産業革命は、前世紀にわたる工業製造の効率性の重要な要因となっています。しかし、工業用具のデジタル化の増加と、現場と工場の床での人工知能（AI）の台頭により、私たちは新しい革命に入っています。
人工知能の付加価値
AIは、1つのマシンから製造ライン全体およびサプライチェーン全体にスケーリングします。私たちが焦点を当てた詳細レベルを拡大することにより、製造に革命をもたらします。
1つ目は、可視性のために工場を接続することです。 AIは、取得したデータのコンテキスト化と、工場のデジタルツインの作成において役割を果たします。次の段階では、データを使用して原因と効果を分析します。また、データは、AI、機械学習、シミュレーションを使用して生産性を向上させると何が起こるかを予測します。第3フェーズでは、このシフトは規範的機能に向かっており、最適化された操作を促進し、自律システムにつながります。
最初のステップは、暗いデータを収集して理解することです。 AIは、データを評価および分析して、効率を改善し、有用な予測を行い、品質と信頼性をさらに向上させる方法に関する洞察を提供できます。
従業員と効果的に協力します
要するに、コラボレーションは、視界と制御を拡大することにより、人々がもたらす価値を最適化します。人々はAIベースの生産ラインの必要な部分です。また、人々を強化し、学習を加速します。 「AIコーチ」を開発して、従業員を開発および改善します。複雑さと変化に戻ります
AIの開発に見られる主な傾向の1つは、一貫性から変動へのシフトです。いくつかの点で、生産ラインがより単純化され、一貫した一貫性があるほど、弾力性が低くなります。
機械から工場の床、サプライチェーンまで
マシンレベルの分析は、システム全体の効果をキャプチャするための範囲が制限されています。システムがより複雑であればあるほど、全身効果の増幅が発生するにつれて大きくなります。 AIを使用して、単一のステーションの切断パスまたはロボットアセンブリを最適化するだけでなく、各段階間の生産ライン全体と相互依存関係を最適化することができます。
これらの洞察は、関連するデータにアクセスできる限り、工場を超えて拡張することもできます。 AIは、コンポーネントの実装でボトルネックを識別できます。より高いレベルでは、AIはサプライチェーン全体について予測することができます。サプライヤーのデータが十分でない可能性があるため、青色の予測がより困難になる可能性があります。ただし、顧客があなたが時間通りに配達すると予測できるように、顧客が詳細な生産ライン情報を求めることができるときが来ています。
ヒューマンファクター：信頼
これは、AI：Trustの礎石を強調しています。人間の従業員をループに連れて行くと、信頼について考えなければならないからです。 AIは、それを扱っている人々がその推奨事項を信頼しない場合、必ずしも効率、品質、または信頼性を改善しないためです。
工業人工知能の未来
AIは、人々、スキル、ワークフローを強化する強力なテクノロジーです。 AIは、自動化の利点を失うことなく、複雑さと変動性を生産ラインに戻すことを可能にします。製造会社は、テストと生産コストを削減しながら、製品の品質を向上させることができます。
AIはまた、人間と機械の間のより高いレベルのコラボレーションを促進しました。そして、効率を高めて事業を最適化すると、自動的に消費電力やその他の廃棄物を削減すると、持続可能性を個別に計画する必要はありません。
産業製造業に対するAIの傾向と影響は、ビジネスを行う場所によって異なることに注意することが重要です。世界のすべての地域が「労働不足」に対処しているわけではなく、よく訓練された労働の問題は米国、ヨーロッパ、アジアの間で大きく異なります。 AIテクノロジーは驚くべき速度で進歩していますが、毎年よりアクセスしやすくなっています。
そのために、ソフトウェアとツールは、人工知能の将来においてより大きな役割を果たします。ただし、産業界には、ツールの長期的な信頼性と安定性が必要です。 6か月ごとに変更することはできません。時間が経つにつれて、AIはより強力で使いやすくなります。