人工知能が製造業にプラスの影響を与える7つの方法

製造業における人工知能は、完全に自動化された生産へのより大きなトレンドの一部です。 「スマートファクトリー」の開発により、AIシステムは、企業の生産ラインの運営方法を変革する可能性があり、人間の能力を強化し、リアルタイムの洞察を提供し、設計と製品の革新を促進することで、効率を高めます。

新しい産業革命

製造業は、1800年代の産業革命以来、水と蒸気を動力源とする機械が初めて労働者を支援するために使用されて以来、長い道のりを歩んできました。 1960年代までに、第3の産業革命であるIndustry 3.0は順調に進んでおり、ゼネラルモーターズは1961年に最初の産業用ロボットを発表しました。しかし、初期の産業用ロボットは範囲が限定され、一度に1つのタスクのみを実行するようにプログラムされていました。

現在、製造業は進化の最新段階にあります：インダストリー4.0 。

インダストリー4.0は、自動化とデータ交換の使用を指し、モノのインターネット、クラウドコンピューティング、人工知能などのテクノロジーを網羅しています。

シナリオ：工場フロアでの生産中に、センサーが故障した機器を検出します。このデータはクラウドコンピューティングを介して送信され、クラウドコンピューティングはすぐに欠陥にフラグを立て、自動的に交換を要求します。このリアルタイムの分析とアクションの例は、生産ライン全体の効率を大幅に向上させることができます。

人工知能が製造に影響を与える7つの方法：

1。生産プロセスの最適化

人工知能は、手動または反復的なタスクを自動化することにより、生産現場の効率を高めるのに役立ちます。ロボット工学はこれがすでに実践されている分野であり、組み立て、持ち上げ、梱包などの物理的タスクを実行するためにロボットが使用されています。このように産業用ロボットを使用すると、人間が日常的な手動タスクを実行する必要がなくなり、作業者はより複雑な操作に集中できるようになります。

昨年、シーメンスの研究者は、プログラムを必要とせずにプロトタイプを製造できる2アームロボットを発表しました。ロボットはさまざまなCADモデルを解読できるため、プロセスをプログラムする必要がありません。この分野でのさらなる開発により、生産の将来が完全に自動化される可能性があります。

AIシステムは、リードタイムや使用量など、生産サイクルのすべての段階を監視することで、製造プロセスを最適化することもできます。アディティブマニュファクチャリングの場合、機械学習アルゴリズムを使用して機械ビルドの充填率を予測し、それによって生産計画を最適化できます。

2。より安全な作業環境

近年、ロボット工学の最前線に立っている分野の1つは、「協働ロボット」の概念です。これは、人間と安全に連携するように設計された協働ロボットです。小型で軽量のコボットは、従来の産業用ロボットよりもはるかに安価でプログラミングが容易なため、ロボット技術を採用しようとしている企業に入り口を提供します。

コボットは、実行することでより安全な作業環境を作成するのに役立ちますより危険で物理的な作業。労働者はより複雑な作業に自由に取り組み、怪我を防ぐことができます。やがて、機械学習アルゴリズムは、ファクトリーロボットの機能を向上させ、人間との対話や人間からの指示をより適切に受けることができるようになります。

多くの自律型ロボットシステムの問題の1つは、ルールベースのアプローチです。このアプローチでは、ロボットがタスク用にプログラムされており、変更や予期しないアクションに対応できません。機械学習は、膨大な量のデータを分析して意味のあるパターンを特定することにより、この課題を克服します。このことから、システムは、1つの単一のタスク用にプログラムする必要なしに、継続的に学習および改善することができます。 AIシステムとセンサーの統合は、作業者の安全に重大な影響を与える可能性があります。たとえば、ロボットは危険な状況を認識し、怪我を防ぐための予防措置を講じることができます。

3。需要予測

生産効率を向上させる優れた方法の1つは、需要を正確に予測して予測することです。 AIを利用したシステムは、さまざまなモデルと考えられる結果をテストできるため、これに非常に役立ちます。機械学習アルゴリズムは、データを使用して意味のあるパターンを発見し、リアルタイムの洞察を提供できます。メーカーはこれらの洞察を使用して需要を予測し、それに応じて優先順位を付ける製品を決定できます。

4。製品の革新

人工知能は、生産の新しい可能性を生み出しています。ジェネレーティブデザインが良い例です。エアバスやニューバランスなどで使用されているジェネレーティブデザインソフトウェアを使用すると、エンジニアは数千とまではいかなくても数百の設計の可能性を生み出すことができます。設計者とエンジニアは、ニーズに最適な結果を選択できます。

この場合、人工知能は、他の方法では不可能または考えられない新しい設計ソリューションを作成することにより、製造およびエンジニアリングの主要な課題を解決できます。人間と技術のこの形の「共創」により、メーカーは新しい革新的な製品を作成し、より少ない時間と低コストで顧客のニーズを満たすサービスを提供できるようになります。

5。簡素化されたサプライチェーン

最近の調査によると、企業はサプライチェーン管理活動に関連する手動プロセスに平均して年間6,500時間を費やしています。これには、紙の請求書の処理、サプライヤーへの対応、発注書番号の追跡が含まれます。これらの日常的なタスクの多くを自動化することにより、費やす時間を大幅に削減できます。

しかし、人工知能は、サプライチェーンの計画プロセスを最適化することで、これをさらに一歩進めることができます。機械学習テクノロジーを使用すると、メーカーは、市場の行動、政治的または社会経済的発展などの主要な変数を含む、さまざまな製品の需要パターンを特定できる可能性があります。これは、将来の市場の需要を予測するのに役立ち、原材料の調達方法に影響を与え、メーカーが重要な財務および採用の決定を下すのに役立ちます。

このように、サプライチェーンに沿った意思決定プロセス全体を最適化するまた、配達をスピードアップし、需要と供給のバランスを取るのに役立ちます。

6。予知保全

あらゆる生産活動にとって重要なのは、機能する工具設備の可用性です。したがって、機器の故障や誤動作を予測して防止できることは、スムーズで効率的な生産プロセスにとって非常に有益です。しかし、生産設備の整備は、現在の稼働状況に関係なく、一般的に決まったスケジュールで行われ、貴重な労力を浪費し、予期せぬ設備故障のリスクを高めています。

したがって、製造業者は、予知保全ソリューションの重要性をますます認識しています。たとえば、センサーを使用して機器の状態とパフォーマンスを追跡します。やがて、予知保全は、将来の誤動作を予測するために膨大な量のデータを分析できる機械学習システムに最終的に進化する可能性があります。これにより、効率が大幅に向上し、高価な交換部品に関連するメンテナンスコストを削減できます。

7。カスタマイズされた製造

製造業の将来の多くは、マスカスタマイゼーションにあります。消費者がパーソナライズされた製品をますます期待するにつれて、メーカーは効率に影響を与えることなくこの需要を満たす方法を見つける必要があります。

従来の大量生産アプローチでは、カスタマイズは費用効果も時間効率も高くありません。しかし、積層造形のような技術の出現は、これを頭に浮かび上がらせます。人工知能と積層造形の進歩は、製造業者が顧客に関連する製品を作ることで需要を満たすのに役立ちます。また、バリューチェーンに沿ってデータを共有し、より応答性の高いカスタマーサービスとより迅速な配信を実現するのにも役立ちます。

AIによる生産効率の向上

クラウドコンピューティング、ビッグデータ、機械学習などのテクノロジーの開発は、製品の製造方法に大きな影響を及ぼします。人工知能は、この進化における論理的な次のステップであり、製造業務全体の生産性、効率、および可視性の向上を支援する上で重要な役割を果たします。

AIと自動化が人間の労働者に取って代わる可能性については多くのことが言われていますが、必ずしもそうとは限りません。 AIは人間の知性に取って代わることはありません。むしろ、反復的な手動タスクとヒューマンエラーの可能性を排除することにより、人間の役割をサポートおよび強化します。その後、労働者はより複雑なタスクを実行するように再訓練される可能性があります。

製造業者は、柔軟な製造プロセスを運用する必要があります。つまり、新しいテクノロジーを活用するために迅速に適応し、絶えず変化する顧客のニーズと市場の状況に対応できる必要があります。