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ここで、少しAIに注目してみましょう。先ほど、環境がますます複雑になっているというお話がありました。最近、ある顧客とお会いして、AIについて少しお話ししたところ、「AIなんて必要ない」と冗談めかして言われました。
必要なのは「なぜ」です。何が起こっているのか、その「理由」を示してくれるものなのです。製造業のビジネス課題を解決する溜ために有益なものが必要です。
ChatGPTが市場に登場した速さに驚いた人はいますか？そうですよね。何かが出てくることはみんな分かっていましたが、ここまで進んでいると予想していましたか？発売も普及も、これまでのどんなテクノロジー製品よりも迅速でした。本当に。
少し予測してみましょう。もし製造業の世界で同じようなことが起これば、現状とはまったく異なるものへの、大きな変革となるでしょう。現時点では、そのようなものはありません。
問題は、誰かそれを実現するのかです。実際にそれをできる立場の人は、現場にいるのでしょうか？個人的な意見で、偏っているかもしれませんが、私は私たちであると思っています。というのも、その気になればできると考える企業は、過去にもありましたよね？まるで「自分たちになら何でもできる」と考えているかのようでした。データを分析し、活用し、AIの原理を使ってさらに掘り下げることができるのです。
問題は、彼らがデータに何が含まれているのかという基本を飛ばしてしまったことです。データの明確さはどの程度か？データの解像度はどの程度か？データの意味するところは何か？しかし、現在の工場の性能を大きく伸ばしたいのであれば、基盤がしっかりしている必要があります。そしてこれを実現するには、総合的なCIMを提供できることが求められます。
つまり、それらの機能は既にあるのです。現在SmartFactoryは、接続も実現しています。これは例えば、ロボットが自分で動いたり、さまざまな作業をこなしたりできるようにするうえで有用です。SmartFactoryのユニークな点は、AIデバイスやAI搭載機器が工場内で自律的に動作できることです。
それを私たちは今日、実際に目にしていますよね？そして、2つ目の機械学習ベースの機能セットには、パターンの検出や予測に関する様々なアプリケーションが含まれます。やはり、多くの進歩があったわけです。SmartFactoryが独自の価値を発揮するのは、先ほどお話ししたように、工場の生産性システムや MES、E3プラットフォームからデータを取得し、それを活用してより優れたマシンラーニングモデルを作る統合機能です。
ここでは特定のモデルにおいて、さまざまな観点からAIについて話していますよね？例えば、ウェハーの歩留まりを管理するAIや、生産性やサイクルタイム、スループット、ツールの負荷を管理するAIなどでしょうか？私たちは現在、SmartFactoryのソフトウェアスイート内で、様々な面で将来のAIの基盤を築いているのだと思います。ええ、各種コンポーネントにAIを組み込む必要があります。しかしいずれ次のステップで、ある汎用人工知能に到達すれば、工場全体を包括的に制御するAIを作ることも可能になります。
これは本当にワクワクすることで、今後5年から10年の間にどのような方向に進んでいくのか、とても楽しみです。生産性を最大限に高めることができますね。私たちはその段階にあります。現在は、様々なシステムを使って工場内の個別のポイントレベルでこれを行っていますが、それらすべてを工場全体のAIと統合し、各コンポーネントを配分・制御できるようにすれば、非常に少ない労力で大量の作業を実行できるようになります。
考えるだけでもワクワクしますね。
