Arkady Sandlerは、20年以上の経験を持つシリアルエントレプレナーであり、テクノロジー担当取締役です。彼は5つのスタートアップを設立し、そのうち3つを成功裏にexitしました。現在、Docet TIのCEOおよび共同設立者として、Arkady Sandlerは、特殊な表面車両用に設計された最先端のAIテクノロジーであるH2iMに焦点を当てています。
2020年のMIT Technology Review Insights調査によると、製造業は人工知能の導入率が2番目に高い業界である。これは驚くことではない。人工知能は業界のパラダイムを変え、企業が製造プロセスのすべての側面を扱う方法を再考することができるからである。AIはすべてに優れているわけではなく、戦略的な導入が重要である人工知能は私たちの生活のほぼすべての側面を革命的に変えているが、人工知能が人間と同じようにできないことはたくさんある。例えば、人工知能は平均的な人間よりもエラーが少ないが、まだミスを犯すことができる。プログラムされたロボットは、ほとんどの監督なしに繰り返しのタスクを完了することに優れている。しかし、潜在的な問題を軽減するために、人間が厳密に制御する必要があることを覚えておくことが重要である。これが、自動運転列車は既に存在しているのに、自動車業界は自動運転車の導入に苦労している理由である。鉄道で制限された自動運転車を制御することは、道路で制限された自動運転車を制御するよりもはるかに簡単である。道路では、ミスの余地が多く残されている。製造業界では、エラーの許容度は非常に低い。これは、人工知能を業界の運用を改善するために利用できることを意味するが、熟練した人間の労働者とともに戦略的に行う必要がある。AIが製造業を7つの方法で変えている1. 予測メンテナンス人工知能の登場以前は、機械のメンテナンスは予定されたスケジュールに従って行われていた。現在、企業は各機械のメンテナンスのニーズをカスタマイズできる予測AIシステムを利用できる。製粉所では、スピンドルが頻繁に壊れることが問題となっており、生産が遅れ、運用コストが増加する。ただし、AIプログラムをソフトウェアに統合することで、これらの工場は、問題を引き起こす前に潜在的な故障点を検出できる、最新の監視を実施できる。2. 品質保証人工知能を品質保証の実践に利用することで、企業はより優れた結果を生み出すだけでなく、最適な運用条件を決定し、達成するために最も重要な変数を決定することができる。これにより、不良品の発生率が低下し、廃棄物の量も大幅に削減され、時間とコストが節約される。McKinseyによると、半導体業界では、製造が最も高価な側面である。長く複雑な生産プロセスが週や月単位で行われるためである。QAテストが各ステップで行われ、不良品によって引き起こされる遅延が多くの時間を費やしている。人工知能はこれらのQAステップを合理化するだけでなく、すべての生産段階でデータを集約することで、全体的な効率と生産量の低下を改善する。3. 不良品検査人工知能は不完全品を検査する作業を人間に代わって行うことができる。人工知能は人間よりも迅速かつ徹底的にアイテムを視覚的に検査できるからである。適切なシステムは、比較的小さな画像のセットでトレーニングされ、通常、数十人または数百人の労働者が行う作業を実行できる。さらに、潜在的な根本的な問題を特定し、会社がそれらの問題に対処できるようにする根本原因分析を実行できる。生産量と生産の最適化が向上する。4. 倉庫自動化消費者は買い物の習慣を電子商取引にシフトしているため、企業にとって倉庫の効率は競争力を維持する上で重要な要素となっている。倉庫自動化は、請求書、製品ラベル、ベンダー文書を処理するAIソリューションの実装から、最適な棚のスペースを確保するアルゴリズムを利用するまで、幅広い分野に及ぶ。後者の場合、倉庫運用で大きなROIを達成できる。5. 生産ラインの統合と最適化生産を最適化し、コストを削減するには、製造フロアからのデータを単に収集するだけで十分ではない。データをスキャンし、クリーンアップし、機能的な分析が可能な形式で構造化する必要がある。人工知能は、全施設の集約データを迅速かつ簡単に整理して、スタッフに生産プロセスの各段階で何が起こっているかについての実用的でアクション可能な概要を提供できる。これにより、機械が故障した場合に生産ラインを再編成するなど、一定のレベルの生産ライン自動化も可能となる。6. AIベースの製品開発と設計技術が進化し改善するにつれて、人工知能は将来5年以内に製品開発と設計に最も大きな影響を与えることが予想される。メーカーはすでに、革新的なプロトタイプの作成やメッシュ作成、幾何学的準備などの時間のかかるタスクの高速化のために、生成設計に人工知能を利用している。コンピューター支援設計と開発は、従来の考え方の外にある解決策を作成するためのエンジニアを支援する。人工知能プログラムは新しいアイデアを生み出すだけでなく、実用的な製品を作成するために必要なシミュレーションとプロトタイプの数を削減することもできる。7. 中小企業の活用ロボット工学は急速に発展しており、AI駆動のロボットは、多くの業界で日常的に使用されるようになってきている。これは、中小企業にとって良いニュースである。ロボットがより手頃な価格で利用できるようになったからである。以前は、R&Dや最先端技術への投資ができる大企業だけがロボットを導入できた。さらに、ロボットのトレーニングは、エンジニアのチームを必要とせずにセットアップとメンテナンスが可能な、より単純なプロセスとなった。これにより、中小企業は年間予算を全て使うことなく、少数の小型ロボットに投資できる。つまり、スケーリング能力が大幅に向上し、拡大が速まり、収益が増加し、大企業に対してより競争力のある立場になる。製造業におけるAIの将来AIは製造業に大きな影響を与える可能性がある。まだ克服しなければならない課題があるが、AI技術のエラーのない統合や専門知識の必要性など、AIのメリットは将来も導入が続く理由となるだろう。人工知能は従来のロボットを置き換えたり、人間の労働者の必要性を排除したりしない。ただし、人工知能は人間と協力して、運用プロセスをより迅速かつ効率的に拡大し、利益を改善することができる。
