生産現場の課題の中で、IoT/AIの活用先として「設備の予知保全」「外観検査改善」「目視業務効率化」が注目されています。
新技術を使った実証実験は数多く展開されていますが、具体的に製品、サービスを使い実用のあるシステム実装まで進めているケースは多くありません。
当日は多くの方にご来場いただき、製品の詳細から具体的な実装までをデモンストレーションを交えてご紹介しました。

※セミナー当日の概要・アジェンダはこちらをご覧ください。

予知保全を実現する勘所を掴む！
データ活用を業務につなげる「現場力」と「AI力」

「収集した設備データを十分に活用できていない」「製造設備データは社外に出せない」

データ活用のお悩みはございませんか？

データを活用したものづくりの生産現場改革の中で、「予知保全」というテーマは必ず挙がります。しかしながらプロジェクトの進め方に悩む企業や、データ準備、分析に苦労している企業が多く、実用フェーズまで至っていないのが実情です。

本セッションでは、予知保全プロジェクトの進め方や分析のポイントを整理し、お客様課題を例に挙げながら、実証・実装を進める具体的な方法を製品、ソリューションをご紹介しました。

　ご来場いただいたお客様の課題例

・設備保全

・持っているデータの見える化・分析

デモンストレーションの様子

AIの画像分類・認識技術を活用した良否判定を、

低コスト、短期間で実装！

不良品の流出を防ぎ、過検出の低減を実現！

製造業において、不良品の流出を防ぐための重要な工程として、様々な外観検査が行われておりますが、最終チェックは人の目に頼らざるを得ないのが現状です。

この課題に向けた解決手段のひとつとして注目されているのが“AIを活用した外観検査”です。Deep-Learningを用いた画像認識技術により、目視検査の負担軽減や既存検査装置に追加する事による精度向上を、柔軟な学習環境（オンプレ/クラウド）とエッジコンピューティングの運用まで、どの様な流れで実装していくかを解説しました。

　ご来場いただいたお客様の課題例

・品質不良

・製品のキズや汚れを画像で判定

AI導入の課題やお悩みを解決！
Azureを活用した画像判定AIの開発と実装

「人」が行っている目視検査を「AI」で効率化してみませんか？

人が目視で行う作業は、農業や製造業、医療など、さまざまな現場で行われていますが、「人が行う判断を「AI」に任せたい」という要望が日々増えています。

そのような課題を解決するサービスが、Microsoft Azure の「Custom Vision」です。本サービスは、クラウドに画像データをアップロードするだけで、簡単に独自の画像判定AIを作成できます。本セッションでは、クラウド上で画像判定AIを作成し、エッジPC上に実装するまでの一連の仕組みを解説しました。

　ご来場いただいたお客様の課題例

・目視検査の属人化

・深刻な人手不足

・作業品質のバラつき

・生産工程自動化

エッジAIによる梱包物検査システム デモンストレーション