AIが製造業務を改善する3つの方法

部門のプリンシパルテクノロジーコンサルタントであるJonathanWhitesideが、AIが製造業務を改善する3つの方法について詳しく説明しています...

インダストリー4.0は、製造業の流行語以上のものになっています。それは新しい現実です。 Covid-19パンデミックによって加速された現実。パンデミックが発生してから最初の3か月間、企業と消費者の両方がオンラインの世界に適応したため、デジタルは10年に相当する進歩を遂げました。

将来に備えたビジネスの重要な信条である俊敏性、回復力、革新性はすべて、デジタルソリューションへの投資によって支援できます。運用の合理化、コストの削減、収益の最大化へのプレッシャーにより、デジタルトランスフォーメーションが不可欠になっています。

「デジタルトランスフォーメーションの勝者は、破壊的技術を利用してビジネス上の課題に取り組み、実用化を通じて改善を推進しています。運用プロセスのデジタル化は、製造業者が危機の要求と課題に対処するために重要であり、製造の進化における自然な前進と見なされています」と、部門の主任技術コンサルタントであるJonathanWhitesideは述べています。

「幸いなことに、イノベーションはAIやモノのインターネット（IoT）などの新しいテクノロジーが広く利用できるようになり、従来の製造業の変革を加速するのに役立っています。メーカーがAIを実装して回復力を高め、収益を改善できる3つの重要な領域があります。それは、予測、条件付きメンテナンス、コミュニケーションです。」

＃1-需要計画と予測

機械学習には、分析を自動化し、人間が達成できない速度でデータのパターンを検出する機能があります。単純なキーワードクラスターを超えてデータのセグメンテーションを行うことができ、新しいデータソースから情報を収集する機会が開かれます。予測モデルに適用すると、印象的な結果が得られます。によると、AIを活用した予測により、サプライチェーンネットワークのエラーを30〜50％削減できます。精度の向上により、在庫切れの状況による売上損失が65％削減され、倉庫保管コストが約10〜40％削減されます。サプライチェーン内のAIの影響は、

で$1.2Tから$2Tの間です。

これらの統計を念頭に置いて、機械学習が業界全体の需要計画担当者に受け入れられているのも不思議ではありません。機械学習予測の速度と精度には複数のメリットがあり、可用性の向上は氷山の一角に過ぎません。予測に自信がある場合は、バッファー在庫レベルを下げることができます。これにより、運転資金が削減され、貴重なスペースが解放されます。より良い予測は、輸送計画の改善から労働スケジュールの最適化まで、バリューチェーン全体で節約を実現できます。

需要予測の精度を向上させることは、消費財メーカーが先頭に立って、すべての業界で堅実な結果を示しています。フランスの多国籍企業であるダノングループは、機械学習を使用して、マーケティング、販売、アカウント管理、サプライチェーン全体の計画調整を改善しています。 AI主導の需要モデリングを通じて、チャネルまたは店舗レベルの在庫の目標サービスレベルを達成します。このシステムにより、予測エラーが20％削減され、売上損失が30％削減され、製品の陳腐化が30％削減され、需要計画担当者の作業負荷が50％削減されました。

機械学習とAIは、方法に影響を与えるだけではありません。 企業が製造するだけでなく、何 彼らは製造します。パッケージ食品会社は、データの分析と傾向の発見を通じて、変化する消費者の嗜好を特定する力を備えており、食材を切り替えて、消費者の共感を呼ぶ期間限定のスペシャルを作成することで対応できます。よりタイムリーな立ち上げのためにプロセスをスピードアップしながら、製品拡張の可能性のある領域を特定する大きな機会もあります。

＃2-開発とメンテナンス

製造装置を手動で維持することは、費用と時間がかかるだけでなく、装置の誤動作のリスクが高く、生産スケジュールに大きな打撃を与え、生産性を低下させます。これらの理由から、機械が故障する可能性が高い時期を予測することは、今日の製造におけるAIの最も一般的な使用法です。

「予知保全により、計画外のダウンタイムを防ぐことができます。メーカーは、アラートに対応し、発生したマイナーな問題を解決することで、機器のアップグレードが最も実行可能になる時期を示す資産実行可能性保護計画を作成できます。教師ありおよび教師なし機械学習アルゴリズムは、リアルタイムデータの変化を解釈します。さまざまなデータタイプを活用することで、これまで知られていなかったプロセス、製品、ワークフローを数秒で検出できます」とWhiteside氏は述べています。

センサーデータは、熱、振動、および動きを検出する機器自体から収集されますが、プログラマブルロジックコントローラー（PLC）データは、マシンの入力と出力を追跡します。コンピュータビジョンデータは工場周辺のカメラからキャプチャされ、時系列データはその履歴に基づいてマシンの状態を決定します。気象条件の変化や関連機器からのノックオン効果など、関連する外部データソースも考慮されます。これらの調査結果は、機械学習モデルのトレーニング、製品開発、および最適化組立ラインの生産に使用できるコンテキストデータの優れたソースを提供します。

＃3-コミュニケーション戦略

AIと機械学習は、運用プロセスだけを対象としたものではありません。オーディオ、画像、ビデオなどのさまざまなソースからパターンを検出する機能により、顧客や従業員とのコミュニケーション方法を改善できます。あなたのコミュニケーションチャネルに適用されると、企業は大幅な時間の節約をすることができます。

AIチャットボットは、コールセンターへのプレッシャーを軽減し、フィールドセールスチームを解放して、クライアントのクエリにタイムリーで適切な回答を提供しながら、新しいクライアントの獲得に集中することができます。デジタルツインを使用している場合は、メンテナンスサイクルと、製品の潜在的なアップグレードまたは問題が発生する可能性がある時期も知っておく必要があります。コミュニケーションプロセスを自動化して、顧客に連絡する前に迅速に通知することで、カスタマーサービスの賭けで賞賛を得ることができます。

オンラインネットワーク接続の進歩、最近では5G接続デバイスの展開、およびBluetoothの継続的な強化により、主要なビジネス機能を可能にするさまざまなデバイスの接続がこれまでになく簡単になりました。これを実現するには、データ分析と自動化の2つの方法があります。この相互接続されたデータは、多くの場合、クラウドソフトウェアを介して収集され、簡単にアクセスできる1つの場所にデータをプールします。企業はクラウドアプリケーションを使用して、最も検索されたWebサイトのFAQ、フルフィルメントと返品の記録、および資材調達データに関する情報を収集できます。これにより、顧客が製品で特定の問題を経験し始めた時期、問題がサポートを通じて解決できるか、リコールが必要か、サプライヤからの特定の注文に対応するかどうかを追跡できます。一緒に、問題と解決策の両方を推測することができます。

スケーラブルなソリューションで前進する

Covid-19のパンデミックによって引き起こされた課題に対応して、世界中の製造会社がデジタル化を加速させました。英国では、5社に2社以上（43％）が、それぞれの事業運営について年間を通じて述べています。また、世界的なメーカーやサプライチェーンオペレーターの95％近くがパンデミックの悪影響を受けたと述べていますが、82％は、将来同様のイベントに対処する準備ができていると感じています。彼らの重要なポイントは、デジタルイネーブラーを変革して採用する能力です。

グローバルリーダーからインスピレーションと学習を取り入れましょう。たとえば、いくつかの方法で。ライブ生産中のプラントの電力消費を最適化する。機械で作動する品質チェック、および風力タービンのローターの位置を自律的に調整して、風力発電所の歩留まりを向上させます。製造センターに新しいレベルの品質管理をもたらします。製造コンポーネントは、工業用X線撮影を使用して綿密に検査され、各パーツとその内部構造の整合性が検証されます。

製造業はこれまで以上にAI戦略を活用できるようになり、その価値が十分に明らかになりました。デジタル化に重点を置き、エンドユーザーに近づき、デジタルエコシステムを革新して顧客のニーズに確実に対応できるようにすることで、メーカーは商品化を回避し、競争に打ち勝ち、新規および既存の両方から長期的な忠誠心を育むことができます。顧客。

製造トピックの詳細については、最新版をご覧ください

フォローする および 。