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Capgeminiによると、機械のメンテナンスと品質は、現在の製造業におけるAIトランスフォーメーションプロジェクトの最先端を走っているという。
キャタピラー社の船舶部門は、機械学習が船体の清掃頻度を分析して効率を最大化した後、1隻あたり年間40万ドルを節約しています。
BMWグループは、AIを使って現在進行中の生産ラインの部品画像を評価し、標準からの逸脱をリアルタイムで発見しています。
自動化された生産工場でのAIの活用は、工場へのロボットの大規模導入が大きく関係しています。 設置されたロボットがどの程度AIを動かしているのかを知ることはできませんが、このような大規模なロボットがAIの発展に貢献することは間違いありません。
マシンビジョンツールは、機械学習アルゴリズムを使用して、少数の画像サンプルに対して訓練を行い、人間の視覚をはるかに超える解像度で精密製品の微小な欠陥を検出します。 製品の品質向上は、人工知能が主要なプロセスステップのデータを感知·分析し、最適化を実行することによっても実現できます。
リアルタイムモニタリングは、製造工程のどこで非効率が発生しているのか、何がボトルネックとなっているのかをより詳細に把握することができるため、製造業におけるAIの最も大きなメリットの1つとなっています。改善が必要なプロセスを正確に特定できるため、企業は問題に迅速に対処することができ、時間とコストの節約につながります。
マッキンゼーは、工場の機械の監視と分析に使用されるAIによって、機械のダウンタイムを最大50％削減できると報告しています。これは、複数のデータポイントと過去のデータを分析して可能性のあるサービス要件を予測し、機械が故障する前にメンテナンスを可能にすることで実現しています。これにより、機械1台あたりのダウンタイムを削減できるだけでなく、機械の寿命を最大40%延ばすことができます。マッキンゼーは、予知保全による世界の経済的節約額を0.5兆ドルから0.7兆ドルと見積もっています。
業界誌「The Manufacturer」は最近、製造業の上級管理職の92％が人工知能を生産性向上のための不可欠なツールと考えていると報告しています。一方、ciol.comによると、予知保全によるコスト削減とダウンタイムの減少による生産性の向上を合わせると、2035年までに平均利益が39%増加します。
