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製造ライン異常検知とは?課題と対策・製品を解説

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AI・人工知能
デジタル人材育成支援
ブロックチェーン
量子コンピューティング
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AI・人工知能における製造ライン異常検知とは?

製造ラインにおける製品の品質不良や設備の故障といった異常を、AI(人工知能)を用いて自動的に検知する技術です。熟練者の経験や勘に頼る従来の検査方法に比べ、客観的かつ高精度な異常検知を実現し、生産効率の向上、不良品の流出防止、ダウンタイムの削減を目指します。

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望月印刷株式会社 事業紹介

望月印刷株式会社 事業紹介
高度な技術を要する印刷・製本加工や表面加工、画像の修正・合成、 印刷データのデジタルメディア展開など。 デジタル撮影黎明期から撮影機材レンタルやフォトレタッチを手掛け、 高品質な印刷物を制作するための画像処理やモノづくりのノウハウを蓄積。 確かな人の技による高度なクリエイティブを実現しています。 【事業内容】 ■オフセット、特殊印刷など ■製本、表面、レター、その他特殊加工など ■画像合成、修正 ■ワンソースマルチユースなど ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

Superb Platform

Superb Platform
ビジョン AI 開発に必要な主要プロセスを統合しています。 データアノテーション データ品質管理 データセットの分析・キュレーション AI モデルの学習 モデル診断 モデルのデプロイと管理 Superb Platform はこれらのプロセスを単一環境にまとめ、AI 導入に伴う複雑なワークフローの簡素化を支援します。 Superb Label、Superb Curate、Superb Model により、ユーザーはデータ準備・アノテーションからモデルの学習・評価・デプロイまでを一つの統合環境で進められます。プラットフォームは、顧客のセキュリティ要件や運用要件に応じて SaaS とオンプレミスソフトウェアの両方で提供されます。

人工知能学習モデル作成サービス

人工知能学習モデル作成サービス
当社では、近年の人工知能研究が進んだ環境を生かし、小さく生んで 大きく育てる人工知能モデルをご提案させていただいております。 人工知能モデルの開発は初めから成功を確約できるものではなく、 時にその判断がなぜ導き出されるのかわからないこともございます。 そのため、まずは学習モデルを小さく生み、結果をテストしながらさらに 再学習を重ねる開発手法をお勧めしています。 【特長】 ■短納期でプロトタイプが完成 ■方向性をお客様と共有できる ■予算に応じて性能を調整できる ■失敗した時の痛手を最小限に ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

AIシステム開発

AIシステム開発
当社は、VAE、CNN、R-CNNなどディープラーニングの先進技術や、 ニューラルネットワークなどを利用した様々な人工知能システムを 開発しています。 具体的には、画像認識、映像解析、行動解析、ジェスチャー認識などの 開発を行っており、ディープラーニングに必要な教師データの自動作成も 行うなど、一貫した人工知能システムの開発を行っています。 また、スマートグラスやARグラスを利用した物体認識技術なども開発を 進めており、工場内作業、組み立てシミュレーション、トレーニングや リハビリ、教育、医療分野などへの応用が可能です。 【実例】 ■ユーザーが身につけたものに好適な服を提案する  AI(人工知能)変身システム ■部品の落下、衝撃、軌道を検知するシステム ■ロボット連携定型作業で単純作業のミスを検知 ■工場での人為的なミスを減らして品質向上する商品検査システム ■商品異常検知システムで見落としがちな商品の傷や汚れを検知する など ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問合せください。

AI向け画像アノテーション

AI向け画像アノテーション
ハードウェアのスペック向上とともに、AI(人工知能)へのニーズは日増しに高まっており、従来のルールベースによるAIや、応用技術であるRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)から、ディープラーニング(深層学習)へとニーズは移りつつあります。 実現には大量の学習データ(教師データ)の準備が必要不可欠ですが、「AI向け画像アノテーション」サービスでは、高品質・低価格のアノテーションサービスをご提供いたします。

【サイエンスコラム】科学が追い求めるもの AIの進化と限界(2)

【サイエンスコラム】科学が追い求めるもの AIの進化と限界(2)
当資料は、サイエンスコラムのシリーズ(2)です。 エレクトロニクス分野での究極の目標は、「AI」であろうと語る人が多いです。 世の中に存在する様々な情報を整理・保存し、その情報の相関-情報統合への 手法・目的などをコンピュータにインプットすることで、コンピュータ自体を 自立させ、その膨大な情報を更に取込み、テーマ・問題などの解決への筋立て・ 筋道を何通りも検討するようになれば、コンピュータの自立はさらに進んで、 人間がその知恵をもって関与せずとも、当初の目標の如何に関わらず、 コンピュータとしての正確な「解」を導くことができる。 これが、「AI」の目標、そして、場合によっては、これが、科学のめざすところ であり、あるいは人類全体が幸福へ向かう道への「理想」「近道」かもしれません。 是非、ご一読ください。 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

高品質・低コストな教師データ作成 Annotation One

高品質・低コストな教師データ作成  Annotation One
【Annotation Oneとは】 『Annotation One(アノテーションワン)』では、教師データ(学習データ/教師画像)の要件定義といったコンサルティング業務から、教師データ作成、AI用の元データ作成、AIモデルの継続的な精度向上を低コストで行うことを目的とした再学習運用体制構築までを一気通貫にサポートしております。 【アノテーションサービスの特長】 ■高品質:自社でのAI開発ノウハウや専属チームに蓄積したアノテーションの知見を生かし品質の高いデータを作成 ■高セキュリティ:データは全て暗号化した状態でクラウド上で管理/共有、物理的セキュリティ(有人監視/顔認証による作業者管理)も徹底 ■契約内容:データの著作権は発注企業に譲渡、瑕疵担保期間の設定も可能 Annotation Oneにはアノテーションサービスの他、AIプロジェクトを一気通貫でサポートさせていただくサービスをご用意しております。 詳しくはPDF資料をダウンロードしていただくか、お気軽にお問合せください。

AI受託開発サービス お客様のニーズに沿った最適なAIを開発

AI受託開発サービス お客様のニーズに沿った最適なAIを開発
リアルタイム画像解析、最適化問題、データ分析など、お客様のニーズに沿ったAI開発を行います。各種調査・分析、論文調査・実装などで技術開発もご支援します。 【画像解析AI開発】 監視カメラの画像を活用し、人に代わってAIが自動化・省力化。高精度、且つロバスト性の高いAIモデルを開発。NVIDIA社DeepSreamSDKとJetsonを使用した高速・リアルタイムのエッジAIの画像解析にも対応可能 【最適化問題ソルバー開発】 輸送・配送の計画/従業員のシフト作成/各種組合せ問題などお客様特有のニーズにあった最適化問題ソルバーをカスタムで開発 【データ分析AI開発】 データ分析により、異常検知、故障予知、各種予測などを行います。故障予測の精度向上などで省力化と万一の重大事故防止に貢献 【各種調査・分析、論文調査・実装】 最新の海外論文の調査や実装など高度な技術開発のR&Dのアウトソース先として活用可能、新規事業開発における各種調査・分析、戦略立案などにも対応 【コンサルティングサービス】 新規事業開発コンサルティングからAIを活用した開発まで、大手企業品質でご支援

移動型融雪機『MV-15DX』

移動型融雪機『MV-15DX』
『MV-15DX』は、水圧による拡散シャワーの出る移動型融雪機です。 亜鉛メッキ鋼板製で錆に強く耐久性にすぐれ、 ストッパー付キャスターなので自在に動き、固定も楽々。 また、スノーダンプで直接雪を投入でき、 新設計の熱交換器で効率と耐久性をアップしました。 【特長】 ■水圧による拡散シャワーでゴミが詰まりにくい雪にまんべんなく  温水を散布 ■亜鉛メッキ鋼板製で錆に強く耐久性に優れる ■スノーダンプで直接雪を投入可能 ■新設計の熱交換器で効率と耐久性をアップ ■灯油タンク満タンで約1時間以上運転可能 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。

Dynamic Neural Accelerator(DNA)

Dynamic Neural Accelerator(DNA)
『Dynamic Neural Accelerator(DNA)』は高い演算能力・超低遅延・スケーラブルな 推論エンジンが特長の、柔軟性のある深層学習推論用IPコアです。 他の標準的なプロセッサと比較して優れた電力効率を誇りながら、 ストリーミングデータにおいて推論の超低遅延性を実現いたします。 ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。 【特長】 ■超低遅延性AI推論用IPコア ■堅牢なオープンソースのMERAソフトウェアフレームワーク ■FPGAにも、ASIC・SoCにも搭載可能 (写真と下記リンクは、Bittware(日本Molex社)のFPGAカード・IA420FにDNAが搭載された例です)   ※詳しくは下記リンクをご覧いただくか、PDFをダウンロードしていただくか、または弊社にお問い合わせください。 参照リンク:https://www.bittware.com/ja/ip-solutions/edgecortix-dynamic-neural-accelerator/

自動・高速 LB ファイルバックアップ4 Server

自動・高速 LB ファイルバックアップ4 Server
■ 共有フォルダを自動検出してバックアップ ■ リアルタイム&スケジュールバックアップ ■ バックアップデータの圧縮&暗号化機能 ■ 世代管理機能で過去のファイルも復元可能 『LB ファイルバックアップ4 Server』は、ファイルサーバなどWindows Server上のファイルを、リアルタイムやスケジュール処理で、外付けHDDやNASに自動的にバックアップできるソフトです。 + 最初にフルバックアップを行えば、以降は更新されたファイルのみをバックアップ + 万一の場合は、ファイルやフォルダ単位で最新のデータを復旧 + 世代管理機能により、誤って上書き保存してしまった等、古いバージョンのファイルも復元

教育サービス『エッジAIエンジニア教育』

教育サービス『エッジAIエンジニア教育』
『エッジAIエンジニア教育』は、エッジAIを実現するための基本的な知識から、 モデルを作成するための学習環境の準備、モデル学習、検証・評価まで、 一連の流れを学べる教育サービスです。 テキスト学習・演習課題・理解度テストの3ステップで、学習した知識の定着や 理解度を確認できます。 現役のエンジニアが作ったコンテンツのため、実践で使える内容になっています。 【特長】 ■当社エッジAI製品の技術をコンテンツ化 ■3ステップで学習した知識の定着や理解度を確認可能 ■学んだ知識を実際にプログラミングして理解できる ■エッジAIにおけるCPU推論で性能・精度向上を行うためのテクニックを学べる ■USBアクセラレータを使用していない ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

AI 高速プロトタイピングサービス

AI 高速プロトタイピングサービス
当社では、転移学習などを活用したAI 高速プロトタイピングを行っております。 転移学習などにより、各種学習済モデルの「知」を活かし、 精度向上やスピーディーなAI活用をご支援します。 また、「AI活用を目指しているが精度が上がらず業務適用できない」や 「コストを抑えてAI活用の効果を試したい」「AI活用をスピーディー に実現したい」 といった課題・ニーズに迅速にお応えします。 【ご支援のポイント】 ■貴社保有のモデルの他、世の中で利用可能な学習済みモデルを活用 ■目的・用途に応じた転移学習元の学習済みモデルを選定 ■データが少ない状況においても精度向上効果が期待できる ■GPTモデルのAPIを活用したファインチューニングも可能 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

AI(人工知能)とは?業界や業務別の課題解決例・なぜ重要なのか

AI(人工知能)とは?業界や業務別の課題解決例・なぜ重要なのか
「AI」というと、みなさんは何を思い浮かべますか?画像認識や音声認識、 自動運転など、でしょうか。 人工知能やAIという言葉は、SF作品などによく登場するため知っている人は 多いのではないでしょうか。ですが、「人工知能(AI)とは」という質問に 対して言葉の意味を詳しく理解して答えられる人は少ないかもしれません。 この記事では、人工知能(AI)の基礎知識や仕組み、活用例、問題を紹介します。 また、開発・研究の歴史や人工知能でできること・できないことも 解説しますので、ぜひご覧ください。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。  詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

AIブランド『JUDGE!』

AIブランド『JUDGE!』
『JUDGE!』は、AIゼネコンとして画像AIに必要な全ての サービス・ソリューションを提供するAIブランドです。 当社は、画像解析について2016年からPJ「JUDGE」を立ち上げ研究を開始。 そこで培ったノウハウを活かし、AI導入の要件定義から学習データ開発、 AI継続学習のサポートまで、お客様の画像AI導入のサポートをいたします。 【ラインアップ】 ■AI導入の要件定義コンサルティング『JUDGE! コンサルティング』 ■持ち運び可能なポータブルAI『JUDGE! MOBILE』 ■AIプラットフォームデータ収集基盤『JUDGE! PLATFORM』 ■AI学習データ開発トレーニング『JUDGE! TRAINING』 ■AI継続学習サポート『JUDGE! SUPPORT』 など ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。

データ作成プラットフォーム『harBest』

データ作成プラットフォーム『harBest』
『harBest』は、AI・人工知能開発で時間と手間のかかる学習データ作成を 低コスト・高品質に作成し、ノーコードでAI開発、 AIビジネス効果測定まで 完結出来るプラットフォームです。 画像・動画・音声などのアノテーションデータをWebで簡単発注。 全国多数のクラウドワーカーが作業を一斉に実施するため、データ作成の 高速化・低価格化を実現いたします。 【サービス内容】 ■Data アノテーションツール:”煩わしい”が省略されるデータ収集・作成 ■MLOps ノーコードAI・人工知能開発:ノーコードでAI開発から運用まで ■Manage AIビジネスの可視化ツール:AIのビジネス効果を可視化 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

Real-Time Geo Tracer

Real-Time Geo Tracer
Real-Time Geo Tracerは、インスタンス・セグメンテーション技術 “Mask_R-CNN”* を活⽤した地物検出&ジオ・コーディング・ツールです。 ⼤量の航空写真から特定の地物を抽出しG空間データとして記録します。地物抽出のみならず、地物境界をトレースしてポリゴン化しますので、 ⾯積計算など地物の特徴をより正確に把握できます。 * Mask_R-CNNは、検出したオブジェクト個々にクラス分類とセグメンテーションを⾏う技術です

人工知能関連受託開発

人工知能関連受託開発
近年、画像をはじめとした様々な形式のデータを使用した人工知能システムが発表されていることから、自社で保有しているデータを使って人工知能を制作したいとお考えのお客様が増えてまいりました。一方、人工知能システムの開発予算は大きくなりがちで、費用対効果が見えない限りは難しいという声をよく耳にいたします。 当社では、お手元のデータを組み込み、ディープラーニングを行うまでのプロセスをパッケージ化した製品であるezDeepを開発販売しております。人工知能システムの一部が完成した状態であることから、当社に開発を依頼された場合、当社が蓄積した関連技術を活用したシステムを、より低価格で開発できる可能性があります。

株式会社Cognitech.DEV 会社案内

株式会社Cognitech.DEV 会社案内
株式会社Cognitech.DEVは、機械学習、ディープラーニング、 自然言語処理などの新しいAI技術を研究し、応用しています。 これにより、画像認識、自律走行、自然言語処理など、多岐に わたる分野で実世界の問題を解決。 さらに、大学や研究機関との共同研究を通じて、先進の技術を 取り入れ、革新的なソリューションを提供しています。 【事業分野】 ■ロボットシステム設計 ■AI故障原因分析 ■AIアプリケーション開発 ■シミュレーション応用 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

AIロボティクス共同開発サービス

AIロボティクス共同開発サービス
当社では、AI、ロボットを活用した新規事業の立ち上げ、DXを提案から 導入まで一気通貫で承る、AIロボティクス共同開発事業を行っています。 AI・ロボティクス分野のR&Dを貴社の研究者と共同で行う共同研究や、 企画からプロダクト開発までスペシャルチームが伴走するサービス共同 開発等を提供。 農業分野だけでなく、精密機器、不動産、研究機関等、幅広い業界に 提供実績があります。 【技術的な強み】 ■AI技術 ■ロボット技術 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

Bee Spiral Work Station Edition2

Bee Spiral Work Station Edition2
当社では、AI推論用のデータトレーニング用途と、AI評価用のアプリケーションと オートアノテーションツール他、新規機能がセットになったAI記録・学習キット 『Bee Spiral Work Station Edition2』を取り扱っています。 AI学習に重きを置き、ワークステーションレベルで処理できるスペックを 備えています。ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。 【特長】 ■画像の特長を決めるアノテーションキットを装備(オンライン共有で  複数利用者同時アクセス可能) ■繰り返しAI学習を行う場合に有効なオートアノテーション機能を装備 ■ファイル選択と単純操作でAIデータ作成 ■作成結果をサーバで推論確認なサンプルを用意 ■実験的機能と簡易解説を用意 など ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

AIプロジェクトに必要な「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の考え方

AIプロジェクトに必要な「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の考え方
当社では、『成功事例に見るAIを業務適用するコツとは?AIプロジェクトに 必要な「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の考え方』を配布中です。 「AIの業務適用を妨げる原因」や「AIプロジェクトの失敗例」、 「ヒューマン・イン・ザ・ループとは」などについて掲載しております。 ぜひ、関連リンクにあるフォームからお申し込みください。 【INDEX】 1.AIの業務適用を妨げる原因 2.AIプロジェクトの失敗例 3.「ヒューマン・イン・ザ・ループ」とは 4.事例の紹介 5.サービス紹介 6.会社概要 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

分散型AI『Hybrid Computing』

分散型AI『Hybrid Computing』
当社では、動画をエッジ上に残しクラウド上のAIから 解析する方式『Hybrid Computing』をご提供しております。 今まで手動で組み合わせられてきたクラウドAIとエッジAIが当社のインフラ ネットワーク技術とHC技術によって動的に組み合わされることになり、 新しい分散型セキュリティモデルが構築されます。 【特長】 ■クラウドとエッジの負荷を動的に変更することができる ■複数のAIのセキュリティを個別に管理する必要がない ■万一クラウドが攻撃されてもAIアプリと処理中のわずかなデータが  被害を受けるのみで、顧客情報がすべて流出するということはない ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
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AI・人工知能における製造ライン異常検知

AI・人工知能における製造ライン異常検知とは?

製造ラインにおける製品の品質不良や設備の故障といった異常を、AI(人工知能)を用いて自動的に検知する技術です。熟練者の経験や勘に頼る従来の検査方法に比べ、客観的かつ高精度な異常検知を実現し、生産効率の向上、不良品の流出防止、ダウンタイムの削減を目指します。

​課題

熟練者の経験・勘への依存

従来の異常検知は、経験豊富な作業員の感覚に依存する部分が大きく、属人化しやすく、検知精度にばらつきが生じる可能性があります。

検知漏れ・誤検知のリスク

微細な異常や、これまで経験したことのない種類の異常は、人間の目では見逃されたり、正常と誤判断されたりするリスクがあります。

検査コストと時間

目視検査や従来の自動検査システムでは、多くの人員や時間を要し、生産ライン全体のコスト増加につながる場合があります。

リアルタイム性の欠如

異常発生から検知、対応までの時間が遅れると、不良品の大量生産や設備への深刻なダメージにつながる可能性があります。

​対策

画像認識による自動検査

カメラで撮影した製品画像をAIが解析し、傷、汚れ、形状の歪みなどの異常を自動で検出します。

センサーデータ分析による予兆検知

振動、温度、音などのセンサーデータをAIがリアルタイムで分析し、設備の故障や異常な状態の兆候を事前に察知します。

深層学習による高精度検知

大量の正常・異常データを学習させた深層学習モデルを用いることで、複雑で微細な異常も高精度に検知します。

リアルタイム異常通知システム

異常検知と同時に担当者へ即時通知し、迅速な対応を可能にするシステムを構築します。

​対策に役立つ製品例

画像解析AIシステム

様々なカメラからの画像データを統合的に解析し、製品の欠陥や異物を高精度に検出するAIモデルを構築・運用できます。

予兆保全AIサービス

製造ラインの各種センサーから収集される時系列データを分析し、機器の故障や性能低下の兆候を早期に検知します。

異常検知AI開発キット

自社の製造ラインの特性に合わせて、独自の異常検知AIモデルを開発・カスタマイズできるツール群を提供します。

統合型スマートファクトリーソリューション

生産ライン全体のデータを収集・分析し、異常検知だけでなく、生産計画の最適化や品質管理までを一元的に支援します。

⭐今週のピックアップ

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