調査によると、米国の製造企業の約 24% は依​​然として AI の探求段階にあります。

製造業を変革する AI システムの可能性について考える際、マーケット インテリジェンス企業 IDC のグローバル AI リサーチ ディレクターであるリトゥ ジョティ氏は、風車メーカーについて言及しました。

人工知能を使用する前に、企業が風車を改良したい場合は、動作する風車のプロトタイプを観察してデータを分析するだろうと彼女は言いましたが、そのプロセスには数週間かかります。人工知能の導入により、メーカーはデジタル ツイン (風車のデジタル モデル) を使用してこのプロセスを大幅に短縮し、機械学習と人工知能を使用して改善を作成およびシミュレーションできるようになりました。

ジョティ氏は次のように述べています。「メーカーがすべての測定作業を行うことさえ不可能な場合があります。多くの作業は人間にとって物理的に困難なため、メーカーはドローンと人工知能技術を使用して測定を行っています。これはデジタルの勝利です。」メーカーは現在、この人工知能と機械学習のテクノロジーが重要であると考えています。 「そうしなければ、市場の変化についていけないからです」と彼女は言いました。

(出典: 透かしを参照)

製造業とサプライチェーンの混乱により、企業は競争力を維持する方法を模索してデジタル変革に取り組むようになりました。製造業者にとって、人工知能を含む技術的破壊は、製造をより効率的、安全かつ持続可能なものにする機会を提供します。

企業は、AI を使用してプロセスを合理化し、ダウンタイムを削減し、安全性と速度を向上させるロボットを導入し、コンピューター ビジョン テクノロジを使用して AI が異常を迅速に検出できるようにし、大量のデータを処理してパターンを特定し、クライアントのニーズを予測する AI システムを開発できます。 。

Dataiku のエネルギーおよび製造向け AI ソリューション ディレクターである Pierre Goutorbe 氏は、次のように述べています。 「私たちが情報を入手し、最終的にプロセスを改善するための行動を起こすとき、最大の利益が得られます。」また、「従業員が AI に精通し、日常生活で AI を使用すればするほど、そのメリットがより実感できるようになるでしょう。」と彼は言いました。

サプライチェーンの混乱と労働者不足のさなか、製造業は世界市場の先を行くために革新を続けています。

しかし、Dataiku と Databricks による 2023 年 6 月の調査では、製造業は AI アプリケーションにおいて他の業界に遅れをとっており、約 4 分の 1 (24%) の企業がまだ AI アプリケーションまたは実験段階にあるのに対し、約 5 分の 1 (19他のすべての業界の企業の %) はまだ初期段階にあります。

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