Opportunities and Challenges to Integrate Artificial Intelligence into Manufacturing Systems: Thoughts from a Panel Discussion

要約

人工知能 (AI) の急速な進歩により、将来の製造システムの生産性、品質、収益性が大幅に向上する可能性があります。
従来の大量生産は、消費者が期待するようになった低コストと高品質で、各アイテムがオーダーメイドであるパー​​ソナライズされた生産に取って代わられます。
製造システムには、小規模な機械の故障から大規模な自然災害まで、複数の混乱に対応できるインテリジェンスが備わっています。
製品は、より高い精度とより低いばらつきで作られます。
これらの将来の工場の開発に向けて成果が得られましたが、このビジョンを完全に実現するには多くの課題が残っています。
このトピックに関連する課題と機会を検討するために、ニュージャージー州ジャージーシティで開催された 2022 Modeling, Estimation and Control Conference (MECC) での活発な議論に、産業界、学界、および政府からの専門家のパネルが招待されました。
2022 年 10 月 3 ～ 5 日。パネル ディスカッションでは、AI を製造システムにより完全に統合するための課題と機会に焦点が当てられました。
パネルディスカッションからは、3 つの重要なテーマが浮かび上がりました。
まず、成功するためには、AI が人間と統合された方法でシームレスに機能する必要があります (逆もまた同様です)。
第二に、十分なデータの可用性、ストレージ、分析など、AI の可能性を製造エコシステムに最大限に活かすために必要なインフラストラクチャの大きなギャップに対処する必要があります。
そして最後に、大学、産業界、政府機関の間の調整が改善されれば、この分野を前進させる大きな機会が促進されます。
この記事では、これら 3 つのテーマを簡単に要約し、有望な方向性についての議論で締めくくります。

要約(オリジナル)

Rapid advances in artificial intelligence (AI) have the potential to significantly increase the productivity, quality, and profitability in future manufacturing systems. Traditional mass-production will give way to personalized production, with each item made to order, at the low cost and high-quality consumers have come to expect. Manufacturing systems will have the intelligence to be resilient to multiple disruptions, from small-scale machine breakdowns, to large-scale natural disasters. Products will be made with higher precision and lower variability. While gains have been made towards the development of these factories of the future, many challenges remain to fully realize this vision. To consider the challenges and opportunities associated with this topic, a panel of experts from Industry, Academia, and Government was invited to participate in an active discussion at the 2022 Modeling, Estimation and Control Conference (MECC) held in Jersey City, New Jersey from October 3- 5, 2022. The panel discussion focused on the challenges and opportunities to more fully integrate AI into manufacturing systems. Three overarching themes emerged from the panel discussion. First, to be successful, AI will need to work seamlessly, and in an integrated manner with humans (and vice versa). Second, significant gaps in the infrastructure needed to enable the full potential of AI into the manufacturing ecosystem, including sufficient data availability, storage, and analysis, must be addressed. And finally, improved coordination between universities, industry, and government agencies can facilitate greater opportunities to push the field forward. This article briefly summarizes these three themes, and concludes with a discussion of promising directions.

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