コンピューティングにおける人工知能は、より正確な予測分析や自律システムなどを可能にする、新しくよりスマートなプロセスへの道を切り開きました。最近では、機械学習アルゴリズムを活用したより高度な AI (生成型 AI) が登場し、これまでよりもさらにスマートな機能への新たな扉を開いています。
生成型AIは、 生成的敵対ネットワーク (GAN)は、2 つのニューラル ネットワークをトレーニングして連携させ、新しいデータを生成するタイプの AI です。過去 1 年間で、ChatGPT などの AI 搭載チャットボットの登場により、生成 AI の人気は急上昇しました。
製造業では、デジタルツイン、拡張現実と仮想現実、産業用IoT（IIoT）ツールなどの他の先進技術と並んで、スマート製造ソリューションにおいて生成AIの重要性が高まっています。製造プロセスの最適化、製品設計の改善、製造業全体の効率性の向上の可能性を考えると、この分野での生成AIの全体的な市場価値が2025年から2026年にかけて上昇すると予測されているのは当然のことです。 2022年には$2億2,500万米ドルから$6,963.45万米ドルに 2032年までに。
しかし、これは業界で話題になっている唯一の先進技術ではありません。より多くのメーカーがデジタル変革を進め、デジタル システムと物理システムの統合を可能にするにつれて、物理世界の仮想表現である産業メタバースの使用が一般的になりつつあります。生成 AI と産業メタバースが一緒になって、効率、柔軟性、革新性を高め、製造業界に革命をもたらしています。
製造業における生成AIの可能性
ジェネレーティブ AI は、従来の方法では実現が困難または不可能な新しいデザイン、プロセス、製品の作成を可能にするため、製造業者にとって強力なツールです。ジェネレーティブ AI を使用することで、製造業者はプロセスの最適化、無駄の削減、全体的な品質の向上をさらに高めることができます。さらに、ジェネレーティブ AI は、製造業者がイノベーションと成長の新たな機会を特定するのに役立ちます。
生成AIのケーススタディ：航空業界
生成AIはすでに航空業界で応用され、テストされており、 コミュニケーションを改善する 在庫管理の改善に AI を導入するだけでなく、顧客サービス エクスペリエンスも向上できます。さらに、航空機メーカーは、航空機部品の製造に生成 AI を活用し、AI を活用した自動化とデジタル ツインを活用して設計および試作プロセスを最適化することができます。
航空業界では、より高度なAIの利用に向けてさらなる対策が講じられている。欧州連合航空安全機関（EASA）は、 AI ロードマップ 2.0 5月初めには、AIを業界に統合するための詳細な計画を概説した。
生成AIのケーススタディ：自動車業界
生成AIのもう一つの実例は ジェネレーティブデザインソフトウェア 自動車業界では、この AI 搭載ソフトウェアが生成できる大量のデータとシミュレーションのおかげで、メーカーは、新しい複雑な車両システム設計を幅広く作成するためにこの AI 搭載ソフトウェアを使用し始めています。
ジェネレーティブ AI により、自動車メーカーは、自動車の機械やセンサーのデータをより深く分析して、非常に正確な予知保全予測を行うこともできます。履歴データを使用したこの分析により、問題をより早期に特定できるため、メーカーは問題を予防および修正するための積極的な措置を講じて効率を高め、無駄を減らすことができます。
生成AIが産業メタバースをどのように改善できるか
ジェネレーティブ AI は製造業のデジタル変革の過程で大きな可能性を秘めていますが、この分野を前進させる唯一の先進的なデジタル ソリューションではありません。製造業メタバースの台頭により、デジタル ツインを活用して仮想世界を作成できるようになったことで、以前よりもプロセスの最適化が進みました。
製造業におけるデジタル ツインの使用により、製造業者は、現実世界のシステムを仮想的に複製したバージョンで運用プロセス、機械入力、自動化をシミュレートできるため、柔軟性が向上します。生成 AI のパワーと産業メタバースを組み合わせることで、製造業者はより高いレベルの効率、俊敏性、革新性を実現できます。
例えば、生成AIを使用して作成されたデジタルツインは、より正確で、より多くのリアルタイムデータを分析でき、 エネルギー利用を改善する 従来の AI および機械学習アルゴリズムと比較して。 デロイトの第15回年次テクノロジートレンドレポート また、生成 AI は、新しい空間コンピューティングと産業メタバースと組み合わせることで、メーカーが業界内で新たな進歩を達成するだけでなく、能力の向上も実現できる新たな「成長の触媒」となるとも述べています。
産業メタバースにおける生成AIの使用に関する潜在的な課題
産業メタバースで生成 AI を使用することで得られる潜在的なメリットは数多くあります。しかし、このような高度な AI 駆動型ツールやソリューションを使用する際に、メーカーが考慮すべき課題もあります。
AIプロセスは負担が大きい 大量のデータが必要となるため、リソースを大量に消費する機能を実行するための適切な設備が整っていない組織向けです。生成 AI アルゴリズムの要求が厳しいことを考慮すると、製造業者は、既存のインフラストラクチャが組織内の日常的な運用上の要求に対応できるように、リソースのバランスをとる方法を知っておく必要があります。
さらに、生成AIの使用には、他にも4つの一般的なリスクが伴います。 PwC の AI 向けリスク管理プレイブックこれらは、データ リスク、モデルとバイアス リスク、プロンプトまたは入力リスク、およびユーザー リスクです。
メーカーは、これらのリスクとその管理方法を把握する必要があります。これには、適切な AI ガバナンス戦略の開発、データが破損していないことの保証、ユーザーエラーの影響を受けるデータの使用の防止などが含まれます。
組織を生成型AIに備える
ジェネレーティブ AI は、スマート製造と産業メタバースに大きな影響を与えています。インダストリー 4.0 がさらに成熟するにつれて、これらの新しい高度なスマート製造テクノロジーによって、製造業者はデジタル変革の目標にさらに近づき、コスト、無駄、ダウンタイムを削減しながら効率と柔軟性を高めることができます。
しかし、製造業のリーダーは、対処すべき領域を特定できなければ業務を改善することはできないことを理解する必要があります。中立的なベンチマークツールや成熟度評価フレームワークの助けを借りて、 スマート産業準備指数（SIRI）、業務を次のレベルに引き上げるための大幅な組織的改善が期待できます。
