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対話型AIのChatGPTを使って製造業の高度な業務に適用する:工場の設備・機械の予防保全、生産計画を対話型AIで管理できるか?

ChatGPTやbing-AIなどの高い言語処理能力を持つ対話型AIに大きな
注目が集まっています。この対話型AIを企業で活用すると業務効率化
生産性向上など多くのメリットを生み出せます。

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以下は、近未来のAIの活用方法について発表されている内容を紹介
します。
以下は、Google Bardと会話しながら、実際に、どのように目的の
機能を果たすことができるのか具体的な方法を確認した結果です。

1.機械の予防保全
Google Bardを使って機械の予防保全や故障個所の診断を行うこと
を検討します。

(1)概要は以下の通りです。
Bardは、機械の状態を監視するために、センサーからデータを収集し
収集したデータは、Bardが分析し、異常を検知します。
Bardは、異常を検知すると、ユーザーに警告を発します。

Bardは、機械の故障個所を特定するために、機械の構造を理解して
います。Bardは、機械の構造を理解することで、異常が発生した
部位を特定することができます。Bardは、部位を特定すると、
ユーザーに修理方法を提案します。

機械の構造を知るためには、機械の図面や仕様書を理解する必要が
ありますがBardは、3DCADデータ、仕様書、2D図面など、さまざま
な形式のデータをアップロードできます。

(2)センサーデータの入力と学習
Bardは、センサーから収集したデータを、次の形式で入力します。
テキスト、16進データ、CSV、JSON、XMLなど

センサーから収集したデータを、リアルタイムに自動でBardに入力
するには、次の方法があります。
 ・データ収集システムをBardに接続する。
 ・データ収集システムからBardにデータを送信する。
 ・Bardがデータを受信して処理する。

Bardは、機械の異常を検出するために、機械学習技術を使用して
います。機械学習技術は、大量のデータを学習することで、異常を
検出するパターンを学習します。Bardは、このパターンを使用して
センサーから収集したデータを分析し、異常を検出します。
 ・データを前処理します。
 ・データを特徴量に変換します。
 ・特徴量を機械学習モデルに学習させます。
 ・機械学習モデルを使用して、データを分析し、異常を検出します。

(3)適用事例
センサーから収集したデータを、リアルタイムに自動でBardに入力
するシステムを実現している例は、次のとおりです。
①工場の生産ラインで、センサーから収集したデータを、Bardに入力
 して、生産ラインの状態を監視するシステム。
自動車で、センサーから収集したデータを、Bardに入力して、運転
 を支援するシステム。
医療現場で、センサーから収集したデータを、Bardに入力して、
 患者の状態を監視するシステム。

最後に、インターネット上にこのような例が紹介されていますかと
聞いたところ、以下の答えが返ってきました。

「私は大規模言語モデルとしてまだ学習中です。それを処理し、理解
 する機能がないため、すみませんがお手伝いできません。」

2.工場の生産計画を対話型AIで作成
製造工程の効率的な生産計画をGoogleのbardで作成することは可能
どうか聞いてみたところ、このような答えが返ってきました。

「はい、Bardを使用して、製造プロセスの効率的な生産計画を作成
することは可能です。まだ開発中ですが、さまざまなタスクを実行
することを学びました。

たとえば、Bardを使用して、次の手順を実行できます。
・製造プロセスの要件を理解する。
・可能な生産計画の作成。
・各生産計画の利点と欠点を評価する。
最も効率的な生産計画を決定する。
・生産計画を実行し、そのパフォーマンスを追跡する。

次に、具体的にどのように指示すればいいかを聞いてみると・・・
Bardを使用して、製造プロセスの効率的な生産計画を作成するには
次の手順を実行します。
①製造プロセスの要件を理解する
・製造する製品の種類
・製品の数量
・製品の納期
・製品の予算
・製造プロセスの制約

②可能な生産計画の作成
 ・製造プロセスの要件に基づいて、可能な生産計画を作成する
 ・生産計画は、製品の種類、数量、納期、予算、制約を考慮して
  作成する

③各生産計画の利点と欠点を評価する。
 ・作成した各生産計画の利点と欠点を評価します
 ・評価には、コスト、時間、品質、柔軟性などを考慮します
 ・最も効率的な生産計画を決定する

Bardは、製造プロセスの効率的な生産計画を作成するための強力な
ツールです。Bardを使用して、製造プロセスのコストと時間を削減し
品質を向上させることができると言っていますが、①の製造プロセス
要件にはどのようなものがあるのか?、そして②の計画・実行、③の
評価を繰り返し実施し、本当に使える生産計画の方法を確立していく
必要があると思われます。

同様に、Bing-AIにも同様の質問をしてみました。答えは以下の通り
webサイトの検索結果を教えてくれました。

・AIを活用した生産計画自動作成システムとは?

・AIが生産計画を立案!製造現場に来たDXの波

・生産管理でAIはどのように活用されている?方法や事例を解説!

3.Microsoft 365 Copilot(副操縦士)
マイクロソフトS365で作成され、蓄積されたデータをもとに様々な
資料の創作が可能となります。例えば、Power Pointで作成した資料
からAIが必要な部分を検索、引用して新たなテーマの資料を作りたい
場合に、Microsoft 365 Copilot という AI 機能を利用できます。

Microsoft 365 Copilot は、PowerPoint に搭載される AI で、簡単な
指示や概要からプレゼンテーションの新規作成が簡単にできます。
Microsoft 365 Copilot を利用するには、以下のプロンプトを入力します。
①PowerPoint 画面の右上から Copilot の画面を開きます。
②やりたいことを Copilot (AI) に依頼します。
 例えば、「〇〇ファイルをベースにプレゼンテーション資料を作成
 してください。」と入力すると、ファイルを選択できます。
Copilot (AI) の回答結果を確認します。
 PowerPoint 画面に新しく作成されたスライドと、Copilot (AI) の
 回答が表示されます。

ただし、Microsoft 365 Copilot は日本国内ではまだリリースされて
いないため、提供時期は未定です。また、Microsoft 365 のサブスク
リプション製品のみ使える予定です。

4.Google bardの開発中の新しい機能
Google bardの開発中の新しい機能として、映像や写真を出力する
方法があります。

この機能は、まだ開発中の段階ですが、将来的には、バードがテキスト
の生成だけでなく、映像や写真の生成もできるようになることを期待
しています。これは、バードが人々にとってさらに有益で使いやすい
ツールになる可能性を秘めています。


例えば、バードを使って、特定のトピックに関する映像や写真を作成
することができます。また、バードを使って、自分の思い出を写真や
映像で記録することもできます。さらに、バードを使って、新しい
アイデアを映像や写真で表現することもできます。

バードの映像や写真出力機能は、まだ開発中の段階ですが、現在は、
「Bard Visuals」というコードネームで呼ばれています。

この結果からみると、工場の根幹にかかわる業務については、AIの
活用はこれからということが分かります。(実施例は極めて少ない?)
しかし、AIの発展の速度は驚異的であり、常に新しい情報を収集して
試行してみる(実際に触ってみる)ことが重要であると考えます。

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 合同会社高崎ものづくり技術研究所代表の濱田です。
 日本が誇るものづくり技術にもっと磨きを掛けよう!!

 設計、製造、品質管理、海外工場管理などの実務経験45年
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