AIとロボット工学は製造の品質と効率をどのように向上させていますか？

メーカーはますます予測不可能な需要、消費者の期待の高まり、大幅な労働力不足に直面しています。

インダストリー4.0テクノロジーの台頭は、製品の品質を改善し、工場のワークフローを合理化することにより、企業がこれらの課題に対処するのに役立っています。人工知能とロボットは、製造の品質と効率の向上に役立っています。

これが、AIとロボット工学が現在セクターを変革している方法です。これらのテクノロジーは、長期的な影響を与える可能性があります。

AI対応の予測分析は、製造品質の向上とメンテナンスの合理化に役立ちます

人工知能（AI）のパターン検出機能は、既存の市況をより効果的にナビゲートし、生​​産性を向上させたいメーカーにとって優れたツールになります。

人工知能は主に、ダウンタイムを削減し、より柔軟な製造ワークフローを可能にすることで、メンテナンス操作を改善するために使用されます。

製造効率を高める予知保全（PdM）のAI

これらのAIシステムは通常、別のインダストリー4.0テクノロジーであるモノのインターネット（IoT）センサーによって実現されます。インターネットに接続して、マシンのパフォーマンスに関するデータを継続的に送受信します。管理者に機器の状態と操作のリアルタイムの画像を提供するだけでなく、予知保全スキームに必要な情報も提供します。

これらのセンサーは、温度、振動、超音波音、さらには潤滑など、さまざまな操作パラメーターと変数を追跡できます。これにより、AIシステムは、操作と機械の故障の間の微妙な相関関係を明らかにし、企業が機械的な問題が明らかになる前にそれを確認できるようにします。

これらのAIシステムは、品質と製品情報を活用して、製造エラーと運用パラメーターの間の関係を引き出すこともできます。実際には、これにより、企業は、欠陥を引き起こす可能性のある、高すぎる温度や極端な振動などの動作条件を自動的に検出できるようになる可能性があります。

予知保全システムの主な利点には、保守コストの削減、機械の寿命の延長、ダウンタイムの短縮などがあります。これらすべてにより、全体的な運用コストを削減し、サイトの生産性を向上させることができます。

マッキンゼーの調査によると、予知保全スキームにより、企業のコストを18％〜25％節約し、生産ラインの可用性を最大15％向上させることができます。

現在事後対応型メンテナンスに依存している企業の節約額は、予防的メンテナンススキームを導入している施設よりもはるかに高くなります。

新しいロボットは製造効率に不可欠です

ロボットは既存のプロセスをより効率的にしています。新しいバージョンのいくつかは、既存のロボット工学と同様のニッチを満たし、パッケージの充填と並べ替えのタスクを自動化し、全体的な労働ニーズの削減に役立ちます。

多くの製造ロボットは、AIとクラウドを利用して、製造に直接関与する労働者をサポートしています。これらのマシンはワーカーに取って代わるものではありませんが、代わりに、ワーカーがより生産的に作業したり、面倒または反復的なタスクを管理したりするのに役立ちます。

自律型ロボットは製造効率を向上させることができます

人工知能は、高度に自律的なロボットを可能にしました。彼らは、工場のような環境で自分自身を操縦し、人間の監視を必要とせずに、完全に自分でいくつかのタスクを実行できます。

これらのロボットの例には、施設内で商品や原材料を移動するために倉庫で一般的に使用される自律移動ロボット（AMR）が含まれます。カメラ、センサー、クラウドへの直接接続が装備されているため、AIを使用して、パイロットなしで障害物や作業員をナビゲートできます。ワイヤレスe-stoppingなどの組み込みの安全機能により、ロボットは工場フロアの作業員の近くで安全に作業できます。

多くの最新のロボットと同様に、通常はすばやくプログラムまたは再プログラムできます。つまり、現在の市況や製造ニーズに応じて機能を変更できます。

これらのロボットは、追加の労働者を雇うことが不可能または実用的でない場合に、製造業者が生産性を向上させるのに役立ちます。将来的には、ロボットを修理し、活動を調整し、生産の決定を行う技術者と管理者だけが従業員である、完全自動化工場も可能になる可能性があります。

協働ロボットは製造品質を向上させることができます

ロボット工学のもう1つの重要な傾向は、協働ロボット（コボット）です。これらは、人と安全に連携するように構築されたロボットです。フォースリミッター、パッド付きエッジ、AIを利用したマシンビジョンなどの設計機能により、コボットはより少ない安全リスクで作業できます。

これらのロボットは、機械の手入れ、ピッキングと梱包、品質保証など、さまざまな製造タスクに使用されます。多くのコボットは、複数のタスクを処理したり、製造ワークフローに簡単に出し入れしたりできるように構築されているため、企業はサイトの柔軟性を犠牲にすることなく生産性を向上させることができます。

これらは、労働者の生産性を高め、面倒なタスクを合理化し、完全に自動化できないジョブの効率を向上させるのに役立ちます。

新しいAIとロボット工学技術により製造品質を合理化できる

メーカーは厳しい市場に直面しています。その結果、企業が品質や効率を高めるのに役立つツールとテクノロジーは非常に貴重です。

新しいAIとロボット工学の革新により、製造プロセスがはるかに効率的になります。予知保全と協調型ロボット工学は、労働力や供給不足によって通常のワークフローを実現するのが困難な場合でも、稼働時間を大幅に改善し、保守コストを削減し、運用を合理化できます。この品質の向上により、企業は競争上の優位性を獲得し、市場で優位に立つことができます。