Dave McMorran
セールス・エンジニアリング部長
製造業でレガシーからメインストリームへ移行するための3つのヒント
レガシーな記録システムを、明日の目標の要求を満たすために増強することができるかどうか、疑問に思っているだろうか？
Industrial DataOps
Industry 4.0
AIの能力をめぐるあらゆる誇大広告の中で、核心的な真実を認識することは極めて重要です。AIの機能と効率は、供給されるデータの質に大きく依存するのです。高品質で構造化されたデータがなければ、製造・生産環境におけるAIの貢献は果たされないままになってしまいます。
もしデータを改善し、近い将来AIがオペレーションに良い結果を与える方法を検討しているのであれば、以下の3つの重要なアプリケーションを検討していただきたいと思います。
小規模言語モデルを使ったデジタル・ツイン
デジタル・ツインは、AIから多大な恩恵を受けます。AIについては、巨大で複雑な言語モデルが脚光を浴びることが多いですが、生産分野では小型の言語モデルがゲームチェンジャーになりつつあります。このようなコンパクトなモデルは、特定のタスク用に仕立てられ、多くの製造現場での典型でもありますが、コンピューティング環境に制約のある中で効率的に動作するように設計されているのです。これらの小規模で焦点を絞った言語モデルをデジタル・ツインに適用することで、生産機械の健康状態に関する微妙な洞察を得、運用上の問題を予測し、大規模モデルのようなオーバーヘッドなしに工程を最適化することができるのです。
製造業の固有データセットでトレーニングすることで、これらの小規模言語モデルは、専門用語を理解し、特定のドメイン内の結果を予測することに長けるようになります。そしてこの仕組みは、リアルタイムな意思決定の支援やシナリオ作成のための資産となります。
時系列予測
AIに基づく時系列予測は、製造オペレーションの分析に変革をもたらすでしょう。時系列データは、時間間隔で収集または記録された一連のデータポイントであり、製造業界における予測分析の基幹となります。このデータは、1時間ごとの温度測定値からミリ秒ごとに記録される機械の振動まで、多岐にわたります。AIはこのデータを活用し、過去のパターンに基づいて将来の事象を予測するのです。
例えば、温度や振動のパターンが、差し迫った機器の故障を示す可能性があれば、メンテナンスチームは故障が発生する前に予防保全をすることができます。さらに、時系列予測分析の用途はメンテナンス（保全）だけにとどまりません。時系列予測分析は、企業が需要変動を予測し、生産スケジュールを調整し、サプライチェーンをより効果的に管理するのに役立ち、業務最適化において重要な役割を果たします。エネルギー集約型産業では、予測分析によって電力使用を最適化し、コストと環境負荷を低減することができます。
このように利点がいくつもありますが、AIに基づく時系列予測分析の実施には課題があります。効果的な予測分析の前提条件として、高品質で一貫性のある時系列データの収集が必要です。さらに、製造オペレーションのニュアンスを正確に捉えるモデルを開発するには、専門知識が必要となります。
製造業にとって、この分野の改善の契機となるのが、データが生成されるデバイス（エッジ）で直接データ処理を行うエッジコンピューティング、エッジ分析です。
ノーコードでテキストと音声機能でワークフローを生成
新しい業務ワークフローを開発するには、通常、業務ニーズをIT技術で実装するためにはIT専門家の介在が必要でした。しかし、直感的なNLP（自然言語処理）によるインターフェイスの出現により、アイデアと実装の間に直接的な橋渡しができるようになりました。これは、新しいワークフローを導入するペースを早めるだけでなく、全組織にわたって革新と試してみる、実験してみるという文化を醸成します。
NLP技術が進歩するにつれて、このようなノーコード、テキストベース、音声ベースのシステムの可能性はさらに高まっています。複雑なコマンドを解釈し実行できるという、より洗練された、文脈を認識したシステムが登場し、新しいワークフローやプロセスの導入が、よりスムーズで直感的になるでしょう。
統一された産業データ運用アプローチ
各業界がAIを業務に組み込むため、微妙な調整を進めるにつれ、高品質でデータガバナンスの効いたデータの重要性はますます高くなっています。AIの誇大広告は越えて、強固なデータ基盤の必要性を理解することは、製造領域におけるAIの可能性を最大限に発揮するための第一歩です。AIの成熟に向けた道のりには、継続的な学習、業務への適応、データ基盤への投資が必要なのです。
この現実は、AIを製造現場に導入するには、考え方とインフラの転換の必要性を明確に示しています。Litmusでは製造業のお客様からのニーズに合わせて、拡張できるスケーラブルなシステムの構築に注力しています。データの簡素化と運用のスケーラビリティという2つの柱に投資することで、製造業におけるAIの導入は将来の可能性だけでなく、今日の現実となるのです。Litmusのミッションは、AIを効果的に活用するために必要な構造化データを製造企業が得られるようにし、AIジャーニーが可能な限りシームレスでインパクトのあるものになるようにすることです。
統合された製造データ運用に向けたLitmusの取り組みは、単なる製品やビジネス戦略的な動きではなく、新しいAI時代では質の高いデータが生命線となるという必要な進化なのです。この進化を促進するデータ・インフラストラクチャとプラクティスに投資することで、AIと人間がシームレスにコラボレーションする未来への舞台をお客様とともに整えていっているのです。
