産業現場における人工知能（AI）の役割は、エンジニアの業務を補助するレベルを超え、生産設備の動きまで決定する「フィジカルAI」へと進化している。ジーメンスはデジタルツインと産業用AI、自動化技術を組み合わせて製造現場でのAI活用の範囲を広げている。国内でも半導体・造船・バイオなどの主力産業を中心に企業との協力を拡大中である。
正荷重 韓国ジーメンス社長は、16日にアジュ経済と会い、「世界的な専門家たちもエージェンティックAIからフィジカルAIへの進展がこれほど早いとは予想していなかった」と述べ、韓国の製造業におけるAI転換が予想以上に早いスピードで進んでいると診断した。
変化はエンジニアリングの領域で既に現れている。代表的な例がジーメンスとマイクロソフトが共同開発した生成型AIベースの「ジーメンスインダストリアルコパイロット」である。従来はエンジニアがプログラマブルロジックコントローラー（PLC）プログラムを直接作成し、ヒューマンマシンインターフェース（HMI）画面を設計・構成する必要があったが、今では自然言語で要求事項を入力することでAIがプログラムコードや画面構成を提案したり、草案を生成することができる。
正社長は、「以前は工場の制御画面を変更するにはプログラムを再作成しなければならなかったが、今では『左側に温度と湿度を入れて、右側に変化グラフを作成してほしい』と言えば、AIがそれに合わせて画面を変更してくれる」と述べ、「自然言語ベースの技術は出てからあまり時間が経っていないため、国内製造現場にはまだ適用例がないと認識しているが、導入速度はかなり早いと見ている」と説明した。
AIの役割はプログラム作成を助ける段階から、実際の機械の行動を決定する段階へと拡大している。正社長はドイツのハノーバーメッセで披露されたロボットアームを例に挙げた。靴や帽子、スカーフのように形状や素材が異なる物体をバッグに入れるよう指示すると、AIの指示を受けたロボットアームが作業結果を認識し、次の行動を修正する方式である。
彼は、「ロボットアームが靴と帽子に続いてスカーフをバッグに入れたが、スカーフの半分が外に出てしまったため、AIが作業結果に問題があると判断した」と述べ、「従来の製造方式は標準化された作業を繰り返すことに焦点を当てていたが、今ではAIが状況と結果を見て判断し、作業方法を変えることができるようになる」と語った。
無人搬送車（AGV）もAIと結びつき、定められた経路を繰り返す方式から脱却している。正社長は、「10㎏の物を特定の場所まで運ぶよう指示すると、移動中に障害物を認識し、自ら迂回して目的地まで行く方式である」と述べ、「AIが周囲の状況を見て判断しながら動けるようになる」と説明した。
このようなフィジカルAIを支えるもう一つの軸は「デジタルツイン」である。実際の製品と生産工程を仮想環境に実装し、設計と生産条件を事前に検証し最適化する技術である。ジーメンスは産業現場の「エンジニアリング言語」を理解する産業用ファウンデーションモデル（IFM）を開発し、デジタルツインとインダストリアルコパイロットをつなげている。
同社は造船・半導体・バイオなどで国内産業協力の範囲を広げている。最近、HD韓国造船海洋と業務協約（MOU）を結び、協力を模索している。正社長は特に多くの部品と設計要素が含まれる船舶においてデジタルツインの活用価値が大きいと見ている。
正社長は、「船舶には100万個に達する部品が入っていると言われるほど構造が複雑であり、従来は設計が正しく機能するか確認するために実際に製作して物理的テストを行わなければならず、ここには膨大なコストがかかる」と述べ、「デジタル環境で事前にシミュレーションできれば、実際の製作に先立ってさまざまな条件を検証できる」と語った。デジタルツインを活用することで、実際の製作前にさまざまな条件を検証し、膨大なコスト負担を軽減できるとの説明である。
NAVERクラウドとはAI・クラウド技術とジーメンスの産業専門性を結合する協力を推進している。正社長は製造業のAI転換には一企業の技術だけでは限界があるため、さまざまな分野の企業間の協力が必要だと強調した。
彼は、「デジタルトランスフォーメーションやAIは一企業が単独で行うことではない。ジーメンスもさまざまなパートナーとの協力が必要であり、その観点からアライアンスが重要である」と述べ、「NAVERクラウドはAIとクラウド分野で強みを持っているため、ジーメンスが保有する産業技術と相互にシナジーを生む部分がある」と語った。
正社長は製造AIが製品の品質と価格競争力を高める方向で活用されるべきだとも強調した。「製造業の競争力は結局、良い製品を安く供給することにある」と述べ、「価格が安くても製品力がなければ意味がなく、逆に品質がいくら良くても価格が高すぎれば競争力を持つことは難しい」と語った。続けて、「結局、どうすれば良い製品をより低コストで生産できるかを考えなければならない」と付け加えた。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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