AIはベトナムの機械工学産業を再編する中核的な要素となりつつあり、今後もそうあり続けるだろう。AIは「経験に基づく設計」モデルから「データ駆動型および人工知能に基づく設計」モデルへと移行する。
実際、ビッグデータ、産業用IoT（IIoT）、そして「デジタルミラー」モデルといった技術の組み合わせは、機械設計と製造オペレーションに大きな変化をもたらしています。その代表例が、AIとIoTを応用したFANUCのインテリジェントエッジリンク＆ドライブ（FIELD）システムです。このシステムは、複数のCNC工作機械からのデータを接続・同期し、稼働状況を分析し、問題発生を事前に予測します。その結果、切削効率は10～20%向上し、量産段階の段取り時間は最大40%短縮されます。
機械工学業界におけるAIの応用は、依然として多くの課題に直面しています。（画像はイメージです。）
AIは計り知れない可能性を秘めているにもかかわらず、ベトナムの機械工学業界におけるAIの活用は依然として多くの課題に直面しています。多くのソリューションは依然として実験段階にあり、主に少数の大企業や研究機関に集中しています。一方、機械工学企業の90%以上、特に中小企業は、生産プロセスにAIを体系的に導入するための資金、インフラ、人材が不足しています。
機械工学・自動化・環境研究所所長のディン・ヴァン・チエン博士によると、AIの潜在能力を効果的に活用するためには、企業は技術インフラと専門ソフトウェアに多額の投資を行うとともに、機械工学、自動化、 デジタル技術に精通した優秀な人材を採用または訓練する必要があるとのことです。
専門家は、AIが機械工学産業の発展を真に牽引するためには、戦略的かつ協調的な解決策が必要だと考えています。まず第一に、設計、加工、シミュレーション、センサーデータを網羅した国家規模のデジタル機械工学データリポジトリを構築し、AIモデルの学習基盤とする必要があります。同時に、機械工学、電子工学、AIといった分野横断的な人材育成を推進し、学校と企業の連携を強化し、エンジニアが実際の生産ラインにアクセスし、実践できるようにする必要があります。特に、加工制御ソフトウェアやマシンビジョンシステムから「Make in Vietnam」のデジタルレプリカモデルに至るまで、スマート機械工学製品の現地化を促進することで、企業のコスト削減、自立性の向上、そしてコア技術の段階的な習得に貢献します。
出典: https://nongnghiepmoitruong.vn/ung-dung-ai-trong-nganh-co-khi-con-nhieu-rao-can-d790074.html
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