人工知能に関する誤解を解く

製造業者は、現在の「イノベーション アジェンダ」を調整するという困難な課題に直面しています。今日、産業用モノのインターネット (IIoT)、ロボティック オートメーション、および人工知能 (AI) はすべて、次の大きなものになる準備ができています。しかし、製造の最前線にいる人々はイノベーションを受け入れることに慎重です。期待が満たされない、設備投資が無駄になる、実験が利益に結びつかないことがあまりにも多いのです。

代わりに、多くの企業は様子見のアプローチを取ります。彼らは、市場の残りの部分を教育する過程で、これらの新しい技術を実行可能にする方法を見つけ出すために、より大きな予算を持つ大手企業を待ちます。しかしAIは違います。産業用 AI は、機器やセンサーからのデータを使用してインテリジェントな予測を行い、運用上の意思決定を自動化することに重点を置いています。メーカーは、産業用 AI の実装を待つ余裕はありません。見返りが大きすぎます。それについての神話にもかかわらず、産業用 AI は、固有の欠陥のない手頃な価格のイノベーションのまれなケースです。神話をひとつずつ見ていきましょう。

誤解 #1:AI は高価です

すべてのイノベーションには製造を改善する可能性がありますが、多くの場合、多額の投資が必要になります。しかし、AI は多額の投資をしなくても目に見える結果を達成できます。その秘密は、それを適用する方法を知り、インターネットベースの企業がすでに行っている研究開発の努力を活用することにあります。実際、Amazon と Netflix で使用されているアルゴリズムは、オフラインのショップフロアの実装に転送できるようになりました。製造業者にとって、重労働 (コア技術の開発とテスト) はすでに達成されており、その費用は支払われています。

ただし、製造業者は、AI が最適に適用される現場の場所を理解する必要があります。 「つながる工場」という未来的な考えに惑わされないでください。 AI は、はるかに贅沢ではなく、非常に実用的な形式で実現できます。つまり、既存のデータを使用して既存のプロセスを最適化します。確立されたワークフロー、24 時間年中無休の運用、長い機器ライフサイクルなど、製造業の従来のプロセスを考えると、AI には多くの機能があります。

これはすぐに私たちが知っている AI になります。目に見えない統合により、あらゆる段階でより正確な意思決定を行うことで、原材料の支出、エネルギー効率、スループットなどの分野を改善します。さらに、設備投資や新しいハードウェアは必要ありません。

神話 #2:AI は長期的にのみ真の結果をもたらす

メーカーがイノベーションに投資する際に懸念するのは、初期費用だけではありません。投資収益率 (ROI) に必要な時間に関する懸念も、技術的な野望を覆い隠す可能性があります。製造業では、革新的なテクノロジーの展開に数年かかる場合があり、ROI は数十年単位で測定されることもあります。最終結果が保証されていない場合、他の優先事項が介入し、マネージャのインセンティブが低下する可能性があります。

産業用 AI では状況が異なります。 AI ベースのモデルの構築には、数年ではなく数か月かかります。継続的なプロセスでの AI の結果を測定するためのテストには、数日または数週間しかかかりません。モデルが適用されると、さらなる戦略的変更を導く結果を生み出すことで、すぐに価値が生まれます。

神話 #3:AI は既存のプロセスを混乱させる

人々は、特にすでに機能しているプロセスの変更を伴う場合は特に、変更について自然に不安を感じます。多くの場合、1 つの変更が別の変更につながります。経験豊富な管理者が知っているように、テクノロジが機能していても、統合と採用のプロセスは困難な場合があります。ただし、AI を使用してプロセスを最適化する場合、これは当てはまりません。

AI を最適化に使用する場合、生産ラインを改造したり、新しいプロセス制御を使用するようにスタッフをトレーニングしたりする必要はありません。また、複雑な IT 統合プロジェクト (CIO やエンド ユーザーの不満の原因となることが多い) も必要ありません。代わりに、同じビジネス プロセスが同じ方法で実行されますが、その方法ははるかに効率的です。たとえば、AI は、オペレーターが既に使用しているのと同じインターフェイスで、設備の最適な操作モードや必要な原材料の正確な量を提案できます。 AI の影響を受ける唯一のものは、メーカーの収益です。

AI は長い間、製造業の注目を集めてきました。しかし今日では、十分な計算能力と重要なデータが利用できるようになったので、AI を効果的に追求することができます。 AI プロジェクトを遅らせる理由はほとんどありません。テクノロジーはすでに存在しており、イノベーションに対する懸念は当てはまりません。 AIの場合、本当に今のような時はありません。