産業用 AI

産業用 AI は、フィジカル AI やその他の人工知能技術を活用して、リアルタイムの産業データと予測分析による自動化の強化と意思決定の改善により、産業プロセスを最適化するものです。

NVIDIA Omniverse、Isaac、Metropolis は、産業用デジタル ツインのパワーを産業用の倉庫にもたらし、ロボット群を大規模にシミュレーション、テスト、最適化します。

産業用の人工知能 (AI) は産業オートメーションの重要な要素であり、機械、システム、プロセスが最小限の人的介入で機能するよう強化します。生成 AI と AI エージェントをロボティクス、IoT、高度な分析と統合することで、企業は運用を最適化し、運用効率を向上させ、産業分野におけるサプライチェーン全体の意思決定を強化できます。

AI を活用した自動化により、リアルタイム モニタリング、予知保全、プロセス最適化が可能となり、産業資産のライフサイクル全体にわたってダウンタイムを削減し、システム性能を向上させます。さらに、物理システムの仮想表現であるデジタル ツインなどの技術により、企業は実際の産業システムや施設に展開する前に、リアルタイムのデジタル環境で産業用 AI モデルとアプリケーションの性能をシミュレーションし、検証することができます。

産業用 AI は、組織のデジタル トランスフォーメーション (DX) を高速化し、より賢く適応性の高い製造や物流システムを構築し、ますます複雑化する産業環境において効率性と回復力を向上させるのに役立ちます。

AI 技術を活用することで、企業は産業アプリケーションを強化し、産業プロセスを最適化することで、製品品質、収益性、持続可能性の向上を実現できます。

産業 AI 革命の中核にあるのは、フィジカル AI や AI 対応ロボティクスであり、これにより将来的に完全自律型の産業施設が実現されます。AI 対応ロボットは、産業施設のデジタル ツインでトレーニングとテストをされることがますます増えており、精密かつ効率的に複雑なタスクを実行できるようになっています。この産業施設のデジタル化により自動化が促進され、生産性がさらに向上し、危険な環境での人間の介入の必要性が減少します。

産業 AI のもう 1 つの重要な利点は、企業が膨大な産業データを分析し、洞察を得るのを支援する能力です。このデータ駆動のアプローチにより、潜在的な問題を予見し、計画外のダウンタイムを防ぐことができる予測分析が可能となります。機器の故障やメンテナンスの必要性を予測することで、企業は継続的な運用を維持し、コストのかかる中断を削減できます。

さらに、産業用 AI は品質管理において重要な役割を果たします。生産プロセスを継続的に監視し、リアルタイムで欠陥を特定することで、AI は製品が高い基準を満たすことを保証し、製品品質を向上させます。これにより顧客満足度が向上するだけでなく、廃棄や手直しが削減され、全体的な収益性に貢献します。

持続可能性の観点からも、産業用 AI は産業界の環境フットプリントを最小限に抑えるのに役立ちます。リソース使用量とエネルギー消費を最適化することで、AI 駆動のリューションはより持続可能な実践を促進します。これは、産業界がより環境に配慮した運用に対する規制要件や社会的期待を満たそうと努力する中で、特に重要なことです。

KION Group と Accenture は、デジタル ツイン環境でマルチエージェント ロボット群のテスト、シミュレーション、最適化を行っています (デモを見る)。

主要な産業および製造企業は、効率性の向上、コスト削減、ワークフローの最適化のために産業用 AI を採用しています。AI を活用した倉庫ロボットから高度な製造シミュレーションまで、産業分野は急速な変革を遂げています。

Siemens は、クラウドベースの製品ライフサイクル管理 (PLM: Product Lifecycle Management) ソフトウェアの Teamcenter X を皮切りに、Siemens Xcelerator プラットフォームで NVIDIA Omniverse^™ Cloud API を使用しています。この統合により、エンジニアリング チームはより没入感のあるフォトリアリスティックなデジタル ツインを作成できるようになり、ワークフローの無駄を排除し、エラーを削減するのに役立ちます。生成 AI の使用により、物理ベースのレンダリングでのマテリアルや照明環境の適用などのワークフローが高速化されます。

Siemens Industrial Copilot for Operations は、NVIDIA Metropolis と NIM マイクロサービスの組み合わせを使用する、現場作業者向けの生成 AI を活用したアシスタントです。これにより、自動化および保守エンジニアは運用データや文書データに関するリアルタイムのクエリを実行し、迅速な意思決定を促進し、機器のダウンタイムを削減できます。ドイツ、エランゲンの Siemens Electronics Factory では、Copilot for Operations を導入してオペレーターがはんだ付け機械のエラー コードをより良く理解できるようにし、生産性を 30% 向上しました。

KION Group と Accenture は、AI 対応ロボットとデジタル ツインを統合して倉庫運用とサプライ チェーンを最適化しています。Mega NVIDIA Omniverse Blueprint でソリューションを構築することで、KION と Accenture は現実世界の運用を妨げることなく、倉庫レイアウトの設計、テスト、最適化を行い、ロボット群をシミュレーションしテストすることができます。これらのソリューションにより、チームは倉庫の効率性、安全性、適応性を向上させることができます。自動フォークリフト、スマート カメラ、その他の高度なロボット システムなどが倉庫のデジタル ツイン内でシミュレートションおよび検証され、施設のレイアウト、ロボット群の連携、作業者の配置の最適化を支援します。KION は、運搬装置の積載状況の変化や異常をより深く理解するために視覚言語モデルの使用を計画しています。

Accenture はまた、Agility Robotics と Schaeffler と協力して、複雑な生産環境内での施設レイアウト、マテリアル フロー、人間とロボットの協働を最適化しています。

電力および熱管理技術のグローバル大手企業の Delta Electronics は、NVIDIA Omniverse と Universal Scene Description (OpenUSD) を使用したデジタル ツイン プラットフォームを開発し、自社のスマート製造能力を強化しました。このプラットフォームは特定の生産ラインを仮想的に接続し、多様な機器からの 3D データを集約して包括的な運用のデジタルのレプリカを作成します。

NVIDIA Isaac Sim™ をソリューションに統合することで、Delta の開発者は物理的に正確でフォトリアリスティックな合成データを生成し、コンピューター ビジョン モデルをトレーニングし、検査カメラの性能をシミュレーションすることができるようになります。このアプローチにより、Delta は実際の生産開始前に工場プロセスのあらゆる側面を最適化でき、ダウンタイムの削減と効率性の向上を実現しています。

Delta Electronics は、デジタル ツインと合成データで生産ラインと産業検査を再定義しています。

グローバルな技術サービスの提供企業である Wistron は、産業用 AI 技術を活用して NVIDIA GB200 Grace Blackwell 製品ラインの生産を高速化しています。Omniverse を使用して工場のデジタル ツインを構築することで、Wistron は仮想環境で生産プロセスをシミュレーションし最適化できるようになりました。これにより製造ワークフローの迅速な反復と改良が可能となり、生産品質の向上と市場投入の加速を実現しています。

さらに、Wistron は物理を考慮した AI に基づく熱流シミュレーターを開発し、新製品ラインの 100 近い部屋のレイアウトをわずか 1 分で評価することができます。

この技術協力により、エンドツーエンドのワークフローが大幅に短縮され、Wistron は AI サーバー製品の急速な反復により迅速に対応することができるようになり、新製品の開発から量産までを市場の需要と同期してに進めるのに役立っています。

AI ファクトリーのデジタル ツインのための NVIDIA Omniverse Blueprint により、開発者は AI データ センターのあらゆる側面を建設開始前に設計、シミュレーション、最適化できる統合デジタル ツインを構築できます。OpenUSD ライブラリを使用することで、エンジニアはすべての施設コンポーネントからの 3D データを集約し可視化でき、従来はサイロ化されていたチームをまとめる、リアルタイムで物理的に正確なシミュレーションが可能となります。このアプローチにより、エンジニアは設計変更を即座にテストし、冗長性を検証し、障害シナリオをモデル化できるため、リスクを大幅に削減し、時間を節約し、次世代データ センターの設計を将来にわたって対応することができます。

世界最大級のメーカーである Foxconn は、NVIDIA Blackwell 製品ライン向けの新たな生産施設の構築を加速しています。Foxconn は工場のデジタル ツインを作ることで施設と機材のレイアウトを仮想空間で統合し、フロア プランを最適化したり、カメラを戦略的に配置したりして操業を合理化できます。この仮想統合により、コストのかかる現実世界の変更が減り、効率が上がります。

Foxconn はテキサス州ヒューストンに最新の施設を建設することで米国のコンピューティング製造を加速しています。エンジニアたちは NVIDIA Omniverse ライブラリで開発された Siemens のデジタル ツイン技術スタックを利用することで、あらゆる機械・電気・配管システムを建設前に仮想空間で組み立て、その有効性を検証しています。

エンジニアたちは次に、「Mega」 NVIDIA Omniverse Blueprint とオープンソースの NVIDIA Isaac Sim フレームワークを利用することで、NVIDIA AI インフラ システムを製造する工場の従業員と共に働く AI 搭載ロボットフリートを設計・シミュレーション・トレーニング・検証します。

Foxconn は、NVIDIA Isaac Sim 上で構築されたソリューションを用い、工場のデジタル ツイン環境内で自律型ロボットのシミュレーションとテストを実施しています。これにより、産業用マニピュレーターや自律移動ロボットが実際の運用前に確実に機能することを検証しています。さらに Foxconn は、映像 AI ソリューションに NVIDIA Metropolis を採用し、工場フロアを監視するためのカメラ配置を最適化し、作業員の安全性と運用監視の精度を向上させています。同社はメキシコの工場だけで大幅なコスト削減と年間 30% 以上のエネルギー消費削減を予想しています。

ドイツの大手自動車技術企業である Continental は、製造運用の強化を目的とした AI によるバーチャル ファクトリー ソリューションを開発しました。NVIDIA Omniverse と OpenUSD を活用して、同社は 2 つの主要アプリケーションを作成しました。

ContiVerse: 工場のプロセスと機械に関するリアルタイムの洞察を提供する没入型デジタル ツイン プラットフォーム。データをクラウドベースのデータ レイクに集約することで、ContiVerse はエンジニアが生産ラインをシミュレーションおよび最適化できるようにし、情報に基づく意思決定と問題の迅速な特定を促進しています。例えば、セルビア ノヴィサドにある工場の実寸大のデジタル ツインにより、仮想の現場視察が可能となり、リモート監視とトラブルシューティングが強化されています。

Industrial Co-Pilot: 生成 AI と 3D 可視化を組み合わせて、工場チームのメンテナンス作業を支援するバーチャル エージェント。IT コンサルティング企業 SoftServe とのパートナーシップで構築されたこのツールは、直感的で視覚的なガイダンスを提供することでメンテナンス プロセスを合理化し、ダウンタイムを削減し、生産性を向上します。

これらのソリューションを統合することで、Continental はメンテナンス作業とダウンタイムの 10% 削減を見込んでおり、製造運用全体の生産性向上を実現します。

Pegatron は、製造運用を変革し効率性、品質、費用対効果を向上させるため、AI 対応デジタル ツイン プラットフォーム PEGAVERSE を開発しました。Omniverse、AI、OpenUSD を使用して構築された PEGAVERSE により、エンジニアと工場管理者は施設、設備、メンテナンス作業に関するリアルタイムの洞察を得て、生産ラインを協力して計画、シミュレーション、最適化することができます。このプラットフォームは、台湾、インド、インドネシア、中国、ベトナムの仮想工場全体で、予知保全、プロセス最適化、リソース計画、リモート監視、品質管理などのユースケースを可能にします。

PEGAVERSE は、機械学習、生成 AI、IoT を統合してデジタル ツイン体験を強化します。Pegatron の PEGAAi プラットフォームは、データ収集、ラベリング、モデルのトレーニングを合理化し、大規模言語モデル (LLM: Large Language Models) により製造プロセスでの自動化と柔軟性を実現します。同社はまた、ロボット シミュレーションには NVIDIA Isaac Sim 上に構築されたソリューションを、自動光学検査には NVIDIA Metropolis を採用し、生産精度を向上させています。OpenUSD を採用することで、Pegatron は異なるツールとデータを統合し、設計とシミュレーションのワークフローを高速化します。このデジタル トランスフォーメーションにより、Pegatron は工場運用を最適化し、ダウンタイムを削減し、グローバルに製造効率を向上させることができます。

Pegatron はまた、組立ラインの異常を検出し品質歩留まりをさらに向上させるため、分析 AI エージェントを構築しています。ビデオの検索と要約のための NVIDIA AI Blueprint を使用することで、Pegatron は細かな 7 段階の組立プロセスを分析し、標準的な作業手順との差異が検出された際に作業者に警告できます。言語モデルをファインチューニングすることで、精度は 90% 台後半に達し、欠陥率と人件費をそれぞれ 67% と 7% 削減しました。