業界におけるAIとは何を意味するのでしょうか?

一般的なAIとは異なり、産業におけるAIは品質管理、予知保全、プロセスの最適化、ロボット工学などの特定のアプリケーション分野に焦点を当てています。業界におけるAIとは複雑なタスクを自動化し、パターンを認識し、予測を行うためのアルゴリズムと機械学習の使用を指します。マシンやシステムからの大量のデータが分析および処理されます。

しかし、なぜ企業は業界でAIに依存する必要があるのでしょうか?

たとえば、この分析を使用して、機械の故障をリアルタイムで検出できます。産業における AI の使用によって予知保全が可能になり、製品のクオリティを確保し(予測品質)、リソースをより効率的に使用すること(予兆エネルギー)が可能になります。

AIは業界にどのような利点をもたらしますか?

これが、企業がAIソフトウェアを使用する必要がある理由です。

• 生産性とOEEの向上
• 状態ベースのメンテナンスへのメンテナンス戦略の転換
• コストの削減、例: B. エネルギーと生産について
• 労働安全の向上
• 競合他社との差別化による競争優位性
• 品質の向上
• 計画外のダウンタイムの減少

本番環境におけるAIのメリットは多岐にわたります。たとえば、予知保全などのAIソリューションは高価な故障につながる前に故障を検出できます。問題が発生した場合はメンテナンス対策をすぐに開始できます。計画外のダウンタイムが回避され、メンテナンス コストが削減され、企業の生産性が向上します。これに関連して、データは労働安全にも貢献します。つまり、材料の疲労を部分的に特定できるため、危険な状況を防ぐことができます。

業界におけるAIのもう 1 つの大きな利点は製品の品質の向上です。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、修正することができます。拒否ややり直しが減ります。これは顧客満足度の向上と企業のイメージ向上につながります。

このため、予測能力もAIの重要な側面になります。AIアルゴリズムは大量のデータを分析することで、他の専門家が見逃しがちな傾向やパターンを特定できます。これにより、企業は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できるようになります。

産業におけるAIの使用: 段階的な説明

産業におけるAIの使用には慎重な計画と準備が必要です。企業特有のニーズに合わせて適切なAIテクノロジーを選択することが重要です。スケーラビリティ、柔軟性、データ互換性などの側面を考慮する必要があります。業界で完成したAIプロジェクトが多数あるおかげで、私たちは貴重な洞察を提供し、企業でAIを使用する際に何を考慮する必要があるかを示すことができます。

1. 購入するかどうかの決定:
AIソリューションを導入する前に、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定する必要があります。特定の要件、リソース、予算を考慮する必要があります。計画されたソリューションにはどれくらいの費用がかかる可能性がありますか? AI、データサイエンス、IT、生産などのノウハウを備えた熟練労働者は十分にいますか?

答えを見つけるのは必ずしも簡単ではありません。AIソリューションの製造または購入ガイドでは詳細を確認し、チェックリストを使用して、社内製造と外部製造のどちらがより良い選択肢であるかを判断できます。

2. データ収集:
本番環境の関連データソース, センサ, 機械ログ, 品質管理データなどを特定する必要があります。データ接続を保証する必要があります。

3. データ処理と分析:
AIを効果的に活用するには高品質かつ十分なデータを保有することが重要です。これらはAIアルゴリズムによる処理のためにクリーニング、構造化、準備する必要があります。目標はデータ内のパターンとつながりを認識することです。

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ます。包括的なテストにより、すべてがスムーズに動作し、データがリアルタイムで処理できることが保証されます。

5. トレーニング：
AIモデルは収集されたすべてのデータを使用してトレーニングされます。AIモデルの精度とパフォーマンスを向上させるにはトレーニング プロセスを定期的に見直し、調整することが重要です。このようにして、常に最良の結果が得られます。

このステップバイステップ ガイドを使用すると、本番環境にAIを実装するための強固な基盤が得られます。AIは生産を最適化し、競争力を高める大きな可能性をもたらします。

例：産業におけるAIの活用

産業におけるAIの実際的な応用を説明するために、いくつかの具体的な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、そのメリットを享受しています。

• 自動車業界ではFesto AX Industrial Intelligence を使用して、ボディ シェル生産における機械の可用性と品質保証を向上させました。AIアルゴリズムを使用することで、圧縮空気の落下などの問題をリアルタイムで検出し、即座に対処することができます。これにより、スクラップや再作業が大幅に減少し、大幅なコスト削減につながりました。計画外のダウンタイム は 25% 、 平均修復時間(MTTR) は 20%によって削減できます。

• 半導体業界の別の企業 はFesto AX Industrial Intelligence を使用してウェーハの品質を最大化しました。AI分析により、鋸引きプロセスにおける典型的なエラーの原因(表面粗さなど)を事前に特定できます。これに基づいて、早期の品質保証対策が開始されました。会社 ラインごとの無駄が削減されたため、 年間 100,000 ユーロを節約しました。

結論と展望

産業における人工知能の使用には大きな可能性があります。これは効率の向上、コストの削減、意思決定のためのより良い基盤の提供など、企業にさまざまな利点をもたらします。

産業におけるAIの将来は有望です。AIテクノロジーが絶え間なく開発され、その可能性に対する認識が高まるにつれ、産業におけるAIの使用は今後も増加していくでしょう。企業は競争力を維持し、革新的なソリューションを開発するために、早期に問題に対処し、AIが提供する機会を活用する必要があります。さまざまな用途に。たとえば、シリンダーの予知保全など、標準化されたAIソリューションがすでに市場に存在しています。これらは自分で接続できるため、業界でAIを簡単かつ手頃な価格で導入できます。

実際の例は企業が生産現場でAIの恩恵をすでに受けていることを示しています。このAIソリューションを自分で開発するか購入するかは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と、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なインタフェースなどのメリットが得られます。製造または購入の決定を慎重に検討し、企業固有のニーズとリソースを考慮することが重要です。