製造でのAIの活用事例

メーカーは常に革新的な技術を自社に導入する方法を模索していますが、その多くは潜在的なアプリケーションの巨大さに恐れを感じています。

この最新情報をダウンロードして、製造における人工知能(AI)の使用例を確認し、産業用IoTの予測能力を活用する方法を学びましょう。

故障検出

故障を予測することは、特定のデータ・ポイントを測定することほど単純ではありません。故障を正確に予測するには、故障を引き起こす力を持つパラメーターをできるだけ多く測定する必要があります。堅牢かつ俊敏な機械学習(ML)モデルが鍵を握ります。現実のオペレーション・データを使用して、さまざまなパラメーターに基づいて資産の状態を予測します。このAI/MLベースの予測は、資産が故障する前に、注意やメンテナンスが必要になるタイミングを特定するのに役立ちます。

製造における品質管理

製造における品質管理は、ブランドの完全性と顧客満足度に直接影響するため、企業にとっては最大の関心事です。品質が悪いと、製品の手直しやリコールが発生し、保証費用が増えてコストが増加します。AIを活用した新しいテクノロジーを使えば、従来型のチェックでは漏れる恐れのある品質問題を検出し、オペレーション条件の異常を発見することで品質プロセスを改善できます。品質保証エンジニアは、潜在的な品質問題を予測し、重大な問題が表面化する前に根本的な生産条件を修正できます。

生産計画

生産を正確に予測して計画できるメーカーは、リソースの最適化ではるかに有利な立場に立ち、利益と顧客満足度を向上させることができます。AI/MLを生産プロセスのデータに適用すると、予測は単なる当て推量ではなくなります。メーカーは、より正確で信頼できるモデルに頼ることができます。

最新の電子ブック「AIとMLをIIoTと統合する」を読んで、課題を機会に変え、データを活用して製造プロセス全体を有意義に改善する方法を見つけましょう。