ビル・ロコス氏は1999年以来、Parsecの製造オペレーション管理（MOM）プラットフォームであるTrakSYSの開発を主導してきた。
AIに関して、多くの製造業者はFOMO（取り残される恐怖）に深刻にかかっている。競合他社は新たなパイロットプログラムを発表し、アナリストは非常に高いROIを予測し、業界レポートはより効率的な運営、迅速な意思決定、よりスマートなあらゆるものを約束している。将来は早期に採用し、迅速に行動する企業のものだという認識が高まっている。AIに取り組んでいなければ、本当に努力していると言えるのだろうか？
この恐怖—取り残される恐怖、遅れをとる恐怖—が業界全体で加速的な導入の波を引き起こしている。しかし、近代化を急ぐ中で、多くの企業が重要な問いを見過ごしている：スピードの名の下に何を犠牲にしているのか？単にAIを持つことと、適切に機能するAIを持つことのどちらが重要なのか？
組織が企業向けAIソリューションを導入する際、彼らは自社のデータを他者の手に委ねることを選択している。しかし、これらのソリューションが安全で確実であると確信できるだろうか？最悪の事態が起きた場合、侵害や障害が発生した場合、製造業者のプロセス、効率性、競争優位性がすべて危険にさらされる。
幸いなことに、すべてが悲観的なわけではない。製造業者がビジネスの秘伝を守りながら、責任あるAI導入を促進する道がある。
金庫の中身は何か？
企業向けAIソリューションは、すべてのソフトウェアソリューションと同様に、さまざまな製造データにアクセスする可能性がある。前進する前に、リーダーは新しい技術と共有される可能性のある情報を認識しておくべきだ。
• 生産データ：ワークフロー、品質保証/管理プロセス、使用されている機械、その機械の性能数値を含む
• 製品データ：在庫数、サプライヤーとパートナー、製品レシピを含む
• 顧客データ：出荷詳細、注文履歴、連絡先情報を含む
選択したソリューションとその範囲によっては、これらの情報すべてがAIと共有される可能性がある。万が一、ソリューションが暴走したり侵害されたりした場合、データが危険にさらされる可能性がある。
そうなった場合、製造業者は顧客関係、企業秘密、事業継続性への影響に対処する必要がある。データの損失は、社内チームと外部パートナーの両方の信頼を失うことにもつながる可能性がある。そして一度失われた信頼を取り戻すことは難しい。
これが、製造業者がAIのためだけにAIを導入を急ぐべきでない理由だ。計画の不十分なAI導入のリスクは、どんなに強いFOMOの症状よりも重大である。しかし、急いだり中途半端な実装の潜在的な影響を超えて、長期的な機会損失がある。リーダーが十分に考え抜かずにAIに飛び込めば、その多くの利点を実現できない可能性が高い。時間をかけて正しく行う価値がある。
責任を持ってFOMOを軽減する
AIは、効率性の向上、予測分析、全体的な俊敏性を通じて、慎重に実装されればビジネスを変革する可能性を持っている。しかし、この世のすべてのものと同様に、それは完璧ではない。誰も避けられない不可避のバグがある。
企業が否定的な経験を最小限に抑えるために最も良いことの一つは、パートナーを賢く選ぶことだ。これは、潜在的なソリューションを調査し、事前に決定したビジネスニーズを満たせるかどうかを評価する時間をかけることを意味する。デモコールに申し込んでソリューションの実際の動作を確認し、質問リストを準備しておこう。信頼できるAIベンダーであれば、セキュリティと安全性のプロトコルについて喜んで議論するはずだ。そうすることに躊躇が感じられるなら、それは警告サインである。適切なパートナーは、ソリューションの利点を強調しながらあなたの慎重さを認め、段階的で制御された実装を進める際にサポートしてくれるだろう。
新しい知り合いにソーシャルセキュリティ番号を渡さないのと同様に、製造業者はAIへの最初の取り組みで深みにはまるべきではない。より慎重なアプローチは、企業が両足をしっかりと地に着けながら、実証可能な利益をもたらすボールを転がし始めるのに役立つ。
この「はい、そして」アプローチは、統計的プロセス管理（SPC）などの比較的リスクの低いユースケースでうまく機能する。従来、SPCは施設の製品サンプルを取って品質と構築を評価し、そこから全体のスループットの平均を計算するために推定する。これは全体的な製品品質とプロセスの有効性を測定する方法だ。しかしAIを使えば、個々のアイテムをテストすることがはるかに安価で簡単になる。そして、テストする個々のアイテムが多いほど、平均値はより正確になる。AIはテストとパターンマッチングに関して非常に信頼性が高いことが証明されているため、SPCはAIの旅を始めたばかりの製造業者にとって素晴らしい出発点となる。これらのリスクの低い実装が機能することが証明されれば、製造業者はより重要なユースケースにAIを統合し始めることができる。
特定のアプリケーションに関係なく、製造チームはAI実装が始まる前に参加する必要がある。彼らは自分の役割が変わる可能性があるか、新しいツールの使い方、AIのエラーや誤動作の潜在的な警告サインを認識する方法を知る必要がある。この情報はチームに力を与えるだけでなく、誤動作の芽を摘む可能性を高める。製造データを保護する際には、一秒一秒が重要だ。
AIは誰にでも十分にある
簡単に言えば、AIでしかできないことがある。高度な技術でしか達成できない効率性の閾値がある。しかし、これは製造業者が急ぐべきだということを意味するわけではない。AIは長期的な取り組みだ。
市場には無数のAIソリューションがある。最初から正しく行うために時間をかければ、何年にもわたって利益を享受することができる。FOMOによってあなたの施設をSOL（運に見放された状態）にしないでほしい。注意して進み、ASAP（できるだけ安全に）AIを採用しよう。
