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2人の同僚が製造現場の製造セルの後ろで話しています。

持続可能なデジタル企業におけるAIの活用

先を行くためには、企業は持続可能なデジタル企業になる必要があります。これらの企業は、高度なテクノロジーを活用することで、俊敏性と効率性を高めることもできます。このディスカッションでは、現代の工場における生産品質、市場投入までの時間、資源効率の向上におけるAIの役割に焦点を当てています。

歴史の流れを形作る

歴史の流れは、直面した課題への斬新なアプローチを思いつくことができる革新的な思想家によって形作られてきました。確かに、石器時代が終わったのは、石がなくなったからではなく、当時の問題に対する新しい、より効果的な解決策が開発されたからです。

未来もほぼ同じように形作られています。ビジネス、社会、テクノロジーにまたがる多次元のトレンドが、現代の企業に新たな課題をもたらしています。これらの課題を克服するには、企業は革新し、ビジネスを管理する新しい方法を採用する必要があります。具体的には、企業は現実世界とデジタル世界の両方で製品と生産のライフサイクルを管理するために、持続可能なデジタル企業へと変革する必要があります。

デジタル企業の主な特徴は、現実世界とデジタル世界を統合し、業務からデータを収集し、それを現実世界の改善につながる洞察に変える能力です。これら2つの世界を組み合わせることで、製品、生産、サービスのライフサイクルに関わるすべての利害関係者間のデータの流れが可能になります。このようなデータの自由な流れは、二酸化炭素排出量と資源使用量を削減しながら、デジタル企業が市場の需要に適応し、より迅速に革新し、品質を向上させる能力を高めます。

重要なポイント:

  • 持続可能なデジタル企業の重要な特徴
  • AIが持続可能なデジタル企業にどのように適合するか
  • 脱炭素化の取り組みを支援し、品質と市場投入までの時間を改善するために、メーカーが今日どのようにAIを適用できるか
Factory worker operating machinery in an electronics manufacturing facility
Two employees walk and talk on the shop floor at Siemens Electronics Factory, Erlangen.

デジタル変革の旅：Siemens エレクトロニクス、エアランゲン

シーメンスの ドイツのエアランゲンにある最先端の電子機器工場 多くのメーカーが克服しようとしているのと同じ課題に直面しました。工場は、脱炭素化、スピード、品質、費用対効果を優先しながら製品を生産する方法を見つける必要がありました。Siemens とその顧客向けにSINAMICS周波数コンバーターとSSINUMERIK CNC コントローラーを製造しているエアランゲンのSiemens 電子工場も、スマートなデジタルソリューションを工場内のレガシーインフラストラクチャやシステムに統合する必要がありました。

工場は、数十年前に始まった持続可能なデジタル企業への継続的な変革を継続するためにデジタル化を採用しなければ、これらの課題を克服できないことを認識していました。エンジニアリング、製造現場管理、製品ライフサイクル管理などのデジタルソリューションが基盤となります。これらが整えば、より高度な技術と機能を構築して、エアランゲンでの事業をさらに強化することができます。

産業用人工知能（AI）は、現場で使用されている高度な技術の1つです。消費者中心のAIは、結婚式のスピーチ用のテキストやソーシャルメディアのプロフィール用の画像を生成するのに役立ちますが、工場に導入されている産業用AIシステムは、機械を制御し、製造現場での業務を管理し、パフォーマンスを示し、意思決定の指針となるデータを分析します。これらの産業用AIシステムは、堅牢で信頼性が高く、人間の労働者と緊密に協力して作業する場合でも安全であることが証明されている必要があります。

今日は、エアランゲンにあるSiemens 電子工場がどのように産業グレードのAIを活用して、脱炭素化、品質、市場投入までの時間を短縮しているのかを調べてみましょう。

デジタル変革の旅：Siemens エレクトロニクス、エアランゲン

プロセス、機械、システムを改善する前に、データの収集と分析を通じてそれらを理解する必要があります。デジタル企業は、日常業務で膨大な量のデータを生成します。工場環境では、これにはさまざまなシステムやプラント全体のエネルギー消費量、スループットデータ、接続された機械からのリアルタイムの運用データなどが含まれる場合があります。このデータを収集して理解することは、現代のデジタルファクトリーの管理にとって重要ですが、データ量が膨大なため、その集計と分析は困難な作業になっています。

An employee checks an industrial robot.</br>
A worker checks a laptop on the shop floor.

Industrial AI：効率、スピード、品質

幸いなことに、デジタル企業のコネクテッドデータフローは、AIを適用してこれらの膨大なデータセットの分析を加速する絶好の機会です。これにより、製造現場と他のシステムの両方で、工場のさまざまな側面の最適化が以前よりもずっと速くなります。たとえば、エアランゲンにあるSiemens 電子工場では、工場全体のデータを活用してインテリジェントなエネルギー効率対策を実施し、エネルギー消費量を 25%、二酸化炭素排出量を正味の 50% 削減しました。さらに、生産効率を的確に改善することで、各製品の生産に使用されるエネルギーを 50% 削減できました。

また、AIは真の予知保全スキームを可能にし、工場のオペレーターが機械のダウンタイムを予期せぬ事態にならないようにします。機械とメンテナンスのデータを分析し、過去の事例と比較して、パターンと考えられる解決策を特定します。工場では、プリント基板製造の一環として行われるフライス加工で予知保全を利用しています。フライス加工の過程で細かい粉塵が発生し、それがミリングスピンドルにたまり、スピンドルの回転を妨げたり、十分に堆積すると計画外のダウンタイムを引き起こす可能性があります。このようなコストのかかる遅延を防ぐために、予知保全ソリューションはスピンドルの電流と速度を監視して異常がないか監視し、将来の重大な状態を予測することもできます。

インテリジェントなプロセスはより良いプロセスです

AIは個々のプロセスや機械にも変革をもたらし、効率的かつ安全な方法で作業現場の人間とロボットが緊密に連携できるようにすることさえできます。エアランゲンにあるSiemens 電子工場では、AIとコンピュータービジョンを採用して、ロボットアームが人間のオペレーターと同じ柔軟性と器用さで部品をピックして配置できるようにしています。従来のロボットアームには、さまざまな部品を区別することができず、部品を事前に分類して整理する必要があります。ロボットの制御システムにAIを組み込むことで、仕分けされていない箱からさまざまな部品を識別して取り出し、適切な場所に正確に配置することができます。

ロボットを賢くすることで、このような面倒なピックアンドプレース操作を、費用対効果の高いロボットによって完全に自動的に実行できます。もちろん、これらのインテリジェントなロボットアームを解き放つ前に、訓練を受ける必要があります。デジタル企業である工場では、物理ベースのシミュレーションとDigital Twin を使用して、部品の認識、ピッキング、配置に関するアルゴリズムを仮想的にトレーニングできます。合成トレーニングデータは自動的に生成され、ラベル付けされるので、ロボットアームのトレーニングのスピードが上がり、必要な労力が軽減されます。

A manufacturing cell that contains robots enabled by AI to pick and place parts.
A Siemens expert points out a digital twin of a PCB production process on a screen to a colleague.</br>

AIを使って精度と効率を高めます

ロボットに人間の手のような器用さを与えることで、より繊細なプロセスを自動化することもできます。力センサーとトルクセンサーをAI制御のロボットアームのエンドエフェクターに統合することで、物体の操作に使用している力を正確に感知して調整することができます。これは、プリント基板（PCB）のコンポーネントなど、繊細で小さな部品が関係するプロセスにとって非常に重要です。実際、このようなデリケートな作業を処理するロボットアームには、外科医が傷口を縫合するのと同じ「Fingerspitzengefühl」が必要になる場合があります！

エアランゲンにあるSiemens 電子工場では、PCBの製造には、スルーホールテクノロジー（THT）と呼ばれる、基板の小さな穴に有線電子部品を取り付ける必要があります。つまり、非常に敏感でデリケートな部品をPCBの非常に小さな穴（多くの場合、直径のわずか10分の1ミリメートル）に差し込む必要があります。AIにより、ロボットはコンポーネントを優しく扱うことができるため、コンポーネントが損傷を受けることなく正確に配置され、固定されます。全体として、このようなデリケートな作業を自動化することでプロセスの質が向上し、人間の作業者はそのような作業に伴う面倒で貧弱な人間工学から解放されます。

生産品質の向上やコスト削減など、AIが直接もたらすメリットに加えて、製造現場環境へのAIの追加は工場の持続可能性にも貢献しています。自動化されたTHTフィッティングプロセスの精度と精度が向上することで、スクラップが減り、無駄な材料やエネルギーが減り、工場全体の効率が向上します。インテリジェントロボット工学では、事前に仕分けされた部品が不要になったため、かつて仕分けされた部品を整理するために必要だったプラスチックのインレイは時代遅れになりました。その結果、最終的に廃棄物となる何千ものプラスチック部品が排除されます。

持続可能なデジタル企業の未来

デジタル企業は、AIと毎日生成される膨大な量のデータを活用して、社内プロセスとグローバルサプライチェーンの両方で、脱炭素化、資源使用量の削減、リサイクルなどの機会を特定して行動することができます。たとえば、製品設計で下される決定は、現実の世界に届く製品の環境への影響の80％を占めています。つまり、廃棄物は設計上の欠陥にすぎません。持続可能なデジタル企業は、包括的なDigital Twin、データ、AIを組み合わせて、さまざまな設計上の決定における持続可能性の相対的なコストを把握し、効率的なパフォーマンス、材料使用、リサイクル性を最適化することができます。

生産では、AIは需要に合わせて生産スケジュールを最適化し、エネルギー効率の機会を特定し、エアランゲンと同様に、生産品質を大幅に向上させ、スクラップや材料の無駄を減らすのに役立ちます。そして、おそらく最も重要なのは、AIは精巧なグローバルサプライチェーンの管理における強力なツールとなり、企業がサプライヤーを選択し、コスト、品質、持続可能性に基づいて物流システムを構築するのに役立つということです。持続可能なデジタル企業の能力を進化させ、拡大し続ける中で、エアランゲンにあるSiemens 電子工場のような施設は、お客様が現在と将来の課題を克服するための変革を支援する技術とソリューションの重要な試験場となります。

A Siemens expert points out a Digital Twin of a product on a screen to a colleague.</br>