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北京、2024 年 11 月 4 日 /PRNewswire/ -- 現在、製造業は人工知能 (AI) テクノロジーによって大きな変化を迎えています。大型モデルに代表される新世代の AI テクノロジーは、強力なデータ処理機能、正確な予測機能を備えています。分析と効率的な自動化レベルは、前例のないスピードで製造業のあらゆる側面に深く統合されており、製造業の生産モデル、管理方法、バリューチェーンを再構築し、伝統的な製造業に新たな活力を注入しています。 「スマートファクトリー」。
IBM専門家の意見: IBMのエンタープライズレベルAIは、多国籍製造業のインテリジェンスに新たな推進力をもたらす
中国の多国籍製造業が直面する課題
多国籍製造企業は、中国市場で一連の複雑かつ厳しい課題に直面しています。まず第一に、市場競争はますます激化しており、多国籍企業は競争上の優位性を維持するために革新を続ける必要があります。中国の地元企業の急速な台頭により、多国籍企業は同業他社からの圧力に対処する必要があるだけでなく、地元企業の柔軟な競争戦略に適応する必要もあります。第二に、コストの上昇と利益率の縮小により、多国籍企業はコスト管理と利益改善の間のバランスを見つける必要があります。さらに、サプライ チェーンの不確実性、データ ローカライゼーションとネットワーク セキュリティのコンプライアンス要件、ローカライゼーション ニーズの違いにより、多国籍企業の運営はさらに困難になります。最後に、ローカリゼーションのニーズを差別化するには、多国籍企業が中国市場を深く理解し、消費者のニーズにより近い製品とサービスを提供する必要があります。
ますます深刻な課題に直面している多国籍製造企業は、エンタープライズレベルの AI の強力な強化に頼って問題を解決し、効率的な運営と持続可能な発展を実現する必要があります。
IBMのエンタープライズレベルのAI主導のインテリジェント製造アップグレード
長年にわたる技術の蓄積と革新を経て、 IBM エンタープライズレベル AI (以下、「IBM AI」と呼びます) は、新世代 AI とデータ プラットフォームWatsonxの機能を統合しています。これには、次のような従来の機械学習プラットフォームの利点だけでなく、データ処理、特徴量エンジニアリング、モデルの学習や評価などに加え、現在注目を集めている生成AI機能も備えています。この統合により、IBM の AI テクノロジーは複雑な問題の処理においてより強力になり、正確な予測と最適化された意思決定を提供し、多くの主要分野で多国籍企業に大きなデジタル変革をもたらし、企業が効率的な運営と持続可能な発展を実現できるようになります。
研究開発の分野では、IBM AIは、ナレッジグラフを構築し、データ間の隠れたつながりや本質的なつながりを深く調査し、研究開発の意思決定のための強固なデータサポートを提供することにより、複数のデータソースからの大量の情報を統合および処理します。同時に、IBM AI は統合された知識共有プラットフォームを構築し、インテリジェントな質疑応答と検索テクノロジーを使用して情報の孤立を解消し、知識共有の効率を向上させます。
生産分野では、IBM AI は機械学習テクノロジーを使用して生産ラインのデータを詳細にマイニングし、製品の品質に影響を与える主要な要因を特定することで、企業が製品の品質をソースから管理し、生産コストを削減できるように支援します。同時に、IBM AIは企業の限られたリソースを最適に割り当て、意思決定の最適化テクノロジーを使用して、企業が最適な生産計画を策定してコストを最小限に抑え、効率を最大化するのを支援します。さらに、IBM AIは、生産設備のリアルタイムの監視とデータ分析を実行し、潜在的な故障を予測し、企業が設備のダウンタイムを回避して生産の継続性を確保するための保守計画を事前に策定できるように支援します。 IBMの外観検査テクノロジーを活用して、製品の品質と検査効率を向上させます。
サプライチェーンの観点から見ると、IBM AIは複数のアルゴリズムとモデルを統合して多次元および多レベルの需要予測を実行し、企業が市場の需要を正確に把握し、合理的な調達および生産計画を策定できるように支援します。同時に、IBM AI は、生産前スケジューリングのシミュレーション、生産スケジュールの最適化、生産効率の向上、在庫コストの削減により、企業に意思決定支援の参考情報を提供します。さらに、IBM AIは、需要データ、スペアパーツカテゴリ、その他のデータに基づいて最適な在庫戦略を出力し、企業が在庫コストを最小限に抑え、資本回転効率を向上させるのに役立ちます。また、IBM AI は、スケジューリング ルールと優先順位に基づいたインテリジェントな物流スケジューリングの提案を提供し、物流リソースの割り当てを最適化し、物流効率を向上させ、物流コストを削減します。
アフターセールスに関しては、IBM AIを活用したアフターサービス・アシスタントが、障害診断、解決策の問い合わせ、サービス・プロバイダーのポリシーに関する相談、アフターサービスの作業指示システムの問題の相談などのワンストップ・サービスを提供し、顧客満足度を向上させることができます。同時に、IBM AIは、さまざまなタッチポイントで消費者の声からデータ分析を実行して、消費者のニーズを洞察し、企業が製品とサービスを最適化し、顧客エクスペリエンスを向上できるように支援します。
運用面では、IBM AIは採用、従業員管理、人事管理のパフォーマンスなどのタスクを自動化および最適化し、人事管理の効率を向上させ、人件費を削減します。同時に、IBM AIは、自然言語入力または既存のソースコードに基づいてAIが生成したコードの推奨を提供し、企業のITシステム開発効率の向上と開発コストの削減を支援します。
販売面では、IBM AI はインテリジェントな質疑応答と販売戦略のサポートを提供し、販売スタッフが販売効率を向上させ、販売目標を達成できるように支援します。同時に、IBM AIは、過去の販売データとビジネス専門家の判断に基づいて販売数量予測モデルを構築し、企業が合理的な販売計画を策定し、販売実績を向上させるのに役立ちます。さらに、IBM AI 駆動の 7 時間 24 時間のインテリジェントな顧客サービス ロボットは、24 時間体制の顧客サービスを提供し、顧客の質問に答え、顧客満足度を向上させることができます。
IBMのエンタープライズレベルのAIアプリケーション事例
1. 「まぶしい目」を生み出すインテリジェント視覚検出技術
大手自動車製造会社は、従来の手作業による品質検査の効率の低さ、検査漏れ率の高さ、コストの高さなどの問題に直面しており、生産品質を向上させるためには先進的な AI テクノロジーを早急に導入する必要があります。 IBM は、IBM Maximo Visual Inspection (VI) テクノロジーに基づいたインテリジェントな外観検査システムを導入しました。このシステムはコンピュータビジョンやディープラーニングなどの技術を統合し、自動車部品の高精度・高効率な自動検査を実現します。まず、大量の自動車部品の画像データが収集され、手動で注釈が付けられて、高品質のトレーニング データ セットが構築されます。次に、モデルをトレーニングし、継続的な最適化を実行して、モデルの認識精度と汎化能力を向上させます。最後に、トレーニングされたモデルが携帯電話と産業用コンピューターを介して生産ラインに導入され、リアルタイムのオンライン検出が実現されます。その結果、AI視覚検査システムはミリ秒の速度で検査を完了でき、従来の手動品質検査よりもはるかに効率的で、検査漏れ率が0.1%未満に減少し、品質検査コストが大幅に削減され、製品が向上することがわかりました。品質を向上させ、再作業とスクラップのコストを削減します。
2.大規模モデルテクノロジーを強化してインテリジェントな知識ベースを構築する
世界的な大手エレクトロニクスメーカーは、膨大な量の技術文書、製品マニュアル、顧客サービス記録を持っていますが、これらの情報はさまざまな部門に分散しており、効果的に活用することが難しく、知識の共有やコラボレーションが非効率的になっています。 IBM は、 Watsonx AssistantおよびWatsonx Discoveryテクノロジーに基づいたインテリジェントな知識ベース プラットフォームを作成しました。まず、社内システム、Web サイト、ドキュメント ライブラリ、その他のチャネルから大量の非構造化データを収集し、クリーニング、重複排除、形式変換などの前処理操作を実行します。次に、企業固有のインテリジェントな知識ベースを構築し、散在する知識ポイントを接続して知識ネットワークを形成します。最後に、IBM Watsonx Assistant に基づいて、自然言語を理解し、知識ベースから関連情報を迅速に取得して、正確な回答と解決策を提供できるインテリジェントな質疑応答ロボットが開発されています。その結果、従業員はインテリジェントなナレッジ ベース プラットフォームを通じて必要な情報を迅速に取得できるため、情報の孤島が回避され、知識の共有とコラボレーションの効率が向上することがわかりました。インテリジェント Q&A ロボットは、オンライン サービスを 24 時間年中無休で提供し、顧客の質問に迅速に回答し、顧客満足度を向上させ、手動の顧客サービスの作業負荷を軽減し、顧客サービスのコストを削減し、問題解決の効率を向上させ、顧客離れを減らすことができます。
AI テクノロジーの継続的な開発と応用により、製造業における AI の役割はますます重要になり、デジタル化、ネットワーク化、インテリジェンスの方向で製造業の変革とアップグレードが促進されます。将来的には、AI が 5G、モノのインターネット、ブロックチェーンなどの他の新興テクノロジーと深く統合され、よりインテリジェントで効率的で環境に優しいスマート ファクトリーを共同で構築し、高品質の製品開発に強力な推進力を注入することになります。製造業。製造業のAI化は時代の発展において避けられないトレンドであり、企業は熾烈な市場で無敵であり続けるために、AI技術を積極的に取り入れ、生産、管理、研究開発などのあらゆる側面に統合する必要があります。競争とハイエンド製造業の創出 品質開発における新たな状況。
著者について: He Jinchi は、IBM テクノロジー部門のシニア アーキテクトであり、「Kubeflow: A Bridge between Cloud Computing and Machine Learning」や「Big Data Processing」などの書籍の著者です。彼は、Kubeflow や Tekton などのソース コミュニティに個人的に参加し、複数の IBM 製品の研究開発に参加しており、人工知能、分散コンピューティング、ビッグ データ処理、クラウド ネイティブなどの関連テクノロジーと製品の専門家です。
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中国の外資系企業 --製造業オンラインサミット
11月8日14時から生放送、また会いましょう
主なトピック:
１）製造業の発展状況と課題
2) テクノロジーにより製造変革の実践が強化される
3) 外資系企業の製造業での実務経験
IBMについて
IBM は、ハイブリッド クラウド、人工知能、エンタープライズ サービスの世界有数のプロバイダーであり、175 以上の国と地域のお客様が所有するデータからビジネス上の洞察を得て、ビジネス プロセスを簡素化し、コストを削減し、業界の競争上の優位性を獲得できるよう支援しています。金融サービス、電気通信、ヘルスケアなどの重要インフラ分野の 4,000 以上の政府機関や企業団体が、IBM Hybrid Cloud Platform と Red Hat OpenShift を利用して、迅速、効率的、安全にデジタル変革を実現しています。 IBM の人工知能、量子コンピューティング、業界クラウド ソリューション、エンタープライズ サービスにおける画期的なイノベーションは、お客様にオープンで柔軟な選択肢を提供します。企業の誠実さ、透明性のあるガバナンス、社会的責任、包括的な文化、サービス精神に対する IBM の長期的な取り組みは、IBM のビジネス発展の基礎です。詳細については、https: //www.ibm.com/cn-zhをご覧ください。
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