ものづくりを変える6つのAI活用法！

1. 欠陥検出のためのディープラーニング

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製造業では、生産ラインにおける欠陥検出プロセスがますますインテリジェント化しています。ディープニューラルネットワークの統合により、コンピュータシステムは傷、ひび割れ、漏れなどの表面の欠陥を識別できるようになります。

画像分類、オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーションアルゴリズムを適用することで、データサイエンティストは視覚検査システムをトレーニングし、特定のタスクの欠陥検出を実行できます。高解像度のカメラと GPU を組み合わせることで、ディープラーニング駆動型の検査システムは、従来のマシンビジョンよりも優れた認識能力を持つようになります。

2. 機械学習による予知保全

機器が故障してから修理したり検査のスケジュールを立てたりするよりも、問題が発生する前に予測する方が簡単です。

時系列データを活用することで、機械学習アルゴリズムは予測保守システムを微調整し、障害パターンを分析して起こりうる問題を予測することができます。センサーが湿度、温度、密度などのパラメータを追跡すると、このデータは機械学習アルゴリズムによって収集され、処理されます。

機械学習ベースの予知保全の主な利点は、正確性と適時性です。生産設備の異常を明らかにし、その性質と頻度を分析することで、障害が発生する前にパフォーマンスを最適化できます。

3. 人工知能はデジタルツインを作成する

デジタル ツインは、物理的な生産システムの仮想コピーです。製造業の世界には、特定の機械資産、機械システム全体、または特定のシステム コンポーネントで構成されるデジタル ツインが存在します。デジタルツインの最も一般的な用途は、生産プロセスのリアルタイム診断と評価、製品パフォーマンスの予測と視覚化などです。

デジタル ツイン モデルに物理システムを最適化する方法を教えるには、データ サイエンス エンジニアは教師ありおよび教師なしの機械学習アルゴリズムを使用します。継続的なリアルタイム監視から収集された履歴データとラベルなしデータを処理することにより、機械学習アルゴリズムは動作パターンを探し、異常を見つけることができます。これらのアルゴリズムは、生産計画、品質改善、メンテナンスの最適化に役立ちます。

さらに、研究、業界レポート、ソーシャル ネットワーク、マス メディアからの外部データも NLP 技術を使用して処理できます。これにより、デジタル ツインの機能が向上し、将来の製品を設計するだけでなく、そのパフォーマンスをシミュレートできるようになります。

4. インテリジェント製造のためのジェネレーティブデザイン

ジェネレーティブデザインの考え方は、機械学習に基づいて、特定の製品に対して可能なすべてのデザインオプションを生成することです。ジェネレーティブ デザイン ソフトウェアで重量、サイズ、材質、動作条件、製造条件などのパラメータを選択することで、エンジニアはさまざまな設計ソリューションを生成できます。その後、将来の製品に最も適したデザインを選択し、生産に投入することができます。

5. MLに基づくエネルギー消費予測

産業用 IoT (IIoT) の成長により、生産プロセスの大部分が自動化されるだけでなく、効率化も実現します。温度、湿度、照明の使用状況、施設の活動レベルに関する履歴データを収集することで、エネルギー消費量を予測できます。そのとき、機械学習と人工知能が実装の大部分を担うようになりました。

エネルギー消費管理に機械学習を使用する目的は、パターンと傾向を検出することです。過去のエネルギー消費に関する履歴データを処理することで、機械学習モデルは将来のエネルギー消費を予測できます。

6. 人工知能と機械学習による認知サプライチェーン

IoT とともにデータ量がいかに急速に増加しているかを認識すると、スマート サプライ チェーンは適切なソリューションを選択するだけの問題であることが明らかになります。人工知能と機械学習は、サプライチェーン管理を自動化するだけでなく、認知管理も可能にします。機械学習アルゴリズムに基づくサプライ チェーン管理システムは、材料在庫、入荷、仕掛品、市場動向、消費者感情、天気予報などのデータを自動的に分析できます。その結果、最適なソリューションを定義し、データに基づいた意思決定を行うことができます。

ある調査によれば、2035年までに製造業の付加価値成長率は人工知能の応用により約2.0％増加すると予想されており、これはすべての産業分野の中で最も大きな増加率です。製造分野における人工知能の応用が極めて重要になっていることがわかります。そして、これら 6 つの人工知能アプリケーションは製造業界に変化をもたらすでしょう。