製造業における機械学習と人工知能

より高品質の製品をより多く、より低コストで生産することは、製造業の永遠の目標です。スマート製造革命により、製造業者はすでにこの目標をこれまで以上に成功裏に達成できるようになっています。このイノベーションの波を推進する中核技術の 1 つが人工知能です。データは非常に貴重なリソースとなり、データの取得と保存にかかるコストはかつてないほど低くなっています。今日では、人工知能技術（特に機械学習）のおかげで、ますます多くのメーカーがこのデータを活用して収益を大幅に増加させています。

多くの企業にとって、これは生産損失やその他の関連コストの主な原因を排除することで、生産効率と生産能力を大幅に向上させることを意味します。もちろん、AI から具体的なビジネス価値を引き出すことは、言うほど簡単ではありません。これはさまざまな用途を持つ複雑なテクノロジーです。製造業者は誇大広告や空約束を見抜いて、本当に競争上の優位性をもたらす産業用 AI に投資するにはどうすればよいでしょうか?

人工知能と機械学習による成功の鍵

製造業全般の文脈においても、また製造業特有の文脈においても、AI テクノロジーの急速な台頭を見逃すことは不可能です。その結果、ビジネス上の問題に対する包括的なソリューションから、AI という言葉を聞いただけで深い懐疑心を抱くまで、AI に対する人々の期待は大きく外れてしまうことがよくあります。

適切なユースケースを見つける

しかし、どんなテクノロジーでもそうですが、真実はその中間にあるのです。適切な状況であれば、AI は非常に効果的です。これらの環境と、それらに適用される AI 技術を理解することは、AI アプリケーションの現実的なビジネス目標を設定するための鍵となります。

人工知能は万能薬ではありません。問題のすべて、あるいは大部分を解決する単一の解決策は存在しません。経験則として、AI は特定の問題、または非常に密接に関連する一連の問題を解決するために適用された場合に最も効果を発揮します。

AI 全般には注意してください。AI ベンダーが何でもできると主張している場合、おそらく何もうまくできないでしょう。さて、製造業における人工知能の話題に戻りましょう。製造業における AI と機械学習の潜在的な用途は数多くあり、それぞれのユースケースには独自のタイプの AI が必要です。

次のガイドでは、特定の製造上の課題と目標に対処するために適切な産業用 AI ソリューションを選択するためのシンプルで効果的な方法を示します。

最も刺激的で影響力のあるイノベーションが起こっているのは機械学習と人工知能であるため、引き続き重点が置かれています。この公式は、「産業 AI クアドラント」と呼ばれるシンプルなチャートと方法論にまとめることができます。

機械学習に基づく次世代最適化

製造業における機械学習の 2 つの主な使用例は、品質と歩留まりの予測と予測メンテナンスです。

（１）メンテナンスは必要なときだけ行う

予知保全は、メンテナンスの問題やそれに関連する問題によって莫大なコストが発生する可能性があるため、2つのうちより一般的であり、現在では製造業者にとってかなり一般的な目標となっています。

予測メンテナンスでは、事前に決められたスケジュールに従ってメンテナンスを実行したり、手動でコード化されたしきい値、アラート ルール、構成を備えた SCADA システムを使用したりするのではなく、アルゴリズムを使用してコンポーネント/マシン/システムの次の障害を予測します。その後、担当者は、障害を防ぐために重点的なメンテナンス手順を実行するように警告されますが、不要なダウンタイムを避けるために、あまり早すぎないようにする必要があります。

対照的に、従来の手動および半手動のアプローチでは、機械のより複雑な動的動作パターンや、製造プロセスに関連するシナリオ データは考慮されません。たとえば、生産機械のセンサーが突然の温度上昇を検出する場合があります。静的なルールベースのシステムでは、機械が滅菌中であるという事実が考慮されず、誤検知アラームがトリガーされ続けます。

予測メンテナンスの利点は数多くあり、多くの場合、計画的なダウンタイムの必要性を排除しながらコストを大幅に削減できます。

機械学習アルゴリズムを使用して障害を防ぐことで、システムは不必要な中断なしに動作を継続できます。修理が必要な場合は、作業が非常に集中化されており、技術者はどの部品を点検、修理、交換するか、どのツールを使用するか、どの方法に従うかを指示されます。

予知保全により、二次的な損傷を防止できると同時に、メンテナンス手順を実行するための労力も削減できるため、機械や装置の残存耐用年数 (RUL) を延ばすこともできます。

（２）損失の隠れた原因を見つける

品質と歩留まりの予測 (予測品質と呼ばれることもあります) は、産業用 AI のより高度な使用例であり、製造業者が日々直面しているプロセスベースの慢性的な生産損失の多くについて、隠れた原因を明らかにします。例としては、品質、収量、廃棄物、スループット、エネルギー効率、排出量など、本質的にはプロセスの非効率性によって生じるあらゆる損失が挙げられます。

各生産プロセスを詳細に理解するように独自にトレーニングされた機械学習アルゴリズムを活用した継続的な多変量解析を使用して、品質と収量を予測し、プロセス主導の生産損失の根本原因を自動的に特定します。

自動化された推奨事項とアラートが生成され、生産チームとプロセス エンジニアに差し迫った問題を通知し、損失が発生する前にそれを防ぐ方法に関する重要な知識をシームレスに共有できます。

こうした損失を削減することは、すべてのメーカーにとって常に課題となってきました。しかし、今日の市場では、この使命は非常に重要です。一方では、消費者の期待はかつてないほど高まっており、人口増加が続く中でも、世界の消費者習慣は徐々に変化しています。

さまざまな調査によると、世界の人口は2050年までに25％増加するでしょう。一方、消費者はこれまでにないほど多くの選択肢を持ち、考え得るほぼすべての製品が購入可能となっています。

最近の調査によると、選択肢が豊富なため、消費者がお気に入りのブランドを永久に捨てる可能性が高まっているという。

このような背景から、製造業者はもはやプロセスの非効率性とそれがもたらす損失を許容できなくなっています。廃棄物、収量、品質、量の損失はすべて収益を減少させます。

多くの製造業者が直面する課題は、最終的にプロセスの最適化でボトルネックに陥ってしまうことです。一部の非効率性は明らかな理由もなく発生し、プロセスの専門家でも説明できません。ここで、機械学習、特に自動化された根本原因分析が重要な役割を果たします。

製造業におけるAIと機械学習のメリット

人工知能と機械学習の導入は、効率性の向上をはるかに超える数多くのメリットをもたらし、新たなビジネスチャンスへの扉を開く大きな変化を表しています。

製造業における機械学習の即時的なメリットには、次のようなものがあります。

• 歩留まり、廃棄物、品質、スループットなど、プロセスに起因する一般的な損失を削減します。
• 生産プロセスを最適化することで生産性を向上します。
• より最適化されたプロセスを通じて、製品ラインの大幅な成長と拡大を実現します。
• 予測メンテナンスによってコストが削減され、メンテナンス作業が減るため、人件費が下がり、在庫と材料の無駄が減ります。 残存耐用年数 (RUL) を予測します。機械や装置の動作についてより詳しく知ることで、機械の健全性を維持しながらパフォーマンスを向上させる条件を作り出すことができます。 RUL を予測することで、計画外のダウンタイムにつながる「不快な驚き」を排除できます。
• 効率的な在庫管理と、適切に監視および同期された生産プロセスを通じて、サプライ チェーン管理を改善します。
• 品質管理を改善し、実用的な洞察を提供して、製品の品質を継続的に向上させます。
• 人間と機械のコラボレーションを改善し、従業員の安全条件を改善し、全体的な効率を高めます。
• 消費者中心の製造 - 市場の需要の変化に迅速に対応できます。

産業用 AI/ML ソリューションを最大限に活用するには、メーカーは、直面している課題に対処するのに最適な AI ソリューションを把握する必要があります。