製造業におけるAIと機械学習の役割

製造プロセスでは大量のデータが生成されます。このデータを最大限に活用すれば、競争優位性を築く多大な機会が得られます。それにもかかわらず多くの企業は、製造データを解釈するうえで人工知能 (AI) と機械学習 (ML) が果たす役割を理解していません。AIとMLには数多くの利点があります。また、企業がAIおよびMLモデルとセンサーデータを組み合わせることで、製造を変革することができます。

製造業においてAIとMLが果たす重要な役割について、また、各社のビジネスに適したAIおよびMLモデルを構築・展開する方法について、Lifecycle Insightsによるこの記事を読んで理解を深めましょう。

製造現場のセンサー

製造プロセス全体に設置されたセンサーは有用なデータを生成します。このデータを使って人工知能 (AI) や機械学習 (ML) モデルを学習させることで、最終的に製造プロセスの改善につながります。センサーのおかげで、製造オペレーションをより詳細に理解し、問題が起きる前に発見し、製造機械の生産性を大幅に向上させることができます。これにより、製造企業は温度や湿度をはじめ、モーターの速度、流量など、あらゆるデータを測定および収集できます。センサーデータが収集されたら、IIoTソリューションへ転送されます。そこで、データを活用し、製造システムをそのままデジタルで再現したMLモデルに学習させ、改善します。改善したMLモデルは、製造を適確に予測し、意思決定を下せるようになります。

デジタル・トランスフォーメーションの取り組み

製造企業は、製造プロセス全体で幅広く生成される有用なデータに目を向けるなかで、デジタル・トランスフォーメーション戦略に取り組み始めています。企業が生成するデータはこれまで以上に増えています。このデータを最大限に活用するために、データをビジネス資産に変える必要があります。処理され、解析される製造データが増えれば、それだけAIとMLの重要性も大きくなります。これらは今後不可欠な技術だからです。

設備総合効率 (OEE) に与えるAIの利点

製造企業が競争の激しい今日の不安定なビジネス環境で成功するにはAIとMLが不可欠です。製造企業はあらゆる分野、特にOEE (設備総合効率) におけるリスクを減らさねければなりません。高いOEEスコアを保つうえで重要な役割を果たすのが、AIとMLです。IIoTソリューションと接続し、AIとMLを活用して製造オペレーションをリアルタイムに把握することで、企業はOEEを向上できます。

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