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インフラ設備のスマート点検とは?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・人工知能におけるインフラ設備のスマート点検とは?

AI・人工知能を活用したインフラ設備のスマート点検は、従来の目視や定期的なメンテナンスに代わり、高度な画像認識やデータ分析技術を用いてインフラ設備の異常や劣化を早期に検知・予測する取り組みです。これにより、点検の効率化、コスト削減、そしてインフラの安全性・信頼性の向上を目指します。

各社の製品

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ソリューション・ポートフォリオ『WizMind』
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『WizMind』は、先端のAI技術でバーティカル市場を強化する
ソリューション・ポートフォリオです。

受賞歴のあるディープラーニングアルゴリズムを使用。
IPC/NVR/PTZ/XVR/サーマル分野およびソフトウェアプラットフォームなどの
プロジェクト指向の製品で構成されています。

正確で信頼性が高く包括的なAIソリューションを政府/小売/エネルギー/
金融/輸送などの業種に提供します。

【特長】
■正確性
■高信頼性
■総合的

※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。

Real-Time Geo Tracer
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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

AIロボティクス共同開発サービス
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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。

移動型融雪機『MV-15DX』
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『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。

AIツール「Geo Detector」動作推奨モデル
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「Geo Detector」は、ディープラーニングの物体検出技術を衛星画像・
航空写真画像に応用し、写真上の地物を短形で抽出し位置情報化して
記録するアプリケーションです。

主に地物の代表点などを高速に抽出したい場合に有効。圧倒系な
判読スピードで短工期を実現します。

アプライドでは、推奨モデル『Be-Clia Linux Type-T11IS78』を
取り扱っておりますので、お気軽にお問い合わせください。

【Geo Detector 特長】
■圧倒系な判読スピードで短工期を実現
■これまで属人的な業務とされてきた航空写真判読の機械化が実現
■広範囲においても均一な品質を実現し工程管理が容易になる
■地物判読から地理空間情報の構築・解析まで一貫したサービス
■ディープラーニング・ネットワークモデルであるYOLOv3を実装
■ORBITAL NET 協業モデル

※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。

【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)
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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。

AI『AI For SKY』
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『AI For SKY』は、航空写真・衛星写真からデータを収集し、
住宅やビルなど、いろいろな対象のデータを収集することが可能です。

お客様独自のAIを構築し、膨大なデータからでも、AIが不眠不休で
検出作業をサポート。広域からより高精度に情報の抽出が可能で、
地球規模にスケールして、さまざまなデータを分析できます。

【サポート内容】
■データの取得
■データの確認
■教師データの作成
■学習
■住所特定

※詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

株式会社Cognitech.DEV 会社案内
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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。

画像認識AIソリューション『nVision』
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『nVision』は、様々な用途に利用できる画像認識ソリューションです。
物体検出や画像分類、動画内のアクション検出などを行うことができます。

また、当社の専門家が取組みテーマの検討から、PoC事前準備における
実現可能性の判断までを無償で行います。

有償PoCでは対象領域を特定したうえで画像を取得し、期待する効果が上がるかを
段階的に検証しながら業務への適用に向けAIの実装を進めていきます。

【導入効果】
■自動化・省力化
■技術継承
■平準化

※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。

分散型AI『Hybrid Computing』
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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。

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
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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

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
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「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!』
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『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。

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
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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。

人工知能関連受託開発
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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。

高品質・低コストな教師データ作成  Annotation One
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【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。

【資料】AI技術を用いたモーションキャプチャーとその用途
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当資料では、AI技術を用いたモーションキャプチャーとその用途について
ご紹介しております。

「AIについて」をはじめとし、「AIの手法」や「深層学習の原理」、
「AIによる利点」など、各項目ごとに詳しく掲載。

画像データを用いて、バッティングや運搬の事例なども掲載しており、
導入検討の際に、参考にしやすい一冊となっております。

【掲載内容(一部)】
■会社概要
■ハイスピードカメラ
■視線・眼球運動計測
■モーションキャプチャー
■AIについて

※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。

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AI・人工知能におけるインフラ設備のスマート点検

AI・人工知能におけるインフラ設備のスマート点検とは?

AI・人工知能を活用したインフラ設備のスマート点検は、従来の目視や定期的なメンテナンスに代わり、高度な画像認識やデータ分析技術を用いてインフラ設備の異常や劣化を早期に検知・予測する取り組みです。これにより、点検の効率化、コスト削減、そしてインフラの安全性・信頼性の向上を目指します。

​課題

点検作業の非効率性と人的ミスのリスク

広範囲にわたるインフラ設備を人の手で定期的に点検するには膨大な時間とコストがかかり、見落としや判断ミスといった人的ミスのリスクも避けられません。

劣化の早期発見の難しさ

初期段階の微細な劣化や隠れた損傷は、人間の目では発見が困難であり、発見時には既に大規模な修繕が必要となっている場合があります。

データに基づいた予測保全の欠如

過去の点検データや稼働状況を体系的に分析し、将来の故障を予測する仕組みが乏しく、計画的なメンテナンスが難しい状況です。

熟練技術者への依存と後継者不足

高度な点検・診断には熟練した技術者の経験と知識が不可欠ですが、高齢化や後継者不足により、そのノウハウの継承が課題となっています。

​対策

AI画像認識による異常検知

ドローンやカメラで撮影した画像をAIが解析し、ひび割れ、腐食、変形などの異常箇所を自動で高精度に検出します。

センサーデータとAIによる劣化予測

設置されたセンサーから収集される振動、温度、湿度などのデータをAIが分析し、設備の劣化進行度や故障時期を予測します。

デジタルツインを活用したシミュレーション

現実のインフラ設備をデジタル空間上に再現し、AIが様々な条件下での劣化や影響をシミュレーションすることで、最適なメンテナンス計画を立案します。

点検・保守履歴の統合管理とAI分析

過去の点検結果や保守履歴をデータベース化し、AIがパターンを学習することで、将来的なリスク評価や予防保全の提案を行います。

​対策に役立つ製品例

自律型点検ロボットシステム

AIによる画像認識と自律走行機能を備え、指定されたルートを巡回しながら設備の異常を自動で検知・記録します。

クラウド型インフラ管理システム

センサーデータや点検画像を収集・分析し、AIが劣化予測やメンテナンス推奨を行う統合管理システムです。

AI駆動型構造健全性評価ソフトウェア

構造物の画像データやセンサーデータを基に、AIが詳細な健全性評価を行い、リスクレベルを可視化します。

AR/VRを活用した遠隔点検支援ツール

現場の映像をリアルタイムで共有し、AIが異常箇所を特定・提示することで、遠隔からの的確な点検・指示を支援します。

⭐今週のピックアップ

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