インダストリアルAI

人の高度な学習行動を模倣するように、コンピューターをプログラムして問題の解決策を見つけるための手法である人工知能は、私たちの生活の隅々まで行き渡り始めています。音声シミュレーターを備えたサーバーがクイズ番組「ジェパディ!」のチャンピオンに勝利したこともあります。映画スタジオでは、マシンビジョンアルゴリズムを使用して俳優の動きを追跡し、デジタル的に特殊効果を付けて俳優の動きを強調することができます。エンジニアや建築家は、構造物の強度、重量、および原材料の使用方法に関する設計を最適化するために、最急降下法アルゴリズムを備えた専用ソフトウェアを使用しています。

産業界では、ある組織がビジネスの成果を導き出し、その優位性を維持するために、インダストリアルAIアプリケーションを必要としています。さらに重要なことは、インダストリアルAIはオペレーショナルエクセレンスの推進力として、競争力を持つ上で必要となる新しいビジネスモデルへの移行を促進できることです。

インダストリアルAIは、データサイエンスと機械学習を分野ごとの専門知識と組み合わせて、目的に合った産業用アプリケーションを提供し、持続可能なビジネス価値を推進するために、重要な洞察を提供することができます。

データとトレーニング

インダストリアルAIは、そのアルゴリズムをトレーニングするために大量のデータを必要とします。 産業界向けのデジタル化に投資している企業は、自社の財産としてすでに安定した量の情報を活用しています。 データはできる限り完璧で、すべてを網羅していなければなりません。

データが収集されると、人間のオペレーターは、機械学習アルゴリズムで何を処理するかを決定します。 バリューチェーンの最適化、生産の最適化、温室効果ガス排出量の削減、マージンの最大化などに対して、さまざまな優先順位をインダストリアルAIに設定できます。 ユーザーは、プログラムをハードコーディングする (値をコンピューターコードに直接書き込む) か、ユーザーにオプションを提示してバックエンドコーディングを処理する洗練されたソフトウェアインターフェイスを使用することにより、最適化する優先順位を設定します。次に、インダストリアルAIは、データがどのように関連しているかを推測し、その推測をテストし、実際の観測値とより厳密に一致するように推測を調整して、自身をトレーニングします。

この試行錯誤のアプローチはすべてコンピューターで、つまりオンプレミスのコンピューター上かクラウド上において行われます。 ですから、生産ラインを最適化するために必要なテストを現場で行う必要がありません。現場でテストを行うと、装置の故障のリスクが伴い、変更が加えられるたびに生産活動が中断してしまうことから、コストが高く付いてしまいます。

トレーニング済みのインダストリアルAIを使用

インダストリアルAIのトレーニング完了後、それをどのように展開するかは、その企業の意思決定系統などの多くの要因に左右されます。インダストリアルAIアプリケーションは、データを扱うときに思考習慣に根ざしていないため、直感に反する変更を提案してくる可能性があります。 その結果、一般通念に反するアドバイスをするかもしれません。

歴史の長い企業では、何か実施する際に常に重要な慣習がある場合に、どのように技術革新を継続するかが課題となることがよくあります。 従来の常識が、実際に会社の成長の妨げになっている場合、インダストリアルAIは非効率的な思考習慣に直接切り込んで来るかもしれません。 組織のすべての階層にわたってデータ主導の意思決定を実践するスマートエンタープライズを実践している企業では、当該の装置の制御をインダストリアルAIシステム自体に委ねることで、インダストリアルAIが推奨することを迅速に実現できます。

人に意思決定の議論に加わってもらいたいと考えている企業の場合、インダストリアルAIによって変更点や調整した箇所のリストを作成したり、以前は人が注意を払っていなかった関係性や関連性を明確に説明したりできます。企業がプロセスシミュレーターソフトウェアを使用している場合は、シミュレーション上で変更をテストしてから、現場に導入できます。

大きなメリットと小さなメリット

インダストリアルAIがもたらす大きな利点の1つは、一見無関係に思える情報間の関連性を発見することです。

たとえば、機器の故障を減らすことを目標としていた企業が、インダストリアルAIを使用してバルブ故障の原因を探していたとします。その会社の機器の安全管理者は、装置が故障する数分前、バルブが故障する前に、圧力が急上昇していることをすでにある程度把握していました。インダストリアルAIはトレーニング中に、緊急の生産中断を喚起するほどではないが、故障が起きる数週間前に圧力の微妙なぐらつきが発生することを捉えていました。

インダストリアルAIは、市場情報を組み込んで、仕入れと販売における価格の変化に基づいてバリューチェーンを最適化することもできます。 Tこれは石油業界では特に重要です。石油およびガス業界向けのAIにより、価格などが大幅に変化した場合でも企業は素早く最適な対応が可能になります。インダストリアルAIを利用する以前は、生産を縮小する決定には、さまざまなレベルにおける経営管理者間の合意が必要でした。今では、スマートエンタープライズはこうした変更をアルゴリズムに調整させます。 機械学習ソフトウェアにより、組織のさまざまなレベルからの情報を手元に置いておくことができ、たとえば市場や販売のデータnなどからメンテナンスの最適なスケジュールを知ることができます。

FAQs

インダストリアルAIは産業用ロボットとどのような関連がありますか?
産業用ロボットは、特に自動車製造において、何十年にもわたって広く受け入れられており、製造業の定番手段となっています。人工知能は、コンピュータービジョン研究とジェネレーティブデザインの開発を通じて産業用ロボットの機能を改善してきましたが、ロボット工学は一般にインダストリアルAIとは異なる分野に属していると考えられています。

インダストリアルAIのプログラムは、各ケースごとに新しく作成する必要がありますか?
いいえ、インダストリアルAIと機械学習の利点は、標準化できることです。新しいデータをインプットしていくことで学習することができます。人工知能の最も一般的な実用例の1つであるニューラルネットワークは、適応性があり、さまざまな目的で広く使われています。