シーメンスとマイクロソフトが製造業向け AI アシスタントを発表 - Siemens Industry Copilot

シーメンスとマイクロソフトが製造業向け AI アシスタントを発表 - Siemens Industry Copilot

Microsoft と Siemens は最近、製造業向けの Siemens Industry Copilot のリリースを発表しました。シーメンスはマイクロソフトと協力して、製造業にさらに多くの AI システムを導入しています。 Siemens Industry Copilot は、製造工場における人間と機械の連携を改善するために両社が開発した AI アシスタントです。

シーメンスとマイクロソフトが製造業向け AI アシスタントをリリース - Siemens Industry Copilot.jpg

マイクロソフトCEOサティア・ナデラ氏(左)とシーメンスCEOローランド・ブッシュ氏

Siemens Industry Copilot のリリースは、両社間の継続的なコラボレーションの一環であり、製品ライフサイクル管理用の Siemens の Teamcenter ソフトウェアも Microsoft Teams と統合される予定で、両社によれば、この動きは「産業メタバースの実現」への道を開くものとなる。

製造業におけるシーメンス インダストリアル コパイロット

シーメンスによると、シーメンス・インダストリー・コパイロットにより、ユーザーは複雑な自動化コードを生成、最適化、デバッグできるようになるという。これにより、シミュレーション時間が大幅に短縮され、以前は完了までに数週間かかっていたタスクがわずか数分で完了します。このシステムは、Siemens Xcelerator デジタル プラットフォームから自動化およびプロセス シミュレーション情報を取得し、Microsoft の Azure OpenAI サービスを使用してこの機能を強化できます。

Siemens Industry Copilot は、産業ライフサイクル全体にわたって生産性と効率性を向上させるためにも使用できます。自然言語プロンプトを使用すると、保守担当者は詳細な修理手順を入手でき、設計エンジニアはシミュレーション ツールをすぐに使用できます。両社は、顧客がプラットフォームに入力するデータを完全に管理しており、そのデータは基盤となるAIモデルのトレーニングには使用されないと述べた。

「マイクロソフトと私たちが共有するビジョンは、企業の設計、開発、製造、運用方法に革命を起こす可能性を秘めた生成型 AI を導入することで、お客様を支援することです」とシーメンスの CEO、ローランド ブッシュは述べています。「人間と機械のコラボレーションが広範になれば、エンジニアはコード開発を加速し、イノベーションを強化し、熟練労働者の不足に対処できるようになります。」

両社は、このAIコパイロットが製造、インフラ、運輸、医療などさまざまな業界の専門家に役立つことを期待していると述べた。自動車、パッケージ消費財、機械製造などの特定の製造業を対象としたパイロットプロジェクトはすでに進行中だが、詳細はまだ発表されていない。シーメンス社は、自動車部品サプライヤーのシェフラー社が同社の産業用コパイロットシステムを早期に導入したと述べた。

Siemens Industry Copilot のリリース日はまだ発表されていませんが、Siemens は今年 12 月に Teamcenter for Microsoft Teams をリリースする予定です。このアプリケーションは、生成 AI を使用して、製品の設計と製造のライフサイクル全体の機能を組み合わせます。たとえば、製品ライフサイクル管理 (PLM) 用の Siemens の Teamcenter ソフトウェアと Microsoft Teams を組み合わせることで、最前線の作業員がエンジニアリング チームとより効率的にコミュニケーションし、工場やフィールド サービス担当者がデータにアクセスしやすくなります。

「これにより、現在PLMツールにアクセスできない何百万人もの労働者が、日常業務の一環として設計・製造プロセスにもっと簡単に参加できるようになる」とシーメンスは声明で述べた。

メーカーはAIに熱心になるでしょうか?

Microsoft や他の大手テクノロジーベンダーは、過去 1 年間 AI ツールに多額の投資を行っており、ChatGPT の開発元である OpenAI と提携して競争で優位に立つよう取り組んでいます。

この投資はマイクロソフトのAzureクラウドプラットフォームの収益を押し上げたようだが、テクノロジーリーダーの間でAI導入への関心は高いものの、産業分野におけるAIプロジェクトの大半はまだ初期段階にある。 Nash Squared が最近発表した調査レポートによると、AI の導入を開始している組織は 10 社中 1 社のみだそうです。

製造業では、業界の専門家は AI がもたらす潜在的なメリットに熱心であり、調査対象のテクノロジーリーダーの 73% が AI のメリットがデメリットを上回ると考えていると回答しており、これは世界平均をわずかに上回っています。 Nash Squared はこの目的のために、世界中の 50,000 人の IT 意思決定者を対象に調査を実施しました。

マイクロソフトのCEO、サティア・ナデラ氏は、次世代のAIは産業分野全体にわたってイノベーションを加速させるユニークな機会を提供すると述べた。同氏はさらに次のように付け加えた。「当社はシーメンスとの長期にわたるパートナーシップを基盤として、マイクロソフトのクラウド プラットフォームにおける AI の進歩とシーメンスの産業分野における専門知識を融合させています。当社は、シーメンス インダストリー コパイロットを皮切りに、最前線の作業員やエンジニアリング チームに新しい AI ツールを提供していきます。」

<<:  Ray で効率的なディープラーニング データ パイプラインを作成する

>>:  Intel と AMD はパフォーマンスの向上のために AI PC に期待していますが、消費者はそれらを買い替える資金を持っているのでしょうか?

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

テキスト生成画像は非常に人気があり、これらの技術の進化を理解する必要があります

OpenAIは最近、AIコミュニティに「地震」を引き起こしたDALL・E 2システムをリリースしま...

ロボットの時代、トラクターの背後にある1兆ドル市場

自動化農業の需要を満たすには、栽培者は栽培シーズンを通して作物の成長と健康に関する正確な情報を入手し...

機械学習の教訓: 5 つの企業が失敗を共有

機械学習は現在注目されている技術の 1 つであり、多くのビジネスおよびテクノロジー分野の幹部は、自社...

Pythonで完全な異常検出アルゴリズムをゼロから実装する

確率を用いた異常検出アルゴリズム異常検出は、外れ値分析の統計タスクとして扱うことができます。 しかし...

...

...

...

ConvNet と Transformer のどちらが優れていますか? Metaが4つの主要な視覚モデルを評価、LeCunが好評価

特定のニーズに基づいてビジュアル モデルを選択するにはどうすればよいでしょうか? ConvNet/V...

...

人工知能の時代において、あなたの子供は15年後にどんな職業に就くことができるでしょうか?

12年後の2030年、現在の小中学生が就職を控える頃の世界は、1.現在の職業の多くが消滅し、2.2...

検討する価値がある: 197 億ドル、2021 年のマイクロソフトの AI 変革の道筋

モバイル インターネットと人工知能の時代、新しい波が古い波を浜辺で打ちのめし続ける中、マイクロソフト...

自動運転の4つの主要技術の簡単な分析

2017年5月に世界保健機関が発表したデータによると、世界中で毎年約125万人が交通事故で亡くなって...

北京大学の具現化知能チームは、人間のニーズに合わせてロボットをより効率的にするための需要主導型ナビゲーションを提案した。

ロボットに手伝ってもらいたい場合は、通常、より正確な指示を与える必要がありますが、指示の実際の実装は...

ChatGPTが公式検出ツールを削除、AIテキストは識別できないことを認める

OpenAI は、何の発表もなく、ひっそりと AI テキスト検出ツールをシャットダウンし、ページは直...

データサイエンスがソーシャルメディアマーケティング戦略をどう変えるか

人工知能の広範な応用は今日よく知られていますが、人工知能は具体的にどのように企業のソーシャル メディ...