革新的なコラボレーションのおかげで、ABB とマイクロソフトは産業分析と人工知能の世界で大きな進歩を遂げました。 Azure OpenAI の生成 AI テクノロジーを ABB の Abability Genix 産業分析および AI スイートに統合することで、製造業の未来を再構築しています。 GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) を含むこの統合により、陳腐化管理における恐ろしい「ラストオーダーレター」の必要性がなくなることが期待されます。
ABB とマイクロソフトのコラボレーション
ABB と Microsoft は、データから得られる実用的な洞察をメーカーに提供するために提携しました。この提携は、メンテナンス、運用、生産効率、エネルギーと排出量の管理を改善することを目的としています。この変革の中心となるのは、GPT-4 のような強力な LLM を含む生成 AI の Genix プラットフォームへの統合です。その結果、Genix Copilot として知られる新しいアプリケーションが誕生しました。これは、製造プロセスと業務全体にわたるコンテキスト化されたデータのフローを最適化することにより、これまでにないユーザー エクスペリエンスを提供することを約束します。
生成 AI と LLM の力
大規模な機械学習モデルによって駆動される生成 AI は、広範なトレーニング データを活用して新しいコンテンツを作成し、既存のプロセスを改善します。たとえば、これにより、Chat GPT は人間が生成したテキストによく似たコンテンツを生成できるようになります。この革新的な機能は、特にサプライ チェーンと在庫管理における製造業にまで及びます。
ラストオーダーレターの廃止
製造業における最も重要な課題の 1 つは、「ラストオーダーレター」の反応的な性質です。これらの手紙は、現在の注文または「最後の」注文が完了した後は特定のコンポーネントが注文されなくなることをサプライヤーに通知します。この事後対応的なアプローチは、サプライチェーンを混乱させ、コストを増加させ、サプライヤーとの関係を緊張させ、非効率を生み出します。ただし、生成 AI と LLM を使用すると、メーカーはサプライ チェーンを積極的に管理できるため、直前の注文の必要がなくなります。
予知保全
Generative AI と LLM を組み合わせることで、センサーの読み取り値、保守履歴のログ、オペレーターのメモなど、さまざまなソースからの大量のデータを処理および分析する機能が提供されます。これらの AI テクノロジーは、このデータを調べることで、差し迫った機器の故障を示す微妙なパターンや異常を特定できます。たとえば、CNC マシンのモーターの温度変動や異常な振動は、潜在的な問題を示す可能性があります。 AI システムはメンテナンス チーム向けに自然言語アラートを生成し、問題を理解し、適切な措置を講じやすくします。
効率的な在庫管理
生成 AI は、メンテナンスの必要性を予測するだけでなく、需要予測を通じてリソース割り当てを最適化し、過剰在庫を削減します。予測機能をサプライチェーンに統合することで、メーカーは最適な在庫レベルを維持でき、直前の調整の必要がなくなります。生成人工知能を活用した予測分析は、過去の販売データ、市場動向、外部要因を使用して、高精度の需要予測を生成します。自動化システムは在庫レベルを継続的に監視し、事前に定義したしきい値に達すると補充注文をトリガーします。サプライヤーとのリアルタイムのコミュニケーションにより、生産スケジュールと納品を実際の需要に合わせることができ、リードタイムを最小限に抑え、直前の注文への依存を軽減します。
効率向上の可能性
Genix Copilot を導入した ABB や Microsoft など、AI テクノロジーを採用する企業は、大幅な運用改善を経験できる可能性があります。 BW Businessworld によると、このテクノロジーは計画外のダウンタイムを最大 60% 削減し、資産寿命を最大 20% 延長する可能性があります。実用的なリアルタイム情報により、より適切な意思決定と生産性の向上が可能になります。予知保全と合理化された在庫管理機能を備えたメーカーは、ラストオーダーレターや事後対応型のサプライチェーンの混乱の時代から抜け出すことができます。
自動化へのスムーズな移行
在庫管理を完全に自動化する準備がまだ整っていない企業にとって、AI は部品がいつ壊れる可能性があるかを予測するための貴重なツールとなり得ます。この先見の明により、工場管理者はコストのかかるダウンタイムが発生する前にコンポーネントを交換できるようになります。
ABB と Microsoft のコラボレーションに代表されるように、生成 AI と LLM の製造部門への統合は、大きな前進を意味します。ラストオーダーレターの必要性を排除することで、メーカーはサプライチェーンを積極的に管理し、コストを削減し、効率を向上させることができます。予測メンテナンスと最適化された在庫管理は、この AI 主導の革命の主な利点であり、生産性と資産寿命の大幅な向上の可能性をもたらします。製造業の状況が進化し続けるにつれ、AI テクノロジーは、より効率的で回復力のある業界を形成する上で重要な役割を果たすことになります。