製造業 ＋ 産業向けIOT
エンジニアや事業者がより効率的に工場の運営を管理し、財務パフォーマンスを最適化できるように、Beyond Limitsは加工製造向けコグニティブAIテクノロジーを開発しました。このテクノロジーでは、常にセンサーを監視して、最適状態からの劣化を検出し、予測します。また、Beyond Limitsの強力なコグニティブ推論エンジンを使用して、問題に対する最良の解決策を助言します。
Beyond LimitsのコグニティブAIは、全体像から物事を考えると同時に、細部に至るまで注意を払います。コグニティブエンジンは、エンジニアのように「考え」て、組成の汚染から機械的な問題に至るまでの検出された問題を緩和する方法を模索します。コグニティブエンジンは、発生間近の問題を予測し、異なる工場ユニットを跨って全体的に解決策を特定することができます。また、全員が自らの行動が及ぼす影響についてグローバルな視点を持てるように、全ての利害関係者とコミュニケーションを図ることが可能です。
従来型AIはデータ内の予想外のパターンを特定することはできますが、軌道修正を図る方法を人間に教えることはできません。Beyond Limitsの加工製造向けコグニティブAIテクノロジーは、パターン認識を超越して、問題が発生した時にエンジニアリング的な判断が一様に、包括的に素速く行われることを確実にします。
Beyond Limitsの他のコグニティブソリューションと同様に、このコグニティブAIは、平易な言語を使用してAIの推論を説明することによって人間が現在のベストプラクティスを理解することを手助けし、そのベストプラクティスによってどの部分を改善できるかを示します。このコグニティブAIは、計画策定、エンジニアリング、業務の全体に渡って人間のパートナーとして機能し、工場を通じて継続的な改善を促進します。
従来型AIはデータ内の予想外のパターンを特定することはできますが、軌道修正を図る方法を人間に教えることはできません。Beyond Limitsの加工製造向けコグニティブAIテクノロジーは、パターン認識を超越して、問題が発生した時にエンジニアリング的な判断が一様に、包括的に素速く行われることを確実にします。
Beyond Limitsの他のコグニティブソリューションと同様に、このコグニティブAIは、平易な言語を使用してAIの推論を説明することによって人間が現在のベストプラクティスを理解することを手助けし、そのベストプラクティスによってどの部分を改善できるかを示します。このコグニティブAIは、計画策定、エンジニアリング、業務の全体に渡って人間のパートナーとして機能し、工場を通じて継続的な改善を促進します。
大規模な天然資源の採取施設、加工施設、生産施設、流通施設は複雑であり、無秩序に広がります。特に過酷な環境では、点検と保守が困難になる可能性があります。一部の事業者は人間が操縦しなければならない遠隔操作のロボットモニターを利用します。ロボットモニターの操作は時間の掛かる面倒な作業です。Beyond Limitsは、エッジAIという形でコグニティブインテリジェンスを提供します。
- 複雑な産業環境(例えば、海上石油掘削装置)でアセットを方向付けし、横断し、点検する従来の手動プロセスの自動化
データソースには、不完全なCADマップ、ロボット制御のパラメータとターゲット、LIDAR、カメラを含みます。 - 課題：障害物を避けながら、空間内で方向付けし、横断し、アセットの問題を検出すること
- 陸上、上空、海上のプラットフォーム
- 製造、及び加工の点検
- コグニティブシナジー：製油所の運用＋自律型点検
エッジ向けインテリジェンス
Beyond Limitsの自律型エッジAIを搭載したロボットインスペクターは、水中を含む陸上、上空、海上ベースのプラットフォーム上の過酷な環境に配置することができます。
製造設備、精製設備、加工設備の点検の自動化
分配とパイプラインネットワーク
映画やTV番組に登場する洗練された、時には機知に富んだロボットとは異なり、大半の現代のロボットは、物質的な世界で平凡な作業を実行する為に設計されたプログラム可能な機械です。この種の機械は、ツール、ヘルパー、コラボレーターであり、コンピューター、人間のオペレーターまたは最近益々増大しているコンピューターの能力と人間の専門知識を兼ね備えたAIシステムのいずれかによって制御されます。
職場で人間と共同作業を行うロボットは「コボット」と呼ばれることもあります。コボットの任務は、人間に寄り添って動作し、人間と共同でタスクを完了させることです。一部のコボットは重い荷物を持ち上げますが、より高度なコボットは自身の知覚能力とAIによって提供される分析力と知識を兼ね備えています。医療システムのように顕微鏡スケールで動作するコボットもあります(この種のコボットは完全自律モードではなく、半自律モードで動作し、人間の制御と監視を必要とします)。
タイムリーで実行可能な情報を得るための重要な戦略の一つは、情報源にインテリジェンスを埋め込むことです。そうすることにより、次に何をすべきかについて指令本部の指示を仰いだりクラウドサービスの指令に頼ったりする代わりに、センサーで意思決定を行えるようになります。
自動化用途の多くは動作制御を必要とするため、迅速な意思決定が不可欠です。残念ながら、エッジから遠く離れた場所で「計算を実行」する時に必ず発生する遅延は、多くの用途であまりにも大き過ぎます。場合によっては、エッジデバイスを数ミリ秒以内に制御する必要があります。例えば、軍用機では、センサーデータに基づいて常にその場で決定を下す必要があります。数千個の翼センサーを航空機に搭載された中央コンピューターに有線接続するとなれば、配線とコンピューターだけでも航空機の翼より重くなる可能性があります。マッハのスピードでクラウドと通信することも不可能なので、エッジコンピューティングアーキテクチャを使用して、スマートデバイスに人工知能を搭載する必要があります。