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 ABBのGenerative AI活用事例では、工場内の作業改善と顧客価値の向上に焦点を当てています。具体的には、新製品開発のためのエンジニアリング要件の定義、顧客の問題解決に焦点を当てた新製品の成功率向上、市場投入後の高コストな設計変更の削減が挙げられます。また、取り付け軸受用の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。 #### Generative AIの活用による効果 この事例から、Generative AIの活用により、製品開発プロセスの効率化や顧客価値の向上が実現されていることがわかります。また、新技術の導入により、従業員の安全性や作業効率の向上にも貢献しています。さらに、顧客ニーズに合わせた製品開発やサービス提供において、Generative AIが重要な役割を果たしていることが示されています。 #### 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。 [詳細を見る](https://manufacturingleadershipcouncil.com/news-insights/all-news-insights/?linked=9459) #### ABBのGenerative AI活用事例 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。 #### ABBのGenerative AI活用事例の考察 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。 #### 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。 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#### ABBのLLM活用事例の要約 ABBのLLM活用事例は、Generative AIとLLMsの違いやそれぞれの役割について詳細に説明しています。Generative AIはオリジナルコンテンツを生成するAIモデルであり、LLMsは自然言語処理を使用して人間らしいテキストベースのコンテンツを生成するAIモデルです。これらの技術を組み合わせることで、個々のショッパーに適したパーソナライズされたコンテンツを提供することが可能です。 #### ABBのLLM活用事例の考察 Generative AIとLLMsはそれぞれ異なる用途に使用されており、組み合わせることでさまざまな可能性が生まれています。これらの技術はeコマースなどの産業に革新的な可能性をもたらし、個々のショッパーに適したパーソナライズされたコンテンツを提供することができます。また、会話型ボットやアシスタントの対話能力を向上させ、豊かで自然な対話を実現することも可能です。さらに、物語やナレーションの生成、コンテンツの翻訳や要約など、さまざまな用途にも活用できます。