製造現場でのエッジコンピューティング活用とAI、IoT導入を成功させる秘訣

　多くの製造現場では人手不足や新型コロナウイルス感染症の影響などさまざまな課題が深刻化している。また、熟練工の高齢化による技術継承の問題も大きな課題だ。ベテランの勘に頼っていたオペレーションでは、作業ミスによる生産性の低下や検品作業でのミス、感覚で行ってきた外観検査の精度のばらつきなども起きている。こうした中、従来は「人」に頼っていた作業の自動化や補助をAI（人工知能）やIoT（モノのインターネット）などで実現する取り組みが進められている。

　そこで注目を集めているのが、データ発生源や機器の設置場所に近いところで情報処理を行う「エッジコンピューティング」を活用した製造現場でのAI、IoT導入だ。Deep Learning（深層学習）を活用した画像認識や、Machine Learning（機械学習）を活用した異常検知や故障予測などさまざまな場面で活用できる。

　以下の資料では、エッジコンピューティング活用によるさまざまな現場改善事例を紹介。勘や経験に頼っていた外観検査の自動化や機械学習を活用した最適な異常検知などについて、具体的なシステム構成例や活用メリットなどを解説している。エッジコンピューティング活用で必須となるポイントも掲載しており、ぜひ参考にしてほしい。