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Jul 08, 2023

金属加工業者とメタバース

ipopba / iStock / Getty Images Plus Immagina, oggi è il primo giorno del metal

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ペーパーレス化が進み、機械を接続して真のデータドリブンな工場への道を順調に進んでいるように見える金属加工業者での初日を想像してみてください。 店内のいたるところに戦略的に配置されたダッシュボードがあり、それぞれのダッシュボードには仕事の方向性が示されています。 それはどこへ行くのか。 そしてそれが予定より進んでいるのか、予定通りなのか、それとも遅れているのか。 すべてが順調に進んでおり、可能な限りスムーズです。

その時、警報が鳴り響き、全員が大きな衝撃音を聞きました。 自動レーザー切断システムがクラッシュしました。 切った巣を拾うフォークが詰まってしまいました。 スラットの汚れと最適とは言えない切断条件により、まだ排出されていない溶融金属が切り口から閉じ込められ、最終的にシートが切断テーブルに溶接されてしまいました。 予期せぬマシンのダウンタイムが増加すると、スクランブルが始まります。

理想的には、適切なセンサーが適切な場所に配置され、有益な情報とインテリジェンスを開発するために使用されるデータがあれば (頻繁なスラットの掃除を必要とする適切なメンテナンス計画は言うまでもありません)、そのような衝突事故は稀になるはずです。 しかし、世界は理想的なものではありません。 さまざまなことが起こりますが、組織が不完全な世界にどのように対処するかを知ることが重要です。 ここでは、モデリングとシミュレーションがますます重要な役割を果たすことになります。

「21世紀はシミュレーションの世紀になるだろう。20世紀はテレビで放映された映像がすべてだった。世界で何が起こっているのかを理解したいなら、その映像を見直すことができるのは人類史上初めてだった。 21 世紀はモデリングとシミュレーションの時代になります。シミュレーションを実行して何が起こるかを予測し、その後何をすべきかを決定できます。」

それは、ノースカロライナ州チャペルヒルにある人工知能 (AI) 企業、Tanjo (「バンゴ」と韻を踏む) の創設者兼 CEO であるリチャード・ボイドであり、FABTECH での講演中に彼が説明したコンセプトである「エンタープライズ ブレイン」と呼ばれるものを開発しています。 2019年シカゴ。

「機械学習システムは組織内のあらゆるものをマッピングできる」と同氏は2019年のショーで述べた。 「そして、誰かが何かをしようとしているのを検知するとすぐに、『ああ、これと似たようなことを以前にもやったことがあります。それを引っ張り出してきて、あなたを人々やコンテンツと結び付けましょう』と言います。それを手伝ってください。」

彼は、デジタル ツイン テクノロジとメタバースに焦点を当てたスタートアップである Ultisim の創設者でもあります。 デジタル ツインは、シミュレーションを超えて、現実世界の物理的な対応物をモデル化し、リアルタイム データを使用して、その対応物が現実世界の混乱の中でどのように動作するかを示します。 ボイド氏は、11 月 8 ～ 10 日にアトランタで開催された今年の FABTECH に戻り、シミュレーションの可能性と、金属製造業界ではめったに聞かない用語であるメタバースについて講演しました。

メタバースのアイデアは新しいものではありません。 作家のニール・スティーブンソンは、1990年代初頭にSF小説『スノー・クラッシュ』でこのことについて書いた。 AI と機械学習を活用し、世界とその中にあるすべてのものをシミュレートする仮想現実と拡張現実について考えてみましょう。

メーカーの観点から見ると、メタバースは企業全体の予測ビューを提供し、より広範な市場における自社の位置さえも提供することができます。 このコンセプトは、所定の条件下で何が起こり得るかを示すシミュレーションをはるかに超えています。 最も重要なのは、メタバースには人間的要素が追加され、顧客との関係や、チームが互いに、またテクノロジーとどのようにやり取りするかが組み込まれているということです。 このようにして、メタバースは人間とテクノロジーが世界をどのように形作るかに取り組みます。

重要なコンポーネントは AI です。これは機械学習を可能にする広範なテクノロジーです。 「当初、AI は人間が機械に何をすべきかを指示することで人間の作業を自動化することを可能にしました。新しい AI は機械学習であり、機械は例の大規模なデータセットから自らの理解を推測できるようになり、私たちに新しいことを実行させてくれます。人間と機械が目標を達成するためにどのように協力できるかについての新たな洞察が得られます。」

彼の会社の仕事の多くは、人間と機械がどのように相互作用するか、そして人間は何をすべきで、何を自動化に任せるべきかという基本的な質問に答えることに焦点を当ててきました。 成果を最適化するための適切なバランスは何でしょうか?

リチャード・ボイド氏は、ロッキード・マーティンで仮想世界研究所の所長を務めた後、2013 年に人工知能と機械学習に焦点を当てた会社 Tanjo を立ち上げました。2017 年には、デジタル ツイン テクノロジーに焦点を当てた企業 Ultisim を共同設立しました。

AI が示しているように、自動化は膨大な量のデータ ポイントを瞬時にレビューして解釈し、人間には決して不可能な結果を​​生み出すことができます。 人間はそのデータに基づいて行動できるようになります。 テクノロジーは低下するのではなく、人間のあらゆる意思決定の有効性を増幅させます。

Boyd (Twitter ハンドルは @metaversial) は、長年にわたってメタバースの可能性について強気の姿勢を示してきました。 彼は、ハリウッドのスタジオやコンピューター ゲーム会社、防衛および航空宇宙メーカー、世界中のさまざまな政府、医療システム、石油およびガス産業、大学、都市計画者などと仕事をしてきました。リストは続きます。 彼の幅広い経験は、金属製造業者に、他の分野で何が起こっているのか、そしておそらくその技術がいつか製造現場にどのように適用されるのかについての洞察を与えてくれます。

たとえば、ボイド氏は病院システム用に開発されたデジタル ツインについて説明しました。 「病院には、さまざまな種類のユースケースに合わせて現場で設定された多くの機器があります。方法は 1 つだけではありません。あらゆる種類の問題解決がリアルタイムで発生し、そこで人間のコレオグラフィーが登場します。人間の行動の影響をシステムに追加すると、メタバースが本当に強力になるのはここです。

「人間の行動をモデルに当てはめることが重要です」とボイド氏は続けた。 「人間は予測不可能であることで悪名高いですが、そこがこの挑戦の興味深いところです。現時点では、私たちは国防総省のためにシミュレーションを行っており、国全体をシミュレーションしているところです。」

ボイド氏はある取り組みについて、アフガニスタンのヘルマンド州に女子学校を建設した場合の効果を測定したシミュレーションを思い出した。 「そこに女子学校を建てることはできますか? もちろんできますが、人々はどう反応するでしょうか? これを単独で行うことはできません。物理的には建てることができますが、2次、3次、4次とは何ですか?それは、驚くべき事態を避けるために、関係者全員の価値観と伝統をモデル化できるかどうかです。」

同氏は、このようなアプローチはエンジニアリング、購買、製造、サプライチェーン管理にも適用できる可能性があると付け加えた。 ある素材の購入に他の素材よりも影響を与える行動要素は何ですか? 特定のサプライヤーからのみ入手可能なコンポーネントを使用したこの製品の設計は、サプライ チェーンと生産の回復力にどのような影響を与えるでしょうか?

「問題を解決したいなら、問題全体を解決する必要がある」とボイド氏は語った。 「そして私たちは今、それをモデル化してシミュレーションするためのツールを手に入れました。」

メタバースの包括性により、依然として SF のように聞こえるかもしれません。 結局のところ、物理的なものをモデル化することができます。 なんとその16ガ。 この特定のツールセットを使用してアルミニウムを成形します。 材料のこのプロファイルを切断する際に、これらの切断変数がこのレーザー ビームの特性にどのような影響を与えるか。 しかし、人々の行動をモデル化するという話が浮上すると、眉間にしわが寄り始める。 とはいえ、行動の追跡とモデル化は新しい分野ではありません。 それは、大手テクノロジー企業（特に広告に依存している企業）を今日の姿に構築するのに役立ちました。

ボイド氏は、「どんなにモデル化しても、人間を予測するのは難しいことで知られている。私たちは行動状態を頻繁に変える。しかし、それに関する規律がある」と述べ、モデルは単なる個人を超えたチームを構築するために使用されていると付け加えたスキルを学び、行動の側面、特に人間がテクノロジーとどのように相互作用するかを掘り下げます。

「私たちは単に人間工学やより優れた HMI (ヒューマン マシン インターフェイス) について話しているのではありません。また、人間をテクノロジーに適応させることについて話しているのでもありません。これは共生的なものであり、教育、スキル、経験以上のものを組み込んでいます。優れたリーダーであれば、これらすべてに注意を払う必要があります。」

ジョブ・シャドウイングから正式な見習いプログラムに至るまで、製造業のトレーニングは、ある種のショー・アンド・テル・トレーニングに根ざしています。 経験豊富な者が経験の浅い者に教える。 ただし、このようなアプローチには欠陥があります。

「実習中に特定の問題がまったく起こらなければ、[実習生は] その対処法を決して学ばないことになる。」とボイド氏は語った。

一般に、知識の伝達には秘密の要素が伴う場合があります。 最前線の担当者はプロセスを文書化していませんし、マネージャーも文書化するよう求めていません。 本当に重要なのはその結果だ、と彼らは言う。 営業担当者と主要顧客との関係など、社内の他の役職にも同じことが当てはまります。

「しかし、その知識は非常に重要です。」とボイド氏は言いました。「そして、私たちはそれをエキスパート システムにカプセル化することができます。それは難しく、特に専門知識を持っている社内の人々からは多くの抵抗を受けます。それが雇用の安全です。しかし、もしあなたがそうするなら、 「メーカーです。その知識を持った人を退職させるわけにはいきません。退職する可能性もあります。トラックに轢かれる可能性もあります。ではどうなるでしょうか? 私たちはこの問題をシルバー津波と呼んでいます。理想的には、システムはアクティブな人材とともに開発されます。」協力すると、彼らは[協力する]よう動機づけられます。」

業界は、Salesforce.com やその他のプラットフォームのような販売ソフトウェアの導入により、その抵抗に直面しました。 たとえ上層部がより適切な意思決定や予測を下すのに役立つかもしれないとしても、営業担当者は誰も自分の活動を記録したがりませんでした。 「何年も前にも同じことが CAD に当てはまりました」とボイド氏は思い出します。 「私がエンジニアリング会社にいたとき、彼らは製図担当者に紙の使用をやめさせようとしました。そして彼らはあらゆる段階で抵抗し、『これが私の専門的な方法だ』と言いました。」

将来の世代は知識について新たな認識を持つかもしれません。 今から数十年後、若い機械オペレーターが現場に参入するところを想像してみてください。 彼らは経験豊富な作業員から学びますが、それを強化するのは、目の前にある機械だけでなく、人間の行動の影響を組み込んだ工場全体のオペレーションのデジタルツインです。 誰かが現れない。 デジタル ツインは、クロストレーニングされたチームが生産を継続するためにどのように再編成されるかをシミュレートします。

このような疑似体験は、次から次へと問題を乗り越えていきます。 デジタルツインが持つ情報が優れているほど、デジタルツインはより良く、より強力になります。 同様のモデルはエンジニアリング、購買、さらには販売にも適用でき、過去の行動パターンを分析して起こり得る結果をシミュレーションできます。

ボイド氏が述べたように、「もはや、『作ることができるか、配布できるか、買う余裕があるか、その製品はどのように使われるのか』と尋ねるだけではありません。」 それを想像し、理解し、人間と機械のシステムがうまく連携して機能するように設計しましょう。ほとんどの人はそうは考えません。繰り返しますが、人間をテクノロジーに適応させることが目的ではありません。それは共生関係です。すべてをどのように統合するかを考える必要があり、人間的な部分を無視することはできません。」

ボイド氏は、学校システムで行われた取り組みについて説明しました。 「学校で子供たちが習熟するまでの道のりを短縮するにはどうすればよいでしょうか?子供たちが成績の良い生徒になるためには、十分な栄養、経済的、精神的なサポート、そして家庭での安定が必要であることはすでにわかっています。それを解決することはできません。しかし、できるなら。」それを検出できれば、それを増強しようとするシステムを思いつくことができます。現在、それをシミュレートし、人々の訓練に役立つモデルを用意しています。」

これらのモデルは、教師が生徒とつながり、管理者が最前線の従業員とつながり、オフィスや現場のチームとテクノロジーを統合しようとしている企業が新しい方法を明らかにします。 これらすべてが、人々の知識に対する認識とその共有方法を形作る可能性があります。

確かに、これだけでは典型的なファブショップには決して届かないかのように聞こえるかもしれません。 しかし、ボイド氏が説明したように、医療、教育、そして製造業の特定の分野であっても、そのようなモデリングとシミュレーションは現在現実になっています。

いつか、それが最も小規模な製造業者の運営方法を形作るかもしれません。 今日、ある複雑なタスクをどのようにして実行できるようになったのかを誰かに尋ねると、それがプレス ブレーキの革新的な曲げシーケンスや大きな仕事の見積りなどであり、多くの場合、「経験を通じて」と答えます。

テクノロジーが現実を定量化し、予測し続けるにつれて、将来の世代は考え方が変わるかもしれません。 特定の溶接の詳細であれ、営業担当者と重要な顧客との関係であれ、モデリングやシミュレーションを通じて企業がその知識をうまく捉えて活用すればするほど、人が行うそれぞれの意思決定はより強力なものになります。