AIは3Dプリントなどの製造業に力を与え、業界全体の競争環境を再構築します。

サンディテクノロジー会長、ゾン・グイシェン氏

私たちは、最新の人工知能 (AI) 技術の革命的な飛躍を目撃しています。これは、AI がテキストや画像を生成できるからだけではなく、より重要なことは、AI がコードを生成し、新しい人間とコンピューターの相互作用モデルを構築できるようになったことです。この驚異的な進歩により、AI は製造業のあらゆる側面に徐々に統合されつつあります。製品の研究開発、プロセス設計から生産業務、製品運用まで、AI の触手はあらゆるところに及んでおり、製造業に大きな影響を与えています。生産効率が急速に向上し、新たな生産性が生まれ、その過程で業界全体の競争環境が再形成されます。

製造業における AI の実際の応用とその広範囲にわたる影響について、いくつかの具体的な事例を通して詳しく見てみましょう。

まず、製品開発段階では、設計やシミュレーションテストにAIが広く活用されています。たとえば、自動車製造業界では、AI モデルは、シミュレーションテストを通じて実際の環境での車両のパフォーマンスを予測しながら、設計者が車両設計ソリューションを迅速に生成して最適化するのを支援できます。これにより、製品開発サイクルが大幅に短縮されるだけでなく、テストコストが削減され、製品品質が向上します。

第二に、生産業務プロセスでは、AI 駆動型ロボットが徐々に従来の手作業に取って代わりつつあります。これらのロボットは複雑な組み立て作業を自律的に完了することができ、その作業効率は手作業よりもはるかに高くなります。さらに、AI は生産プロセスをリアルタイムで監視および最適化し、生産ラインの安定的かつ効率的な運用を確保することもできます。

プロセス設計段階を見ると、AI アルゴリズムは機械学習を通じて大量のデータを詳細に分析し、生産プロセスのさまざまなパラメータを正確に予測して最適化することができます。これにより、製品の品質と生産効率が向上するだけでなく、エネルギー消費と廃棄物の発生も削減され、環境に優しく持続可能な生産が実現します。

製品運用の面では、AI はユーザーの使用状況データを分析することで製品市場の需要とトレンドを正確に予測し、企業がより正確なマーケティング戦略を立てるのに役立ちます。同時に、AI 駆動型カスタマーサービスシステムは 24 時間 365 日のサービスを提供できるため、ユーザー満足度とブランドロイヤルティが大幅に向上します。

設備の運用とメンテナンスのリンクで、安小鵬はAIビッグモデルが従来の垂直モデルの機能を大幅に強化した例を挙げました。AIビッグモデルには理解力があります。電力業界のドローンが山岳地帯の電力設備の情報を収集した後、従来の垂直小型モデルは「ピンが標準化されていない」という判断を下しましたが、ビッグモデルはマルチモーダルに基づく画像認識機能を開発し、次のような結論を下すことができます。「高速道路付近の空中にある赤く塗られた碍子の左側の接続柱塔の金属部分には10本のボルトがあります。そのうち、3本はピンが異常で、1本はピンが外れ、1本はしっかりと挿入されておらず、1本は破損しています。異常な記述が生成されました。現場で確認し、できるだけ早くメンテナンスを開始することをお勧めします。」

3D プリントにおける AI の応用は、徐々に大きな可能性を示してきました。インテリジェントなデータ処理と最適化を通じて、AI は 3D プリントに、より効率的で正確な生産方法をもたらします。主な用途は次のとおりです。

1. インテリジェントな設計: AI テクノロジーを使用することで、設計者は複雑な設計作業をより効率的に完了できます。例えば、船体本体の設計では、AIアルゴリズムを使用してサイズに比例した船体の輪郭を描き、その後、特徴モデリングモジュールを介して船体の平面輪郭を3次元形状に変換することができます。このような設計プロセスは、設計サイクルを大幅に短縮するだけでなく、設計の精度と最適化も保証します。

2. 印刷の最適化: 3D 印刷プロセス中に、AI は大量の印刷データを分析することで印刷パラメータを最適化し、印刷の品質と効率を向上させることができます。たとえば、AI は、印刷材料の特性や印刷物の構造などの要素に基づいて、印刷速度、温度、層の高さなどのパラメータをインテリジェントに調整し、印刷プロセスの安定性と印刷物の品質を確保できます。

3. 材料の研究開発：AIは新材料の研究開発においても大きな可能性を示しています。 AI はディープラーニングとデータ分析を通じて、新素材の性能と応用シナリオを予測し、3D プリントの素材オプションをさらに増やすことができます。これにより、3D プリントの多様性が増すだけでなく、新しい材料の開発も促進されます。

4. インテリジェントな監視: 3D 印刷プロセス中、AI は印刷状態をリアルタイムで監視し、潜在的な問題をタイムリーに検出して処理します。たとえば、印刷プロセス中に詰まりや位置ずれなどの問題が発生した場合、AI はすぐに印刷を停止し、時間と材料の無駄を避けるために適切な解決策を提供できます。

AIビッグモデルは新たな生産性向上ツールとして、必然的にコンテンツ分野（テキスト、画像、動画など）から生産実体分野まで深く拡張し、製造業のあらゆる面で新たな効率革命を引き起こし、製造業の知能化を加速させます。 AI ビッグモデルは製造業に力を与え、4 つの基本的な傾向を示しています。

まず第一に、AI 駆動型ソフトウェアアップグレードは、大規模モデルが製造業界を強化する主な方法です。アルゴリズムの継続的な進歩とソフトウェアの継続的な反復により、AI ビッグモデルはソフトウェアのインテリジェンスレベルを強化し、製造業における自動化とインテリジェンスのレベルを向上させています。

第二に、データフローのブレークポイントを埋めることは、製造業を強化する上での AI ビッグモデルの重要な価値です。製造業では、データの流れがさまざまな要因の影響を受け、中断が発生することがよくあります。強力なデータ処理および分析機能により、AI ビッグモデルはこれらのブレークポイントを効果的に埋め、データフローの継続性と効率性を向上させることができます。

3 つ目は、制御リンクに入ることは、AI ビッグモデルが製造業に力を与える重要な兆候です。技術の継続的な発展により、AIビッグモデルは製造業において補助ツールから中核制御システムへと徐々に変化しています。この変革により、製造業のインテリジェンスレベルが向上するだけでなく、生産効率と品質もさらに向上します。

最後に、大規模モデルと小規模モデルの連携は、AI 大規模モデルを活用して製造業を強化する上で重要なトレンドです。実際のアプリケーションでは、単一の大型または小型モデルでは、製造業界の多様なニーズを満たすことができないことがよくあります。したがって、大規模モデルと小規模モデルを組み合わせて共同作業モデルを形成することで、それぞれの利点をより有効に活用し、製造業界全体の効率と競争力を向上させることができます。

要約すると、AI ビッグモデルは製造業の変革において重要な力になりつつあります。このような傾向に直面して、製造企業は積極的に新しいテクノロジーを採用し、大規模な AI モデルを生産と運用のあらゆる側面に適用して、コア競争力と市場での地位を強化する必要があります。同時に、政府と社会の各界も十分な配慮と支援を払い、製造業におけるAIビッグモデルの広範な応用と徹底的な開発を共同で推進する必要がある。この方法でのみ、AI 技術の巨大な可能性を最大限に活用し、製造業の継続的な革新と繁栄を促進することができます。

AIは3Dプリントなどの製造業に力を与え、業界全体の競争環境を再構築します。

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