過去 10 年間にわたり、インダストリー 4.0 はデータに基づいた洞察を製造部門にもたらし、非効率性、供給滞り、物流のボトルネックを削減し、予知保全を導入することを約束しました。 減らす 機械のダウンタイム、 全体 時間とお金を節約します。
ただし、工場のデジタル化には、シームレスな実装を妨げる多くの課題があります。多様なシステム、デバイス、テクノロジーの統合、特に IT システムと OT システム間のギャップを埋めることは、非常に複雑な作業になります。多額の初期投資とコストの正当化と ROI の実証の難しさにより、導入プロセスはさらに複雑になっています。
このプロセスはまだ比較的初期段階にあり、製造業者の 64% が まだ デジタル変革の最初の段階にあります。
これに応えて、フィンランドのスタートアップは CloEE は、持続可能性を高め、全体の設備効率 (OEE) を改善し、年間最大 100 万ドルの収益成長を促進する、ディスクリート製造向けの AI デジタル アドバイザーです。
共同創設者兼最高執行責任者（COO）であり、チーフ AI アドバイザーであるニック・グシュチン氏に詳しく話を聞いてみました。
CloEE は中規模向けのデータ駆動型製造を簡素化します
サビトワ氏によれば、
「メーカーはデータに関して問題を抱えています。データが不足しているか、データが汚れているか、あるいはデータをどう扱えばよいのかわからないかのいずれかです。
さらに、データ分析の実装にも課題があります。
「ほとんどの製造会社では 20 名を超えるオペレーターが毎日、そして多くの場合夜間も生産を行っていますが、さまざまなプラットフォームを使用できるように従業員を訓練する時間がありません。」
競合他社との話し合いの結果、ソフトウェアを効果的に使用するには従業員に 1 か月以上のトレーニングが必要であることが判明しました。
これに応えて、CloEE は中規模の製造会社に非常にアクセスしやすいデジタル化をもたらします。企業は 1 つの施設から始めて、それを他の業務に拡張できます。
CloEE は生成 AI を活用し、製造装置、MES、ERP システムからのリアルタイム データを使用して継続的な改善を実現します。
エネルギー消費量を 30% 削減し、緊急停止を 95% 削減します。 セント、 同時に、迅速かつコストのかからないプロジェクトの実装を提供して、メーカーの時間とコストを節約します。
CloEE を使用すると、従業員はデータ分析、AI、高度な自動化などの深い専門知識を必要としません。 高度な スキルアップ。
「誰もがデータ収集システムについて知っていましたが、誰もそれを適切に使用していなかったことがわかりました。しかし、私たちは使いやすく、理解しやすく、導入に費用をかけずに導入できるプラグアンドプレイ プラットフォームを構築することができました。導入から 3 か月以内に結果と ROI が得られます。」
中規模工場に価値をもたらす
CloEE が中規模の工場に重点を置くのは戦略的です。ヨーロッパ、米国、アジア太平洋地域には 200,000 社を超える製造会社があり、その多くは小規模なものです。 サイズ的に。
サビトバ氏によると、インダストリー 4.0 の恩恵はまだ受け継がれていません。しかし、多くの企業は依然として、機械の一部のみがデジタル化されたブラウンフィールドとグリーンフィールドの環境で稼働しています。
「製造会社は 1 種類の装置を持っているわけではありません。彼らは動物園のような装置を持っています。
彼らは、ERP または MES システムの導入を推進したいと考えています。その多くは SCADA システムを使用しているため、ある程度のデジタル化が行われています。しかし、プロセスシステムには大きな影響はありません。」
そしてその結果、CloEE の技術は運用開始から 2 年足らずで急速に普及しました。
それは提供します いくつかの 競合他社に比べて明らかな利点。労働者ができること だけでなく 携帯電話でリモートから使用し、 しかし ソフトウェアはその言語を話します。つまり、 労働者は待っていない 翻訳に数か月。
さらに、CloEE の AI デジタル アドバイザーには、リモートから、さらにはモバイルからもアクセスできます。 これ です 巨大な IT/OT 格差が続く工場を後押しします。工場現場のデータは多くの場合、1 階のオフィスで利用され、デスクトップまたはラップトップ経由でのみアクセスできます。つまり、機械作業者は最も有益なデータにアクセスできません。
「私たちのプラットフォームは 100 を超えるプロトコルをサポートしており、私たちのチームは世界中で 25,000 を超えるデバイスの接続に成功しています。」
CloEE のリーダーシップ チームは豊富な経験をもたらします。 CEO の Oleksandr Zadorozhnyi は、インダストリー 4.0、IoT、SaaS ソリューションにおける 10 年以上のグローバル販売経験を持っています。 COO 兼共同創設者である Julia Sabitova は、B2B マーケティングの広範な専門知識を活用して CloEE の成長を推進しています。チーフ AI アドバイザーである Nick Guschin は、さまざまな分野にわたる AI プロジェクトを主導してきた確かな実績を持っています。 CTO の Slava Mitin は、10 年以上の業界経験をもたらします。 実装に成功した 大規模製造環境におけるインダストリー 4.0、IoT、AI ソリューション。ロバート・クレプシュ最高AI責任者の任期は10年 で データ サイエンスと分析、AI と ML を使用した産業と金融のプロセスの最適化。AI / ML の導入においてフォーチュン 500 に選ばれた実績があります。
より環境に優しい製造業を推進する
CloEEは既存の機械や設備を活用することで持続可能性に貢献します。
「私たちはどんな相手とも協力する準備ができています の種類 機器や機械からのデータ。」
さらに、このシステムは、設備とエネルギー消費からのデータを活用することにより、企業が効率的な利用によって設備の電力消費量を削減すると同時にスクラップを削減することを可能にし、より少ない資源の使用と生産の CO2 排出量の削減によって生産をより環境に優しいものにすることができます。
さらに、機器データを分析することで、機器のパフォーマンス、使用パターン、製品の品質問題などの潜在的な問題についての貴重な洞察が得られます。この粒度の高いデータにより、企業は特定のオペレーター、モード、時間枠を特定することで問題の根本原因を特定できるようになります。
「私たちは、包括的な、100 の セント機器データ収集システム 20 ～ 30% の大幅な効率向上につながる可能性があります。 ただ 3ヶ月。」
AI のコストと課題に関する現実世界の視点
AIoTやAIIoTという言葉は昔からよく耳にしますが、 少し 人々は、特にコストとリスクに関して、産業環境における AI の実用性を喜んで共有します。
によると グシチンCloEE は当初、独自の LLM のトレーニングを検討していましたが、200 万ドルを超える多大なコストがかかることに気づきました。
「高コストと競争により、最近初期のソブリン GPT モデルから Ai サポートに方向転換した Aleph Alpha のような企業が直面している課題を考慮すると、より持続可能なアプローチが必要であると考えています。
さらに遠く、 私たちは見ています AI 市場は細分化されており、さまざまな分野に特化したさまざまなプレーヤーが存在します。
モデル、プロバイダー、ユーザーが存在します。このテクノロジーに対する需要が高く、多額の投資が必要となるため、当社は OpenAI や同様の企業と競合するつもりはありません。」
CloEE は現在、Azure OpenAI サービス モデルを利用しています。 「この移行を促進するためのプラグインとプロトコルが事前にインストールされているため、数日、場合によっては数時間以内にモデル間をシームレスに移行できます。」
産業データを使用した LLM のトレーニングに関するセキュリティに興味がありました。
製造業は現在、 最もターゲットにされている業界 これは、2023 年のすべてのサイバー恐喝キャンペーンの 20% に相当します。 攻撃により業務が停止すると、経済的コストが発生する可能性があります 何百万もの 1日あたり 言うまでもなく 風評被害。
グシチン 同社は機密性の低いデータを使用してモデルをトレーニングしていると説明しています。
さらに、「Azure は、顧客データ用の堅牢で安全なクラウド環境を提供します。当社の LLM に依存しないソリューションは、クラウドとオンプレミスの両方に導入でき、顧客の多様な好みに応え、データ セキュリティを確保します。」
今年、CloEE は、ヨーロッパを拠点とするスタートアップのための国際アクセラレーター プログラムである European SkyDeck Berkeley に参加しました。
サビトバさんは、受信トレイに 150 通のメールが殺到したことを思い出しながら、このプログラムを賞賛しました。その多くは口コミでした。
「さらに興味深いのは、メールに返信したとき、 多くの人が答えました すぐに。返事が来るのを待っていませんでした。人々 本当に 私たちが取り組んでいるニーズを理解してください。」
CloEE は、フィンランド、ギリシャ、イタリア、スイス、マレーシア、インドなど、世界中で注目を集めています。
約 10 億台の機械を収容する 1,000 万の産業施設、未開発の可能性の広大な宝庫が存在します。 同社にはヒュンダイ自動車を含む 7 つの有料顧客がいます。 と 200 台の接続されたマシン。来年、同社のソリューションを導入して競争力を獲得する準備ができている潜在顧客 90 社にリーチすることを目指しています。
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