製造業界は、コスト圧力、サプライチェーンの変動、3DプリンティングやIoTなどの技術革新に直面しています。これらの課題に対処するため、プロセスの最適化、効率の向上、設備の全体的な有効性の改善が求められています。さらに、炭素排出量の削減、循環型経済の採用、エコフレンドリーな取り組みへの移行といった持続可能性とエネルギー転換への対応も必要です。また、革新を続ける一方で、安定性と安全性を確保する圧力もあります。製造業におけるAIの予測の不正確さは、マーケティングキャンペーンでは些細な問題に過ぎませんが、製造現場では致命的な結果を招く可能性があります。
ジェネレーティブAIは、これらの課題に対する解決策を提供します。以下は、ジェネレーティブAIが製造業で活用される主な方法です：
1. **要約** – ジェネレーティブAIは、操作マニュアル、SOP、ログブック、過去のインシデントなどの膨大な情報源から、迅速かつ効果的に正確な情報を取得するための方法を設計するのに使用されます。これにより、従業員はタスクに集中し、不必要な遅延なく進捗を遂げることができます。また、設備や機械が故障した場合、メンテナンスエンジニアはジェネレーティブAIを使用して、メンテナンスマニュアルとプロセスパラメータの分析に基づいて迅速に問題を診断できます。
2. **コンテキストデータの理解** – IBMは、ジェネレーティブAIを活用したAIパワードのナレッジディスカバリーシステムを開発しました。これにより、コンテキスト化された産業データを用いて新たな洞察を解き放ち、データ駆動型の意思決定を加速します。また、リアルタイムでのプロセス状態の可視化を可能にし、プロセスの障害を軽減し、黄金バッチの検出と予測を行います。
3. **コーディング支援** – ジェネレーティブAIは、コードの文書化、モダナイゼーション、開発にも役立ちます。例えば、Water Corporationは、IBMのジェネレーティブAI機能を備えたWatson Code Assistantを採用し、クラウドベースのSAPインフラへの移行を支援しました。これにより、AIによる自然言語入力に基づく推奨を使用してコード開発を加速し、展開時間と手作業を大幅に削減しました。
4. **資産管理** – ジェネレーティブAIは、資産管理を変革する力を持っています。複数のKPIを同じプロセスで予測する必要がある場合や、類似の資産のフリートがある場合には、資産の基礎モデルを一つ開発し、それを複数回微調整する方が効果的です。また、ジェネレーティブAIは、故障データが少ない場合にも、予測保全のためのトレーニングに利用できます。
ジェネレーティブAIにより、製造業界はデジタル化の取り組みを大幅に加速させることができます。IBMは、ジェネレーティブAI技術が企業の戦略的な核心で企業を強化すると信じています。今後2年以内に、エンタープライズ環境内のAIの約3分の1が基礎モデルによって動力を供給されると予測されています。ジェネレーティブAIは、他のAIおよび分析技術をより消費しやすくすることで、製造企業が投資の価値を実現するのを助けます。
【ニュース解説】
製造業界は、コストの圧力、サプライチェーンの不安定さ、そして3DプリンティングやIoTといった技術革新に直面しています。これらの課題に加えて、環境への配慮やエネルギー転換への対応も求められており、製造業はプロセスの最適化、効率の向上、設備の全体的な有効性の改善を迫られています。さらに、革新を続けながらも、安定性と安全性を保つ必要があります。製造現場でのAIによる予測の誤りは、重大な事故につながる可能性があるため、特に注意が必要です。
ジェネレーティブAI（生成的AI）は、これらの課題に対する解決策を提供する可能性があります。ジェネレーティブAIは、データや情報を生成し、理解するためのAI技術で、以下のような方法で製造業に応用されています。
1. 要約：ジェネレーティブAIは、操作マニュアルや過去のインシデント報告などの膨大な情報から、必要な情報を迅速かつ効果的に抽出するために使用されます。これにより、従業員は情報検索にかかる時間を減らし、本来の業務に集中できるようになります。
2. コンテキストデータの理解：IBMが開発したAIパワードのナレッジディスカバリーシステムは、ジェネレーティブAIを用いて、産業データから新たな洞察を引き出し、意思決定を加速します。これにより、プロセスの状態をリアルタイムで把握し、問題を迅速に特定できるようになります。
3. コーディング支援：ジェネレーティブAIは、コードの文書化や開発を支援し、ITのモダナイゼーションを促進します。例えば、Water CorporationはIBMのWatson Code Assistantを使用して、コード開発を加速し、開発労力を30%削減しました。
4. 資産管理：ジェネレーティブAIは、資産の基礎モデルを作成し、予測保全のためのトレーニングに利用されます。これにより、故障データが少ない場合でも、効果的な保守管理が可能になります。
ジェネレーティブAIは、製造業界のデジタル化を加速し、企業の戦略的な核心で企業を強化すると考えられています。今後2年以内に、エンタープライズ環境内のAIの約3分の1が基礎モデルによって動力を供給されると予測されており、ジェネレーティブAIは他のAIや分析技術をより使いやすくすることで、製造企業が投資の価値を実現するのを助けると期待されています。
この技術のポジティブな側面は、効率化、コスト削減、リスクの低減などですが、潜在的なリスクとしては、AIの誤動作やセキュリティの問題が挙げられます。また、規制に関しては、AIの使用に関する新たなガイドラインや規制が必要になる可能性があります。将来的には、ジェネレーティブAIの進化により、さらに高度な自動化やスマートファクトリーの実現が期待されています。
from 4 ways generative AI addresses manufacturing challenges.
