製造業におけるAI
製造業におけるAIとは
製造業向けの人工知能 (AI) は、情報テクノロジー (IT) 環境と運用テクノロジー (OT) 環境の両方で稼働し、機械学習やディープラーニングなどのAI駆動型ツールを使用して産業ワークフローと生産を最適化します。
製造業においてAIが重要となる理由
AIは、日常業務のプロセス合理化から、新製品開発 (NPD) への影響、市場投入までの時間の短縮、競争力の向上に至るまで、製造業のさまざまな側面の改善に貢献しています。
AIが製造業にもたらす影響
モノのインターネット (IoT)、エッジおよびクラウドネットワーク、機械学習 (ML) などのツールの急速な普及により、製造業者はこれまで以上に多くのデータにアクセスできるようになっただけでなく、取得したデータを使用して、機器のメンテナンス、サプライチェーンの監視、生産プロセスの最適化 (品質保証 (QA) を含む)、製品作成の迅速化、NPDの短縮化など、より有意義なアクションを実行できるようになりました。
製造業におけるAIのメリット
可視性の向上とリアルタイム分析
特定の状態を監視できるデバイスやセンサーの可用性が高まると、サプライチェーンから生産ラインまで、製造環境全体の可視性が向上します。次に、AIはそのデータを収集して統合できるため、製造業者はオンサイトまたはリモートで、複数の拠点における運用を簡単に監視することができます。
予防メンテナンス
AIは、製造環境の可視性を向上させるのと同じセンサーを使用して、履歴データから、パフォーマンスが低下している機器や故障寸前の機械を特定できます。AIは管理者やマネージャーに事前に警告することでダウンタイムを最小限に抑えるだけでなく、予防的な修理や更新を計画または推奨することでダウンタイムを完全に回避します。
品質と検査の強化
人間によるQAプロセスでは、不十分なトレーニングから単なる疲労まで、さまざまな要因によりエラーが発生しやすくなります。一方、AI駆動型マシンは、厳格で単調なタスクでは人間よりも優れたパフォーマンスを発揮します。その結果、製品全体の品質を高く維持でき、人間はより高度なタスクや思考に集中できるようになり、顧客と従業員の満足度が向上します。
製品設計の改善と迅速化
AIと仮想化環境により、時間のかかる物理的なテストプロセスが不要になります。これまで、製品テストには徹底的な調査、個別の施設、実践的な分析が必要でした。AIがそうしたプロセスの大半をオーバーヘッドなしで引き継ぐことで、コストが削減され、市場投入までの時間が短縮されます。
AIがビジネス上の意思決定を迅速化し、製造業における欠陥ゼロを実現する仕組み
AIは、製品が出荷され、顧客に販売される前に製品の欠陥を発見する重要なポイントである QAプロセスの側面を含む、製造全体の自動化の機会を増やします。従来、このプロセスは手作業で行われていたため、人為的ミスが発生しやすく、高額な製品リコール、リソース割り当ての無駄、利益率の低下の主な原因となっていました。また、従来のQAは、プロセス全体ではなく、生産の後半の製造段階に焦点を当てています。
AIは製造企業にとってゲームチェンジャーです。まず、特定の環境を監視するために設計されたデジタルビデオ方式であるマシンビジョンが可能になります。撮影された画像はAIによって自動的に分析され、割り当てられた合否基準とリアルタイムで比較され、必要に応じてチームにアクションを起こすよう警告します。より手動的な方法と比較すると、マシンビジョンは、適切に設定されている限り、より信頼性が高くなります。AI駆動型マシンビジョンは、製造設備の予防保守を実行するのと同様に、潜在的な欠陥を予測することもでき、製造プロセス全体にわたってこれを実行できます。
全体として、製造業におけるAIは、コストを大幅に削減し、品質と満足度を向上させるエンドツーエンドのソリューションになる可能性があります。そのプロセスを通じて得られたインサイトは、ビジネス上の意思決定、プロセスの改良、材料調達、製品設計などにも影響を及ぼす可能性があります。
製造業におけるAIの課題
製造業にAIを導入する際の主な課題の1つが、エッジネットワークやクラウド ネットワークから、実用的なアルゴリズムに情報を提供するための品質データが不十分であることまで、大規模なインフラストラクチャ投資が必要になることです。エッジネットワークでは、遅延なく実行するために多数のデバイス、センサー、処理能力、帯域幅が必要であり、これはリアルタイムのデータ分析に不可欠です。企業は、これらすべてをテクノロジースタック全体で実現しなければ、効果的な予測モデルや同等の品質結果を期待することはできません。
IT環境の複雑さとAIソリューションによるデータ品質の要求が、組織が多数の機械、デバイス、その他のコンポーネントでAIを適切に導入できなかった原因はデータ品質の問題にある、と製造業のデータアナリストの87%が述べている主な理由となっています。
HPEと製造業におけるAI
HPE AIソリューションは、製造業の変革と向上に貢献しています。未来の製造業は、コネクテッド、自動化、デジタル化によって推進されます。工場現場の運用テクノロジーとITが融合することで、製造サイクル全体において多数のユースケースが可能になり、イノベーションの推進、より効率的な運用方法の構築、ダウンタイムの短縮、ワーカーの生産性向上が実現します。
製造業向けHPE GreenLakeにより、製造業者は膨大な量のデータを利用できるようになりますが、非効率性をあぶり出し、競争力を維持するためにデータをインサイトに変換しなければならないという課題は残ります。HPE GreenLakeは、クラウドの持つ自動化、俊敏性、経済性と、オンプレミスインフラストラクチャに備わっているセキュリティおよびパフォーマンスを組み合わせることで、データやインサイトへのより迅速なアクセスを可能にするワークロードに最適化されたサービスを提供しています。ITは、適応性に優れ、合理化された最新のソリューションを提供できるようになり、製造現場から経営陣に至るまでビジネスの効率化を実現します。
HPE GreenLakeプラットフォームはサービス（従量制モデル）としても利用可能で、企業は資本コストの負担なしに製造ワークフローにAIを迅速に適用し、市場状況の変化、生産量の急増、新製品や工場の立ち上げ、施設の拡張に対応できる拡張性と柔軟性が得られます。