付加製造から人工知能への変革における5つの重要な課題

出典: 複合材料の新世界

ご存知のとおり、人工知能（AI）と積層造形（AM）には相乗効果があります。AIが設計革新の促進、生産効率の向上、品質管理の確保、3Dプリントの大規模カスタマイズの実現に積極的な役割を果たすためには、積層造形におけるAIの変革はどのように発展するのでしょうか。その潜在的可能性と主要な問題点は正確には何でしょうか?

ジェネレーティブ AI の最新動向<br /> 生成 AI は新しいコンテンツを作成できます。そして、データパターンに基づいてインテリジェントな意思決定を行うことで、さまざまな業界で大きな進歩が遂げられました。 McKinsey & Company (2023) のレポートによると、生成 AI は世界経済に年間 2.6 兆ドルから 4.4 兆ドルの価値をもたらし、産業運営にパラダイムシフトをもたらす可能性があります。

生成 AI は、ライフサイエンス、化学、ソフトウェアエンジニアリング、製品開発などの業界全体の研究開発 (R&D) に革命をもたらしています。

●バイオテクノロジー製薬業界では、Entos などの企業が生成 AI と自動合成開発ツールを使用して低分子治療薬を設計しています。

●ソフトウェアエンジニアリングへの AI の統合により生産性が大幅に向上し、Microsoft の GitHub Copilot により開発者はタスクを 56% 速く完了できるようになります。

●製品開発において、AI は仮想設計とシミュレーションを最適化し、より効率的な物理テスト計画につながり、物理的な構築とテストにかかる時間を短縮します。

●カスタマーサービス業務では、生成 AI によって問題解決率が 1 時間あたり 14% 向上し、問題処理時間が 9% 短縮されます。

仕事の構造も変化しています。生成 AI は、特に自然言語理解を必要とする、人間の時間を多く費やすタスクの 60% ～ 70% を自動化すると期待されています。この変化は知識集約型の仕事でより顕著であり、高賃金および教育部門に影響を及ぼします。労働生産性が向上しました。この潜在能力を完全に実現できるかどうかは、テクノロジーの導入率と労働力活動の効果的な再配置にかかっています。生成 AI を他のテクノロジーと組み合わせることで、生産性の向上がさらに促進される可能性があります。

付加製造における人工知能：根本的な変化

1. 問題解決から方法の再定義へほんの数年前までは、製造上の問題を解決するために人工知能を使用するという提案は革新的に思えました。今日、人工知能の使用は、付加製造の問題を解決するための主な方向性です。従来の企業は、未知の問題の発見と効率性の向上という 2 つの主な目的で人工知能を使用しています。このアプローチの中心となるのは、AI を通じて既存の製品を改善し、高速化し、安価にすることです。ただし、AI は純粋な AI 製品の核となる機能ではなく、既存の製品へのアドオン機能であることが多いです。

AI の最先端領域が前例のない速度で拡大し続ける中、3D プリンティングにおける AI の適用方法に根本的な変化が必要であることがますます明らかになっています。この必要性は、急速に人間レベルのパフォーマンスに近づいている AI の進化する機能に起因しています。しかし、付加製造における AI の応用は、金融、医療、教育、ハイテクなどの他の業界に比べて遅れています。学習、適応、意思決定の能力を備えた AI は、3D プリンティングに革命を起こす可能性を秘めています。複雑な設計の作成から生産プロセスの最適化まで、AI の高度な認知機能は製造業に画期的な進歩をもたらすことができます。

2. スタートアップの必須事項: 効率性を超える積層造形分野のスタートアップは、課題またはチャンスに直面する可能性があります。単に物事をより良く、より速く、より安くするという目標を超えて、人工知能が生産効率を向上させるだけでなく、真のイノベーションを推進できるツールになる方法を模索する必要があります。 AI を使用して従来の生産指標を超えた価値を生み出す方法にはどのようなものがありますか?スタートアップ企業は、AI でのみ解決できる問題をどのように定義するのでしょうか?

3. 積層造形におけるデータの課題への取り組みデータは AI の進歩にとって重要な要素ですが、3D プリントの分野ではデータの蓄積と管理はまだほとんど行われていません。長い歴史を持つ従来の生産技術と競争するには、大量のデータの蓄積が必要です。この戦略には、最小限のデータから洞察を抽出し、その洞察を使用して大量の履歴データの必要性を減らすことが含まれる場合があります。ここから、重要な疑問が生まれます。AM データの蓄積を加速するにはどうすればよいでしょうか?考えられる解決策の 1 つは、さまざまな 3D プリント企業間の連携です。これらの企業が相互信頼を築き、データを共有できれば、大きな進歩が見られるかもしれません。

4. 可能な解決策としての共同データ共有信頼のネットワークを構築し、オープンデータを共有して企業が洞察や経験を交換できるようにするというコンセプトは、データの課題を克服するための貴重な解決策になり得ます。世界中の積層造形企業が、印刷の成功と失敗のデータ、材料特性情報、機械パラメータ、設計最適化戦略を共有するシナリオを想像してみてください。この共有データプールは AI アルゴリズムにとって貴重なリソースとなり、これまでにない速度で学習し、改善できるようになります。

この共同アプローチの利点には、迅速な学習と革新、強化された予測モデル、最適化された材料使用、業界横断的なアプリケーションなどがあります。 AI アルゴリズムは、より広範囲のデータにアクセスすることで学習曲線を加速し、3D 印刷技術の機能をより迅速に向上させることができます。より包括的なデータがあれば、積層造形における予測モデルの精度が向上し、印刷の失敗が減り、出力品質が向上します。データを共有することで、3D プリントで使用される材料をより深く理解して最適化できるようになり、無駄やコストを削減できます。積層造形の 1 つの領域から得られた洞察は他の領域にも適用でき、それによって 3D プリントのさまざまなアプリケーションにおけるイノベーションが促進されます。

2024年に向けた将来的な質問<br /> 積層造形における AI の将来に関するいくつかの重要な質問:

1. AI のみの問題を定義する: 3D プリントにおいて AI でのみ解決できる問題を特定した場合、それらの問題は現在解決されている問題とどのように異なるでしょうか。
2. データの共有とコラボレーション: AM 企業はどのようにして競争上の障壁を克服し、データを効果的に共有できるでしょうか?どのような協力モデルが安全かつ有益でしょうか?
3. 効率を超えて: AI は、効率、速度、コスト削減を超えて、3D プリンティングにどのように貢献しますか? AI が付加製造を独自に強化できる未開拓の領域はありますか?
4. データ活用戦略: 3D プリントにおけるデータの可用性に関する現在の制限を考慮すると、既存のデータセットの価値を最大化するためにどのような革新的な戦略を採用できるでしょうか?
5. スタートアップによるイノベーション: 積層製造分野のスタートアップは、AI を活用して既存の製造プロセスを強化するだけでなく、破壊的なテクノロジーや方法をどのように生み出すことができるのでしょうか?このようなイノベーションを促進するには、どのようなサポートやエコシステムが必要ですか?

結論付加製造における AI の将来的な方向性は、既存のテクノロジーを最適化するだけでなく、未知の領域を探索し、製造パラダイムを再定義し、これまでにないレベルのカスタマイズ、効率、イノベーションを実現することです。付加製造が拡大するにつれ、AI と 3D プリンティングの統合は従来の境界を超え、創造性、コラボレーション、持続可能性の文化を育む必要があります。最終的な目標は、効率的で生産的であるだけでなく、適応性、応答性、責任性も備えた製造エコシステムを構築することです。 AI の潜在能力を最大限に活用することで、付加製造業界は、製造業が単に物を作ることではなく、社会の変化するニーズと価値観を満たす、よりスマートで、よりパーソナライズされ、より持続可能なソリューションを生み出す未来への道を切り開くことができます。

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