ハノーバーメッセ (2019) – 8 社に 1 社が AI を使用 – いわゆるインダストリー 4.0 と工場における AI の文脈で

コンラッド・ウルフェンシュタイン

5年前

ドイツでは現在、企業の 12% が人工知能を使用しています – 画像: Xpert.Digital

🤖 インダストリー 4.0 の未来: ハノーバーメッセで注目を集める AI の使用 🚀

💡 熟練労働者が不足しているにも関わらず、ドイツ企業の 12% は AI が未来志向であると考えています

人工知能 (AI) の使用は、現在のハノーバーフェアのトピックの 1 つです。いわゆるインダストリー 4.0 の文脈では、ロボットなどのインテリジェントシステムがますます重要になっています。

ドイツでは、Bitkom の最新の調査 (Bitkom からのプレスリリース「インダストリー 4.0 – 人工知能が工場に移行している」は現在利用できません) によると、現在 12% の企業が人工知能を使用しています。図が示すように、調査対象企業の 86% では AI はまだ問題になっていませんが、調査対象企業の大多数は AI が将来的に重要になると想定しています。

導入における最大の障害は、熟練労働者の不足です。調査結果によると、現在、インダストリー 4.0 アプリケーションの使用は 2 社に 1 社が失敗することになります。

インダストリー 4.0: 8 社に 1 社が AI を使用 – 画像: Statista

🤖📊🔍 レポート「人工知能 - ドイツ経済の視点」では、さまざまなテーマの概要が提供されます

数字、データ、事実、背景: 人工知能 – ドイツ経済の視点 – 画像: Xpert.Digital

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AI がドイツの産業景観をどのように形成しているか – 新たな輸出機会としての AI テクノロジー – 画像: Xpert.Digital

🤖 ハノーバーメッセにおける人工知能（AI）の統合

🏭 インダストリー 4.0 とコグニティブシステム

人工知能 (AI) の統合は、革新的な産業技術の世界的なショーケースとして多くの注目を集めている現在のハノーバーメッセの中心テーマです。インダストリー 4.0 の概念に組み込まれたコグニティブシステムと自動プロセスは、現代の製造業務に不可欠な要素になりつつあります。

📊 ドイツにおけるAI統合の現状

デジタル協会 Bitkom による調査などの最新の調査では、ドイツにおける AI テクノロジーの統合がゆっくりではあるが着実に増加していることが明らかになりました。現在、ドイツ企業の約 12% が何らかの形で人工知能を使用しています。この調査は、調査対象企業の 86% で AI がまだ使用されていないにもかかわらず、企業代表者の明らかに過半数がこれらのテクノロジーの関連性が高まっていることを確信していることを示しています。これは、AI が近い将来、運用バリューチェーンにおいて重要な役割を果たすだろうという考えに反映されています。

🧑‍💼 熟練労働力不足が課題

デジタル変革と包括的な AI 実装への根本的な障壁は、熟練労働者の不足です。 Bitkom の調査では、この欠陥が 2 番目の企業ごとに主要な障害となっていることが示されています。企業は、関連する技術スキルを備えているだけでなく、AI によるビジネスプロセスの変革をサポートできる専門家を集中的に求めています。競争の激しい市場環境では、導入を成功させるにはこの専門知識が不可欠です。

🎓 AI テクノロジーへの教育と適応

経済と教育機関の両方において適応が急務であることに疑問の余地はありません。大学や専門学校は、AI スキルに対するニーズの高まりに対応するためにカリキュラムを拡大しています。さらなるトレーニングと再トレーニングの措置も、既存の従業員に力を与えるための重要な構成要素です。ドイツは、専門の研究機関と政府の資金提供プログラムを通じて AI イノベーションの促進に取り組んでいます。

💡 AI の幅広い可能性

人工知能の可能性は、生産プロセスの最適化や自動化をはるかに超えています。 AI 主導の分析により、大量のデータを効率的に処理し、そこから意思決定に関連した洞察を得ることが可能になります。これは、ビッグデータの時代において非常に経済的に重要です。スマートファクトリーテクノロジーを搭載したネットワーク化された機械とシステムは、相互に独立して通信し、製造プロセスを最適化することで、効率と柔軟性を向上させると同時にリソースを節約します。

🏭 実稼働中の AI アプリケーション

AI の実装は、生産におけるプロセスの最適化から、産業プラントの将来の計画と保守、個別の顧客ソリューションの作成まで多岐にわたります。たとえば、AI は生産のボトルネックを特定して解決し、サプライチェーンを最適化し、エネルギー消費を規制するのに役立ちます。 AI はエラーを検出し、品質の変動を軽減できるため、品質保証においてもますます重要な役割を果たしています。

🔍 AI とビジネスの成功

実際、人工知能はビジネスの成功に不可欠な要素になりつつあります。 AI を早期に適応させて内部能力を構築する企業は、大きな競争上の優位性を確保できます。しかし、これには社会的責任も伴います。雇用の安全とAI利用の倫理的枠組みに関する疑問がますます高まっており、熟慮した回答が必要とされています。

🏛️ 法的枠組みと社会的責任

さらに、データとプライバシーの保護を確保し、透明性と公正なアルゴリズムを促進するために、法的枠組みの条件を適合させる必要があります。したがって、AI の責任ある使用、データ保護、アルゴリズムの透明性は、社会政治的観点からだけでなく、ビジネスの観点からも重要です。

🔭 将来の展望とイノベーションリーダーとしてのドイツ

将来的には、ドイツがインダストリー4.0と人工知能の分野でイノベーションリーダーとしての役割をどの程度維持できるかが分かるだろう。ハノーバーメッセは、ユニークなインスピレーションの源として機能します。ビジネスリーダー、対象分野の専門家、政策立案者を結びつけ、世界産業の将来像を形作る最新のテクノロジーやトレンドに関する情報を交換するためのプラットフォームを提供します。ただし、明らかなことが 1 つあります。それは、インテリジェントでネットワーク化された産業世界への動きはすでに勢いを増しており、企業は将来の存続可能性を確保するためにそれに飛びつくことをお勧めします。

🏭 インダストリー 4.0: 生産におけるデジタル革命

インダストリー 4.0 の概念は、2011 年に世界最大級の産業見本市の 1 つであるハノーバーメッセで初めて発表されました。このアイデアは、工業生産を現代の情報通信技術と結び付けるというドイツ連邦政府のハイテク戦略の一環として生まれました。これは、生産技術とプロセスのデジタル化を特徴とする第 4 次産業革命を指し、人工知能、ロボット工学、モノのインターネット (IoT)、ビッグデータ、分析手法などの技術が統合されます。