人工知能：インダストリー4.0の背後にある原動力

人工知能は、人間と機械の間の新しい形の相互作用によって推進される、産業の運営パターンに変化をもたらしました。インダストリー4.0を生み出したこの産業革命は、人間とサイバーフィジカルシステムがクラウドで相互作用するインテリジェントな工場を特徴としています。

インテリジェントな工場は自動化された構造を吸収し、IoT構成を通じて、機械が相互に、および工場システム全体と通信できるようにするデジタルイネーブラーを備えています。これらのスキルは、ますます技術的な文脈で生産工場の競争力を確保しようと、すべてのセクターの工場でますます需要が高まっています。

AIはインダストリー4.0に適用されます

人工知能は、組織の管理とビジネスモデルに革命を起こすために呼ばれる最も破壊的なテクノロジーになりました。 4.0業界での主なアプリケーションは次のとおりです。

OEEオプティミス ation 予測的な修理とメンテナンスを通じて。 品質4.0 オペレーショナルエクセレンスを通じて、生産品質を継続的に向上させます。 ジェネレーティブデザイン AIと自動化アルゴリズムを介して、同じ目的に有効な複数の設計ソリューションを同時に生成します。 ロボット工学 オペレーターが系統的および/または非常に正確なタスクから解放されるようにサポートするロボットおよび協調マシンを介して。

しかし、アルゴリズムで実行されるこれらのマシンを操作するのは誰ですか？ このタイプの機能は、人的資本が処理、プログラミング、およびデータシステムで動作するように訓練されている場合にのみその価値を表現します。企業は、技術資本だけでなく、資格を得るための従業員のトレーニングにも投資する必要があります。

インダストリー4.0に対するAIの影響

独立した産業用ロボットに基づく従来の自動化からネットワーク化された「サイバーフィジカルシステム」への移行により、生産プラントの動作方法に革命が起こり、市場に新しい競争力の基準が課されました。これにより、生産者と消費者に次のような多くのメリットがもたらされました。 ジャストインタイム製造： 適応されたリアルタイムの本番モデルは、新しいレベルの最適化に到達しました。これらのAI主導の製造システムは、注文に適応した方法で部品を製造できます。センサーは、需要パターンとアルゴリズムに従ってコンポーネントを注文することでコンポーネントを追跡し、リードタイムを短縮します。

新製品の紹介： 生産ラインは、製品ラインと同じくらい中心的な問題に関する意思決定を提供する情報システムになります。これにより、需要への適応が容易になり、工場プロセスに入る原材料から工場から出る最終製品への変更が容易になります。

消費量の変化： 考え方の最大の変化の1つは、資産と顧客の間で発生しました。消費者は情報ネットワークを介して業界とつながり、より高品質でパーソナライズされたレベルの製品とエクスペリエンスを期待しています。一方、メーカーは、デジタルデザインとインテリジェントな生産のおかげで、効率を損なうことなくカスタマイズされた製品を生産することができます。

労働市場の進化 ： AI技術の学習曲線は遅いですが、それでもAIは止められない速度で進んでいます。これにより、「データサイエンティスト」などのタイトルの需要が高まっています。労働モデルはテクノロジーの分野でより分析的で資格のある応募者に向かっているため、政府が教育に投資することが不可欠であり、これは失業を緩和するためのますます重要な要素です。

インダストリー4.0のAIの意味

人工知能は、世界経済にとって重要な進歩であるビジネスインテリジェンスを研ぎ澄まします。 「TheGlobalRacefor AI」というタイトルのIBMの調査によると、スペインの企業の82％がすでにAIの使用を模索しています。 AIを使用すると、工場はプロセスの品質を損なうことなく生産モデルをスケールアップできます。これは、市場での競争力の高まりを考えると不可欠です。

機械学習（ML）やディープラーニング（DL）などのAI技術は、適切に実装されている場合、企業のROIに非常に大きなプラスの効果をもたらします。自動学習は、予知保全システムを生産プロセスに導入し、目視検査を品質管理を無限に正確かつ効率的に実行するロボットまたはコボットに置き換えることで、製品の品質を大幅に向上させます。

さらに、MLは「スマートマニュファクチャリング」を可能にする高度なアルゴリズムを作成します。本番環境で収集されたデータが分析され、変更が自動的に適応されます。機械学習から進化したサブセットであるディープラーニングは、教師なし学習を可能にする独自のニューラルネットワークを作成し、これらの方法の自律性をさらに高めます。これらのAI技術は、インダストリー4.0に3つの基本的なメリットをもたらします。

生産の最適化 ation サプライチェーンの統合

会社 ‘ 市場への適応 より良い製品開発

ただし、インダストリー4.0でのAIの使用は複雑であるため、メーカーはスペシャリストと協力して適切でカスタマイズされたソリューションを実現する必要があります。必要な技術の構築には非常に高いコストがかかり、社内および技術の両方で深い知識が必要です。

インダストリー4.0での運転ツール

ビッグデータの統合運用プラットフォームであるNexusIntegraは、企業と提携して目標を把握し、アジャイルでカスタマイズされた開発プロセスを使用して明確に定義されたロードマップを作成します。インダストリー4.0は猛烈なペースで進歩しており、それを形成する新しいテクノロジーも進歩しています。したがって、私たちの目標は、これらのテクノロジーの実装がビジネスにとって価値のある単純なプロセスになるようにガイドすることです。

業界での競争力を保証するには、データを接続し、産業プロセスを統合することが不可欠です。これがまだ当てはまらない場合は、インダストリー4.0のリーダーであるIOT Nexus Integraプラットフォームが、従来の工場をスマートな業界に変換する技術的な同盟国となり、お客様からすべての価値と可能性を引き出すことができます。データを収集し、最高レベルの効率と生産性を実現します。