インダストリー4.0：AIとスマートテクノロジーが製造業に与える影響

製造プロセスには、部品や製品の物理的な作成だけでなく、設計、生産準備、プロセス監視、後処理、品質検査、機械のメンテナンス、サプライチェーンのオーケストレーションなども含まれます。言い換えれば、考えて計画することがたくさんあります。

当然のことながら、製造会社とサービスは、スマートテクノロジーとプロセスが製造チェーンの各ステップを簡素化、自動化、および多くの場合改善する方法に非常に興味を持っています。 すべてを検討するのは徹底的ですが AIを使用して製造慣行を改善する方法について、機械学習がこのセクターに及ぼしている、そしてもたらすであろう主要な影響のいくつかを見ていきます。

• 部品の設計と建設AIは、ジェネレーティブデザインソフトウェアを通じて革新的な製品設計で役割を果たしています。このソフトウェアでは、材料、負荷条件、重量、強度などの特定のパラメータとパフォーマンス要件が入力され、ソフトウェアが自動的に最適な設計を生成します。要件を満たしています。 AI駆動型ソフトウェアには、人間の設計者と同じ制約はなく、まったく新しい革新的な設計ソリューションを考え出すことができます。

現在、ほとんどのロボット生産および組立システムは、タスクを実行するために広範なプログラミングとコーディングを必要とします。しかし、将来的には、ロボットがCADファイルを直接解釈し、プログラミングを必要とせずに部品を製造することがますます一般的になるでしょう。言い換えれば、AIにより、ロボットと機械がCADモデルを理解し、それを最も効率的に製造するための最善の行動方針を決定できるようになります。

• 品質検査製造施設と工場は、製造される部品が顧客の要件を満たしていることを確認するために、厳格な品質チェックと検査プロセスを統合する必要があります。航空宇宙やヘルスケアなどの業界では、品質チェックと認証が最も重要であり、徹底する必要があります。

今日、検査プロセスは、手動の目視検査または高度にプログラムされた目視検査システムのいずれかによって支配されています。どちらも時間がかかり、複雑で、エラーが発生しやすい可能性があります。ただし、AIを活用した検査技術は、製造部品の欠陥や欠陥を迅速かつ効率的に検出することで、品質検査を容易にすることができます。場合によっては、プロセスをわずか数秒で完了し、市場投入までの時間を大幅に短縮することができます。

• 機械のメンテナンスさらに、AIアルゴリズムは、工場フロアでの機械および技術のメンテナンスに重要なアプリケーションを見つけています。つまり、システムまたはプロセスが危険にさらされたことを検出できるAIを利用したソフトウェアとセンサーが開発されています。たとえば、このテクノロジーは、3D印刷システムの動作が異なる場合や、原材料のバッチが資格と矛盾している場合に、製造チームに通知することができます。

機械とプロセスのメンテナンスにおけるAIの全体的な考え方は、予測可能になるということです。つまり、潜在的なエラーや問題を早期に検出して、発生する前に対処できるため、故障した部品の数が減り、生産性が向上します。

人工知能はまた、製造業者が製造システムに関する重要な情報とデータを収集することを可能にし、それは機械の使用法の改善と製品開発の最適化につながる可能性があります。

• サプライチェーンAIは、工場での製造に影響を与えるだけでなく、サプライチェーンなどの管理タスクにも影響を与えます。人工知能を使用してサプライチェーン管理を改善する方法はたくさんあります。たとえば、このテクノロジーを使用して、出荷と輸送の効率的なルートを計画したり、在庫の需要と供給を予測したり、企業がニーズに最適なサプライヤーを選択したりするのに役立ちます。

重要なことに、AIは、場所、経済、消費者パターンなどの要素を考慮して、市場の変化を予測および予測することにより、サプライチェーンを最適化できます。 RapidDirectが提供するようなインテリジェントな見積もりソフトウェアは、製造プロセスを大幅に改善し、顧客が即座に正確な見積もりを受け取ることを可能にします。