[論文レビュー] Applications and Societal Implications of Artificial Intelligence in Manufacturing: A Systematic Review

John P. Nelson, Justin B. Biddle+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 25, 2023

Digital Transformation in Industry被引用数 5

ひとこと要約

本系統的レビューでは、予測保全、物流調整、作業場制御などの製造業におけるAIの応用を検討するとともに、労働者への影響、サイバーセキュリティリスク、環境的影響を含む社会的影響を分析している。研究では、企業レベルの楽観的期待と、対立する社会的懸念との間のギャップを特定し、長期的な持続可能性と公平性を確保するため、ステークホルダー主導のバランスの取れたAI統合を提言している。

ABSTRACT

This paper undertakes a systematic review of relevant extant literature to consider the potential societal implications of the growth of AI in manufacturing. We analyze the extensive range of AI applications in this domain, such as interfirm logistics coordination, firm procurement management, predictive maintenance, and shop-floor monitoring and control of processes, machinery, and workers. Additionally, we explore the uncertain societal implications of industrial AI, including its impact on the workforce, job upskilling and deskilling, cybersecurity vulnerability, and environmental consequences. After building a typology of AI applications in manufacturing, we highlight the diverse possibilities for AI's implementation at different scales and application types. We discuss the importance of considering AI's implications both for individual firms and for society at large, encompassing economic prosperity, equity, environmental health, and community safety and security. The study finds that there is a predominantly optimistic outlook in prior literature regarding AI's impact on firms, but that there is substantial debate and contention about adverse effects and the nature of AI's societal implications. The paper draws analogies to historical cases and other examples to provide a contextual perspective on potential societal effects of industrial AI. Ultimately, beneficial integration of AI in manufacturing will depend on the choices and priorities of various stakeholders, including firms and their managers and owners, technology developers, civil society organizations, and governments. A broad and balanced awareness of opportunities and risks among stakeholders is vital not only for successful and safe technical implementation but also to construct a socially beneficial and sustainable future for manufacturing in the age of AI.

研究の動機と目的

• 物流、調達、プロセス制御などの運用分野における製造業におけるAI応用の現状を把握すること。
• 産業的AIの社会的影響を分析すること。具体的には、労働力の変化、サイバーセキュリティの脆弱性、環境的影響を含む。
• スケールと実装形態に基づいてAI応用のタイプロジーを構築し、より良い分類と理解を図ること。
• 企業レベルの楽観的見解と、AIの長期的影響に関する公平性、安全性、持続可能性の観点での広範な社会的懸念との間の緊張を評価すること。
• 企業、政府、市民社会、開発者といったステークホルダーが、製造業における社会的利便性のあるAI統合を実現するための実行可能なインサイトを提供すること。

提案手法

• 製造業におけるAIに関する学術論文を対象に、標準的手順に従った系統的文献レビューを実施し、分析した。
• 機能的範囲、展開スケール、技術統合の観点から、AI応用を明確なタイプに分類した。
• 職業変化、セキュリティリスク、環境的影響といったテーマ分析を通じて、社会的影響に関する知見を統合した。
• 現在のAI統合の課題と機会を文脈化するため、歴史的技術移行と類似点を抽出した。
• 文献からの証拠を用いて、経済的、社会的、環境的次元における利点とリスクのバランスを評価した。
• 透明性と長期的な社会的幸福を重視する、ステークホルダーを含むフレームワークを提言した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 製造業におけるAIの主な応用は何か。また、物流、調達、プロセス制御などの異なる運用機能にどのように分布しているか。
• RQ2 製造業におけるAI実装の文脈で、雇用の喪失、スキルアップの必要性、サイバー脅威の増加といった社会的影響は、どのように変動するか。
• RQ3 大規模なAI導入による産業的環境下での環境的および安全上の影響は何か。
• RQ4 企業と広範な社会的主体との間で、AIの利点に対する認識にどのような差があるのか。その違いの背景には何があるか。
• RQ5 政府、市民社会、技術開発者を含むステークホルダーは、産業的AIの社会的トレンドをどのように形成しているのか。

主な発見

• 製造業におけるAIの応用は広範かつ多様であり、予測保全、リアルタイムでの作業場モニタリング、企業間物流調整、調達最適化が含まれる。
• 文献は、生産性の向上やコスト削減といった企業レベルの利益に強く注目しており、技術的および経済的成果について楽観的な見方が優勢である。
• 労働力の技能低下、雇用の不安定化、AI統合に伴うサイバー脅威へのさらなる暴露といった社会的リスクについて、顕著な議論が存在する。
• 製造業におけるAIの環境的影響はまだ十分に研究されていないが、エネルギー最適化といったポジティブな影響と、電子廃棄物の増加といったネガティブな影響の両方が認識されている。
• 産業的AIの長期的影響について、公平性、コミュニティの安全、環境の健康に関する懸念が高まっているものの、明確な合意形成が見られない。
• 成功した持続可能なAI統合は、技術的または経済的インcentiveに依存するのではなく、複数のステークホルダーによる協働的で価値志向の意思決定にかかっている。