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AI(人工知能)

人工知能(AI)とは、人間の知能を必要とするタスクをコンピュータが解放するプロセスを指す。典型的な例としては、パターン認識、意思決定、音声認識、画像認識、自律行動などがある。

AIのテクニカル基盤は、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)、ニューラルネットワーク、マシンビジョン(工業用画像処理)などの手法によって形成されている。これらの手法により、大量のデータを分析し、パターンを認識し、プロセスを段階的に最適化、自動化、信頼性を高めることが可能になる。

AIのアプリケーション分野

人工知能は今日、多くの業界で使用されており、デジタル化の駆動機と考えられている。

重要な分野のひとつにロボット工学とオートメーションがあり、そこではAIが動作シーケンスを計画し、安全面を考慮し、アシスタンスシステムをサポートしている。また、予知保全、サイクルタイムの最適化、生産ラインのデータコントローラーなど、インダストリー4.0におけるより高機能な生産プロセスにも貢献している。

医療技術では、AIが画像処理の分析を可能にし、医師の貴重な意思決定サポートとなる。

物流とスマート工場では、より正確な予測、最適化されたルートと在庫、強力なリアルタイムデータ処理を確保する。

インテリジェント・アシスタント、チャットボット、自動ドキュメント作成・検索機能は、多くのアプリケーションで当然のものとなっている。

真空技術における人工知能

AIは真空技術において幅広いアプリケーションを持っている。コンディションモニタリング、予知保全、マシンビジョン(画像処理)は特に重要である。人工知能は、ワークの自動搬送、高機能プロセス制御、エネルギー効率ソリューション、リーク検出システム、スマート工場環境でのネットワーク化にも使用されています。

プロセス制御、エネルギー効率と漏れ検知

AIベースのプロセス制御システムは、プロセス真空を安定させ、真空バルブと真空チャンバーを高機能かつ要件に応じて制御します。リアルタイムのデータを過去の測定値と組み合わせて評価することで、エネルギー消費が最適化され、負荷ピークが低減され、サイクルタイムが短縮される。さらに、機械学習によってサポートされる漏れ検出システムは、測定曲線の典型的なパターンを自動的に識別・評価するため、より迅速で信頼性の高い漏れ検出を可能にします。

スマート工場における接続性

スマート工場では、真空搬送用機器はIoTインターフェースを介してインダストリー4.0環境に接続される。そこでは、人工知能(AI)がセンサーとコントローラーシステムから測定値を収集し、評価し、プロセスを制御します。これにより、分析のためのデータ処理とシームレスなトレーサビリティの基盤が提供される。ERPシステムに直接接続することで、注文計画から品質ドキュメントまで、エンド・ツー・エンドのワークフローを実現できる。

生産と仕事の世界におけるAIの利点

人工知能(AI)の活用は、生産と仕事の世界において明確なメリットをもたらす。

AIシステムは、生産における的を絞ったプロセスの最適化を可能にし、効率を高め、品質保証を向上させる。高機能オートメーションはプロセスをスピードアップし、リソースをより経済的に使用し、工場の稼働率を高めます。スマート工場では、これは透明なワークフロー、調整する生産コンセプト、および競争力の持続可能な向上につながります。

AIはまた、職場の作業負荷を軽減します。ルーチン・タスクが引き継がれる一方で、社員は創造的で付加価値の高い活動に多くの時間を割くことができます。

関連用語

Condition monitoring | コンディションモニタリング
コンディションモニタリングは、機械とシステムの状態に関するリアルタイムデータを提供する。
Machine Vision (industrial image processing) | マシンビジョン(業界向け画像処理)
機械的な視覚認識と画像データの評価を自動化し、業界における精密な検査やコントローラープロセスを実現する。
Predictive maintenance | 予知保全
予知保全は、AIがサポートする分析を用いてメンテナンス要件を早期に発見し、計画外のダウンタイムを防止する。
Production 4.0 | プロダクション4.0
プロダクション4.0とは、インテリジェント工場に向けた生産業務の変革のことである。ネットワーク化された製品とシステムにより、生産はより柔軟性/容易性となる。

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