ABBによるGenerative AIやLLMの活用事例の調査報告

ABBのGenerative AI活用事例

Generative AIの活用による効果

ABBのGenerative AI活用事例に関連する詳細情報

• ABB Dodge工場では、統合されたビジネスチームと標準化されたプロセスに焦点を当てた運営が成功の鍵であり、工場内の作業改善と顧客価値の向上に不可欠であることが示されています。
• ABBは電化製品、ロボット工学とモーション、産業オートメーション、電力グリッドの4つの主要部門からなる340億ドルのグローバル企業であり、電力グリッド部門においてGenerative AIの活用が重要な役割を果たしています。
• ABB Abilityスマートセンサーの導入により、軸受内の温度と振動を監視し、異常を検出した場合に警告を送信することで、軸受の健康状態を監視し、交換時期を知ることが可能になりました。
• ABB Dodge工場は、統合されたビジネスチームの助けを借りて達成された運用の卓越性の事例であり、Generative AIの活用による効果が実証されています。

ABBのGenerative AI活用事例

ABBのGenerative AI活用事例の考察

ABBのGenerative AI活用事例の詳細

ABBとMicrosoftの提携により、産業向け生成AI（GenAI）技術の開発が進む。新製品Genix Copilotは、リアルタイムの生産インサイトを提供し、資産の寿命を最大20％延ばし、予期せぬ停止時間を最大60％削減する可能性がある。MicrosoftのAzure OpenAIサービスやAzure MLサービスを活用し、AI機能を統合。GenAIは、産業向けの分析を可能にし、エッジからクラウド、および複数のシステムからのデータの収集だけでなく、異なるソースからのデータのコンテキスト、分類、および分析を支援することができる。 GenAIは、深層学習技術を使用し、産業向けの分析を可能にする。これにより、産業設計に適用されるプロンプトベースのエンジニアリングが可能になり、AI/MLを使用して特定の望ましい結果を解決できる。 GenAIは、資産パフォーマンスデータや潜在的な故障の視覚化などの繰り返しタスクやコンテンツ作成を自動化する可能性があり、産業向けの分析を可能にし、エッジからクラウド、および複数のシステムからのデータの収集だけでなく、異なるソースからのデータのコンテキスト、分類、および分析を支援することができる。 GenAIは、深層学習技術を使用し、産業向けの分析を可能にする。これにより、産業設計に適用されるプロンプトベースのエンジニアリングが可能になり、AI/MLを使用して特定の望ましい結果を解決できる。 GenAIは、資産パフォーマンスデータや潜在的な故障の視覚化などの繰り返しタスクやコンテンツ作成を自動化する可能性があり、産業向けの分析を可能にし、エッジからクラウド、および複数のシステムからのデータの収集だけでなく、異なるソースからのデータのコンテキスト、分類、および分析を支援することができる。 GenAIは、深層学習技術を使用し、産業向けの分析を可能にする。 GenAIは、資産パフォーマンスデータや潜在的な故障の視覚化などの繰り返しタスクやコンテンツ作成を自動化する可能性があり、産業向けの分析を可能にし、エッジからクラウド、および複数のシステムからのデータの収集だけでなく、異なるソースからのデータのコンテキスト、分類、および分析を支援することができる。 GenAIは、深層学習技術を使用し、産業向けの分析を可能にする。 GenAIは、資産パフォーマンスデータや潜在的な故障の視覚化などの繰り返しタスクやコンテンツ作成を自動化する可能性があり、産業向けの分析を可能にし、エッジからクラウド、および複数のシステムからのデータの収集だけでなく、異なるソースからのデータのコンテキスト、分類、および分析を支援することができる。

ABBとMicrosoftの提携により、産業向け生成AI（GenAI）技術の開発が進む。新製品Genix Copilotは、リアルタイムの生産インサイトを提供し、資産の寿命を最大20％延ばし、予期せぬ停止時間を最大60％削減する可能性がある。MicrosoftのAzure OpenAIサービスやAzure MLサービスを活用し、AI機能を統合。GenAIは、産業向けの分析を可能にし、エッジからクラウド、および複数のシステムからのデータの収集だけでなく、異なるソースからのデータのコンテキスト、分類、および分析を支援することができる。 GenAIは、深層学習技術を使用し、産業向けの分析を可能にする。これにより、産業設計に適用されるプロンプトベースのエンジニアリングが可能になり、AI/MLを使用して特定の望ましい結果を解決できる。 GenAIは、資産パフォーマンスデータや潜在的な故障の視覚化などの繰り返しタスクやコンテンツ作成を自動化する可能性があり、産業向けの分析を可能にし、エッジからクラウド、および複数のシステムからのデータの収集だけでなく、異なるソースからのデータのコンテキスト、分類、および分析を支援することができる。 GenAIは、深層学習技術を使用し、産業向けの分析を可能にする。これにより、産業設計に適用されるプロンプトベースのエンジニアリングが可能になり、AI/MLを使用して特定の望ましい結果を解決できる。 GenAIは、資産パフォーマンスデータや潜在的な故障の視覚化などの繰り返しタスクやコンテンツ作成を自動化する可能性があり、産業向けの分析を可能にし、エッジからクラウド、および複数のシステムからのデータの収集だけでなく、異なるソースからのデータのコンテキスト、分類、および分析を支援することができる。 GenAIは、深層学習技術を使用し、産業向けの分析を可能にする。 GenAIは、資産パフォーマンスデータや潜在的な故障の視覚化などの繰り返しタスクやコンテンツ作成を自動化する可能性があり、産業向けの分析を可能にし、エッジからクラウド、および複数のシステムからのデータの収集だけでなく、異なるソースからのデータのコンテキスト、分類、および分析を支援することができる。 GenAIは、深層学習技術を使用し、産業向けの分析を可能にする。 GenAIは、資産パフォーマンスデータや潜在的な故障の視覚化などの繰り返しタスクやコンテンツ作成を自動化する可能性があり、産業向けの分

ABBのLLM活用事例の要約

ABBのLLM活用事例の考察