Caterpillarは、鉱業分野で数十年にわたって培ってきた自動化の経験をAIの応用へと広げている。同社は、自律走行運搬トラック、掘削機、地下ローダー、ブルドーザー、遠隔操作機器に加え、フリート管理、ソフトウェア・コマンドセンター、遠隔現場インテリジェンスを提供している。CTO Jaime Mineartは、こうした蓄積を、建設現場、採石場、工事現場など、より動的な環境に応用していくと述べた。
CaterpillarのCat AI Assistantは、技術者が機械のそばで音声コマンドを使い、修理手順にアクセスしたり、起こり得る問題を解決したり、必要な部品を特定したりできるようにする。顧客、オペレーター、技術者が利用するこのシステムは、同社の接続された機械から得られる独自データに基づいている。Caterpillarは世界全体で約1.6 millionの接続資産と、16 petabyteを超える構造化データを保有している。同社はまた、現場のスキャン、デジタルツインの作成、オペレーションの調査、ソフトウェア開発にもAIを利用している。
Mineartによると、本当の課題は技術を開発することではなく、顧客の現場におけるワークフローに適応させることだ。経験豊富なオペレーターがAIシステムの訓練に貢献する一方、一部の従業員は、1台の機械を管理する業務から、遠隔コマンドセンターで複数の機械を監視する業務へ移行すると見込まれている。
この変革に向け、Caterpillarは118,000人の従業員をAI、自律化、ロボティクスの分野で訓練するため、今後5年間で$100 millionを投じる。同社の第2四半期の売上高は、データセンター向け発電設備の需要により、過去最高の$20.5 billionに達した。発電部門の売上高は72%増加し、$3.10 billionとなった。CEO Joe Creedは、クラウドコンピューティングと生成AIのインフラに対する需要が続いていると述べた。
なぜ重要か
Caterpillarが鉱業で培った自動化の蓄積を、より変動の大きい作業現場へ展開することで、AIを管理されたオペレーションの外にある安全性、調整、ワークフローの条件に適応させることが課題として浮上している。接続された機械から収集される独自データは、保守や現場管理のツールを実際の機器の使用状況に基づくものにする一方、このデータ規模を顧客の日々の業務プロセスにどの程度反映できるかが、依然として核心的な問いとなっている。こうした変革は、オペレーターや技術者を直接置き換えるというよりも、彼らの業務を1台の機械の運用から複数のシステムの監視やAIの訓練へと変化させるものだ。従業員教育に振り向ける同社のリソースと、データセンターからの電力設備需要を合わせて考えると、CaterpillarはAIを自社のオペレーションで活用すると同時に、そのインフラの拡大に必要な設備を供給する立場にある。