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現代の製造現場は非常に競争が激しく、企業は様々なリソースを活用し、競合他社よりも優位に立つ必要があります。このため、インターネットを介した工場の機械、労働者、コンピューター間の絶え間ない相互作用によって定義される時代、インダストリー4.0が台頭してきました。
モノのインターネットIoT）の力を活用することで、製造業者は生産性、効率性、現場の 安全性をよりよく管理できるようになりました。さらに業務を改善するために、製造業者は生産中に作成される膨大な量のデータを適用するために、人工知能と機械学習に目を向けています。
その結果、機械学習プログラムが提供する人工知能がパターンを導き出し、関心のある分野を浮き彫りにすることで、生産プロセスや改善の機会に関する重要な洞察が得られます。その結果、製造業者はより良い生産中心の意思決定を行い、ビジネスを前進させることができます。
この記事では、機械学習が製造業でどのように活用されているのか、また機械学習によって生産プロセスや全体的なビジネスがどのように改善されるのかをご紹介します。
製造業における機械学習とは？
製造環境における機械学習の様々な応用を探る前に、その技術自体を理解することが重要です。機械学習は基本的に、アルゴリズムに多くのデータを与えることで、人間と同じように自ら学習し、プロセスを改善していきます。
機械学習と人工知能はしばしば同じ意味で使われますが、AIがコンピュータや機械を使って人間の思考をシミュレートするという広い概念を指すのに対し、機械学習はコンピュータや機械が人間に明示的にプログラムされることなく学習できるようにするAIの応用であるという点で異なります。
製造業者は、生産プロセスとそれに関連する活動に適した2つの主要な機械学習モデルを利用します。教師あり機械学習と教師なし機械学習です。
前者は、AIを活用して、事前に定義された終端を持つ大規模なデータセットからパターンを導き出すものです。これは、機械の残りの耐用年数や特定の機器の故障の可能性を判断する際に特に役立ちます。
一方、教師なし機械学習は、結果がまだわかっていないデータセットからパターンを特定することに関係します。例えば、エンジニアや監督者は、機械学習を使用して、生産プロセスにおける未知の異常や欠陥部品を検出することができます。
ここで、製造現場における機械学習の実用的な応用について説明します。
製造業における機械学習の例
製造業は、人工知能を生産業務のさまざまな側面に適用する新しい方法を継続的に見出しています。今日の製造業におけるAIの一般的な使用例には、次のようなものがあります：
予知保全：この技術は、機械や設備のデータから、故障の可能性を示すパターンを特定します。これにより、関連するオペレーターやメンテナンスクルーが故障する前に機械を修理することができ、ダウンタイムを短縮してラインを動かし続けることができます。
論理的で分析的なサプライチェーンマネジメント製造業は、生産工程に必要な適切かつ高品質な資材を供給するサプライヤーを信頼する必要があります。AIと機械学習は、倉庫や在庫管理、入出荷、製品に対する顧客の需要など、サプライチェーンに関連するさまざまなタスクを選別することができます。
これにより、受注処理と全体的な生産性の遅れを防ぐことができます。
高度なデジタルツインの活用：デジタルツインとは、物理的なオブジェクトを仮想的に表現したものです。製造業では、新製品や設備、さらには製造現場のレイアウトにまで適用できます。さらに、製造業は機械学習を活用して製品設計を最適化し、より効率的な運用のために生産ラインをカスタマイズします。
エネルギー利用と予測：機械学習は工場の機械からの生データを分析し、一般的なエネルギー消費に関するパターンを導き出します。さらに、製造業者はこの技術を使用して将来の消費量を予測し、適切な計画を立てることができます。
品質と歩留まりの予測製造業者は機械学習を応用して、歩留まり低下や品質不良の可能性のある原因を検出します。この技術により、廃棄の可能性が高い原因が特定され、製造業者はそれに応じて業務を調整することができます。
製造環境における機械学習のメリット
さまざまなユースケースにより、製造業者は生産業務に機械学習を導入することで大きな利益を得ることができます。機械学習の最も注目すべき利点には、次のようなものがあります：
より良いサプライチェーン管理：機械学習の適切な導入により、製造業者は工場に常に適切な資材があることを保証します。これにより、タイムリーな注文完了と納品により顧客満足度が向上します。
品質管理の向上：先に述べたように、メーカーは機械学習を予測品質やメンテナンスに活用しています。これにより、生産ラインの設備が完璧な稼働状態を維持できるようになり、不良品が生産ラインから出荷される可能性が低くなります。
生産コストの削減：先のユースケースで機械学習を活用すると、生産コストの削減につながります。その結果、故障した機械の修理、光熱費、スペースの使用などにかかる費用が削減されます。
従業員の安全性の向上：予知保全により、不具合のある機械を操作することで従業員が影響を受けたり、危険な目に遭ったりすることがなくなります。さらに、理想的なスペース利用やレイアウトにより、作業員は安全なゾーンでのみ作業することができます。
製品設計の改善：機械学習により、製造業者は顧客のニーズを考慮して需要のある製品を設計することができます。企業は、自社の製品が市場の特定のペインポイントを解決しているという確信に基づいて、市場に即応した製品を提供することができます。
機械学習の始め方
機械学習を始めるには、製造業者は、モデルに供給するために、すべての生産活動にわたって一貫した信頼性の高いデータ収集を可能にするシステムとプロセスを開発する必要があります。
さらに、機械学習は、製造業にとって、その技術の力を生産業務における実用的な用途に変換するための専門知識がない場合には、特に困難となる可能性があります。
Tulip使用することで、メーカーは、正確で一貫性のあるデータ収集を可能にするアプリケーションの相互接続されたエコシステムを活用し、モデルが学習できる質の高い情報を大量にモデルに供給することができます。これにより、さまざまな生産工程に技術を全面的に導入することができ、上記のような多くのメリットを促進することができます。
機械学習は、学習するためのデータをより多く取得するにつれて進化し続けるため、最終的には、製造業者は機械学習に忍耐強くなる必要があります。そのため、企業は、この次世代技術によってもたらされる大きなメリットを確実に実現できるよう、事業寿命を通じて継続的にこの技術を適用する必要があります。
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