AI アプリケーションを使用して設計と機械加工を最適化します。

トメルコ・アン・カン社（ハノイ、ゴック・リエップ工業団地）における機械加工ラインの稼働状況。（写真提供：TUỆ NGHI） — ハノイのゴックリエップ工業団地にあるTomerco An Khang社で機械加工ラインを稼働させている。（写真提供：TUỆ NGHI）

AIは単なる補助ツールにとどまらず、イノベーションの原動力となり、設計・製造における従来の手法の限界を克服するのに役立ちます。かつてベトナムの機械工学は主に自動化と数値制御に依存していましたが、現在では、AIと統合された機械、ロボット、センサーシステム、そしてインテリジェント制御システムが意思決定を行い、実際の生産条件に合わせて最適化し、適応する、インテリジェントな自律製造へと大きくシフトしています。

ベトナム機械工学協会副会長のグエン・ラック・ホン博士は、ビッグデータ、モノのインターネット（IoT）、工業デザイン、「デジタルレプリカ」モデルといった技術が、機械設計・製造の手法に大きな変化をもたらしていると指摘しました。機械学習を活用することで、耐久性、製造コスト、重量といった基準に基づいて様々な選択肢を提示・評価し、最適なソリューションを提案することが可能になります。これは、自動車、航空宇宙、ロボット工学、機械製造といった高精度が求められる業界で特に有効です。機械加工においては、AIをコンピュータ数値制御（CNC）システムに直接統合することで、切削工程をリアルタイムで最適化しています。

ビッグデータ、モノのインターネット (IoT)、工業デザイン、「デジタルツイン」モデルなどのテクノロジーは、機械の設計と製造の実行方法に劇的な変化をもたらしました。
ベトナム機械工学協会副会長グエン・ラック・ホン博士

代表的な例として、FANUCの「インテリジェント・エッジ・リンク＆ドライブ（FIELD）」システムが挙げられます。AIとIoTを融合し、複数のCNC工作機械のデータを同期させ、稼働状況を分析し、エラー発生前に自動予測します。その結果、AIは量産工程における切削効率を10～20%向上させ、段取り時間を40%短縮します。また、過去のデータから学習し、チタンやアルミニウム合金などの材料に最適な加工条件を決定する適応制御もサポートしています。

機械工学におけるAIについて、ヴ・ドゥオン博士（ドゥイタン大学）は、AIは設計、製造プロセス、品質管理、メンテナンス予測、新素材開発の最適化に活用され、生産性、精度、そして全体的な効率性を向上させると述べました。さらに、切削速度や送り速度といった加工パラメータを柔軟に調整することで、最適な効率を実現できます。このシステムは、カメラとAIアルゴリズムを組み合わせて製品表面を分析し、ひび割れ、反り、寸法誤差などの欠陥を検出します。

AIは大きな可能性を秘めているものの、ベトナムの機械工学分野におけるAIの活用は、現在多くの課題に直面しています。機械工学・オートメーション・環境研究所所長のディン・ヴァン・チエン博士によると、AIの潜在能力を活用するには、AIインフラの構築、専用ソフトウェア、熟練した人材の採用・育成など、多大なコストとリソースが必要です。一方、高性能コンピューティングの需要は運用コストの増加につながる可能性があり、コンピューティングリソースとメンテナンスへの継続的な投資が必要になります。

AIの応用レベルは、現在、主に大企業や研究機関において、まだ実験段階にあります。機械エンジニアリング企業の90%以上、特に中小企業は、生産現場にAIを広く導入するためのリソースをまだ備えていません。第一の課題は、生産データのデジタル化と同期が不十分であることです。加工設備、測定装置、設計ソフトウェアなどのデータは、依然として散在しているか、統一された基準に従って保存されていません。そのため、AIモデルは学習用のデータが不足し、高い精度を達成することが困難になっています。

2030年までのAI研究開発・応用に関する国家戦略では、機械工学と製造業が優先分野の一つに挙げられています。AIはベトナムの機械工学産業を「経験に基づく設計」モデルから「データ駆動型・人工知能に基づく設計」モデルへと転換させ、その中核的な要素となるでしょう。

さらに、機械工学、AI、数値シミュレーションの知識を同時に備えたエンジニアは不足しており、学際的な人材も不足しています。一方、スマート製造システムには、センサー、機械学習アルゴリズム、数値モデルを統合した設備の運用・保守を担う技術者が不可欠です。技術的には、多くのスマート機械機器が現在、高額な輸入品となっています。輸入機械に搭載されたAIは、多くの場合「ブラックボックス」のように動作し、国内の生産条件に合わせてカスタマイズすることが困難です。国内企業は、AIを統合したセンサーモジュール、データ収集システム、シミュレーションソフトウェアをまだ使いこなせていません。

2030年までのAI研究開発・応用に関する国家戦略では、機械工学と製造業が優先分野の一つに挙げられています。AIはベトナムの機械工学産業を変革する中核的な要素であり、今後ともその中心的存在となるでしょう。AIは「経験に基づく設計」モデルから「データ駆動型・人工知能に基づく設計」モデルへと転換を図り、ベトナムの機械工学産業を変革していく上で重要な役割を果たします。これは単なる技術的な方向性ではなく、デジタルトランスフォーメーション時代における機械工学産業の戦略的課題であり、ベトナムがスマートで自立した、そして世界的に競争力のある製造業へと発展していく上で貢献するものです。

しかし、機械工学の専門家によると、これを実現するには戦略的かつ同期化されたソリューションが必要だという。まず、設計、加工、シミュレーション、センサーデータを含む、国家レベルのデジタル化された機械工学データリポジトリを構築する必要がある。このデータリポジトリはAIモデルの学習プラットフォームとして機能し、AI技術のより広範な応用を可能にする。

同時に、機械工学、電子工学、AIといった分野横断的な教育を推進し、学校と企業を連携させ、エンジニアが実際の生産ラインで実践する機会を提供する必要があります。さらに、スマート機械製品の現地化を推進する必要があります。加工設備を制御するソフトウェア、マシンビジョンシステム、あるいは「Make in Vietnam」のデジタルレプリカモデルを開発することで、企業のコスト削減と技術主導の実現に貢献します。さらに、研究機関、大学、企業間の研究協力を強化し、スマート機械エコシステムを形成し、市場投入前の技術検証と完成のための環境を整備する必要があります。

クアン・ミン

出典: https://nhandan.vn/toi-uu-hoa-thiet-design-gia-cong-co-khi-tu-ung-dung-ai-post929960.html