論文の概要: AI in Manufacturing: Market Analysis and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05426v1
- Date: Tue, 21 May 2024 09:26:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 14:19:18.531892
- Title: AI in Manufacturing: Market Analysis and Opportunities
- Title（参考訳）: 製造業におけるAI - 市場分析と機会
- Authors: Mohamed Abdelaal,
- Abstract要約: 製造業における人工知能(AI)の変革的影響について検討する。
本稿は、ドイツの製造業者によるAI導入率に関する洞察に富んだデータを提示する。
この結果は、2020年の6%から2023年の13.3%まで、ドイツの企業の間でAIの採用が著しく増加したことを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we explore the transformative impact of Artificial Intelligence (AI) in the manufacturing sector, highlighting its potential to revolutionize industry practices and enhance operational efficiency. We delve into various applications of AI in manufacturing, with a particular emphasis on human-machine interfaces (HMI) and AI-powered milling machines, showcasing how these technologies contribute to more intuitive operations and precision in production processes. Through rigorous market analysis, the paper presents insightful data on AI adoption rates among German manufacturers, comparing these figures with global trends and exploring the specific uses of AI in production, maintenance, customer service, and more. In addition, the paper examines the emerging field of Generative AI and the potential applications of large language models in manufacturing processes. The findings indicate a significant increase in AI adoption from 6% in 2020 to 13.3% in 2023 among German companies, with a projection of substantial economic impact by 2030. The study also addresses the challenges faced by companies, such as data quality and integration hurdles, providing a balanced view of the opportunities and obstacles in AI implementation.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、製造業における人工知能(AI)の変革的影響について考察し、産業プラクティスの革新と運用効率の向上の可能性を明らかにする。
製造におけるAIのさまざまな応用を探求し、特にヒューマンマシンインタフェース(HMI)とAI駆動のミリングマシンに注目し、これらの技術が生産プロセスにおけるより直感的な操作と精度にどのように貢献するかを示した。
厳密な市場分析を通じて、ドイツの製造業者間でAIの採用率に関する洞察に富んだデータを提示し、これらの数字をグローバルなトレンドと比較し、生産、メンテナンス、カスタマーサービスなどにおけるAIの特定の用途を探究する。
さらに,ジェネレーティブAIの新たな分野と,製造プロセスにおける大規模言語モデルの可能性について検討する。
この調査結果は、2020年の6%から2023年の13.3%まで、ドイツの企業の間でAIの採用が著しく増加し、2030年までに相当な経済的影響が予想されることを示している。
この調査は、データ品質や統合ハードルといった企業が直面する課題にも対処し、AI実装における機会と障害のバランスのとれたビューを提供する。
関連論文リスト
- Data Analysis in the Era of Generative AI [56.44807642944589]
本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。
我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。
次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-27T06:31:03Z) - On the role of Artificial Intelligence methods in modern force-controlled manufacturing robotic tasks [0.0]
ロボットマニピュレータの強化におけるAIの役割は、スマートマニュファクチャリングにおける重要なイノベーションに急速に結びついている。
この記事では、これらのイノベーションを実効力によって制御されたアプリケーションにまとめ、高品質な生産標準を維持する必要性を強調します。
この分析は、AI技術を検証するための共通のパフォーマンスメトリクスの必要性を強調した、将来の研究方向性の視点で締めくくっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-25T11:29:26Z) - Comprehensive Overview of Artificial Intelligence Applications in Modern Industries [0.3374875022248866]
本稿では、医療、金融、製造業、小売の4つの主要な分野にわたるAIの適用について検討する。
我々は、倫理的考察、AI開発の将来的な軌跡、そして経済成長を促進する可能性など、AI統合がもたらす意味について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-19T19:22:52Z) - Towards the Terminator Economy: Assessing Job Exposure to AI through LLMs [10.844598404826355]
米国の雇用の3分の1はAIに強く依存している。
この露出は、2019年から2023年までの雇用と賃金の伸びと正の相関関係にある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-27T08:14:18Z) - Informatics & dairy industry coalition: AI trends and present challenges [5.014059576916173]
この研究は、AIを活用可能な産業上の課題を包括的に記述し、乳製品産業に焦点を当てている。
結論は、牛のモニタリングと農家に対する新しいアプローチを、彼らのニーズに先進的な技術ソリューションを提案して適用する上で有効である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-18T16:39:21Z) - Applications and Societal Implications of Artificial Intelligence in
Manufacturing: A Systematic Review [0.3867363075280544]
この研究は、AIが企業に与える影響について、以前の文献では概して楽観的な見通しがあることを示している。
この論文は、産業AIの潜在的な社会的影響に関する文脈的視点を提供するために、歴史的事例や他の例に類似している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-25T07:17:37Z) - The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop
Artificial Intelligence [67.70415658080121]
機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。
AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。
ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-09T21:16:56Z) - Trustworthy, responsible, ethical AI in manufacturing and supply chains:
synthesis and emerging research questions [59.34177693293227]
製造の文脈において、責任、倫理、信頼できるAIの適用性について検討する。
次に、機械学習ライフサイクルのより広範な適応を使用して、実証的な例を用いて、各ステップが与えられたAIの信頼性に関する懸念にどのように影響するかを議論します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-19T10:43:06Z) - AI for IT Operations (AIOps) on Cloud Platforms: Reviews, Opportunities
and Challenges [60.56413461109281]
IT運用のための人工知能(AIOps)は、AIのパワーとIT運用プロセスが生成するビッグデータを組み合わせることを目的としている。
我々は、IT運用活動が発信する重要なデータの種類、分析における規模と課題、そしてどのように役立つかについて深く議論する。
主要なAIOpsタスクは、インシデント検出、障害予測、根本原因分析、自動アクションに分類します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T15:38:12Z) - Validate and Enable Machine Learning in Industrial AI [47.20869253934116]
産業用AIは、より効率的な将来の産業用制御システムを約束する。
Petuum Optimumシステムは、AIモデルの作成とテストの課題を示す例として使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-30T20:33:05Z) - AI-based Modeling and Data-driven Evaluation for Smart Manufacturing
Processes [56.65379135797867]
本稿では,半導体製造プロセスに関する有用な知見を得るための動的アルゴリズムを提案する。
本稿では,遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークを利用して,知的特徴選択アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-29T14:57:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。