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昨今、AI それが世界をどう変えるかという話題には事欠かないが、実際、製造業にどのような影響を及ぼしているのだろうか？
私たちは最近、共同創設者であるセオ・サヴィルに話を聞き、この問題について彼の考えを聞いた。
Q.AI 製造業にどのような変化をもたらしていますか？主なトレンドと影響分野をいくつか挙げていただけますか？
テオ：正直に言うと、AI 製造業を変革することは今のところありません。なぜなら、製造業に真の変革をもたらすために必要な種類のAI 、まだ発明されていないからです。
製造業は、諸経費やコストを削減し、歩留まりや効率を向上させる方法を見つければ、より良く、より速くなる。しかし、AI 最近の開発は、画像やテキストの生成、データのふるい分けなど、ほとんどがソフトウェアの領域であり、大規模な言語モデルに基づいている。AI 製造業で役立つためには、極めてロバストで決定論的である必要があり、少しあやふやなロジックのファジーなデータセットに基づいて構築されてはならない。Chat-GPTやその他のソリューションで見られるような、クエリに答えたり画像を作成したりする際のおかしなミスは、工場環境に置き換えると、高価な機器をあっという間に壊してしまうだろう。
私たちのソリューションは、CNC加工とプログラミングを自動化し、すでに製造業の効率と生産性を向上させています。私たちのソリューションは、CNC加工とプログラミングを自動化し、すでに製造業の生産性を向上させています。私たちが作ったものは、製造業におけるAI 最も先進的なアプリケーションのひとつです。AI 製造業をどのように変えることができるのか、私たちはまさにそのスタート地点にいるのです。
Q.効率化以外に、AI メーカーにどのようなメリットをもたらすのでしょうか？
テオ：今のところ、そのメリットは他の産業と同じです。AI 情報へのアクセスを高速化してくれるので、複雑なテーマについて質問しても、詳細まで理解しなくても、より早く正確な回答を得ることができます。これまでは、答えを見つけるには教科書を読み漁るか、専門知識のある人を探すしかなかったのですから。
Q：製造業におけるAI 普及を妨げている最大の課題は何ですか？
テオ：現在の最大の課題は、利用可能なソリューション（例：Chat-GPT）がすべてサービス産業向けであるため、製造業が関与するのが難しいことです。
Q：企業、特に中小企業は、どのようにしてこれらの課題を克服し、AI ソリューションを効果的に活用できるのでしょうか？
テオ：訓練されたAI 特に手助けできるタスクを特定する必要がある。一般的なAI 、おそらく現時点ではそれほど役には立たないでしょう。よほど大規模なメーカーで、膨大な量のデータを抱えているのでない限り、AIを野放しにすることはできないでしょう。
プログラミングを自動化することで精密加工を加速し、システムの大きなボトルネックを解決します。これにより、メーカーは膨大な時間を節約することができます。
Q：製造業におけるAI 将来について、どのようなエキサイティングな可能性を見出していますか？
テオ：AI 活用は、人々の生産性を他の何倍にも高めることで、スキル格差に対処する手段です。AI退屈な反復作業を取り除くことで、専門家を、その専門性が本当に違いを生む分野に向けることができます。
Q：工場の生産プロセスや資源利用を最適化し、より持続可能な製造環境につなげるために、AI どのように活用できますか？
テオ：一般的には、CloudNCの顧客でない限り、今は無理です！製造業にインパクトを与えるようなソリューションは、非常に難しいユースケースなので、ほとんどありません。とはいえ、まずは倉庫でのピッキングや配置のような単純作業に影響が出始めるでしょう。
将来、AI もたらす大きな違いは、より大きな効率化を可能にすることであり、それがリショアリングを後押しすることになる。そもそも製造業が海外に流出したのは、海外の方が労働力が安いからだ。しかし、AI 国内の機械工の生産性を向上させることができれば、労働力はコスト要因ではなくなる。
Q：AI 製造業における意思決定に果たす役割が大きくなるにつれ、どのような倫理的配慮に取り組む必要がありますか？
テオ：大雑把に言えば、ほとんどの人は製造業で働きたがらないし、それがスキル・ギャップの大きな理由だ。ですから、私たちのようなテクノロジーは雇用を奪うものではありません。むしろ、熟練工や新人の生産性を高め、彼らの仕事をより面白く、より良いものにするツールなのです。
Q：AI 製造業務に円滑に統合し、人間の労働者がこれらのインテリジェントな機械と効果的に協力できるようにするためには、どのようなスキルや労働力の訓練が必要でしょうか？
テオ：AI いい面のひとつは、より低いスキルレベルで複雑な作業を簡単にこなせるようになることです。しかし、それは次世代の労働者にデジタル・リテラシーを身につけさせ、私たちのような企業が構築しているツールを効果的に使えるようにする必要があることを意味します。学校では、英語の授業をソフトウェア工学に置き換える必要があるかもしれない。
Q：英国政府はAI 導入を促進するため、さまざまなイニシアチブを打ち出しています。これらのイニシアチブは、製造業特有のニーズをサポートするためにどのようにさらに調整することができますか？
企業として、CloudNCは何度も英国の支援を受けてきました。先端技術に対する助成金制度は役に立ちますし、英国は私たちにとって良い故郷です。価値の高い製造業の基盤がしっかりしていて、投資家も人材も優秀で、ほとんどのことがうまくミックスされています。
唯一欠けているのは製造業の市場規模であり、そのためソフトウェア会社としては、営業開始初日から海外に目を向けなければならなかった。
Q:AI 製造業のリショアリングの一翼を担えるのでしょうか、それともコストや効率性の問題で海外生産が有利な状況が続くのでしょうか？
そして、CloudNCのAI 特に、機械工の作業効率を高め、メーカーの生産性を向上させることに役立っている。その結果、リショアリングが進むのです
Q：英国や米国で「インテリジェント工場」が一般的になる未来を想像してみてください。このような未来はどのようなもので、どのようなメリットとリスクが考えられますか？
英国や米国にインテリジェントな工場がたくさんあることよりもはるかに大きなリスクがある。
そうでなければ、特に最大の貿易相手国を失ったばかりであればなおさらだ。英国と米国が効率的に運営するためには競争力のある工場が必要であり、私たちのソリューションが工場の運営と生産性の向上に役立つことを願っている。
