製造業におけるAIの新しい波：使用例、メリット、その他

人工知能（AI）は、10年以上にわたって製造業の生産性向上の原動力となってきました。予知保全から欠陥検出まで、さまざまなアプリケーションによって、データと組み合わせたAIモデルの価値が証明されています。

しかし、ここ数カ月でAI革命の新たな局面を目の当たりにし、早期導入企業はすでに目覚ましい生産性向上を経験しています。この記事では、オープンAIや大規模言語モデルのようなこれらの新技術が、製造業の展望をどのように再構築しているかを探ります。

製造業では、さまざまな業務に関連するプロセスやマニュアル、文書など、文字情報があふれています。

chatGPTインターフェースを備えた大規模言語モデル（LLM）を活用することで、このテキストデータを効率的に解析し、数秒で価値ある情報を抽出することができます。

作業員、エンジニア、オペレーターは、この豊富な知識に簡単にアクセスできるようになり、必要な情報を検索して取り出す方法に革命をもたらします。複雑な手順を案内してくれるインテリジェントなアシスタントがいるようなものです。

生産現場で作業員が問題に遭遇した場合、それを迅速かつ正確に報告することが重要です。ChatGPTのような生成AI技術を活用することで、作業員は簡単に問題を伝えることができ、自動分類とシンプルなビジネスロジックにより、システムは品質テストのトリガー、メンテナンス対応、監督者の支援要請など、適切なアクションを開始することができます。

この合理化されたコミュニケーションプロセスにより、応答時間が大幅に短縮され、業務上の課題をタイムリーに解決することができます。(AIメッセンジャーはTulip ライブラリからダウンロードできます。）段落#1で示したアプローチにより、時間の経過とともに、AIからオペレータに直接解決策を提案することができます。

問題が解決されると、解決策がテキスト記述として保存され、成功した解決策の自然言語データセットが作成されます。これをAIが利用できるようにすることで、類似の問題とその成功した解決策、さらには推奨される次善の策を返すことができます。

ビジネスインテリジェンス（BI）は、製造データから真の洞察を得る上で極めて重要な役割を果たします。しかし、従来のBIツールは専門的な知識を必要とすることが多く、データ専門家の利用が限られていました。AIを活用したソリューションの登場は、この現状に挑戦するものです。

AIの支援により、BIの豊富な経験を持たない個人でもSQLクエリを作成し、数秒でデータから意味のある洞察を抽出できるようになりました。AIがさらに進化すれば、クエリの提案や比較分析も可能になり、データ主導の意思決定がこれまで以上に身近で直感的なものになるでしょう。

標準作業手順書（SOP）は、複雑な定型作業を正確に実行しなければならない製薬などの業界では不可欠なものです。従来、SOPの作成には時間がかかり、綿密な文書化が必要でした。しかし、Tulip フロントラインオペレーションプラットフォームと OpenAI APIの統合により、SOP作成の新時代が到来しました。

AIとアプリケーションの力を活用することで、作業員はSOPを自動生成できるようになり、時間とリソースを大幅に節約できます。この変革により、組織はオペレーショナル・エクセレンスとプロセス改善に集中できるようになり、最終的に全体的な効率が向上します。

AIが製造業の生産性に与える影響は急速に進化しています。テキストデータからの洞察の抽出や効果的なコミュニケーションの促進から、データ分析機能による非技術系ユーザーの能力向上やSOP作成の自動化まで、AIは業界に革命をもたらしています。

早期導入企業はすでに、生産性の向上、効率の改善、業務の合理化など、これらの革新的な技術のメリットを享受しています。

AIが進歩し続けるにつれ、製造業の未来を形作る創造的で変革的なアプリケーションがさらに増えることが予想され、私たちはかつてないレベルの生産性と競争力を手に入れることがTulip 。