ある研究機関が発表した最近の調査報告書によると、人工知能が製造業にもたらす価値は2022年までに23億米ドルに達し、2027年までに167億米ドルに達すると予想されています。自動化や予測分析から、自然言語処理 (NLP) やコンピューター ビジョンに至るまで、あらゆる形式の人工知能を導入した結果は、IBM、インテル、ゼネラル エレクトリック、シーメンスなどの早期導入企業の成功と成功に見ることができます。ビジネスの成長。
#この記事では、製造会社が自社のプロセスに人工知能を導入することで利益を得る方法をいくつか見ていきます。さらに、製品の詳細に関係なく、企業のコスト削減とプロセスの改善に役立つ人工知能のさまざまなアプリケーションが共有されます。
業界の専門家は、ロボット工学、3D プリンティング、人工知能の進歩を活用することで効率を向上させることができ、コスト削減と安全性の向上が重要であると指摘しています。人工知能が製造業にもたらすメリットは 2 つあります。人々は、一方では、それがビジネスにもたらす前例のない成長と拡張性を認識しており、他方では、従業員とその生産性と満足度にプラスの影響を与えていると考えています。
在庫レベルと需要の予測は常に課題です。 Excel シートや昨年の需要と売上に基づく確率などの従来の手法は以前は機能していたかもしれませんが、現在では人工知能が新たなレベルの精度を達成するのに役立ちます。大量の過去のデータ、傾向、現在の出来事を使用し、適切な人工知能ツールと機械学習モデルを活用してビジネス ニーズを予測することで、最高レベルの精度が保証されます。これにはサプライチェーンのあらゆる部分が含まれます。たとえば、1 年の特定の時期にどの製品が最も早く売れるか、需要が変動したときに企業が特定の製品をどれくらいの速さで使い果たすかなどです。したがって、履歴データを収集し、リアルタイム データで強化することで、需要の見通しを正確に把握できます。また、コストと過剰生産を削減しながら、売上と在庫回転数も増加します。
世界経済フォーラムのデータによると、世界の炭素排出量の 5 分の 1 は製造業から発生しています。これには、廃棄物、過剰生産、そしてもちろん化石燃料からの炭素排出が含まれます。したがって、テクノロジーを活用して生産による環境への悪影響を最小限に抑えることは、企業ができるだけ早く取り組むべき課題です。すでにデジタル技術を導入している多くの製造企業の次のステップは、収集したデータの透明性を高めることです。これは脱炭素化の取り組みのベンチマークとなるだけでなく、顧客の信頼も獲得します。人工知能技術を使用して生産プロセス、輸送、設備など全体の排出量を監視することで、実際の二酸化炭素排出量を把握できます。その結果、企業は効率を最適化し、排出量を予測し、将来のニーズや規制に備えた計画を立てることができます。
人工知能は、生産性と収益性を最大化することにより、企業が内部および外部プロセスを変革および最適化するのに役立ちます。ワークフローの変更は、コスト、生産品質、納期、および生産プロセスのあらゆる側面に影響を与える可能性があります。製品ライフサイクルにおける最大の改善の 1 つは自動化です。これにより得られるメリットとしては、複雑なタスクや反復的なタスクの自動化によるコストと市場投入までの時間の削減、人的ミスが発生しやすいリスクの排除、より拡張性の高い生産ラインの実現、生産性の向上、エネルギー消費の最小限化などが挙げられます。
製造プロセスへの人工知能の導入は、従業員満足度とメンタルヘルスに同様に重要かつ貴重な影響を与えます。ある研究によると、人工知能は特に低スキル労働者のメンタルヘルスを 2.342 ポイント改善し、1980 年代以前に生まれた労働者では 2.070 ポイント改善しました。人工知能が製造業のビジネス面だけでなく、企業の従業員にも影響を与える可能性があることを考えると、これらの数字に達することは驚くべきことではありません。時間の経過とともに減少するため、新しいスキルやテクニックの学習に役立ち、オンボーディングに必要な時間が短縮され、作業環境が全体的に改善されます。さらに、人工知能を使用することで、データ入力や Excel シートの作成などの反復的なタスクを自動化し、従業員の生産性を向上させることができます。これにより、従業員は仕事の他のより重要な側面に集中できる時間が増えます。
品質保証は後回しになることが多く、その結果、予定外のコストが追加されたり、市場投入までの時間が遅れたり、顧客の不満が高まり、会社の評判が失墜します。これらのリスクを排除するために、Accedia は、製造業界の顧客の 1 つに対して、従業員、エンジニア、顧客がベアリング生産における将来の故障を予測できるようにするソリューションを作成しました。このプロジェクトでは、機械学習とコンピューター ビジョン モデルを活用して、アップロードされた故障したベアリングの画像内の損傷を特定して分類します。堅牢なクラウド分散により、予測分析のメリットが世界中の顧客の工場に広がり、ベアリングが最終顧客に届く前に製造エラーを検出できます。また、正確な根本原因分析と生産の最適化も可能になります。 McKinsey & Company のレポートでは、AI により手動検査と比較して欠陥検出が 90% 改善できると報告されています。
最近の調査によると、現在使用されているロボットの約 90% が製造施設で使用されています。製造業におけるロボット工学について話すとき、人々は通常ハードウェアを思い浮かべます。ただし、ロボット工学はソフトウェアと同じくらいハードウェアにも依存します。高度な人工知能と機械学習モデルを使用することで、ロボットはエラーのリスクを排除しながら、人間よりも速く生産工場でタスクを実行できます。すべてのロボットは特定のタスクに特化しており、人間の監督から完全に独立しています。これは、ロボットが組み立て、材料の取り扱い、溶接、材料の配布や取り扱いを担当している一方で、従業員はより高度なビジネスクリティカルなタスクに集中できることを意味します。
製造現場でのロボットの使用は、より大きな売上とより多くの投資を呼び込む可能性が高く、品質と再現性も向上します。これにより、柔軟性と市場投入までの時間が大幅に向上します。製造プロセスを自動化し、タスクをロボットにアウトソーシングすることで、人件費の予算を人材の再訓練やビジネスの成長のサポートに割り当てることができます。
人工知能テクノロジー、特に自然言語処理 (NLP) を通じてレポートを公開する最も一般的な方法はチャットボットです。自然言語処理 (NLP) は、非構造化人間の言語を理解し、それを分析可能な構造化データに変換する、かなり新しいテクノロジーです。チャットボットを使用することで、製造従業員はいつでも、さまざまな生産レベル、機械部品、およびそれらの状態に関する正確なリアルタイム情報にアクセスできるようになります。これは、特に時間に敏感な状況では非常に重要です。その他の自然言語処理 (NLP) およびチャットボットのユースケースには、カスタマー サポートの自動化、配送または更新の通知、管理フロアへの問い合わせ、在庫およびサプライヤーのチェックなどが含まれます。人工知能は、データベースや知識への迅速かつ簡単なアクセス、効率と運用の向上、エンド ユーザーに革新的なインタラクティブ エクスペリエンスなどのさらなる利点を提供します。
製造業における人工知能のもう 1 つの重要なユースケースは、産業用ネットワーク セキュリティです。これには、IoT 侵害、サプライ チェーン感染、フィッシング、知的財産の盗難、さらにはランサムウェアが含まれる可能性があり、結果として多額の金銭や貴重なデータが失われる可能性があります。残念ながら、製造業は儲かる産業であるため、明らかにハッカーの標的となっています。その結果、2020年だけでも製造業の40％以上がサイバー攻撃を受けました。
推奨されるセキュリティ ガイドラインとサイバーセキュリティ フレームワークを採用することは、すべての人にとって必須です。ただし、これだけでは脅威に対処し、リスクを最小限に抑えるには不十分な場合があります。その結果、AI 主導のサイバーセキュリティ戦略に依存することが新たな常態になりつつあります。これにより、悪意のある内部偵察動作、コマンド＆コントロール攻撃 (外部リモート アクセス ツールの使用を含む)、SMB ブルート フォース攻撃、アカウント スキャンなどを検出できます。人工知能は、これらすべての脅威や攻撃をリアルタイムで検出し、より迅速、より効果的、より正確に修復措置を講じることができます。また、すべてのネットワーク トラフィックに関するデータを収集し、ログとイベントを分析し、脅威を予測することもできます。
Deloitte による最近の調査レポートによると:
世界市場での競争が激化するにつれ、食品、医薬品、化学薬品、自動車、エレクトロニクスなど、ますます多くの製造部門が人工知能ゲームに参加しています。ただし、AI テクノロジー スタックの実装の増加には課題がないわけではありません。人工知能の研究において企業が直面する最大の障害は、熟練した人材の必要性と社内リソースに対する信頼の欠如です。したがって、早期採用者たちが示したように、この困難なタスクを達成する最善の方法は、専用の AI チームにアウトソーシングすることです。
製造業における人工知能の数多くの応用例と、メンテナンスニーズの予測、製造プロセスの最適化、サプライチェーンの管理、スケールアップや品質管理におけるその利点を確認することが可能になりました。コスト削減は、売上や品質などのパラメータが向上するまでは困難です。その後、適切な AI テクノロジー スタックとソフトウェア パートナーがそれを実現できます。
以上が人工知能は製造業の未来をどのように変えるのでしょうか?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。
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