世界経済フォーラム (WEF) 製造業における人工知能から価値を解き放つ (2022.12.12)

こんにちは、丸山満彦です。

世界経済フォーラム(WEF)が、トルコと共に作った製造業におけるAIの活用についてのガイドのようなものです。。。

トルコは次世代戦闘機を作成し、他国に売り込もうとするなど、積極的ですね。。。

● World Economic Forum 

・2022.12.12 Unlocking Value from Artificial Intelligence in Manufacturing

Unlocking Value from Artificial Intelligence in Manufacturing	製造業における人工知能から価値を解き放つ
Artificial intelligence (AI) can enable a new era in the digital transformation journey, offering tremendous potential to transform industries for greater efficiency, sustainability and workforce engagement. Even though the impact of AI applications in manufacturing and value chains is known, the full opportunity from their deployment is still to be uncovered due to a number of organizational and technical roadblocks. Recognizing this need, the World Economic Forum’s Platform for Shaping the Future of Advanced Manufacturing and Value Chains and Platform for Shaping the Future of Technology Governance: Artificial Intelligence and Machine Learning, together with the Centre for the Fourth Industrial Revolution Türkiye, convened industry, technology and academic experts to shed light on these challenges and propose a step-by-step approach to overcome them.	人工知能（AI）は、デジタルトランスフォーメーションの旅における新しい時代を可能にし、効率性、持続可能性、労働力のエンゲージメントを高めるために産業を変革する多大な可能性を提供することができる。製造業やバリューチェーンにおけるAIアプリケーションの影響は知られていても、多くの組織的・技術的な障害により、その展開から得られる機会の全容はまだ明らかにされていないのが現状である。この必要性を認識し、世界経済フォーラムの「先進製造業とバリューチェーンの未来を形作るためのプラットフォーム」と「テクノロジー・ガバナンスの未来を形作るためのプラットフォーム」は、このようなニーズに応えるものである。人工知能と機械学習は、第4次産業革命トルコセンターとともに、産業界、テクノロジー、学術界の専門家を招集し、これらの課題に光を当て、それを克服するための段階的なアプローチを提案した。
Artificial intelligence (AI) can enable a new era in the digital transformation journey, offering tremendous potential to transform industries for greater efficiency, sustainability and workforce engagement. Even though the impact of AI applications in manufacturing and value chains is known, the full opportunity from their deployment is still to be uncovered due to a number of organizational and technical roadblocks. Recognizing this need, the World Economic Forum’s Platform for Shaping the Future of Advanced Manufacturing and Value Chains and Platform for Shaping the Future of Technology Governance: Artificial Intelligence and Machine Learning, together with the Centre for the Fourth Industrial Revolution Türkiye, convened industry, technology and academic experts to shed light on these challenges and propose a step-by-step approach to overcome them.	人工知能（AI）は、デジタル変革の旅における新時代を可能にし、より高い効率性、持続可能性、労働力の関与のために産業を変革する多大な可能性を提供することができる。製造業やバリューチェーンにおけるAIアプリケーションの影響は知られていても、多くの組織的・技術的な障害により、その展開による完全な機会はまだ明らかにされていない。この必要性を認識し、世界経済フォーラムの「先進製造業とバリューチェーンの未来を形作るためのプラットフォーム」と「テクノロジー・ガバナンスの未来を形作るためのプラットフォーム」は、このようなニーズに応えるものである。人工知能と機械学習は、第4次産業革命トルコセンターと共同で、産業界、テクノロジー、学術界の専門家を招集し、これらの課題に光を当て、克服するための段階的なアプローチを提案した。
This white paper presents the benefits that can be achieved through industrial AI applications in operational performance, sustainability and workforce augmentation as well as six main barriers hindering their adoption at scale. It also highlights over 20 successful AI applications implemented by leading manufacturers and an example of a step-by-step approach to implementing scalable AI applications in manufacturing and supply chains.	本ホワイトペーパーでは、産業用AIアプリケーションを通じて、運用パフォーマンス、持続可能性、労働力の増強において達成できるメリットと、大規模な採用を妨げる6つの主な障壁を紹介している。また、大手メーカーが導入した20以上の成功したAIアプリケーションと、製造業やサプライチェーンにおけるスケーラブルなAIアプリケーションの導入のためのステップバイステップアプローチの例も紹介している。

・[PDF] Unlocking Value from Artificial Intelligence in Manufacturing

目次...

Foreword	まえがき
Executive summary	エグゼクティブサマリー
Introduction	序文
1 Unlocking value in manufacturing through AI	1 AIによる製造業の価値向上
2 Shedding light on common barriers to industrial AI adoption	2 産業用AI導入の共通障壁に光を当てる
3 A collection of AI applications in manufacturing	3 製造業におけるAIアプリケーション集
4 A step-by-step approach to implementing scalable industrial AI applications	4 スケーラブルな産業用AIアプリケーションを実装するためのステップバイステップアプローチ
Conclusion	まとめ
Contributors	協力者
Endnotes	巻末資料

エグゼクティブサマリー...

Executive summary	エグゼクティブサマリー
Recent global developments and an ever-growing list of shocks and disruptions have put further strain on already shaken global value chains. The complexity of current challenges impacting manufacturing and value chains calls for the need to go beyond the traditional means of driving productivity to uncover the next wave of value for businesses, the workforce and the environment. Artificial intelligence (AI) is a crucial enabler of industry transformation, opening new ways to address business problems and unlock innovation while driving operational performance, sustainability and inclusion. Even though the impact of AI applications on manufacturing processes is known, the full opportunity from their deployment is still to be uncovered due to a number of organizational and technical roadblocks.	最近のグローバルな展開と増え続けるショックやディスラプションは、すでに揺らいでいるグローバル・バリューチェーンにさらなる負担をかけている。製造業とバリューチェーンに影響を与える現在の課題の複雑さは、生産性を促進する従来の手段を超えて、企業、労働者、環境にとっての価値の次の波を明らかにする必要性を呼びかけている。人工知能（AI）は、産業変革の重要な実現手段であり、ビジネス上の問題に対処し、イノベーションを解放する新しい方法を開くと同時に、運用パフォーマンス、サステナビリティ、インクルージョンを推進するものである。製造プロセスにおけるAIアプリケーションの影響は知られていても、多くの組織的・技術的な障害により、その配備による完全な機会はまだ明らかにされていない。
Recognizing this need, the Centre for the Fourth Industrial Revolution Türkiye, together with the World Economic Forum’s Platform for Shaping the Future of Advanced Manufacturing and Value Chains and Platform for Shaping the Future of Technology Governance: Artificial Intelligence and Machine Learning, convened industry, technology and academic experts to shed light on these challenges and propose a step-by-step approach to overcome them. The consultations revealed six main challenges hindering the adoption and scaling of AI applications in manufacturing:	この必要性を認識し、第4次産業革命トルコセンターは、世界経済フォーラムの「先進製造業とバリューチェーンの未来を形作るためのプラットフォーム」と「テクノロジー・ガバナンスの未来を形作るためのプラットフォーム」とともに、以下のイベントを開催した。産業界、技術界、学術界の専門家を招集し、これらの課題に光を当て、克服するための段階的なアプローチを提案した。協議の結果、製造業におけるAIアプリケーションの導入と規模拡大を妨げる6つの主要な課題が明らかになった。
1. A mismatch between AI capabilities and operational needs	1. AIの能力と業務上のニーズとのミスマッチ
2. The absence of a strategic approach and leadership communication	2. 戦略的アプローチとリーダーシップ・コミュニケーションの不在
3. Insufficient skills at the intersection of AI and operations	3. AIと運用の交差点におけるスキルの不足
4. Data availability and the absence of a data governance structure	4. データの可用性とデータガバナンス体制の不在
5. A lack of explainable AI models in manufacturing	5. 製造業における説明可能なAIモデルの不足
6. Significant customization efforts across manufacturing use cases	6. 製造業のユースケース間での大幅なカスタマイズの取り組み
The consultations show that leading manufacturers have successfully overcome the challenges mentioned above, implementing a variety of AI applications and achieving a positive impact on operational performance, sustainability and workforce engagement, mainly in six areas: health and safety, quality, maintenance, production processes, the supply chain, and energy management.	協議の結果、大手製造業は上記の課題を克服し、さまざまなAIアプリケーションを導入し、主に安全衛生、品質、メンテナンス、生産プロセス、サプライチェーン、エネルギー管理の6つの分野で、業務パフォーマンス、サステナビリティ、ワークフォースエンゲージメントにプラスの影響を与えることに成功していることが明らかになった。
While opportunities enabled by AI in manufacturing are promising and attracting many leaders, organizations are looking for a common framework that outlines how to implement AI solutions and ensure a successful return on investment.	製造業におけるAIが可能にする機会は有望であり、多くのリーダーを魅了しているが、組織はAIソリューションの導入方法を概説し、投資に対する成功報酬を確保するための共通のフレームワークを求めている。
Based on the consultations, this white paper presents one step-by-step process as an example of how it is possible to overcome barriers, using the AI Navigator2 developed by the INC Invention Center as a reference:	本ホワイトペーパーでは、コンサルティングをもとに、INCインベンションセンターが開発したAIナビゲーター2 を参考に、障壁を克服するための一例として、あるステップ・バイ・ステップのプロセスを紹介している。
Phase 0: Initiation to build the fundamentals – strategy, data and workforce	フェーズ 0：戦略、データ、人材といった基礎的な部分を構築するイニシエーション
Phase 1: Ideation to identify potential use cases and conduct a pre-selection	フェーズ 1：ユースケースの候補を特定し、事前選定を行うアイデア出し
Phase 2: Assessment to select use cases and identify priorities via gap analysis	フェーズ 2：ユースケースを選択し、ギャップ分析により優先順位を特定するためのアセスメント
Phase 3: Feasibility to complete all required tests and studies	フェーズ 3：必要なテストと調査をすべて完了させるフィージビリティ（実現可能性
Phase 4: Implementation, which requires iteration and piloting using agile project management	フェーズ 4：アジャイルプロジェクトマネジメントによる反復と試行が必要な実装
Moving forward, the World Economic Forum and the Centre for the Fourth Industrial Revolution Türkiye will continue to work closely with stakeholders in the Centre for the Fourth Industrial Revolution Network and across industries to accelerate the journey to capture value from AI in manufacturing globally. It will offer the Turkish Employers’ Association of Metal Industries (MESS) Technology Centre as a unique testing and collaboration system for businesses to pilot new AI applications and foster a collaborative approach among a diverse group of stakeholders to ensure the right AI capabilities are built in manufacturing and rolled out worldwide.	今後、世界経済フォーラムと第4次産業革命センター・トルコは、第4次産業革命センター・ネットワークのステークホルダーや産業界全体と密接に連携し、製造業におけるAIからの価値獲得に向けた旅をグローバルに加速していく。新しいAIアプリケーションを試験的に導入する企業のための独自の試験・コラボレーションシステムとしてトルコ金属工業経営者協会（MESS）テクノロジーセンターを提供し、製造業において正しいAI能力が構築され、世界中で展開されるように、多様なステークホルダー間の共同アプローチを促進する。