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製造業における AI とロボット工学の成長機会は膨大で、2027 年までに世界で 1,820 億ドルに達すると予測されています。インテリジェント マシンを搭載したスマート ファクトリーが標準になるにつれて、これらの指数関数的に進歩するテクノロジーをプロセスの一部として採用しない企業は取り残されるリスクがあります。 ロボット工学における人工知能の使用方法 人工知能 (AI) とロボット工学は、規模、速度、市場投入までの時間の短縮という利点をもたらし、製造業に革命をもたらしています。世界経済フォーラムによると、これらのテクノロジーが現場の効率、品質、柔軟性の向上に効果的であることが証明されているため、2025 年までに 50% を超える製造業者が AI を採用すると予想されています。AI は、ロボット プログラミングおよび製造プラットフォームに前例のない適応性、規模、速度をもたらします。AI とロボット工学は、製造業者がより短い時間かつ低コストでより多くのことを達成できるようにする触媒でもあります。重量物の持ち上げ、材料の取り扱い、組み立てなど、反復的、危険、または人間工学的に負担の大きい手作業を自動化することは、これら 2 つのテクノロジーが製造業にもたらす多くの貢献のほんの始まりにすぎません。製造現場で人工知能とロボットを組み合わせることで、品質検査も自動化され、AI は欠陥やスクラップの削減に役立ちます。製造業における AI とロボットの成長機会は膨大で、2027 年までに世界で 1,820 億ドルに達すると予測されています。インテリジェント マシンを搭載したスマート ファクトリーが標準になるにつれて、これらの指数関数的に進歩するテクノロジーをプロセスの一部として採用しない企業は、取り残されるリスクがあります。 ロボットと AI の統合は製造業で成果を上げています 人工知能とロボットの統合は、コストを削減しながら生産効率と品質を向上させる新しい自動化方法を提供することで、製造業に革命をもたらし続けています。AI と機械学習アルゴリズムが生成するデータを活用することで、ロボットは複雑な手作業を比類のない精度と速度で実行できるようになりました。この自動化により、メーカーが競争力を維持し、顧客の納期に間に合わせ、不安定な経済状況でも競争力を維持するために必要な精度、規模、速度が実現します。 大きなメリットをもたらす主なアプリケーションには、次のものがあります。 手動で反復する危険なタスクの自動化 センサー、コンピューター ビジョン、人工知能を備えたロボット アームは、重量物の持ち上げ、材料の取り扱い、組み立て、その他の反復的な手作業を引き受けることができます。 DELMIA Robotics ソリューションは、マテリアル ハンドリング ロボットによるこの自動化を可能にするプログラミング ツールとシミュレーション ツールを提供します。これにより、人間の労働力がより価値の高い機能に解放され、人間工学的な負担が軽減されて安全性が向上します。McKinsey によると、予測可能な物理的な作業を自動化すると、世界の生産性が年間 0.8 ~ 1.4% 向上する可能性があります。マス カスタマイゼーションと設計から製造までを可能にする AI とロボットを製造実行システム (MES) およびエンタープライズ リソース プランニング (ERP) システムと組み合わせてオーケストレーションすることで、マス カスタマイゼーションと設計から製造までを定義することができます。これらのテクノロジーにより、メーカーはカスタマイズされた製品を大規模に収益性の高い方法で生産できます。AI は反復的な設計と製造のタスクを自動化し、エンジニアがより迅速なイノベーションの提供に集中できるようにします。DELMIA は、ロボットのルーティング、作業指示を各固有の構成に合わせて最適化し、マス カスタマイゼーションと設計から製造までを成功させる上で不可欠です。ロボットによる製造では、正確性と精度を確保しながら、リアルタイムの製品バリエーションを柔軟に切り替えます。AI は、生産計画とロジスティクスをリアルタイムで最適化し、マス カスタマイゼーションに合わせて調整します。インテリジェントな設計ツールは、AI を使用して製造性を最適化します。AI とロボティクスを組み合わせることで、統合された設計から製造までのプラットフォームの利点が強化され、スループット、品質、収益性が向上します。メーカーは、大規模で小ロットのカスタマイズされた製品を提供し、より多くの収益機会を獲得できるようになりました。生産計画の最適化 DELMIA Robotics の最適化では、AI アルゴリズムを活用してテラバイト単位の製造データを分析し、パターンと異常を特定して、計画とスケジュールをリアルタイムで最適化します。AI ベースの DELMIA 技術は、潜在的な生産制約を効果的に検出して予測し、シナリオをシミュレートして、ダウンタイムとボトルネックを最小限に抑えます。DELMIA Robotics の AI ベースの製造インテリジェンス、ロボティクス シミュレーション、および製造実行システム (MES) とエンタープライズ リソース プランニング (ERP) との統合を組み合わせることで、すべての生産センターで生産歩留まり率と品質の一貫性がさらに向上します。DELMIA の統合されたロボティクス、MES、ERP データから得られる洞察が定着すると、顧客満足度、リピート販売、収益性が向上します。予知保全の精度向上 IoT、IIoT、プログラマブル ロジック コントローラー (PLC) センサーと AI 予測分析を組み合わせることで、工場のフロア全体でロボットを含む機械の計画外のダウンタイムを最小限に抑えることができます。アルゴリズムは、パフォーマンスの異常を早期に検出し、故障が発生する前にメンテナンスの必要性を予測します。メンテナンスは、厳格なスケジュールではなく、必要な場合にのみ実行されます。PwC によると、AI 対応の予知保全により、メンテナンス コストを 10 ~ 40% 削減し、全体的なダウンタイムを 20 ~ 50% 短縮できます。あるケースでは、鉄道会社が AI を利用して計画外のダウンタイムを 35% 削減し、推定 5,000 万ドルを節約しました。これらの例が示すように、AI を活用した予知保全により、大幅な効率化とコスト削減が実現します。DELMIA ロボティクスは、Virtual Twin の手法とテクノロジーを使用して生産システムを構築する前に、3D コラボレーション環境内で生産システムとロボット プログラミングを検証するのにも役立ちます。また、制御プログラムを実際の機器にダウンロードする前に、ロボット システムの仮想試運転を行って、期待どおりに動作することを確認することもできます。これにより、故障のリスクをさらに低減し、ロボット システムのパフォーマンスを最適化できます。 DELMIA Robotics は、製造業において人工知能による予知保全を強化するための貴重なツールです。品質管理の改善 コンピューター ビジョンと AI ベースのディープ ラーニングを備えたロボットは、製品が生産センターを離れる前に自律的に欠陥がないか検査できるため、顧客への返品承認 (RMA) の必要性が減ります。これにより、出荷前に欠陥のある製品を検出できるため、顧客からの苦情が減り、顧客の忠誠心と信頼が向上します。AI ベースのアルゴリズムは、キャプチャ、分析、およびアクションするデータから学習し、これらのテクノロジーを使用して生産センターの品質マッスル メモリを強化します。McKinsey は、AI を使用した目視検査と障害検出のための高度な画像認識技術により、生産性が最大 50% 向上することを発見しました。McKinsey はまた、画像認識を使用した AI ベースの目視検査により、人間による検査と比較して欠陥検出率が最大 90% 向上することを発見しました。さらに、DELMIA Robotics ソフトウェアは、生産システムを構築する前に、Virtual Twin 3D コラボレーション環境でロボットのプログラミングとシミュレーションを検証および最適化するのに役立ちます。これにより、品質検査用ロボットのパフォーマンスと信頼性がさらに向上します。 DELMIA Robotics が製造業の未来をどのように定義しているか 製造業は、規模、スピード、市場投入までの時間の短縮という利点を提供する AI とロボット工学によって変革しています。製造業における AI の市場規模は、2022 年の 23 億ドルから 2030 年には 236 億ドルに拡大し、年平均成長率 (CAGR) は 31.1% になります。産業用ロボット市場は、2021 年の 503 億ドルから 2027 年には 866 億ドルに達すると予想されます。これらの数字は、AI とロボット工学が製造業で重要な役割を果たしていることを示しています。AI とロボット工学は、複雑なタスクを最適化し、品質と生産性を高め、カスタマイズされた製品開発を合理化する設計から製造までのプラットフォームを強化します。インテリジェント ロボットは人間の作業員と連携して、柔軟性、精度、安全性を向上させます。AI とロボット工学により、企業はアジャイル製造を実現できます。これにより、大量のパーソナライゼーションとオンデマンド生産が可能になり、顧客の需要とサプライ チェーンのダイナミクスに対応できます。AI とロボット工学により、将来の工場はよりスマートで効率的になります。製造業者は、競争上の優位性を獲得するために、これらの指数関数的なテクノロジーを使用する必要があります。 DELMIA Robotics ソフトウェアは、製造業者が生産システムを構築する前に、3D コラボレーション環境でロボットのプログラミングとシミュレーションを検証および最適化するのに役立ちます。これにより、障害のリスクが軽減され、時間とコストが節約され、さまざまな生産プロセスにおけるロボットのパフォーマンスと信頼性が向上します。Louis Columbus は、DELMIA のシニア インダストリー マーケティング マネージャーです。DELMIA は、製造、サプライ チェーン、およびサービス プロバイダーが業務を効率的に計画、管理、最適化、実行できるようにします。

製造業における AI とロボットの成長機会は膨大で、2027 年までに世界で 1,820 億ドルに達すると予測されています。インテリジェント マシンを搭載したスマート ファクトリーが標準となる中、これらの飛躍的に進歩するテクノロジーをプロセスの一部として導入できない企業は、取り残されるリスクがあります。
人工知能 (AI) とロボット工学は製造業に革命をもたらし、規模、スピード、市場投入までの時間の面で優位性をもたらしています。世界経済フォーラムによると、これらのテクノロジーが現場の効率、品質、柔軟性の向上に効果的であることが証明されているため、2025 年までに製造業者の 50% 以上が AI を導入することになります。
AI は、ロボットプログラミングと製造プラットフォームに、これまでにない適応性、規模、速度をもたらします。AI とロボットは、製造業者がより短い時間と低コストでより多くの成果を達成できるようにする触媒でもあります。重量物の持ち上げ、材料の取り扱い、組み立てなど、反復的、危険、または人間工学的に負担の大きい手作業を自動化することは、これら 2 つのテクノロジーが製造業にもたらす多くの貢献のほんの始まりにすぎません。
製造現場全体で人工知能とロボットを組み合わせることで、品質検査も自動化され、AI は欠陥やスクラップの削減に役立ちます。製造業における AI とロボットの成長機会は膨大で、2027 年までに世界で 1,820 億ドルに達すると予測されています。インテリジェントなマシンを搭載したスマート ファクトリーが標準になるにつれ、これらの飛躍的に進歩するテクノロジーをプロセスの一部として採用しない企業は遅れをとるリスクがあります。
人工知能とロボットの統合は、コストを削減しながら生産効率と品質を向上させる新しい自動化方法を提供することで、製造業に革命を起こし続けています。AI と機械学習アルゴリズムが生成するデータを活用することで、ロボットは複雑な手動タスクを比類のない精度とスピードで実行できるようになりました。この自動化により、メーカーは競争力を維持し、顧客の納期を守り、不安定な経済状況でも競争力を維持するために必要な精度、規模、スピードが得られます。大きなメリットをもたらす主なアプリケーションには、次のものがあります。
センサー、コンピューター ビジョン、人工知能を備えたロボット アームは、重量物の持ち上げ、材料の取り扱い、組み立て、その他の反復的な手作業を引き継ぐことができます。DELMIA Robotics ソリューションは、材料取り扱いロボットによるこの自動化を可能にするプログラミングおよびシミュレーション ツールを提供します。これにより、人間の労働力がより価値の高い機能に解放され、人間工学的な負担が軽減されて安全性が向上します。McKinsey によると、予測可能な物理的作業を自動化すると、世界の生産性が年間 0.8 ~ 1.4% 向上する可能性があります。
AI とロボットを製造実行システム (MES) およびエンタープライズ リソース プランニング (ERP) システムと組み合わせてオーケストレーションすることで、マス カスタマイゼーションと製造向け設計の未来が定義されます。これらのテクノロジーにより、メーカーはカスタマイズされた製品を大規模に収益性の高い形で生産できます。AI は反復的な設計および製造タスクを自動化し、エンジニアがより迅速なイノベーションの提供に集中できるようにします。DELMIA は、ロボットのルーティング、各固有の構成の作業指示を最適化し、マス カスタマイゼーションと製造向け設計戦略の成功に不可欠です。
ロボットによる製造では、正確性と精度を確保しながら、リアルタイムの製品バリエーションを柔軟に切り替えます。AI は、生産計画とロジスティクスをリアルタイムで最適化し、大量カスタマイズ向けにカスタマイズします。インテリジェントな設計ツールは、AI を使用して製造性を最適化します。AI とロボットを組み合わせることで、統合された設計から製造までのプラットフォームの利点が強化され、スループット、品質、収益性が向上します。メーカーは、大規模で小ロットのカスタマイズされた製品を提供し、より多くの収益機会を獲得できるようになりました。
DELMIA Robotics の最適化では、AI アルゴリズムを活用してテラバイト単位の製造データを分析し、パターンと異常を特定して、リアルタイムで計画とスケジュールを最適化します。AI ベースの DELMIA 技術は、潜在的な生産制約を効果的に検出して予測し、シナリオをシミュレートして、ダウンタイムとボトルネックを最小限に抑えます。
DELMIA Robotics の AI ベースの製造インテリジェンス、ロボット シミュレーション、および製造実行システム (MES) とエンタープライズ リソース プランニング (ERP) との統合を組み合わせることで、すべての生産センターで生産歩留まり率と品質の一貫性がさらに向上します。DELMIA の統合ロボット、MES、ERP データから得られる洞察が定着すると、顧客満足度、リピート販売、収益性が向上します。
IoT、IIoT、プログラマブル ロジック コントローラー (PLC) センサーと AI 予測分析を組み合わせることで、工場のフロア全体にわたってロボットを含む機械の予定外のダウンタイムを最小限に抑えることができます。アルゴリズムは、パフォーマンスの異常を早期に検出し、故障が発生する前にメンテナンスの必要性を予測します。厳格なスケジュールではなく、必要な場合にのみメンテナンスが実行されます。PwC によると、AI 対応の予測メンテナンスにより、メンテナンス コストを 10 ~ 40% 削減し、全体的なダウンタイムを 20 ~ 50% 短縮できます。あるケースでは、鉄道会社が AI を利用して予定外のダウンタイムを 35% 削減し、推定 5,000 万ドルを節約しました。これらの例が示すように、AI を活用した予測メンテナンスにより、効率とコストが大幅に向上します。
DELMIA ロボティクスは、Virtual Twin のテクニックとテクノロジーを使用して生産システムを構築する前に、3D コラボレーション環境内で生産システムとロボット プログラミングを検証するのにも役立ちます。また、制御プログラムを実際の機器にダウンロードする前に、ロボット システムの仮想試運転を行って、期待どおりに動作することを確認することもできます。これにより、障害のリスクをさらに軽減し、ロボット システムのパフォーマンスを最適化できます。DELMIA ロボティクスは、製造業における人工知能による予知保全を強化するための貴重なツールです。
コンピューター ビジョンと AI ベースのディープラーニングを備えたロボットは、製品が生産センターから出荷される前に自律的に欠陥がないか検査できるため、顧客への返品承認 (RMA) の必要性が減ります。これにより、出荷前に欠陥のある製品を検出できるため、顧客からの苦情が減り、顧客の忠誠心と信頼が向上します。AI ベースのアルゴリズムは、収集、分析、および処理したデータから学習し、これらのテクノロジーを使用して生産センターの品質マッスル メモリを強化します。McKinsey は、AI を使用した目視検査と障害検出のための高度な画像認識技術により、生産性が最大 50% 向上することを発見しました。McKinsey はまた、画像認識を使用した AI ベースの目視検査により、人間による検査と比較して欠陥検出率が最大 90% 向上することを発見しました。さらに、DELMIA Robotics ソフトウェアは、生産システムを構築する前に、Virtual Twin 3D コラボレーション環境でロボットのプログラミングとシミュレーションを検証および最適化するのに役立ちます。これにより、品質検査用ロボットのパフォーマンスと信頼性がさらに向上します。
製造業は、規模、スピード、市場投入までの時間という利点を提供する AI とロボット工学によって変革しています。製造業における AI の市場規模は、2022 年の 23 億ドルから 2030 年には 236 億ドルに拡大し、年平均成長率 (CAGR) は 31.1% になります。産業用ロボット市場は、2021 年の 503 億ドルから 2027 年には 866 億ドルに達すると予想されます。これらの数字は、AI とロボット工学が製造業で重要な役割を果たしていることを示しています。
AI とロボット工学は、複雑なタスクを最適化し、品質と生産性を高め、カスタマイズされた製品開発を合理化する設計から製造までのプラットフォームを強化します。インテリジェント ロボットは人間の作業者と連携して、柔軟性、精度、安全性を向上させます。AI とロボット工学により、企業はアジャイル製造を実現し、大量のパーソナライゼーションとオンデマンド生産を可能にして、顧客の需要とサプライ チェーンのダイナミクスに対応できます。
AI とロボット工学により、将来の工場はよりスマートで効率的になります。メーカーは、競争上の優位性を獲得するために、これらの急激に進歩するテクノロジーを活用する必要があります。DELMIA Robotics ソフトウェアは、メーカーが生産システムを構築する前に、3D コラボレーション環境でロボットのプログラミングとシミュレーションを検証および最適化するのに役立ちます。これにより、障害のリスクが軽減され、時間とコストが節約され、さまざまな生産プロセスにおけるロボットのパフォーマンスと信頼性が向上します。
Louis Columbus は、DELMIA のシニア インダストリー マーケティング マネージャーです。DELMIA は、製造、サプライ チェーン、サービス プロバイダーが業務を効率的に計画、管理、最適化、実行できるように支援します。
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元記事: https://www.roboticstomorrow.com/story/2024/05/the-interplay-between-robotics-and-artificial-intelligence-in-manufacturing/22551/

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