AIは人材を置き換えるのではなく、どのように補強するか

寄稿編集者: ジム･モンタギュー

多くの人が、オートメーションによって仕事が奪われるのではないかと懸念しています。しかし、急速に移り変わる今日の技術、サプライチェーンの混乱、すでに埋まっていない何百万もの仕事を考えれば、たとえ仕事内容が変わり、再教育が必要になったとしても、誰にとっても十分な仕事がある可能性が高いのです。

最高技術責任者のシリル･ペルデュカットは次のように説明します。「ロックウェル･オートメーションは人間の可能性を広げたいと考えています。私たちが未来や工場でのロボットのようなものについて語るとき、現場から人を排除するのではなく、既存の人とその能力を補強することを望んでいます。」

彼はさらに付け加えました。「人工知能(AI)含めて、今日、多くの流行語がありますが、それは単なる技術のことではありません。それは人々のために適切な経験を創造することです。人々にとって使いやすいツールを作ることなしに、未来に投資する方法はありません。」

ペルデュカットは、ボストンで開催された2023 Automation Fair®の閉会基調講演でこのように述べました。

課題に対する戦略

ペルデュカットは、各業界や企業が直面している課題の組み合わせから始めることが重要だと報告しました。「製造メーカは安定した生産を望んでいますが、多くの要求は急速に進化しています。多くの自動車はほとんど独自のモデルとして製造され、多くの医薬品はますます個別仕様で製造されています。」

「第2の大きな課題は、サプライチェーンの不安定性と、COVID-19パンデミックの際に急増した、半導体などの原材料や完成品の不足であり、ウクライナ戦争の継続やその他の地政学的混乱により、最近も続いています。こうした激変やその他の不確実性は、サイバーセキュリティリスクの増大を伴っています」と、続けました。

「サイバープローブ、侵入、攻撃は通常、製造現場やインフラを標的とする悪意のある行為者からもたらされます。これらの課題は、ユーザが俊敏性と最適化を維持し、高い生産性を維持する必要がある理由です」と、彼は語っています。

これら複数の課題への有用な対応をユーザが開発できるよう、ペルデュカットは4つの角度から現在と将来の状況を概説しました。すなわち、アジリティ(俊敏性)と最適化を両立させ、レジリエント(回復力がある)でサステナブル(持続可能)な生産です。

1. アジャイルな最適化

まず、迅速な段取替えをサポートするフレキシブルな機械が、簡素化された更新も可能にする再構成可能な製造システムに取ってかわるだろう。さらに、機械と生産ライン設計のためのデジタルツインは、絶え間ない進化を可能にするデジタル製品ライフサイクル統合へと進化します。

ペルデュカットは次のように説明します。「これは、データを利用可能にし、ネットワークをプラグ&プレイにすることで、ユーザがプロセスで起きていることをより詳細に把握できるようにすることです。これによって、特定のプロセスや機器のデジタルツインを開発することも可能になります。」

例えば、ユーザが生産の原動力となる6つか7つの主な変数と、その物理的･デジタル的現実を特徴づける主な要素をリアルタイムで理解できれば、生産は継続的に修正･最適化できます。

製品のデジタルツインとその生産ラインとの間のこの交差点は重要です。なぜなら、現在最適化されていることは、後でプロセスを再最適化したり、より多くの『1つのバッチ』の製品をカスタマイズしたりするための基盤にもなるからです」と、彼は語ります。

2. リソースとサステナビリティ

第2に、現在における材料への配慮が、将来的には製品のライフサイクル設計になります。再生可能エネルギー源は、炭素回収やその他の実行可能なエネルギーモデルとともに、完全に統合されるようになります。そして、機械学習(ML)と分析は、クローズドループ最適化のために最新化される。

「消費可能な原材料やその他のリソースはすべて、それらを使用するプロセスと同じ方法で最適化することができます」と、彼は説明しました。

Cyril Perducat, CTO, Rockwell Automation, speaking at the 2023 Automation Fair event

「ChatGPTや他の大規模言語モデルは、より短時間で最適化を可能にします。これにより、ユーザは生産を正しい方向に推進するために必要なコパイロットを得ることができます」と、ロックウェル･オートメーションのCTOシリル･ペルデュカットが、急速に進歩するAIの機能について語ります。

「その結果、これらの考慮事項は製品設計の一部にもなります。つまり、クローズド･ループ･システムにはより多くのデータが必要になり、製品設計は消費量を削減し、サステナビリティにも貢献できるようになります。同様に、太陽光発電が容易に利用できるときは、エネルギーを大量に消費する生産作業のスケジューリングも検討できます。」

ペルデュカットは、ロックウェル･オートメーションは、生産ラインや設備全体のクローズドループ最適化にAIを活用したいと考えていると付け加えました。「今日のツールの多くは十分な速度がないにもかかわらず、ユーザは操作の適応を検討することができます。」

「AIによって、ユーザはデータに集中することなく、最適化の機会に集中することができるようになります。というのも、そのアルゴリズムは、従来の方法よりもバリエーションを予測し、より良い結果を得るために最適化することに優れているからです。AIはあらゆるレベルで機能するため、私たちはAIツールやビルディングブロックを開発しています。将来のプログラマブル･ロジック･コントローラは、すべてネイティブのAI機能を備え、機器の操作とデータ分析を簡素化することになるでしょう。」

3. レジリエンスの刷新

第3に、サプライチェーンは、より適応性を高め、統合されたエコシステムの一部となることで、強化されます。その一方で、特定、保護、検知、対応、復旧という現在のサイバーセキュリティ指令に、ゼロトラストアーキテクチャと脅威検知の強化が加わることになります。

「工場現場は、IT (情報技術)と同じように、ゼロトラストを含むサイバーセキュリティの慣行を人と設備に導入しなければなりません」と、ペルデュカットは付け加えました。

4. 人を喜ばせるユーザエクスペリエンス

第4に、人間的な面をさらに簡素化するために、ペルデュカットは、予知保全システムがユーザを支援するために自然言語による質問を追加すると報告しました。

同様に、設計ツールの支援機能は、AI対応のコード共有、共同生成、検証を提供します。さらに、自律移動ロボット(AMR)とインテリジェント搬送は、あらゆる種類の材料移動を実行できるロボットによって進歩するだろう。

「生産システムがポイントAからポイントBにシフトしたときにどのような変化が起こったかをシステムに尋ねることができるのであれば、なぜ複数の画面やトレンドを見るのでしょうか? 経験豊富なユーザはどこを見れば良いかを知っていますが、ChatGPTの基礎となる大規模な言語モデルは、新人がどのデータを取得し、使用するかを学ぶ必要がないことを意味します」と、彼は説明します。

彼はさらに続けます。「ChatGPTとLLMは、これらのタスクを実行し、より短時間で最適化を可能にします。これにより、ユーザは生産を正しい方向に導くために必要な副操縦士を得ることができます。また、誰もが最高の開発者のコードと知識を共有し、ベストプラクティスと会社の標準に従っていることを確認することができます。」

「また、AIや生成AIによって、ロボットが動くセンサして機能したり、素材やシステムの動きを改善したり、人間をさらに補強したりすることも可能になります。」

^{ロックウェル･オートメーションのThe Journa”は}^{、Endeavor Business Mediaが発行しています。}