ビデオ：製造と機械加工に対する人工知能（AI）の影響

マット・ダンフォード、モダンマシンショップ 「データの問題」コラムの上級編集者兼ライターが、機械工場での人工知能（AI）の役割の可能性について話してくれました。彼は、機械監視から機械学習への道を見ています。今日、機械加工施設は、機械監視システムを使用してCNCからデータを収集しています。次の論理的なステップは、機械学習を使用して、そのデータ内のプロセス改善の機会を見つけることです。これが私たちの会話のビデオで、以下にトランスクリプトがあります。また、必ず Modern Machine Shopから記事のコレクションをダウンロードしてください。 姉妹出版物アディティブマニュファクチャリング 現在のAIと製造業の交差点を探ります。

トランスクリプト

Peter Zelinski、 Modern Machine Shop

ピートゼリンスキとモダンマシンショップ 雑誌。私はシニアエディターのマット・ダンフォードとここにいます。マット、話してくれてありがとう。

マットダンフォード、モダンマシンショップ

私の喜び。

ピーターゼリンスキ

つまり、マットは Modern Machine Shopのビートをカバーしています 。 Mattは、デジタルテクノロジーについて書いています。これには、多くの場合、まだ製造にはまだ「存在しない」が、来ているテクノロジーも含まれます。彼はこれについて彼の定期的な月刊コラム「データの問題」に書いています。そして、今日お話ししたいのは、人工知能が機械加工施設に果たす可能性のある役割についてあなたが見ていることです。

マットダンフォード

まあ、それについては確かにたくさんの話題があります。私たちが訪れる読者のほとんどは、遠く離れているようです。今のところ、彼らは機械学習よりも機械監視に本当に興味を持っています。しかし、彼らがそれを認識しているかどうかにかかわらず、人工知能のサブセットである機械学習の本当の約束は、少なくとも読者に関する限り、データ分析であるため、機械監視は実際には最初のステップです。また、機械監視システム、店舗管理およびERPシステムは、その分析に必要な生データを提供します。つまり、それは、彼らがそれを認識しているかどうかにかかわらず、まだ実現されていない機能への最初のステップのようなものです。

ピーターゼリンスキ

いいでしょうそれでは、それに飛び込みましょう。機械の監視—これが今日実施されているステップです。具体的にはどういう意味ですか？

マットダンフォード

基本的に、コントロール自体または工作機械のさまざまなコンポーネントに取り付けられたセンサーから直接データをポーリングします。そして、ご存知のように、これは予防保守などに使用できます。私たちが目にする最も一般的なアプリケーションは、マシンのパフォーマンスを確認するためだけにCNCデータをポーリングする人々です。

ピーターゼリンスキ

右。そのため、店に足を踏み入れると、円グラフや緑、赤、黄色のディスプレイを備えたモニターディスプレイがますます増えています。機械の監視を本当にうまく行うには何が必要ですか？

マットダンフォード

ですから、私が話をした専門家やお店のほとんどは、忍耐力に本当に重点を置いているようです。一度にすべてを期待しないでください。ちょっとゆっくりしてください。私が最近訪れた人は、基本的な「何がいつ実行されているか」から始めたばかりです。そして、これはマネージャーレベルだけではありません。実際、ERPシステムとの統合により、各ワークステーションにペーシングバーが設置され、オペレーターと、マシンをセットアップして実行しているマシンがどこにいるかがわかるようになりました。これは私が今までに生産したはずの部品の数です。ですから、それは、誰もが自分がどこにいて、その基本的な目標から始めているかを判断するのに役立ちます。定義が同じページにあるようなもの。機械が循環しているとはどういう意味ですか？その時間の一部としてツールの変更を数えますか？これらの基本事項なしで展開すると、人々は幻滅する可能性があり、あなたが探している結果を得ることができないため、あなたは本当にそのようなものを理解する必要があります。

ピーターゼリンスキ

なぜこれが価値があるのですか？ここではまだマシンの監視を行っています。しかし、なぜ機械の監視がそれほど価値があるのでしょうか？

マットダンフォード

まず、現在の場所を測定するためだけに。多くの専門家が店に入る方法についてコメントを聞いており、彼らはこれらのシステムをインストールしていますが、店は思ったほどうまくいっていないことにショックを受けています。そして、あなたはその現実に立ち向かわなければなりません。あなたが知っている、それは本当に真実についてです。つまり、CNCからのデータについて議論することはできません。太った運指はありません。イベントが発生してから情報が店舗管理システムに入力されるまで、遅延はありません。つまり、自分の偏見を排除し、実際のパフォーマンスを見て、そこから決定を下せるようにすることが重要です。

ピーターゼリンスキ

あなたは、機械監視から機械学習へのこの道について話しました。機械学習とは何ですか？そして、その道について少し話してください。

マットダンフォード

機械学習は人工知能のサブセットです。この定義は、実際には「学習」という用語に含まれています。プログラムで実行することしかできない従来のコンピュータープログラムとは異なり、機械学習アルゴリズムは時間の経過とともに向上します。典型的な例は、画像認識システムです。たとえば、犬や猫の画像をより多くフィードすると、犬と猫を区別するためにフィードするデータが増えるにつれて、時間の経過とともに改善されます。つまり、ここでも真の約束について書いている機械工場の私たちのセクターに適用されるのは、データ分析です。彼らは、機械監視システム、店舗管理システムなどによって提供される生データをくまなく調べて、そのデータのパターンと相関関係を見つけることができます。それ以外の場合の底に到達するための時間と労力の。

ピーターゼリンスキ

…これらのマシン監視システムから十分なデータが出てくるポイントを予測します。データが多すぎて日常的に利用できず、そこにある優れたインテリジェンスを潜在的に覆い隠してしまいます。

マットダンフォード

絶対。そして、私たちはまだ何が来るのかわかりません。どの機能かわかりません。機械学習を使用しているERPプロバイダーと話をしましたが、その多くはまだ前向きです。しかし、私たちはそれが来ることを知っています。今やるべき最善のことは、これらのシステムを稼働させ、店舗管理を21世紀に持ち込むことです。

ピーターゼリンスキ

マット、これがどれだけ近いかについてのあなたの感覚は何ですか？機械学習の形で、産業用ツールであり、製造で使用するものである人工知能にどれほど近づいていますか？

マットダンフォード

それを言うのは本当に難しいです。すべてが非常に前向きです。それは大きな影響を与えるだろうから、多くの誇大宣伝、正当化された誇大宣伝があります。しかし、ええ、それを一方向に考えると、メーカーがGoogleを使用している範囲で、それは産業用ツールです。そして、Googleはすでに検索結果に人工知能を採用しており、誰もそれについて実際に話していません。 「ねえ、私たちは人工知能主導の検索を行っています」という大きな発表はありませんでした。そして、私はそれがそのように起こる可能性があると思います。つまり、このようなものがソフトウェアに表示され始めます。そして理想的には、AIはバックグラウンドで実行されます。全体的なアイデアは、精神的なタスクを自動化することです。ですから、それに注意を払い、積極的に管理しなければならないのであれば、実際には本来のパフォーマンスやパフォーマンスを発揮していないと思います。だからそうかもしれないと思います。このようなものが表示され始めたばかりであり、それが私たちが使用しているものであることに実際に気付くことさえなく、それを使用することになります。