使用して AI をロボット アプリケーションに統合することに成功したと述べています。

「あなたが拾いたいものを毎回拾い上げ、それ自体を改善するマシンビジョンの能力は、重要な努力です」と彼女は言いました.

AI 採用の課題に対応するために、レイセオンは製造業を背景としたデータ サイエンス教育プログラムを推進していると Dodds 氏は述べています。

「ドメインの専門知識を持つデータサイエンティストが必要です」と彼は言いました。 「そのため、そのコンテキストを持つ人々のパイプラインを成長させることが重要です。」

データ サイエンティストといえば、CESMII の技術担当副社長であるジョナサン ワイズはソフトウェア開発者であり、同僚のコーダーは展開の柔軟性を念頭に置いて設計を開始する必要があると考えています。

「私たちには、過去数十年にわたってインテリジェンスを PLC に組み込んだ従業員がいますが、それらのプラットフォーム ベンダーは、コードと PLC の間にハードウェア抽象化レイヤー (HAL) を構築していません」と彼は言いました。 「対照的に、IT ソフトウェアでは、過去数年間、ソフトウェアを構築してきました…コンポーネントから、これらのコンポーネントは特定のアーキテクチャに疎結合され、明確に定義されたインターフェイスによって接続されています。」

ワイズ氏によると、プラットフォームに依存するソフトウェアへの対策は、プラットフォームに依存せず、共通の情報インターフェイスで構築されたアルゴリズムを構築することです。

さらに、データ自体も標準化された形式である必要があると彼は言いました。

UCLA の IT 担当副学長である Jim Davis 氏は、次のように述べています。したがって、業界全体の戦略があります。」

パンデミックと気候変動がサプライ チェーンを混乱させているため、廃棄物を削減し、リソースを効率的に使用することは、AI を採用することの重要な利点の 1 つになる可能性があると、Microsoft の製造業における AI の専門家である Walid Ali 氏は述べています。

「産業プロセスは人類のエネルギー消費のほぼ半分を占め、世界の温室効果ガス排出量の 5 分の 1 を占めているため、これは倫理的なことであり、特定の経済との適切なビジネス上の決定により、私たちは非公開で協力することになります。 -リソース ループと製品のライフ サイクル、ポスト プロダクションから消費まで」と彼は言いました。

「今は、AI とスマート マニュファクチャリングを使用してテクノロジーの観点から正しいことを行うことを可能にする、前例のない機会の時代であり、私たちが住んでいる環境の持続可能性の機会でもあります。」