人工知能は今日、IT 業界だけでなく、製造、ヘルスケア、BFSI などの他の分野でも大きな変革をもたらしています。
人工知能がビジネスの向上にどのように役立つかご存知ですか? AIは驚異的なペースで成長しており、製造業を含むあらゆる業界をカバーしています。 人工知能が製造業とどのように関係しているのか気になりますか? この記事にはすべての質問に対する答えがあります。 AI が製造業の成長にどのように役立つかについての洞察を得るには、読み続けてください。
製造業における人工知能は、テクノロジを使用して製造業務全体にわたるパフォーマンスを変革するため、状況を大きく変えるものです。 メーカーがさまざまな課題に直面し、偶発的な機械の故障や製品の納品に欠陥が発生した場合に AI が役に立ちます。 製造業における AI は、メーカーの製品設計の方法を変えています。
重要な事実: 調査によると、メーカーの 60% が、製品の品質を向上させ、スピードを向上させ、サプライチェーン全体の可視性を高め、在庫管理を最適化するためのツールとして人工知能を使用しています。
この事実を裏付けるために、製造業界における AI の最も重要な用途をここにリストしました。 それらを見てみましょう。 先に進む前に、AI と製造業が連携することで将来どのようなことが起こるかを見てみましょう。
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- 品質チェック: 製造中、機器の内部欠陥は簡単に確認したり特定したりすることはできません。 専門家であっても、製品の機能や動作を徹底的に観察した後でも、適切なタイミングで欠陥を特定することはできません。 しかし、人工知能と機械学習テクノロジーを使用すると、これらすべてのことを効率的に行うことができます。 それだけでなく、機械の小さな欠陥も人工知能によって効率的に検出されます。
- 機器の故障: メーカーが重大な機器の故障に直面すると、いくつかの問題が発生し、途中で発生する損失に対する準備ができていません。 したがって、今日の生産業界のほとんどは、損失や全体的な生産性の妨げを回避するために AI 自動化を使用しています。 これに加えて、AI は優れたパフォーマンスを保証する機器の損傷情報の取得にも役立ちます。
- 機器の予知メンテナンス: 予知メンテナンスを使用すると、デバイスのメンテナンス コストを削減できます。 ML を利用した予測ソリューションと機械での AI ツールの使用により、メンテナンス サービスの要件を予測できます。 これに加えて、クラウドおよび IoT センサーも製造業の近代化に役立ちます。
- 生産計画: スマートな生産計画プロセスは、需要と供給の一致を最適化しながら、生産計画、原材料の制約、実際のスループット、プラント、またはリソースの使用状況をリアルタイムで可視化する IoT システムとシームレスに統合されます。
- デジタル ツイン: デジタル ツインは、物理的なオブジェクトまたはプロセスのリアルタイムのデジタル対応物を提供する仮想表現です。 簡単に言えば、それはライフサイクル全体にわたるオブジェクトまたはシステムの仮想表現です。 製造業におけるデジタル ツインの一般的なアプリケーションには次の 4 つがあります。
- 製品開発
- デザインのカスタマイズ
- 製造現場のパフォーマンスの向上と
- 物流の最適化
- ジェネレーティブ デザイン: AI と ML を活用して、難しいエンジニアリング設計プロセスを自然なもの、つまりコンピューターとエンジニアの間の本物の対話に変えます。 一言で言えば、エンジニアの設計アプローチを模倣したものです。 デザイナー/エンジニアは、デザインのパラメーターをジェネレーティブ デザイン ソフトウェアに入力し、それらのパラメーターを使用して作成できる結果を提供します。
- サプライ チェーン管理: サプライ チェーン管理における AI の使用が増加しており、このテクノロジーが動き始めています。 さらに、機械学習、NLP、コンピューター ビジョン、ロボティクスなどにより、サプライ チェーンのタスクがよりスマートになります。 人工知能には、このセグメント内で複数のアプリケーションがあり、ルートの最適化、輸送ネットワークの設計、物流におけるリアルタイム追跡、計画のための需要計画と予測などが含まれます。その他のアプリケーションには次のようなものがあります。
- 部門間の強力なコミュニケーションチャネルを構築します。
- 倉庫管理と物流。
- 物流用の自動運転車の開発。
- 工場の消灯によりコストが節約される: 製造業で AI がこのように使用されることはまれですが、中にはある程度の可能性があります。 AI、ロボット、次世代テクノロジーを使用して、人間の介入を最小限に抑えてロボットに優しい環境を作成します。 これにより、ロボット労働力は人間と同じニーズを持たないため、メーカーは多額の費用を節約できます。 また、ロボット労働力は、人間の労働力と比較して 2 倍の製品開発能力で 24 時間年中無休で働くことができるため、有益です。
- ML アルゴリズムによる需要の予測
人工知能は機械学習アルゴリズムを使用しており、人間の行動の購買パターンを検出してメーカーに洞察を与えることができます。 これは、メーカーが生産能力を強化し、特定の期間内に製品を増強するのに役立ちます。 AI と ML は、生産チームが店舗で必要になるずっと前に需要の高い在庫を生産できるように支援します。
製造業における AI のパフォーマンスはどうですか?
AI 対応ソフトウェアは、1 つの製品に対して複数のデザインを作成するのに役立ち、エンジニアが原材料、サイズと重量、製造方法、コスト、その他のリソース制約などの特定の入力パラメーターを提供できるジェネレーティブ デザイン ソフトウェアとしても知られています。 このソフトウェアを使用すると、いくつかのデザインの並べ替えを生成できます。
このようにして、AI は人間の介入を排除することで生産業界の急速な成長と作業プロセスの円滑化に貢献します。 AIが製造業を引き継ぐことについてどう思いますか? 製造業だけでしょうか、それとも他の業界も同様なのでしょうか？ 質問や懸念がある場合は、以下のコメントセクションにあなたの意見を提出してください。
