産業向け機械学習

AI と機械学習を使用して、品質管理プロセスの早い段階で視覚的なイメージングの精度を高めます。機械学習による目視検査の自動化は、へこみや引っかき傷などの部品の損傷の検出、不足しているコンポーネントの特定、さらには繰り返し発生する欠陥パターンといったプロセス上の問題の発見などのユースケースで産業組織を支援します。

インターネット帯域幅が制限されているエッジ環境でも、スループットの追跡や商品の輸送など、従来は人間による検査や監視が必要だったサプライチェーン最適化タスクを自動化します。デジタル画像や動画の分析に使用される機械学習のアプリケーションであるコンピュータビジョン (CV) は、さまざまな産業用アプリケーションの既存のオンプレミスカメラに追加でき、機械学習ベースの予測を高精度かつ低レイテンシーでローカルに行うために使用できます。

労働者やフォークリフトが危険な立ち入り禁止区域に迷い込んだり、事故につながる可能性のある工業用スペースでのその他のコンプライアンス違反の事例など、潜在的な安全上の問題を自動的に特定します。エッジにコンピュータビジョンを実装して応答時間を短縮し、個人にアラートを送信したり、機械を自動的に停止したりします。

サプライチェーンの変化や不規則性をモデル化し、需要を再評価し、パフォーマンスを最適化し、製品や流通の変化に適応します。機械学習を活用した予測ソリューションは、時系列データと追加の変数を組み合わせて、複雑な関係を自動的に調べ、時系列データだけを見るよりも最大 50% 正確な予測モデルを構築します。