AI と IoT の普及はどのような影響を与えるか

AIとIoTのコラボレーション

近年、テクノロジー業界では AI と IoT の融合が大きな話題となっています。マッキンゼーのレポートによると、AI と IoT を併用する企業の数は、2018 年の 19% から 2020 年の 27% に増加しました。これら 2 つのテクノロジーを組み合わせる利点を認識する企業が増えるにつれて、この傾向は続くと予想されます。

AI は、IoT センサーによって生成された膨大な量のデータを処理し、製造プロセスを最適化するための洞察を提供し、意思決定を行う脳のようなものです。すべての要素をまとめて、シームレスで効率的な運用を実現するのは指揮者です。

エッジコンピューティング：AI をアクションに近づける

AI と IoT のコラボにおける重要なトレンドの 1 つは、エッジコンピューティングの台頭です。 IoT センサーによって生成されたすべてのデータを処理のためにクラウドに送信する代わりに、エッジコンピューティングを使用すると、ソースに近い場所でデータを分析して処理できるようになります。これにより待ち時間が短縮され、効率が向上し、リアルタイムの意思決定と自動化が可能になります。

マシンビジョンを使用して生産ライン上の製品を検査する品質管理システムを想像してみてください。エッジコンピューティングを使用すると、AI アルゴリズムがリアルタイムで画像を分析し、欠陥を特定して是正措置を即座に開始できます。これにより、欠陥製品が顧客に届くのを防ぎ、無駄を減らし、最終的には時間とコストを節約します。

予知保全：ダウンタイムが発生する前に防止する

AI が製造業に大きな影響を与えているもう 1 つの分野は、予知保全です。機械上の IoT センサーからのデータを分析することにより、AI アルゴリズムは機械が故障する可能性が高い時期を予測し、故障が発生する前にメンテナンスを計画できるようにします。

オイル交換が必要な時期やブレーキが摩耗している時期を知らせてくれる車のようなものだと考えてください。これらの問題に積極的に対処することで、高額な修理を回避し、車両の寿命を延ばすことができます。同じ原則が製造装置にも当てはまり、計画外のダウンタイムは信じられないほどの費用がかかる可能性があります。

実際の成功事例

ロールスロイスは、航空機エンジンに IoT センサーを使用してパフォーマンスを監視し、メンテナンスの必要性を予測することで、航空会社が潜在的なダウンタイムを何百万ドルも節約しています。
シスコは IoT センサーを使用してサプライチェーン全体で製品の位置と状態を追跡し、在庫コストを削減し、顧客満足度を向上させています。
BMW は、IoT センサーを使用して自動車が生産ラインを通過する際の品質を監視し、顧客に届く前に潜在的な問題を特定します。

これらは、AI と IoT が製造業にどのように価値をもたらしているかを示すほんの一例です。テクノロジーが成熟し、標準が出現するにつれて、今後数年間でさらに注目に値する成果が期待できます。

主要なソリューション：Samsara と Tulip

製造業における AI および IoT ソリューションの需要が高まるにつれ、企業がこれらのテクノロジーの力を活用できるよう支援する主要なプレーヤーが複数登場しました。 2 つの注目すべき例は、Samsara と Tulip です。

Samsara は、運輸、建設、製造などの業界の企業が IoT データを活用して分析できるようにする Connected Operations Cloud を提供します。同社のプラットフォームは、センサー、カメラ、その他の IoT デバイスから何兆ものデータポイントを収集し、運用全体にわたるリアルタイムの可視性と洞察を提供します。

たとえば、Samsara の AI ダッシュカムは、わき見運転をリアルタイムで検出し、ドライバーに自己修正を促し、わずか 3 か月で危険な行動を最大 50% 削減します。同社のプラットフォームは予知保全も可能にし、企業がコストのかかるダウンタイムにつながる前に潜在的な問題を特定できるようにします。

一方、Tulip は、IoT 対応アプリで現場の従業員を支援することに重点を置いています。同社のノーコードプラットフォームにより、メーカーは業務をデジタル化し、従業員、機械、デバイスをシームレスなエコシステムで接続できるようになります。

Tulip を使用すると、企業はデジタル作業指示書を作成し、生産をリアルタイムで追跡し、パフォーマンスデータを分析して継続的改善を推進できます。同社の IoT 対応アプリは、メーカーが欠陥を最大 60% 削減し、生産性を最大 30% 向上させ、トレーニング時間を最大 90% 削減するのに役立ちました。

Samsara と Tulip はどちらも、AI と IoT を活用して製造業務を変革する方法を示す代表的な例です。これらのソリューションは、直感的なプラットフォームと実用的な洞察を提供することで、企業が新たなレベルの効率、品質、俊敏性を実現できるよう支援しています。

未来：すべてが自律化

将来を見据えると、AI と IoT の組み合わせにより、私たちが想像することしかできない方法で製造業が変革されるでしょう。 IoT デバイスのインテリジェント化と相互接続が進むにつれて、自動運転フォークリフトから自己最適化する生産ラインに至るまで、自律システムの台頭が期待されます。

AI により、これらのシステムはリアルタイムで意思決定を行い、変化する状況に適応できるようになり、効率、品質、安全性が向上します。それは、熟練したオペレーターのチームが 24 時間 365 日、疲れたりミスをすることなく働いているようなものです。

課題と考慮事項

もちろん、製造業における AI と IoT の導入には課題がないわけではありません。デバイスの接続性が高まるとハッカーの侵入口が増える可能性があるため、サイバーセキュリティは大きな懸念事項です。メーカーはセキュリティを優先し、システムとデータを保護するための堅牢な対策を導入する必要があります。

データ品質も重要な要素です。 AI の良さは、トレーニングに使用されたデータによって決まります。そのため、メーカーは、IoT センサーによって収集されたデータが正確で、一貫性があり、関連性があることを確認する必要があります。これには、IoT インフラストラクチャの慎重な計画と継続的なメンテナンスが必要です。

最後に、スキルと才能の問題があります。 AI および IoT システムの実装と保守には、現在の従業員ではすぐに利用できない可能性のある一連の新しいスキルが必要です。メーカーは、必要な専門知識を社内で構築するためのトレーニングと教育に投資するか、ギャップを埋めることができる外部プロバイダーと提携する必要があります。

結論

AI と IoT の融合により、機械が相互に通信し、経験から学習し、効率を最大化するために自らを最適化するスマート製造の新時代が到来します。それはダウンタイムが最小限に抑えられ、品質が保証され、無駄が排除される世界です。

メーカーがこのテクノロジーを採用すると、新たなレベルの生産性、機敏性、競争力が解放されます。その旅は困難かもしれませんが、得られるものは計り知れません。 Samsara や Tulip などの主要なソリューションの助けを借りて、企業は自信を持ってこの新しい環境をナビゲートし、インダストリー 4.0 の最前線に押し上げるマシンとデータのシナジーが期待できます。