「スマート製造」・・・?人工知能の産業利用【AI論文】

✔️製造業界においては「現場のデバイスとサービス間の相互運用性」、「企業とクラウドサービスプラットフォーム間の相互運用性」の両方が求められている。

✔️CPPS、クラウド製造、スマート製造、その他の新たなパラダイムは、相互運用性が高く、階層のない構造を有している。

✔️相互運用性の最も一般的なタイプは、製造システム、つまり物理レベル内で観察できる。

米ボストンにあるノースイースタン大学のAbe Zeidら研究者は、

  • サイバー物理システム
  • 産業用インターネット
  • AIー機械学習

の技術開発を使用して、機械とソフトウェアを組み合わせて「スマート製造」を編成する方法をレビューした。

では、詳細を見てみよう。

相互運用性

製造技術の最近の進化は、機械学習の進歩に伴って大きくなっている。

この進化の結果として生じる課題が一つある。製造エコシステムのさまざまなレベルでの「相互運用性」だ。
適用範囲は、

  • ショップフロアのソフトウェア
  • デバイス
  • 制御システム
  • インターネットベースのクラウドプラットフォーム

にまで及び、さまざまなサービスをオンデマンドで提供する。

スマートオートメーションデバイス、クラウドサービス、クラウドプラットフォーム、および企業の統合ネットワークに向けたエンタープライズ制御システム統合の階層モデルの進化。 新たな自動化ネットワークにおける相互作用の多様性により、さまざまなタイプの相互運用性の問題が発生する場合がある。 (参考文献[6]から適応)。

したがって、「スマート製造」においては、相互運用性の実装が必須である。それを成功させると、効果的な通信が行われるが、

  • 機械
  • センサー
  • アクチュエータ
  • ユーザー
  • システム
  • プラットフォーム

間でエラーが発生しやすくなる。
これに対する重要な課題は、マシンとソフトウェアパッケージで使用されるアーキテクチャとプラットフォームだ。業界固有の通信プロトコルとそれぞれの論理セマンティクスを研究することにより、解決に向かうことができる。

汎用クラウド製造アーキテクチャ。
(a)IIRAの機能的観点。 (b)RAMI 4.0©Plattform Industrie 4.0およびZentralverband Elektrotechnik-und Elektronikindustrie e.V. (ZVEI)(許可を得て転載)。

相互運用性の研究分野への多面的なアプローチを考えるには、主要な概念とドメイン内の既存の研究努力を検討しなくてはいけない。

Machines 07 00021 g004
エッジレイヤーとプラットフォームレイヤーで構成されるIBM Industry 4.0アーキテクチャ。 (参照[49]から転載)。
Machines 07 00021 g005
共有製造バスで動作するスマート製造向けのNISTサービス指向アーキテクチャ([53]からの転載)。 図5で使用される用語:スマート製造アーキテクチャ(SMS)、分散制御システム(DCS)、顧客関係管理(CRM)、製造運用管理(MOM)、サプライチェーン管理(SCM)、製品ライフサイクル管理(PLM)。
Machines 07 00021 g006
オートメーションの機械学習実装(リファレンス[55]からの転載)。

工場の機械化、自動化が進めば、新たな雇用創出も課題になるだろう。ただしそれは大きなチャンスでもあるだろう。

参照論文

Abe Zeid, Sarvesh Sundaram, Mohsen Moghaddam, Sagar Kamarthi and Tucker Marion, “Interoperability in Smart Manufacturing: Research Challenges”. Machines, 7(2), 21 (2019).

DOI: 10.3390/machines7020021

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