Article by: Asst. Prof. Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., Senior Editor & MEGA Tech
人工知能(AI)は、私たちの生活のほぼすべての側面に徐々に使われています。その用途は、医学、地質学、顧客データ分析、自動運転車、さらには芸術のいたるところにあり、その用途は常に進化しています。AIは、メーカーのあらゆる価値連鎖でゲームチェンジャーとなるでしょう。直接自動化、予知保全、ダウンタイムの削減、週 7 日 24 時間年中無休の生産、安全性の向上、運用コストの削減、効率性の向上、品質管理、意思決定の迅速化は、変革を受け入れ、ビジネス全体を通じて AI の実装を習得する組織にとっての報酬のほんの一部です。
製造業におけるAIの活用は、メーカーの間で人気が高まっています。キャップジェミニの調査によると、欧州のメーカーの半数以上(51%)がAIソリューションを導入しており、日本(30%)と米国(28%)が2位と3位に続いています。同じ調査では、製造業で最も人気のあるAIユースケースは、メンテナンス(29%)と品質(27%)の向上であることも明らかになりました。製造データがAIや機械学習に適していることで、AIは流行っています。製造業は分析データでいっぱいで、機械が分析しやすいです。さらに、何百もの変数が生産プロセスに影響を与えます。これらは人間にとって非常に難しいものですが、機械学習モデルは、このような複雑な状況で個々の変数の影響を簡単に予測できます。言語や感情を含む他の業界では、機械作業は依然として人間の能力に及ばず、その採用を示しています。
PWCによると、AIの経済的メリットは主に、プロセスを自動化し、さまざまな種類のAIテクノロジーで既存の労働力の作業を強化する企業による生産性の向上と、パーソナライズされた高品質のデジタルおよびAIで強化された製品とサービスがもたらす消費者の増える需要の結果です。このテクノロジーはビジネスの重要な部分全体に活用されていますが、企業は生産開発、エンジニアリング、組み立て、品質テストなどのコア生産プロセスにAIソリューションを追加することに少し焦点を当てています。製造業は、世界経済において最も重要なセクターの1つです。2021年には世界のGDPの17%を占め、世界で16.5兆ドルの生産高を生み出しました。
2022年の世界のスマートマニュファクチャリング市場は976億米ドルと評価され、2027年までに2,283億米ドルに達すると予測されています。2022年から2027年にかけて18.5%のCAGR（年平均成長率）で成長すると推定されています。予知保全は、製造業における機械学習の役割の中核となるテナントの 1 つです。PWCは、予知保全は製造業で最も成長している機械学習技術の1つであり、2020年から2025年にかけて市場価値が38%増加すると報告しました。予定外のメンテナンスは、ビジネスに深く切り込む可能性があります。資産がいつ故障するかを事前に十分に把握することで、計画外のダウンタイムや投資の失敗を回避できます。Deloitteによると、予知保全は生産性を25%向上させ、故障を70%削減し、メンテナンスコストを25%削減し、機器の稼働時間を10〜20%増加させます。全体として、メンテナンスコストは5〜10%削減され、メンテナンス計画時間はさらに20〜50%短縮されます。
予知保全の導入を決定した企業は、新しい学習と洞察を待っている旅を始めます。 最初は、どのレベルの故障予測はできるのか確実とは言えません。各ステップはより良い結果をもたらし、ダウンタイムの短縮と生産性の向上につながります。ステージ0から始める場合、データを通じてプロセスを理解することが主な目的です。ステップ1では、統合プラットフォームへの一貫したセンサーデータストリームが必要です。強力な視覚化のおかげで、専門家はどのパラメータが差し迫った障害を示しているかを特定できます。ステップ2では、プロセスとそのパラメータに関する専門家の洞察が不可欠です。これらの助けを借りて、私たちは簡単なルールを差し引くことができます。これらを適用すると、障害の大部分が既に発生するのを防ぐことができます。
ただし、異常検出には、時間単位およびセンサーあたりの測定頻度を最小限に抑えた十分なセンサーデータの蓄積が必要です。このデータにより、任意のプロセスのノルムを定義できます。標準からの逸脱は、オペレーターへのアラートをトリガーすることができ、オペレーターは実際の障害が発生したかどうかを判断する必要があります。事後対応と予防のためには、詳細なログデータに関する多くの障害が必要です。高度な分析を適用することで、障害を迅速かつ確実に検出できます。根本原因分析では、失敗を解決するための成功したアプローチと失敗したアプローチの記録が必要です。損失発生原因を絞り込み、適切な対応を提案できます。