機械学習が産業生産の効率をどう推進するか

Wikipediaによると、機械学習とは、コンピュータシステムが明示的指示なしに特定タスクを効果的に実行するために用いるアルゴリズムと統計モデルの科学的研究であり、人工知能のサブセットと見なされています。

機械学習は、生産ラインを瞬時にアップグレードするプラグインデバイスではありません。多数のセンサーとデバイスからの入力を必要とし、生データを収集・評価・変換し、ライン運用に関する実行可能な洞察へと昇華させるデータ駆動プロセスです。

この知識により、製造業者はスループット向上、コスト削減、信頼性改善を実現——従来の生産システムを「システムのシステム」へ変革し、製品をより速く安く市場投入し、競合を牽制し顧客を満足させます。

プロセスベース機械学習

機械学習を真に活用するには、構造化アプローチ——我々が「プロセスベース」学習と呼ぶもの——が必要です。それは、監視機械から何を期待すべきかをアルゴリズムに教えるトレーニングデータから始まります。

アルゴリズムはパターン認識と推論を用いて自律的意思決定と予測を行い、全タスクに手書きコードを不要にします。トレーニングデータは収集、クリーニング、評価の規律あるシーケンスで処理され、学習プロセスのバックボーンを形成します。

このステップシーケンスが新技術を導入：データ取得デバイス、データ保存・ストリーミング用ネットワークインフラ、処理・検証用コンピューティングリソース。これらが複雑なシステムのシステムを形成し、現代スマート製造の基盤となります。

機械学習に帰属する産業応用と変革

機械学習のインパクトは多岐にわたります。以下にベネフィットが最も顕著な3つの高レベル領域を示します。

予知保全

設備故障を事前予測することはゲームチェンジャーになり得ます。マネージャーが戦略的にダウンタイムをスケジュールし、利益率を侵食し顧客コミットメントを危うくする非計画停止を回避可能に。非計画ダウンタイムはサプライチェーンが補償しようとして在庫コストも膨らませます。

最近の研究では、機械学習対応予知保全の採用が製造業者で38%上昇見込み、非計画作業停止排除の明確なROIが牽引。

IT/OT融合とネットワークセキュリティ

機械学習が製造業者に、長年のIT/OTサイロ打破を迫ります。運用センサーと産業制御が企業ITネットワークと直接通信し、データがウェアハウスへ流れ、学習パイプラインへフィードバックされる必要があります。

現場オペレータ、技術者、ITスタッフの協働が不可欠——あらゆるネットワーク混乱やサイバー攻撃が生産停止を招くため。統合されたセキュアなネットワークインフラが、レジリエントなスマートファクトリーの前提条件となります。

デジタルツイン開発

製造業におけるAIと機械学習の究極目標は、デジタルツイン——生産フロアのバーチャルレプリカ——構築です。モデルベースシステムエンジニアリングで作られ、機械学習洞察で強化されたデジタルツインは、「仮想シミュレーション」を可能にし、より信頼性高い部品設計を支援し、機械相互作用をピーク性能向けに最適化します。

デジタルツインで、物理的にテスト不可能なシナリオを探索でき、イノベーション加速と市場投入期間短縮を実現。

著者について

Joseph ZulickはMRO Electric and Supplyのライター兼マネージャー。