スマート製造の定義の進化の歴史: インダストリー 4.0、IIoT、メタユニバース、AI ......

「インテリジェント製造（スマート製造）」という言葉は、おそらく多くの人が考えるよりも後に誕生した。記録によると、インテリジェント製造は2006年に米国国立科学財団（National Science Foundation）がコンピューターインフラストラクチャについて行ったスピーチで初めて登場した。

インテリジェント製造とインダストリー4.0

同時期に登場した「スマート工場」という概念は、ヨーロッパ、特にドイツで人気を博しました。既存の記録や専門家は、ヨーロッパで米国と同様のインテリジェント製造/工場の概念がほぼ同時に、比較的独立して開発されたと一般的に考えています。

しかし、2013年にドイツは「インダストリー4.0（インダストリー4.0）」という概念を提唱しました。これは、科学者チームがハイテク戦略を開発していたときにドイツ政府から出てきた新しい言葉でした。インダストリー4.0は、世界経済フォーラム（WEF）のエグゼクティブチェアマンであるクラウス・シュワブ（第XNUMX次産業革命）による記事を掲載したアメリカのフォーリン・アフェアーズ（フォーリン・アフェアーズ）誌によって推進されました。

2016年4.0月、WEF年次総会のテーマは即座に「第四次産業革命を制覇する」とされました。同年4.0月、WEFはサンフランシスコに第四次産業革命センターを開設すると発表しました。そのため、Wikipediaでは「第四次産業革命」を「インダストリーXNUMX」と同一視しています。歴史に詳しい読者であれば、最初の三大産業革命が蒸気革命、電力革命、そして情報技術革命であったことはほぼご存知でしょう。この文脈において、インダストリーXNUMXは、現在私たちが言う産業オートメーションの範囲よりも広いようです。

当時、シュワブは、インダストリー4.0時代の発展は、CPS（ドライバー物理システム、情報物理システム）、ロボット工学、AI、ナノテクノロジー、量子コンピューティング、バイオテクノロジー、IoT、IIoT、ワイヤレス技術、3Dプリント、完全自律走行車など、さまざまな分野での技術の爆発的な進歩によって特徴づけられると予想していました。

企業データ分析機関の一部の記事では、インダストリー4.0または第4.0次産業革命は、インテリジェント製造よりも広い範囲を指すと考えています。または、インテリジェント製造は、製造分野におけるインダストリー4.0技術の使用を指します。実際、最も初期のインダストリー4.0は、製造技術とプロセスの自動化の傾向を指しています。Wikipediaの「スマート製造」のエントリには、「インダストリーXNUMX」が直接含まれています。

しかし、インテリジェント製造とインダストリー 4.0 の初期の計画とロードマップを詳しく見ると、両社の開発の優先順位が異なることがわかります。初期のインテリジェント製造は、高度な情報とデータの接続性によって推進される製造に重点を置いていましたが、インダストリー 4.0 は主に CPS システムに重点を置いていました。

インテリジェント製造とインダストリー4.0という言葉が一般化、汎用化しており、現在この4.0つの概念を議論する場合、それらは同じレベルで同等であると考えられます。——特に、テクノロジーの進歩により、このXNUMXつの概念は収束しています。産業と製造に関連するすべてのホットワードやその他の概念は、すべてインテリジェント製造とインダストリーXNUMXを中心に出現しています。

永遠のキー属性：デジタル

おそらくほとんどの人が考えるのと違って、それらのほとんどはインテリジェント製造の出現以前に存在していたか提案されており、かなり長い間存在していました。たとえば、エッジ コンピューティングの概念が最初に登場したのは 1990 年代で、当時は CDN (コンテンツ配信ネットワーク) がエッジ コンピューティングのほぼプロトタイプでした。CDN は XNUMX 世紀初頭に他のアプリケーションに拡張され、最も初期のエッジ コンピューティング サービスを実現しました。

デジタルツイン（デジタルツイン）とメタ宇宙（メタバース）は、SF小説『雪崩（スノウクラッシュ）』で初めて登場し、その後の仮想現実空間の復活を表すために使用された言葉である——その語源は、辿り着くのが難しい。だから、スマート製造とインダストリー4.0が誕生したばかりの時代に、なぜIIoT、ビッグデータ、デジタルツインが登場したのか理解するのは難しくない。そのため、ここ数年のインテリジェント製造の分野が絶えず新しい概念を喧伝しているとは言えない。

私たちの見解では、これらすべての概念の最終的な目標は、製造業の知能化と自動化です。つまり、SF映画で紹介されている無人化学工場は、最終的な具体的な形がそうではないとしても、そのようなものです。知能化と自動化を実現するプロセスでは、電子技術の助けを借りて達成されるため、最初に行うべきことはデジタル化です。もちろん、これにはネットワーキングなどのデジタル関連のトレンドも関係しています。

具体的な技術について、Googleの検索語の傾向を観察すると、IIoTは過去3年間で比較的平均的であることがわかります（図XNUMX）——これは、インテリジェント製造の方向への現実的な技術と見なすことができます。実際、IIoTは、半導体センシング、接続、制御/処理、電源のXNUMXつのセクターすべてをカバーしています。電源に加えて、製造分野でデジタル化を行うために設計された他のいくつかの要素があります。

これらの要素は、ルネサスやアンソンビューティーなど、完全なリンクを構築しようとしているインテリジェント製造分野の中核市場参加者でもあります。

現代のインテリジェント製造業のホットワード：AI、デジタルツイン

Google 検索エンジンを使って、スマート製造関連の特定技術の検索語の傾向を調べてみると、「AI」などの個別のホットワードのほか、1 年近くの検索熱が他のキーワードをはるかに上回っており、IIoT という単語と座標が参考になっており、スマート製造分野で現在目立つ検索ホットワードはデジタル ツインとエッジ AI です。

偶然か必然かはわかりませんが、インテリジェント製造とインダストリー4.0の定義とロードマップをよく見ると、エッジAIとデジタルツインがまさにインテリジェント製造とインダストリー4.0に対応していることがわかります。前述のように、インテリジェント製造では以前、情報とデータの高接続性の推進に重点が置かれていました。エッジAIは、データコンピューティングと接続性の完全な応用です。インダストリー4.0では、デジタルツインのルートと同様に、CPS、つまり現実世界の仮想化について語られてきました。

しかし、結局のところ、エッジAIとデジタルツインは、継続的な技術進歩の中期および高度なデジタル段階です。デジタル化の初期段階では、センシング技術、つまり自然でアナログな情報をデジタル情報に変換する方法、つまりデジタル情報の制御と処理についてまだ話されています。デジタル化が高度な段階に発展して初めて、大量のデータに基づく人工知能について話すことができます。

デジタルツインはデジタル化の次の高度な段階であり、工場と製造データのより高度で包括的なデジタル化だけでなく、AI技術との連携も必要です。インテリジェント製造の発展のホットワードは、デジタル化の発展が新たな高みに達すると、インテリジェント製造に新たな具体的な技術とホットワードが生まれることに基づいていることがわかります。

MathWorks 産業用ソフトウェア企業として、この会社は製造業のデジタル化においてより強い発言力を持っています。実際、新しい MathWorks 製品や機能の登場によって、トレンドが明らかになることもあります。

次の段階: 生成AI、産業宇宙、ロボット

昨年のSIGGRAPHサミットで、NvidiaのCEOであるジョン・フアン氏は、産業のデジタル化は潜在的に50兆ドルの生産高を生み出す大きなケーキだと述べました。おそらく、インテリジェント製造やインダストリー4.0の時代に、Nvidiaが産業製造と結びつくとは誰も考えなかったでしょう。なぜなら、Nvidiaはかつてゲーム用グラフィックカードを作っていたからです。

当時、黄氏は会議でデモンストレーションを行い、工場の2D CAD図面であるPDF文書を生成AIモデルに送信し、PDF文書に基づいて工場の3Dデジタルツインを生成するように要求しました。最終的な3Dモデルは平面図に基づいているだけでなく、光、テクスチャなどの効果も追加されます。理想的には、このような工場のデジタルツインは、物理レベルの精度を達成できれば、ロボットのトレーニングやシミュレーションにも使用できます。

もちろん、実際にそれを実行し、生産に移すには多くの課題があるかもしれません。しかし、これはグラフィックスカードレンダリング3Dファクトリーの作業を示しているだけでなく、プロセスにおける生成AIの役割、さらにはロボット技術に対するデジタルツインとAIの支援も反映しています。私の意見では、産業デジタルツインの規模が拡大した後、それは間違いなく産業デジタルメタユニバースです。

特筆すべきは、BMWがNvidia Isaacを使用してロボットのAIトレーニングを行っていることです。これは、これらのロボットを仮想環境でトレーニングすることと同じです。これもまた、産業メタ宇宙の特定のアプリケーションです。工場内のAGVフォークリフトのナビゲーションと配送であれ、生産ラインでの機械アームの操作であれ、仮想世界でのロボットAIトレーニングからロボットインテリジェンスの展開まで、Nvidiaは過去2年間、自社のエンドツーエンドソリューションを繰り返し強調してきました。これは、ほぼすでに業界で工業製造の未来と考えられています。

ヘクター氏は、インテリジェント製造の将来について、「その核心は高度に自動化された生産プロセスであり、先進的なロボット/ AGV技術の導入を通じて、生産ラインの自動化を実現できる」とも述べた。高度なデジタル化を背景にした産業デジタルツイン、AI、ロボット工学こそが、インテリジェント製造の将来であるはずだと見ることができる。

最後に、今年のGTC開発者会議で、NvidiaがProject GROOTヒューマノイドロボットプロジェクトを発表したことは言及する価値があります——もちろん、これは主にヒューマノイドロボットの基本モデルです。Nvidiaによると、これは生成AIに基づいており、「ロボットの次の動作を生成する」とのことです。アナリストとのインタビューで、黄氏は、すべてがデジタル化できるのであれば、すべてがトークン化（トークン化）できると述べました——つまり、すべてが生成できるということです。

テキスト、画像、動画などの情報がデジタル化されると生成できるようになると、遺伝子、脳波、ロボットなどのデータもデジタル化されると生成できるようになります。AIは工業製造の分野に浸透していますが、生成AIの攻撃はほぼ避けられません。

ヘクター・アンソンは、ジェネレーティブAIを肯定するという前提で、ジェネレーティブAIと産業用デジタルツインの大規模データ処理と高出力データセンター向けの電源および電力関連製品を提供し、「ジェネレーティブAIの発展を促進する」ことを目指しています。シェン・チン氏は、「理論的に言えば、ジェネレーティブAIは、研究開発と設計計画、生産プロセス制御、運用と管理の最適化、製品とサービスの最適化など、インテリジェント製造のさまざまな側面で重要な役割を果たすことができます。しかし、「現時点では、ジェネレーティブAIはまだ探索段階にあります」と述べています。

インテリジェント AI 製造の開発段階は、デジタル ツインよりも初歩的かもしれません。しかし、産業のデジタル化に 50 兆ドルの潜在的価値をもたらす生成 AI の登場は、間違いなく将来の基盤となるでしょう。