産業機器のライフサイクルを通じたAI技術の応用に関する包括的文献レビュー

要約 進行中のIndustry 4.0への移行を背景に、人工知能（AI）の採用が増加しており、スマート製造とデジタルトランスフォーメーションを促進しています。AIはリアルタイムデータを分析して生産計画、予知保全、品質管理などのさまざまなプロセスを最適化することで、Industry 4.0への移行を強化し、コストの削減、高精度、効率性、正確性を保証します。本論文では、産業機器ライフサイクルの重要な段階全体にわたる新しい可能性を開く従来のアプローチを革新するAI駆動のスマート製造を探ります。包括的レビューを通じて、プロセス制御の最適化、加工パラメータ、意思決定の促進、および産業機器ライフサイクルの主要段階における保守戦略の向上など、課題に取り組むために採用されたさまざまなAI技術を深く掘り下げます。これらの段階には設計、製造、保守、リサイクル/改造が含まれます。2022年のマッキンゼーグローバル調査（https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2022-and-a-half-decade-in-review）で報告されたように、AIの採用は2017年以降、2倍以上の増加を見せています。これにより、過去6年間におけるAI研究が増加しています。したがって、関連電子データベースの綿密な検索から、2017年1月1日から2023年5月20日までの期間にわたって42本の文献を慎重に選定し、特定の選考基準に従い、最近の研究を強調およびレビューし、研究者によって採用された最新のトレンドや人気のあるAI技術に光を当てます。これには、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、生成対抗ネットワーク（GAN）、ベイズネットワーク、サポートベクターマシン（SVM）などのAI技術が含まれ、これらは本論文で広く議論されています。さらに、産業機器の運用の主要段階におけるAI統合の利点（例：意思決定の強化）と課題（例：技術的複雑さや互換性によるレガシーシステムとのAI統合）についての洞察も提供します。各段階におけるAI技術の戦略的実装により、産業は生産性の向上、製品品質の改善、コスト効果、および持続可能性を達成します。スマート製造におけるAIの可能性を探ることで、敏捷で弾力性のあるプロセスを促進し、業界を技術革新の最前線に保ち、製造プロセスと製品を改善するためにAI駆動のソリューションの完全な潜在能力を活用します。