Choosing between building your own AI solution or buying a proven one can define your success in predictive maintenance. But without a clear strategy, companies risk high costs, long development times, and missed opportunities.
In this guide you will discover:
✅ How to make informed Make-or-buy decisions in an industrial environment
✅ The specific decision criteria for software and AI applications
✅ If standardised AI Apps are a solution for OEMs and End Users
Download now and take the first step toward smarter, AI-powered maintenance decisions
一般的なAIとは対照的に、製造業におけるAIは品質管理、予知保全、プロセス最適化、ロボット工学といった特定の応用分野に焦点を当てています。 製造業におけるAIとは複雑な作業を自動化し、パターンを特定し、予測を行うためにアルゴリズムと機械学習を使用することを指します。 これには機械やシステムからの大量のデータを分析処理することが含まれます。
しかし、なぜ企業は製造業でAIを活用すべきなのでしょうか？
その一例として、機械のデータを分析することで、機械の異常をリアルタイムで検出することができます。 産業界でAIを活用することで、予知保全を可能にし、製品品質を確保し(予知品質)、資源をより効率的に活用することができる(予知エネルギー)。
機械学習(ML)は製造業におけるAIの技術的バックボーンです。 ルールベースのシステムとは異なり、MLモデルは過去とリアルタイムの生産データから学習し、継続的に予測を改善します。 そのため、プロセスや条件が頻繁に変化するダイナミックな環境では特に貴重な存在となります。
典型的なアプリケーションには故障が発生する前にアルゴリズムが機械の摩耗パターンを検出する予知保全や、コンピュータービジョンシステムが手作業による検査よりも迅速かつ確実に欠陥を特定する品質管理などがあります。 MLはプロセスの最適化にも使われる。例えば、エネルギー消費量を削減したり、生産品質を安定させたりするために、リアルタイムでパラメーターを調整することができます。 MLが需要の変動、納期、材料の入手可能性を分析し、より弾力的でコスト効率の高いプロセスを構築します。
機械学習の強みはそのスケーラビリティにあります。一度学習したモデルは複数の工場や生産ラインに適用することができ、企業はベストプラクティスをグローバルに規格化することができます。 同時に、アルゴリズムはローカルな条件に適応し、新しいデータセットごとに学習し続けます。
これは企業にとって、ダウンタイムの減少やコストの削減だけでなく、柔軟性や競争力の向上も意味します。 したがって、MLを生産システムに統合することは真のデータ駆動型製造に向けた決定的な一歩となります。
だからこそ、企業はAIソフトウェアを使うべきなのです：
生産現場におけるAIの利点は多岐にわたります。 例えば、予知保全のようなAIソリューションは高価な故障につながる前に故障を特定するために使用できます。 問題が発生した場合、すぐにメンテナンス対策を講じることができます。 計画外の故障を回避し、メンテナンスコストを削減し、企業の生産性を向上させます。 さらに、材料の疲労をある程度検知できるため、危険な状況を防ぐことができ、労働安全にも貢献します。
産業界におけるAIのもう一つの大きな利点は製品の品質向上です。 AIを活用することで、企業は欠陥やエラーを早期に検出して修正できるため、不良品や手戻りを減らすことができます。 これが顧客満足度の向上と企業イメージの向上につながります。
だからこそ、予測能力はAIのもうひとつの重要な側面なのです。 大量のデータを分析することで、AIアルゴリズムは他の専門家であれば通常見逃してしまうような傾向やパターンを特定することができます。 これにより、企業は十分な情報に基づいた意思決定を行い、将来の課題をより適切に管理することができます。
産業界におけるAIの活用には入念な計画と準備が必要です。 企業の具体的な要件に合った適切なAI技術を選択することが重要です。 スケーラビリティ、柔軟性、データの互換性といった側面が考慮されるべきです。 私たちは産業界で完了した多くのAIプロジェクトのおかげで、貴重な洞察を提供し、産業界でAIを使用する際に考慮すべきことを示すことができます。
1. 作るか買うかを決める
AIソリューションを利用する前に、企業はAIソリューションを社内で開発するか、外部から購入するかを決めなければなりません。 意思決定の過程ではそれぞれの要求、リソース、予算を考慮に入れなければなりません。 解決策にいくらかけたいのか？ AI、データサイエンス、IT、プロダクションなどに精通したスペシャリストは十分にいるのでしょうか？
答えを見つけるのは必ずしも簡単ではありません。 AIソリューションのmake or buyガイドではAIソリューションについて詳しく説明しています。
2. データ収集：
センサ、機械ログ、品質管理データなど、生産に関連するデータソースを特定しなければなりません。 データ接続は保証されなければなりません。
3. データ処理と分析：
AIを効果的に活用するためには十分な質の高いデータを持つことが重要です。 これらはAIアルゴリズムで処理できるように、クリーンアップされ、構造化され、準備される必要があります。 目的はデータのパターンと相関関係を特定することです。
4. 統合：
AIソリューションは既存の生産システムに統合されなければなりません。 すべてがスムーズに機能し、データをリアルタイムで処理できることを確認するために、包括的なテストが実施されます。
5. トレーニング：
AIモデルは収集されたすべてのデータで学習されます。 AIモデルの精度とパフォーマンスを向上させるためにはトレーニングプロセスを定期的に見直し、適応させることが重要です。 これにより、常に最高の結果が得られます。
このステップバイステップのガイドは生産工程にAIを導入するための強固な基盤を提供します。 AIは生産を最適化し、競争力を高める大きな可能性を秘めています。
AIが産業界でどのように活用できるかを説明するために、具体的な実例を見てみましょう。 これらの企業はAIソリューションの購入を決定し、利益を得ています。
産業界で人工知能を活用すれば、大きな可能性を引き出すことができます。 効率性の向上、コスト削減、意思決定のためのより良い基盤など、企業に幅広いメリットをもたらします。
産業界におけるAIの未来は有望です。 AI技術が発展し続け、その可能性に対する認識が高まるにつれ、産業界におけるAIの利用は今後も増え続けるでしょう。 革新的なソリューションを開発し、競争力を維持できるよう、企業は早い段階からこの話題に取り組み、AIが提供する機会を活用すべきです。 シリンダの予知保全など、さまざまな用途の規格化されたAIソリューションがすでに市場に出回っています。 これらは接続可能で、産業界へのAI導入を簡単かつ便利にします。
実例は企業がすでに生産現場でAIの恩恵を受けていることを示しています。 AIソリューションを購入するのか、それとも独自に開発するのか、慎重に検討する必要があります。 専門家からAIソリューションを購入することで、迅速な実装、実績のあるアルゴリズム、ユーザーフレンドリーなインタフェースなどの利点が得られます。 作るか買うかを慎重に検討し、企業の具体的な要件とリソースを考慮することが重要です。