AIはスマートな製造をより速く、より環境にやさしく、仮想的にも「現実的」にしている

お客様や市場に合わせてスマートに

デジタルファースト工場は、「産業AI」が進化する世界的なブームの先端を担っています！！COVID-19以前、第4次産業革命（Industry 4.0）は、製造業を加速し変革するビジョンとして勢いを増していました！！このアプローチは、高度な分析、AI、クラウドテクノロジー、ロボット工学、産業用インターネット（IIoT）、人間と機械の相互作用、再生可能エネルギー、高度なエンジニアリングなどの強力な組み合わせを利用しようとしています！！

経済の不確実性や持続的な供給や労働力不足に直面する現在、多くの製造業者は、「第4次産業革命」と呼ばれるこの「スマート製造」の基盤として、インテリジェントなテクノロジーやインフラへの投資を続けています！！IDCによると、2023年には、製造業者の総合的な投資額は、世界のAI市場1540億ドルのうち、16.6%に達すると予測されています！！

AIに対する企業の目標は、会社ごとに異なりますが、一般的に、製造業者はスマートな技術を展開して、現在の効率性と将来の競争力を向上させることを目指しています！！そしてもちろん、急速に変化する市場のトレンドや顧客のニーズに遅れを取らないためです！！製造業者の多くは、以下の3つの主要な分野で利益を追求しています：

より高い知能度：製造の精度、スループット、収益を低コストで向上させるため

より高いアジリティ：より速い製品設計と試作、より良いパフォーマンス分析、柔軟で回復力のあるサプライチェーンを実現するため

より高いサステナビリティ：エネルギーコストと環境への影響を減らすために、持続可能性の向上を図るため

特に最後の項目はますます重要となっています！！多くの企業は、複雑で急速に変化するESG（環境、社会、ガバナンス）の要件に直面しています！！スマート工場や製造業者は、より少ない電力と資源を使用することで、消費量、排出量、廃棄物を削減し、材料のリサイクルを増やすことができます！！AIは物流と輸送経路を最適化するのに役立ちます！！生成技術は、より持続可能な材料の設計を簡素化することができます！！

新たな先進的な使用例

これらの利益をどのように達成する予定ですか？現在の実装と計画されている取り組みでは、メンテナンスと品質分析への重点的な投資が見られます！！デジタル工場のツインは、進行中の展開の中心に位置しています！！

予知保全：AIによる予知保全は、定期的な保全や時間ベースのアプローチの代わりとなり、問題が発生する前に予防するのに役立ちます！！GPUによる高速計算を活用することで、製造業者は大量のセンサーデータと運用データをリアルタイムでより速く、より正確に分析し、故障を予測して修理をスケジュールすることができます！！先進的なAIによるメンテナンスは、誤検出を大幅に減らし、潜在的な問題の根本原因を特定し、将来の品質問題を防ぐための修正策を講じるための情報をエンジニアに提供することができます！！

品質保証と検査：多くの企業にとって、品質保証と検査はAIの優先事項です！！欠陥品は、製造業者にとって全体の売上高の約20%を占めていると、米国品質協会（ASQ）によって報告されています！！劣悪な製品は、製品リコールや保証費用を増加させ、最終的にはブランドイメージを損なう場合があります！！

欠陥をより速く、より信頼性高く検出するため、多くの製造業者はAIを活用したコンピュータビジョンアプリケーションに頼っています！！ただし、現在の自動光学検査（AOI）機は、人間の介入と大量の資本を必要としています！！新しい手法では、AIと機械学習をより効果的に活用して、製造部品の品質を向上させることが約束されています！！ひび割れや塗装の欠陥、誤った組み立て、不良な接合部、ほこりや髪の毛などの異物などの欠陥を検出することができます！！

サプライチェーンの回復力と効率性：COVID-19パンデミックは、多くの企業が生産や流通における予期せぬ課題に適応できないことを痛感させました！！トイレットペーパーから半導体まで、完成品や部品の世界的な不足は今も続いています！！最近の製造業者への調査によれば、72%の回答者が2023年の最大の不確実要因としてサプライチェーンの混乱と部品不足を挙げています！！出荷の遅延は依然として最も心配される問題であり、通常のリードタイムの2倍の時間がかかることがあります！！

この課題に対応して、約90%のサプライチェーン専門家がクラウドを利用してサプライチェーンをより回復力のあるものにする投資を計画しています！！多くの製造業者は、データ分析とAI/MLを活用して需要と在庫レベルをより正確に予測し、物流と輸送経路を最適化し、サプライヤーとディストリビューターを調整しています！！目標は、改善された効率性とアジリティによって混乱を防ぎ、最小限に抑えることです！！

新しい常態で成功するためには、AIと安全で拡張性のあるクラウドテクノロジーとインフラを活用することが重要です！！改善された計画と最適化により、サービスレベルを向上させ、コストを削減しながら、クラウドとエッジでの実行の柔軟性を提供します！！エンドツーエンドの可視性の向上により、製造業者は供給と需要のシグナルを活用してリスクを最小限に抑え、将来の機会を活かすことができます！！

計画の進展

製造業界では、デジタル化とデータ基盤への投資が活況を呈していますが、運用AIの実装は他の産業に比べて遅れています！！

大規模な製品化にAIを導入する難しさは、PwCが世界中の700社を対象に行った調査で明らかになっています！！その結果、わずか10%の企業がデジタル工場の実装を完了しているか、最終段階にあることがわかりました！！ほとんどの企業は部分的な結果を示すか、デジタル化の初めの段階で停滞しています！！

研究者によると、主な原因は複雑なシステム環境と多様で分散した機械の構成です！！多くの企業は、個々のソリューションを製造ネットワーク全体にスケーリングすることに苦労しています！！高い導入コストも進展を妨げる要因となっています！！特化した技術スタック（ハードウェア、ソフトウェア、スキル、インフラストラクチャ）が最大の影響を発揮するように統合され最適化される必要があります！！

そしてデータです！！過去20年間、離散型とプロセス型の製造業は、スマート工場のためのデジタル基盤の構築に多額の投資をしてきました！！新しい技術と計測装置は、機械制御システム、ビデオ/監視、IoTなど、さまざまなソースから大量の非構造化および構造化された運用データを収集し、分析およびAIプラットフォームにストリーミングすることができるようになりました！！

しかし、データが多ければいいというわけではありません！！多くのビジネスリーダーやITリーダーは、遠隔のOTおよびITデータの洞察を導き出し、提供することに苦労しています！！データ品質、利用可能性、集中化の問題が広範に存在し、この課題を複雑化させています！！

進歩を約束する技術の進展

新しいクラウドテクノロジーの賢い活用は、製造業がこれらのさまざまな課題を乗り越えるのに役立ちます！！

「AIファースト」の環境 従来のITインフラストラクチャ（処理、ストレージ、ネットワーク、開発環境、フレームワーク、ソフトウェア、仮想化）は、製造AIのデータセットの指数関数的な成長、複雑性、並列性、全体的なニーズを処理するには不十分です！！「AIファースト」のインフラストラクチャとツールチェーンは、AIのために特別に設計されています！！これにより、製造業者にはプリインテグレートされたプラットフォームとモデルが提供され、効果的なデータサイエンスにリソースを集中させながら、トレーニングと展開を簡素化して加速することができます！！フルスタックのエンドツーエンド環境は、多くのソースからのデータを統合することを大幅に容易にし、AIの製造プロセス全体でリアルタイムの意思決定とモデルトレーニングに活用できるプラットフォームを提供します！！コンサルティング会社PwCは、標準化されたデジタルバックボーンを工場の変革の重要な基盤と位置付けています！！

多くの製造業者にとって、大規模なスマート産業活動にはクラウドベースのAIインフラストラクチャが必要です！！柔軟性とスケーラビリティに加えて、このアプローチは、重い資本費用なしにコスト削減と新たな機能を享受することができます！！Accentureによると、柔軟な利用料金制のクラウドサービスを使用してAIインフラストラクチャを移行または構築することは、未使用のシステムに展開するオンプレミスのデプロイメントに比べて、20-40%のコスト削減が可能です！！これには電力削減とスペースの統合による追加の節約は含まれていません！！さらに、Accentureによれば、開発QAやトレーニングを本番環境の外部に簡単に移動できる能力は、製造業者の運用リスクを削減します！！

スーパーコンピューティング 必要な計算速度の欠如は、多くのAIプロジェクトにおいて障害となっています！！処理の遅さはトレーニングに時間がかかり、価値の実現までの時間を遅らせます！！高度な大規模言語モデル（LLM）やリアルタイムの要件は、この問題をさらに悪化させます！！ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）の適用により、製造の各段階でAIの提供を加速することができ、トレーニングに必要な時間を20倍短縮することができます！！

クラウドベースの提供により、スーパーコンピューティングは製造業者により広く利用できるようになりました！！これにより、超高速計算のインフラとソフトウェアに即座に柔軟にアクセスすることができます！！これは、生成AIやその他のデータ集中型アプリケーションのモデルをトレーニングするために必要なものです！！

マイクロソフトとNVIDIAの提供する新しいサービスでは、スーパーコンピューティングをオンデマンドで提供しています！！月額で請求され、世界中で利用できるようになっており、企業はクラウドからエッジまでの範囲で高度なAIモデルとアプリケーションをトレーニング、構築、展開するために必要なインフラ、ソフトウェア、計算能力に即時にアクセスできます！！

産業メタバース BMWなどの「デジタルファースト」工場や他のスマート製造アプリケーションは、物理世界と仮想世界をつなぐことに依存しています！！物理センサーからのリアルタイムデータを新興の「産業メタバース」のデジタルレプリカにリンクさせることで、AIによるビジネスプロセスの自動化、シミュレーション、調整、予測をリアルタイムで行うことができます！！製造業者はこのような複合世界に慣れ親しんでおり、5つに1つは独自の製品に対してメタバースプラットフォームやソリューションの実験や開発を行っています（Deloitteの調査結果）！！

新しいサービスにより、企業はメタバースを活用してスマート製造をより簡単に行うことができます！！NVIDIA Omniverse Cloudはプラットフォームとして提供され、開発者はフルスタックでネイティブかつ非依存の環境に即時にアクセスできます！！Azure Digital TwinsとInternet of Thingsクラウドサービスとの接続により、製造業者は産業メタバースアプリケーションや正確で動的な完全機能を備えた3Dデジタルツインを構築および運用することができます！！スーパーコンピューティングサービスと同様に、Azureはセキュリティ、アイデンティティ、ストレージを含め、これらの企業向けサービスを大規模に展開するために必要なクラウドインフラストラクチャと機能を提供します！！

これらの新しい機能により、製造業者は物理的な資産をデジタルで監視、シミュレーション、制御、運用する能力が向上します！！これにより、運用パフォーマンスのより良い、より迅速な可視化が可能になり、問題を早期に予測し、迅速に修正する能力が向上します！！

スマートは賢い

すべての製造業者が最先端のAIを先駆ける必要はありませんが、すべての製造業者がAIとシミュレーションを導入することで大きな利益を得ることができます！！製品の品質向上、効率の向上、強力なサプライチェーン、および価値とイノベーションの加速は、スマートの真の定義です！！

マイクロソフトAzureとNVIDIAは、GPUパワーを活用したAzureクラウドインフラストラクチャとソリューションにより、製造業者にリアルタイムのスピード、予測性、回復力、持続可能性をもたらすAIの加速をサポートしています！！

AI is making smart manufacturing faster, greener, virtual — and more real

AI is making smart manufacturing faster, greener, virtual -- and more real | VentureBeat