人工知能（AI）、機械学習（ML）、予測分析などのスマートファクトリデジタルテクノロジーにより、製造業者は生産性を向上させることができます。 また、スマートテクノロジーは、従業員がスマートな操作を実行するのにも役立ちます。
Tracticaの調査レポートによると、製造会社は現在、適度なペースで安定したペースで環境にAIテクノロジーを採用しています。 マーケットインテリジェンスによると、AIサービス、ハードウェアおよびソフトウェアサービスへの製造業界の世界的な年間投資額は、2.9年の2018億ドルから13.2年までに2025億ドルに増加すると予測されています。 製造部門でのAIの使用の増加は、生産プロセスのコスト削減と運用効率の向上につながります。
一方、製造市場の人工知能は、1.0年の2018億米ドルから17.2年までに2025米ドルに成長すると予測されており、推定時間枠での複合年間成長率（CAGR）は49.5％です。 ビッグデータテクノロジーの巨大なアクセス性とベンチャーキャピタル投資の成長は、この業界の市場におけるAIの開発を促進している主な要因です。
このブログでは、製造における人工知能の最良の使用例をいくつか紹介しました。 以下のセッションを見てみましょう。
製造業におけるAIの使用例トップ10
＃1品質チェック
製造設備の一部の内部欠陥は、目では簡単に見つけることができません。 経験豊富なプロでさえ、製品の欠陥を検出することができなかった時期もありました。 人工知能と機械学習技術のおかげです。 は、機械の最小の欠陥を検出できます。
インテリジェントアルゴリズムを使用して、スマートマシンは機械の生産性を継続的に監視し、障害があればそれを特定できます。 AIを利用した検査ツールは、完全に自動化された欠陥検出プロセスを提供します。 製造におけるインテリジェントなデバイス欠陥検出ツールは、機器のパフォーマンスとその品質を監視します。 微視的な欠陥も、AIツールを使用して製造で識別されます。
したがって、AI対応システムは製品の欠陥を識別し、それらすべてにマークを付け、人間の専門家にアラートを送信します。
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＃2機器の故障を予測
製造業者は、さまざまな方法で機械/製品の障害に直面しています。 製品は外観上は完璧に見えるかもしれませんが、一度使用すると損傷する可能性があります。 はい、それは機械に起こり、またメーカーに大きな損失をもたらします。
製品のテスト方法と機能に関する膨大なデータを利用できる人工知能ベースのツールとマシンは、効率的にテストする必要のある特定の領域を特定します。
＃3機器の予知保全
デバイスの予測メンテナンスにより、メーカーはデバイスの損傷によるオーバーヘッドを回避できます。 MLの使用強力な予測分析ソリューション、機械がメンテナンスサービスを必要とする時期を予測できます。 機械学習は、予期しないダウンタイムを防止できる最も優れたテクノロジーのXNUMXつです。
分析ソリューションだけでなく、クラウドおよびモノのインターネット（IoT）センサーも、製造業の近代化において重要な役割を果たしています。 これらは機械に組み込まれてメンテナンスをより正確に予測し、将来発生する必要のある機器の問題を克服します。
多くの製造会社が人工知能のメリットを享受しています。 LG、ローランドブッシュ、シーメンスなど
USMのAI対応製造ソリューションは、製造プロセス全体の自動化をもたらします。 当社のAIサービスと製造用アプリケーションは、スマートな製造オペレーションの実現に役立ちます。
私たちの技術チームはクライアントの要求の深さを理解しています。 AIを活用したモビリティソリューションを提供し、製造業界のシステムとプロセスを改善しました。 当社のAIソリューションは、お客様が機器の内部状態を提供するのに役立ちました。
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＃4デジタルツイン
AIは、インフラストラクチャ、製品、またはサービスを完全に仮想化するのに役立ちます。 製造単位の仮想表現のプロセスは、デジタルツインと呼ばれます。 センサーやカメラなどのデータ収集ツールを使用して、製造環境の物理的な表現を完全に仮想化します。
デジタルツインが適切に機能していることを確認するには、機器からデータを収集するセンサーなどのすべてのスマートコンポーネントを統合する必要があります。 クラウド接続を使用して、スマートコンポーネントによって生成されたデータが収集、保存、処理されます。 AIベースのシステムは大量のデータを必要とするため、さらに、Aiシステムはクラウドからデータを取得し、会社で使用できるようにします。
＃5サプライチェーン管理
サプライチェーン管理における人工知能の使用は急速に増加しています。 このテクノロジーは、サプライチェーン管理業務全体で勢いを増しています。 機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョン、ロボット工学、音声認識により、サプライチェーン管理タスクがよりスマートになっています。
AIには、サプライチェーン管理に複数のアプリケーションがあります。 以下が含まれます：
•部門間の強力なコミュニケーションチャネルを確立する
USMの製造業界向けサプライチェーン管理ソリューションは、企業のさまざまな管理ストリームを単一のプラットフォームで実現します。 したがって、チーム間の最良のコミュニケーションチャネルは、全体的なビジネスパフォーマンスの向上に役立ちます。
•倉庫管理とロジスティクス
人工知能ツールとアプリは、倉庫管理とロジスティック操作を最適化できます。 製品の保管から配送、受け取りまで、すべてをAIを使用して分析できます。AI対応のデバイスとツールは、艦隊の運用を効率的に管理および追跡することもできます。
•物流用の自動運転車の開発
製造業の人工知能は、自動運転車の形で次のレベルに進んでいます。 流通センターの管理を改善するために、製造会社はAIを利用した自動運転車に投資して、物流業務を自動化しています。
そのため、人工知能のロボット工学とツールとともに、自動運転車両は人間のドライバーへの依存を減らします。 人工知能技術に感謝します。
物流業務向けのUSM AIモビリティソリューション 信じられない。 一旦私たちの人工知能ソリューションが提供するものを見てください：
＃6製品予測の需要
予測分析を使用する人工知能システムは、製品の需要を効率的に予測することもできます。 製造用AIツールはさまざまなソースからデータを収集し、それに基づいて製品の需要を正確に予測できます。
＃7在庫管理
製造業の人工知能アプリを使用すると、注文記録を管理し、新しい在庫を削除/追加できます。 ここでは、機械学習テクノロジーについて説明します。 これは、供給、需要、在庫の管理に使用される最も重要なテクノロジーのXNUMXつでした。
＃8価格予測
機械学習アルゴリズムは、製品価格の履歴データを使用し、さまざまな競合他社の製品価格の価格構造を分析して、製品の価格を予測できます。 競争力のある価格は、常に企業により多くの利益をもたらします。
＃9製造業のロボット工学
私たちは皆、製造工程でのロボットの使用をよく知っています。 機械は人間よりも効率的に機能できるのは事実です。 もちろん、彼らは人間の労働力のサポートを必要としています。 しかし、どのような方法でも、機械は人間よりも作業が非常に高速です。 製造用のAI搭載ロボットは、プログラムされずに反復的なタスクを実行します。 これは、メーカーにとってAIとMLの最適なアプリケーションのXNUMXつです。
＃10顧客管理
製造業の顧客向けのAIアプリケーションは、顧客をスマートに管理することにより、売上、生産性、ビジネスパフォーマンスの向上に役立ちます。 はい。製造にスマートAIアプリを使用することで、サービスプロバイダーは顧客の問題をすばやく理解して解決し、エクスペリエンスをパーソナライズすることもできます。
カスタマーサービスにおけるAIサービスとソリューションの利点を見てみましょう。
- 迅速な応答時間
- パーソナライズされた体験
- CRM（顧客関係管理）ツールを使用した関係の改善
- 顧客データを使用して情報に基づいた意思決定を行うため
AIは製造業の未来ですか？
100％はい。 人工知能は製造業の未来です。 製造だけでなく、すべての業界の革新的な製品です。 AIテクノロジーは、すべての企業にとってよりアクセスしやすくなっています。
製品需要の増大に牽引されて、製造業界は常にAI、MLなどの新しいテクノロジーを採用するように開放されます。プロセスの最適化、低コストのオーバーヘッド、高い生産性、迅速な意思決定、および改善されたカスタマーサービスにより、すべてがAIを使用して得られます。製造。
USMの製造業界向けAIサービスとソリューションの詳細をご覧ください。 製造業における当社のAIソリューションがあなたのビジネスに役立つことを見てみましょう。
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出典：https://www.usmsystems.com/ai-in-manufacturing-use-cases/
