「企業の持続可能性目標を達成するために企業がAI、IoT、AR/VRを活用する方法」

企業がAI、IoT、AR/VRを活用する方法

産業4.0の企業や製造業は、持続可能性の目標や排出削減を実現するために、自動化、センサーテクノロジー、IoT、無線通信などのさまざまな技術を求めてきました。その結果、これらの技術ツールのおかげで、産業や製造業全体が大量のデータを生成、収集、追跡、分析することができるようになりました。これらのデータはAIの取り組みの基盤となり、現在のビジネスやリーダーはこのデータと技術を効果的に活用して、デジタルトランスフォーメーションを推進し、企業と持続可能性の取り組みを支援しています。

AI、IoT、機械学習は持続可能性に重要

このような利用の結果、製造業ではAIやAR/VRなどの技術を導入して、製品設計の改善、生産計画と物流の最適化、予知保全、品質とプロセス制御の改善、アジャイルロボット、エネルギー効率、廃棄物の最小化などを実現しています。これらの技術は、効率の向上とコストの削減を通じて、組織のデジタルトランスフォーメーション戦略を進めるのに役立つことが証明されています。

AIは、洗練されたセンサデバイスとコンピュータビジョンの組み合わせによって、さまざまな情報を受け取り、処理することができます。人間の分析に必要な時間と比較して、膨大な量のデータを迅速に分析することができます。機械学習（ML）や自然言語処理（NLP）でデータを高度化することによって、より良い結果が生み出されます。そのため、AIは持続可能な製造業においてより重要な役割を果たしています。

AR/VRが果たす重要な役割

AR/VRも持続可能なビジネスプラクティスへのさらなる力を加えています。まず、ARとVRの違いを説明しましょう。

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拡張現実（AR）は、仮想要素を現実世界に追加するために製造業者や企業が使用する技術です。これらの仮想要素は、テキスト、画像、3Dモデル、アニメーションなどの形で表示されます。通常、スマートフォンや特殊なARメガネを介して表示されます。ARは、マーケティング、設計/エンジニアリング、教育、ナビゲーション、トレーニングなど、さまざまな目的に使用することができます。

一方、仮想現実（VR）は、VRメガネの助けを借りて企業のユーザーが入ることができる仮想の世界を作り出す技術を指します。VR環境では、ユーザーは対話したり、オブジェクトを操作したり、物理的な動きを行ったりすることができます。これにより、ユーザーは仮想世界と対話することができます。VRは、設計、シミュレーション、トレーニング、顧客の現地訪問など、さまざまな目的に使用することができます。

AR/VRを活用する製造業者は、持続可能なプラクティスによって消費者の要求に応え、責任ある消費と生産、製品設計と再設計の初期段階での廃棄物の削減、リサイクルの実践と教育、ブランドの透明性を促進していることに気付きます。具体的な例として、AR/VRトレーニングを実施する航空宇宙や軍事組織は、実際の訓練に比べてジェットの排出を削減しています。仮想設計とエンジニアリングは、物理製品の生産現場での廃棄物を減らします。また、仮想的な顧客の現地訪問も、対面会議のための物理的な移動による排出を削減します。

ブランドの製品の創造、流通、販売における持続可能なプラクティスはますます需要が高まっています。特定の製品を購入することで、消費者は自分の意見を表明しています。それが高くても、環境に配慮した持続可能なブランドを選ぶことを選択しています。

仮想化技術によってさまざまな持続可能なソリューションが提供されています。ライブARイベントは、余分な旅行や過剰な印刷、他の廃棄物を排除するための解決策の一つです。しかし、つながったエンタープライズ体験は、多くの製造業者が興奮している新しいトレンドです。ここでは、建築業者や請負業者が特別なQRコードをスキャンし、仮想環境で完成した製品の近似図やデジタル設計を見ることができます。これにより、物理的な環境で生じるはずだった廃棄物と排出物を削減することができます。

3DとAIが持続可能性のレベルを高める

AR/VRアプリケーションの主要な要件の一つは、オブジェクトにそのモデルまたはデジタルツインを正確にオーバーレイすることです。これにより、組み立てやトレーニングのための作業手順を提供したり、製造時のエラーや欠陥を検出したりすることができます。ユーザーはまた、作業の進行に合わせてオブジェクトを追跡し、レンダリングを調整することができ、持続可能なビジネスプラクティスを確固たるものにすることができます。

ほとんどのオンデバイスのオブジェクト追跡システムでは、2D画像と/またはマーカーベースの追跡が使用されます。これにより、2D追跡では深度を高精度で推定することができず、そのためスケールや姿勢も推定できません。つまり、ユーザーが一つの角度や位置から見ると良いマッチを得ることができても、ユーザーが6DOFで動き回るとオーバーレイの位置合わせが失われます。また、オブジェクトの検出、識別、スケールと姿勢の推定（オブジェクト登録と呼ばれる）は、ほとんどの場合、計算的にまたは標準的なトレーニングライブラリ（例：Google MediaPipe、VisionLib）を使用して単純なコンピュータビジョンの方法で達成されます。

これは、手、顔、カップ、テーブル、椅子、ホイール、通常の幾何学的構造など、通常のおよび/または小さな簡単なオブジェクトに対してはうまく機能します。ただし、大規模で複雑なオブジェクトの場合、エンタープライズの使用ケースでは、ラベル付きのトレーニングデータ（特に3Dの場合）がすぐに利用できません。これにより、2D画像ベースのトラッキングを使用してオブジェクトを整列、オーバーレイ、持続的にトラッキングし、3Dでレンダリングされたモデルと融合させることが困難、もしくは不可能になります。AR/VRを3Dと組み合わせたAIを利用することで、ユーザーは適切な結果を実現し、仮想化されたプロセスがより持続可能なビジネスプラクティスにつながることを確認できます。

これらの技術を使用することで、製造業者や企業は、AI、ミックスドリアリティソリューション、IoTなどへの投資が、将来の企業の持続可能性の目標により近づくことを知ることができます。

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