２０２５年５月２７日、フロスト＆サリバンは、製造業における産業用AIがもたらす変革について業界のリーダーと議論し、将来を見据えたオペレーションを実現するための鍵を公表した。
製造業は、新たな機械ではなく、産業用AIによって推進される、抜本的な変革の瀬戸際に立っています。製造業がスピード、カスタマイズ、そしてレジリエンスへの要求に取り組む中で、AIは単なるツールではなく、持続的な成長のための戦略的必須要素として浮上しています。
フロスト＆サリバンが主催した最近の成長ウェビナー「産業用AIにおける成長機会：業界におけるイノベーションと競争優位性の推進要因」では、業界の専門家が主要な成長機会、イノベーションのトレンド、戦略的必須要素、そしてAIが製造業をどのように変革しているかについてそれぞれの考えを示しました。
産業オートメーション業界の第一人者である以下の方々が、この議論に参加しました。
- Thorsten Schroeer氏（IBM EMEAサービス・パートナー・リーダー）
- Ken Forster氏（Momenta VC共同創業者）
- Aniruddha Banerjee氏（Switch On共同創業者）
- Boris Scharinger氏（シーメンスCTOオフィス シニア・イノベーション・マネージャー兼テクノロジー・ストラテジスト）
- Karthik Sundaram氏（フロスト＆サリバン 成長エキスパート兼リサーチ・ディレクター）
予知保全から生成AIまで、議論から浮かび上がった重要な視点と機会をご紹介します。
予知保全はスマートな予測でダウンタイムを最小限に抑える
計画外の機器故障は、業務全体の停止につながり、時間とコストの浪費につながります。従来の固定スケジュールに基づくメンテナンスでは、過剰なメンテナンスや予期せぬ高額なコストが発生することがよくあります。
予知保全では、AIを搭載したシステムが機械に埋め込まれたセンサーからのリアルタイムデータを分析し、異常を検知して潜在的な故障を予測します。このプロアクティブなアプローチにより、メーカーは故障が発生する前に部品を修理または交換できます。
予測モデルを活用することで、企業は以下のメリットを得られます。
• 機器の稼働時間の向上
• メンテナンススケジュールの最適化
• 人件費と部品コストの削減
事後対応型メンテナンスから予知保全への移行は、産業界におけるAIの最も即時かつ測定可能な応用例の一つであることが証明されています。
ジェネレーティブAIによる製品設計とプロトタイピングの革新
製品開発サイクルは従来、膨大な時間とリソースを費やし、無数の反復作業と手動テストが必要でした。ジェネレーティブAIは、このタイムラインを大幅に短縮します。
機械学習（ML）アルゴリズムを活用するジェネレーティブデザインツールは、以下のことが可能になります。
• 複数の設計バリエーションを同時に検討する
• 材料コスト、強度、使いやすさなどの制約を考慮する
• 人間が考慮しなかった可能性のある最適化された設計を提案する
これにより、プロトタイピング段階が加速されるだけでなく、より高性能でコスト効率の高い製品が生まれます。ジェネレーティブAIは、エンジニアや設計者が推測から改良へと注力分野をシフトし、かつてないほど迅速に製品を市場に投入することを可能にします。
インテリジェントロボットを活用した現場の精度と柔軟性の向上
製造業において、自動化は目新しいものではありません。今日のロボットの特徴は、ビジョンセンサー、リアルタイム分析、自然言語処理などを活用した高度なインテリジェンスによって、動的な環境下でも自律的に稼働できることです。この高度な機能により、メーカーはタスクをシームレスに切り替え、生産工程をカスタマイズし、危険作業や反復作業への人手依存を軽減することで、かつてない精度と柔軟性を実現できます。
反復作業に限定される従来の産業用ロボットとは異なり、AIを搭載したインテリジェントロボットは、以下のことが可能になります。
• さまざまな環境に適応
• 人間の入力とコンテキストデータから学習
• 最小限の監視で複雑なタスクを実行
今回のフロスト＆サリバンのウェビナーでは、AIが業務を支援するだけでなく、それを再定義する、新たな産業パラダイムの魅力的な姿が描かれました。工場の現場から経営幹部向けのダッシュボードまで、AIはよりスマートな意思決定、迅速なイノベーション、そしてよりレジリエントなサプライチェーンを実現します。
世界の製造業が進化を続ける中、今日AIに投資する企業が、未来の競争環境を形作ることになります。予知保全、ジェネレーティブデザイン、インテリジェントロボティクス、アダプティブプロダクション、レジリエントロジスティクスなど、その方法は多岐にわたります。
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