もし、ボタンひとつで好きなものを作れるとしたら？
スタートレック』から『アイアンマン』、『レッド・ドワーフ』まで、SFの世界で何度も描かれ（そしてパロディにされ）てきた人類の夢だ。温かい飲み物や食べ物から超強力な外骨格まで、そしてその間にあるあらゆるものまで、ワンクリックでスマートコンピューターが必要なものを作り出してくれる。
もちろん、そのようなビジョンが現実になるには何年もかかる。しかし、ジェネレーティブAI 最近の進歩は、私たちが考えているほどには遠くないことを意味している。
人工？知的？
私たちは今、Chat-GPTやDALL-Eのような人工知能ツールが、わずかな入力に基づいて新しい言葉や画像、動画を作り出すことができる世界に生きている。その結果は、好奇心をそそるもの（AIシンプソンズの新しいエピソード？）から、怖いもの（これは、ビングのAI チャットでNYTの記者に「生きたい」と言ったもの）まで、本当に印象的なものまで様々だ。
例えば、この記事に掲載されている画像はすべて、CloudNCの現在のキャッチフレーズである「シングルクリックでモノづくりを世界へ」をAI作成ソフトMid Journeyに入力することで生成された。AI これらの画像を1分もかからずに生成した。本物の人間のデザイナーから同等のものを一から調達するとなると、数日から数週間かかるかもしれない。
したがって、AIは現実の生活を説得力のある模造品として素早く作り出すことができる。この力は、学生が小論文の課題をこなすためにチャットGPTを使ったり、影の陰謀論者がフェイクニュースを生成するためにチャットGPTを使ったりといった問題を引き起こすだろうが、潜在的なメリットは飛躍的に大きい。言葉、絵、デザイン、コードの創造をショートカットできるようになるのだ。
AI答えを生み出す
では、CloudNCはこの新しい未来にどのようにフィットするのだろうか？それなら...AI 自身に尋ねてみてはどうだろう？
OpenAIのChat-GPTツールにこんな質問をしてみた："生成AI 製造業を改善するためにどのように使用できますか？"これがその答えだ：
「ジェネレーティブAI 、いくつかの方法で製造業の改善に利用できる：
- 設計の最適化：ジェネレーティブAI 、多数の設計を生成し、一連の性能基準に基づいて評価することで、製品や部品の設計を最適化するために使用できます。ジェネレーティブAI使用することで、メーカーは幅広い設計案を迅速に探索・評価し、性能面で最適なだけでなく、製造可能な設計を特定することができます。
- プロセスの最適化：ジェネレーティブAI 、プロセス・パラメーター、機器設定、製品品質に関連する大量のデータを生成・分析することで、製造プロセスの最適化に使用できる。このデータを分析することで、ジェネレーティブAI 、効率を高め、無駄を削減し、製品品質を向上させるプロセスの改善を特定することができる。
- 予知保全：ジェネレーティブAI 、製造装置の故障時期を予測し、それに応じてメンテナンス活動のスケジュールを立てるために使用できる。センサーやその他のソースからのデータを分析することで、ジェネレーティブAI 、差し迫った機器の故障を示すパターンを特定することができ、製造業者は、メンテナンスの必要性が致命的になる前に、プロアクティブに対処することができます。
- 品質管理：ジェネレーティブAI 、センサーやカメラからのデータを分析して製品や部品の欠陥を検出することで、品質管理を改善するために使用できる。欠陥の特定と分類にジェネレーティブAI 使用することで、メーカーは検査プロセスを改善し、市場に出回る欠陥製品の数を減らすことができる。
- サプライチェーンの最適化：ジェネレーティブAI 、需要、在庫レベル、物流に関連するデータを分析することで、サプライチェーンを最適化するために使用することができる。このデータを分析することで、ジェネレーティブAI 在庫レベルの最適化、輸送コストの削減、配送時間の改善の機会を特定し、より効率的でコスト効率の高いサプライチェーンを実現することができる。
全体として、ジェネレーティブAI 、効率を高め、無駄を省き、製品品質を向上させ、サプライチェーン・オペレーションを最適化することで、製造業を大幅に改善する可能性を秘めている」。
悪くない！実際、CloudNCでは、これらの問題のいくつかの解決策をすでに開発している。 CAM Assist.
AI あなたを自由にする
では、我々の技術はChat-GPTやDALL-Eと同じように機能するのだろうか？まあ、強い類似点があります。いずれも堅牢なデータセットに基づいて訓練されており、実例からのガイダンスを使用して新しい質問に対する回答を形成します。
CloudNCのソリューションの場合、ユーザーは作りたい部品の3Dモデルをアップロードすることができます。私たちのソフトウェアは自律的に必要な工具とその使用方法を決定し、CNCマシンに製造方法を指示するコードを作成します。
この支援は、Chat-GPTがテキストに基づいてコピーを作成したり、DALL-Eが画像を作成したりするのと同じように、ソフトウェアが受け取ったプロンプトから部品製造のプログラミングを自動生成する。事実上、これはデザイン・プロセスを加速させ、短絡化させることで、アイデア発想から創造までの道のりを、以前より何桁も短くしているのだ。
はっきり言って、私たちはまだ、ボタンを押せばAI 命令して好きなアイテムを生成してもらえるような世界にはいない。(シングルクリックで何かを製造するのは、まだ先の話だ）。
Chat-GPTであれ、DALL-Eであれ、CloudNCであれ。そしてそれは、生産を阻害するボトルネックを取り除くことで、イノベーションを促進し、最終的に私たち全員に利益をもたらすことを意味する。
