製造業でのオントロジー活用とAI技術を組み合わせた適用例

製造業とオントロジー

オントロジーとは、ある特定の領域に関する知識を体系化したもので、その領域における概念、属性、関係などを定義したものとなる。このオントロジーを製造業に活用することで、製品やプロセスの理解や最適化、生産性の向上、品質の改善、コストの低減等の効果を見込むことができる。以下にそれらの活用例を示す。

• 製品設計におけるオントロジーの活用: オントロジーを利用することにより、製品設計に必要な情報を体系的に整理することができる。製品の構成要素や機能、材料、製造プロセスなどを定義し、製品の理解を深めることがで、製品の設計変更や新しい製品の開発においても、オントロジーを利用することで効率的な設計作業が可能になる。
• 製造プロセスの最適化におけるオントロジーの活用: 製造プロセスにおいて、オントロジーを利用することにより、製造プロセスの理解や最適化が可能になる。製造工程や装置、材料などを定義し、製造プロセス全体の可視化や分析を行い、生産性の向上や品質の改善、コストの削減が期待できる。
• メンテナンス管理におけるオントロジーの活用: 製造現場において、内部で運用されている様々な機器や設備のメンテナンス管理が大きな課題となっている。これにオントロジーを利用することにより、機器や設備の構成要素や機能、メンテナンス履歴などを管理し、故障診断やメンテナンス作業を効率的に行うことができる。
• 製造現場のデータ統合におけるオントロジーの活用: 製造現場には、生産ラインや機器から取得した様々なデータが存在する。オントロジーを利用することにより、このようなデータを統合して分析することが可能になり、生産ライン全体の可視化や、生産性の向上、品質の改善が期待できる。

ここでは「Ontology Modeling in Physical Asset Management」をベースにこの製造業へのオントロジーの適用について述べる。

製造業でのオントロジー活用(概要)

本書は、複数のサブシステムから構成されるシステムにおいて、相互運用性と異質性に重点を置いた物理的資産の完全性管理におけるオントロジーモデリングの理論と手法に関する最新の調査結果を提示している

内容としては、第一章でプラントオントロジーであるISO15926について、第二章でスマートビルディングとオントロジー、第三章でFMEAやHAZID等の故障/リスク解析とオントロジーについて、第四章では企業内のプロダクトデータ統合と生産設計について、第五章では船舶ドメインでの対話型の故障診断システム、第六章ではいくつかのリスク診断システムについて、第七章ではプロダクトサービスシステムでのコスト分析ツールについて、そして最後の第八章ではプラント装置診断システムについて述べられている。

個々の内容に関しては別途記載を参照のこと。目次としては以下のものになる。

Chapter1 ISO15926
　　　　　　　　　　　　　　　　　　(ISO15926)
  
Chapter2 Ontological Analysis and Engineering Standards: An Initial Study
         of IFC
　　　　　　　　　　　　　　　　　(オントロジー分析とエンジニアリング標準:IFCの初期研究)
  
Chapter3 FMEA, HAZID, and Ontologies
　　　　　　　　　　　　　　　　　　(FEMA、HAZID、及びオントロジー)
      
Chapter4 Ontology Development and Optimization for Data Integration and 
         Decision-Making in Product Design and Obsolescence Management
         (プロダクトデザインとオブソーズメントマネジメントにおけるデータ統合と意思決定のための
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　オントロジー開発と最適化)
Chapter5 Fault Diagnosis System Based on Ontology for Fleet Case Reused
         (オントロジーに基づいた故障診断システム、フリートケースの再利用)
Chapter6 Integrating Cultural and Regulatory Factors in the Bowtie: 
         Moving from Hand-Waving to Rigor
         (文化的要素と規制的要素を統合したBowtie。ハンドライティングから厳密化へ)
Chapter7 Addressing Uncertainty in Estimating the Cost for a Product-
         Service-System Delivering Availability: Epistemology and Ontology
         (可用性を実現する製品-サービス-システムのコストを見積もる際の不確実性への対応。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　エピステモロジーとオントロジー)
Chapter8 Ontology-Based Knowledge Platform to Support Equipment Health in
         Plant Operations
         (オントロジーベースの知識プラットフォームによるプラント運用における機器の健全性支援)

製造業でのオントロジー技術の活用とAI技術

製造業において、オントロジー技術とAI技術を組み合わせることで、以下のような利点や活用事例がある。

• ナレッジマネジメントの強化: 製造業では膨大な知識や情報が存在し、それらを統合的に管理することが重要となる。これにオントロジー技術を適用することで、製造業特有のドメイン知識を構造化し、関連情報や関係性を明確にすることが期待できる。更にAI技術を組み合わせることで、オントロジーに基づいた知識ベースを活用し、問題解決や意思決定を支援するための知識の抽出や推論を行うことが可能となる。
• 製品設計とイノベーション: 製造業では、製品設計やイノベーションプロセスにおいて多くの情報や制約条件が関与している。オントロジー技術を活用することで、製品や部品の概念、関係、特性を明確に定義し、データの一貫性と再利用性を向上させることができる。AI技術を組み合わせることで、オントロジーに基づいた知識を活用して自動的な製品設計支援やイノベーションの促進を行うことが可能となる。
• プロセス最適化と予測メンテナンス: 製造プロセスの最適化や予測メンテナンスは、生産性向上や設備の効率化において重要な要素となる。オントロジー技術を使用することで、製造プロセスや設備のモデル化や定義を行い、関連データを統合して効果的な最適化や予測を実現することができる。これにAI技術を組み合わせることで、製造データやセンサーデータを分析し、異常検知や故障予知を行い、生産プロセスやメンテナンス計画を最適化することも可能となる。
• サプライチェーン管理とリアルタイム予測: 製造業においては、サプライチェーンの効率化とリアルタイムの需要予測が重要な要素となる。オントロジー技術を活用することで、製品や部品の概念、特性、関係性を統一し、サプライチェーンの可視性と迅速な意思決定を支援することが可能となる。さらに、AI技術を組み合わせることで、リアルタイムのデータや外部情報を統合し、需要予測や在庫最適化、サプライチェーンのリスク管理を行うことも期待できる。

以下にそれらの詳細について述べる。

ナレッジマネジメントの強化について

製造業におけるオントロジーとAI技術の組み合わせによるナレッジマネジメントの強化には、以下のような手法や活用方法が考えられる。これらの手法を活用することで、製造業におけるナレッジマネジメントを強化し、効率的な意思決定や問題解決、イノベーションを促進することが期待できる。

• ナレッジベースの構築: 製造業におけるナレッジベースは、製品、プロセス、技術、規制などのドメイン知識を包括的に管理するための基盤となる。オントロジー技術を使用して、製造業のドメインに適した概念体系を構築し、関連する知識を統合的に整理し、AI技術を活用して、ナレッジベースに蓄積された情報を自動的に抽出、分類、構造化することが可能となる。
• ナレッジの抽出と推論: AI技術を使用して、製造業におけるさまざまな情報源から知識を抽出することができ、自然言語処理（NLP）やテキストマイニングの手法を適用して、技術文書、メンテナンス記録、顧客フィードバックなどのテキストデータから有用な情報を抽出し、オントロジーに基づいた推論エンジンを構築して、関連する知識を結びつけて新たな洞察や解決策を提供することが可能となる。
• ナレッジの共有とコラボレーション: オントロジーとAI技術を活用することで、製造業のナレッジを組織内で共有し、コラボレーションを促進することができる。オントロジーを基にしたナレッジベースへのアクセスや検索インターフェースを提供し、従業員が必要な情報を容易に見つけることができ、さらに、AI技術を使用して、ナレッジベースの利用者が適切な情報を共有し、意見やアイデアを交換するためのコミュニケーションプラットフォームを構築することも可能となる。
• ナレッジの更新と学習: 製造業は常に進化しており、新たな知識や技術が生まれている。オントロジーとAI技術を組み合わせることで、ナレッジベースの定期的な更新と学習が可能になる。AIアルゴリズムを使用して、新たな情報やデータを自動的に処理し、ナレッジベースを更新し、ユーザーのフィードバックやエキスパートの意見を収集し、ナレッジベースを改善するための学習機能を組み込むことも可能となる。

製品設計とイノベーション

製造業においてオントロジーとAI技術を組み合わせることで、以下のような製品設計とイノベーションを支援する方法が考えられる。これらの手法や活用方法によって、製品設計とイノベーションのプロセスを支援し、製造業における競争力や品質の向上を実現することができる。

• 製品知識の統合と共有: 製品設計においては、製品の仕様、構成要素、関連する制約条件などの情報を統合的に管理する必要があり、オントロジーを使用して製品のドメイン知識をモデル化し、概念、関係、特性を定義し、AI技術を活用することで、複数のデータソースやドキュメントから自動的に製品情報を抽出し、オントロジーに基づいた知識ベースを構築することが可能となる。これにより、製品知識の統合と共有が容易になり、異なるチームや部門間での協力やコラボレーションが促進される。
• 製品設計支援: AI技術を活用することで、製品設計プロセスを支援するための様々な手法がある。例えば、機械学習や最適化アルゴリズムを使用して、過去の設計データや顧客フィードバックからの情報を学習し、新たな製品設計に活かすことができる。また、オントロジーに基づいた推論エンジンを構築し、製品の特性や制約条件に基づいて自動的な設計選択や意思決定を行うことも可能となる。
• イノベーションの促進: オントロジーとAI技術を組み合わせることで、イノベーションを促進するためのプロセスやツールを開発することが可能となる。例えば、オントロジーによって関連する技術やトレンドを把握し、AI技術を使用して市場ニーズや競合情報を分析することで、新たな製品アイデアやビジネスチャンスを発見することができたり、AI技術を活用してクリエイティブなデザイン生成やアイデアのブレインストーミングを支援するツールやシステムを開発することも可能となる。
• デジタルツインとシミュレーション: オントロジーとAI技術を活用することで、製品のデジタルツインやシミュレーション環境を構築することができる。これは製品の物理的な特性や動作をデジタルモデルとして表現し、AI技術を使用してデジタルツインをリアルタイムに監視・制御したり、シミュレーションを行い、これにより、製品の性能評価や改良、イノベーションの検証などを効率的に行うことを可能にする。

プロセス最適化と予測メンテナンス

製造業においてオントロジーとAI技術を組み合わせることで、以下のようなプロセス最適化と予測メンテナンスを実現する方法が考えられる。これらの手法や活用方法によって、製造業においてプロセス最適化と予測メンテナンスを実現し、生産効率の向上や故障リスクの軽減、生産計画の正確性向上などを実現することが期待される。

• プロセスモデリングと最適化: オントロジーを使用して製造プロセスをモデル化し、構成要素や関係性、制約条件などを明確に定義する。これにAI技術を適用することで、プロセスデータやセンサーデータを収集し、分析・学習することが可能となる。これにより、プロセスのボトルネックや効率性の低い箇所を特定し、最適化アルゴリズムを適用して生産性や品質を向上させることができるようになる。
• センサーデータの監視と異常検知: AI技術を使用してセンサーデータやリアルタイムデータを監視し、プロセスの異常を検知することができる。これにオントロジーを適用してセンサーデータの意味や関連性を把握し、異常パターンや予兆を学習することで、機械の故障や品質の低下などの異常状態を早期に検知することができるようになる。これにより、メンテナンスの予知性や生産中断の回避が可能となる。
• メンテナンス計画の最適化: オントロジーを使用して製造設備や部品の知識を統合し、関連する情報やメンテナンスルールを定義する。これにAI技術を適用することで、センサーデータや保守履歴などの情報を分析し、設備の状態や故障リスクを評価し、これに基づいて最適なメンテナンス計画を立案し、予防メンテナンスや保全活動を効率化することができるようになる。
• リアルタイム予測と生産計画の最適化: AI技術を活用して製造プロセスや市場需要に関するデータをリアルタイムに分析し、予測モデルを構築する。これにオントロジーを適用して製品や部品の特性や在庫情報などを統合し、製品供給と需要の最適な調整を行い、生産計画の最適化や在庫レベルの最適化、需要予測の精度向上などを実現することが可能となる。

サプライチェーン管理とリアルタイム予測

製造業においてオントロジーとAI技術を組み合わせることで、以下のようなサプライチェーン管理とリアルタイム予測を強化する方法が考えられる。これらの手法や活用方法によって、製造業においてサプライチェーン管理とリアルタイム予測を強化し、効率的な在庫管理、需要に即した生産計画、リスク回避と代替プランの策定などを実現することが期待される。

• サプライチェーンネットワークの可視化: オントロジーを使用してサプライチェーンの各要素(サプライヤ、製造業者、流通業者、顧客など)とその関係性をモデル化する。これにより、サプライチェーン全体の可視化と理解が容易になり、さらにAI技術を適用することで、リアルタイムデータや予測モデルを組み合わせて、サプライチェーン内の在庫状況、物流の状態、需要予測などを可視化・モニタリングし、迅速な意思決定を支援することが可能となる。
• デマンドフォーキャストと需要予測: AI技術を使用して需要予測モデルを構築し、オントロジーに基づいた製品の特性や市場動向を統合する。これにより、製品の需要予測をリアルタイムで行い、需要変動や需要パターンの洞察を得ることができるようになる。さらに需要予測結果をサプライチェーン全体に反映させることで、生産計画や在庫管理、調達計画を最適化することが可能となる。
• サプライヤリスクの評価と管理: オントロジーを使用してサプライヤ情報やリスク要素をモデル化し、AI技術を活用してサプライヤの評価とリスク管理を行う。サプライヤデータや外部データの分析により、サプライヤの信頼性、供給能力、リードタイムなどを評価し、リアルタイムでリスクを監視し、これにより、サプライヤリスクに対する早期警戒と代替プランの策定が可能となる。
• リアルタイムサプライチェーン調整と最適化: オントロジーとAI技術を組み合わせて、サプライチェーン内のデータとモデルを統合する。リアルタイムのセンサーデータ、需要データ、在庫データなどを監視し、予測モデルや最適化アルゴリズムを活用してリアルタイムでサプライチェーンを調整・最適化し、これにより、生産能力の調整、在庫最適化、物流ルートの最適化などを行い、効率的なサプライチェーン運営を実現する。