AIがどのように製造を変革するか

AIで全体の生産性を向上

オートメーションは新しいものではありません。しかし、未来の工場では、AIを活用してオートメーションを一歩進め、マシンビジョンでセンサ機能を強化し、制御システムの演算能力を加速し、潜在的な障害を特定するための意思決定に情報を提供するために学習エージェントを導入し、より安全な環境でより良い生産性を実現します。

ロックウェル･オートメーションでは、意思決定者から制御エンジニアやオペレータまで、さまざまな役割にわたってAIが付加価値をもたらすことができることを認識しています。サプライチェーン全体でプロセスを橋渡しすることで、お客様はプロセスを合理化し、生産性を高めることができます。 

システムは本質的に、デバイスまたはソフトウェアの中核的な使用に合わせて生産システムの側面を最適化および制御するロータッチからノータッチのAI機能を使用します。

例えば、FactoryTalk^® DataMosaix^™で使用可能な異常検出アルゴリズムとFiix^® Asset Risk Predictorの継続的なAIモニタは、製造メーカが摩耗している機器を特定したり、異常を見つけて迅速に交換するのに役立ちます。これにより、ダウンタイムの低減、大幅なコスト削減が実現できます。これらはネイティブに導入され、メンテナンスはほとんど必要なくなります。

パートナシップを通じて産業運用の未来を形作る

自動から自律型生産へと移行する中、産業用AIは製造メーカがシステムを進化させ、学習し、環境に適応できるように支援しています。

テクノロジと同様に重要なのがパートナシップです。

当社は、それぞれの分野の専門家と提携することで、お客様に包括的で市場最高のソリューションを提供できると考えています。最近、NVIDIAとのコラボレーションに着手し、NVIDIA Omniverse Cloudアプリケーション･プログラミング･インターフェイス(API)と当社のデジタルツインソフトウェアであるEmulate3D^™を統合しました。これにより、運用やシミュレーションを含む既存の能力ファクトリ分析が強化され、サプライチェーン全体の運用がより予測できるようになります。

生成AIの大規模言語モデル(LLM)は、制御技術を変革するもう1つの分野です。自然言語を理解し、理解することで、LLMはワークフローを迅速化できる可能性があります。先ごろMicrosoft社と共同でAzure OpenAIサービスをFactoryTalk^® Design Studio^™に追加すると、産業用オートメーションの設計を加速する力が得られます。エンジニアは自然言語プロンプトを使用してコードを簡単に生成し、ルーチンタスクを自動化して設計効率を改善できるようになりました。LLM機能により、産業用オートメーションシステムを構築しているお客様は、より迅速な実験とテストが可能になり、市場投入までの時間を短縮できます。

当社のAIを活用したソリューションで、お客様のビジネスをどのように未来につなげることができるかについては、こちらをご覧ください。

この記事は、スコット･ウールドウッジのLinkedInページに掲載されたものです。