製造会社がテクノロジーの進歩を活用して業務をより迅速かつ効率的にしようとしているため、インダストリー 4.0 の概念はテクノロジー業界に波紋を広げています。インダストリー 4.0 は 2011 年の導入以来、製造業界を席巻するプロセスと技術の変化の波を表すバズワードとなっています。
これはデジタル ファクトリーやスマート製造とある程度互換性があり、従来の製造にさまざまな変化をもたらします。特に、これらの新しい工場と工場システムは、深く装備され、高度にネットワーク化され、広範囲に自動化され、完全にデータ駆動型であるため、より効率的です。
インダストリー 4.0 は、ロボット工学/協働ロボット、IoT、3D プリンティング、積層造形、デジタル ツイン、分析などの幅広いテクノロジーに依存しています。デジタル工場には、生産のあらゆる側面を監視または制御するスマート機器が数多く搭載されており、材料の品質から機械のミリ秒未満のステータス更新に至るまで、非常に粒度の高いデータが保存されています。
機械学習や生成的および識別的人工知能を含む人工知能は、インダストリー 4.0 のほとんどの技術的側面で魅力的な価値を生み出すことができます。 AI の価値は、多くの場合、ソフトウェアに人間と同じレベルの理解をもたらし、自動化の基準を引き上げることによってもたらされます。
これにより、製造プロセスにおいて人々が情報を評価して意思決定を行う場所の数が減り、コストが削減され、生産性が向上します。機械の速度を理解すると、たとえば、原材料の品質やプロセスの他の部分の速度の変化に応じてロボットの動作を遅くしたり、速くしたり、変更したりすることで、ロボットの動作をガイドできます。
生産ラインの自動化に加えて、人工知能は同じ種類の環境で今でも無数に使用されています。まず、製品開発ライフサイクルをスピードアップするもう 1 つのテクノロジーであるデジタル ツインの構築に役立ちます。
第 2 に、人工知能システムは、イベント情報をフィルタリングしてセンサー データに基づいて潜在的な生産上の問題を発見および予測するなど、産業用 IoT インフラストラクチャの活用に役立ちます。 AI は、生産データや使用データのこれまで見えなかったパターンを明らかにし、この情報を使用して設計やプロセスの変更を推奨することで、生産データの分析を支援することもできます。
人工知能は製造プロセス全体で役立つため、インダストリー 4.0 環境には多くの使用例があります。製品ライフサイクルの初期段階では、生成 AI は設計段階だけでなく、3D プリンティングやコンピューター制御の機械加工、積層造形による物理的なオブジェクトのプロトタイピングにも役立ちます。
生成 AI システムは、材料の使用効率を高めるために設計を最適化できます。たとえば、アパレル製造では、これらのシステムは、生地の無駄を最小限に抑える方法で、生地ボルト上の衣類パネルの切断レイアウトを制御します。
他のタイプの工場では、AI システムは、設計に必要な部品の数を減らすことで、複雑な品目の製造と組み立ての簡素化を最適化できます。さらに、生産をスピードアップするために、AI は、たとえば動く歩道で完成した椅子の脚を生産するために必要な個々のカットの数を減らすことができます。
コンピューティング機能は、オンサイトとクラウドの両方で増加し続ける一方で、人工知能のアルゴリズムとテクノロジーの成熟は止まりません。メーカーはこのことを認識しており、21 世紀で競争するにはこれらのツールが提供する効率と応答性が必要であることを理解しています。新しい製造業者が出現し、古い工場が更新されるにつれて、AI はインダストリー 4.0 における役割を拡大し続けます。
以上がインダストリー 4.0 における人工知能の役割はどの程度重要ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。