製造現場での画像AIシステム活用、「PoC止まり」を回避する方法とは

　製造業の不良品検知や異常検知など、目視による外観検査では、人的要因が影響した品質のブレや検索スピードの限界、負担などが問題となる。このため、最近はAIによる画像認識を利用した検査システムを活用するケースが増えている。しかし、さまざまな課題によって、導入プロジェクトが行き詰まるケースも多い。

　代表的な課題として挙げられるのが、カメラの選択や判定モデルの再学習・バージョン管理への対応、パトランプやPLCとの接続などだ。判定モデルが完成しPoCが無事完了しても、実業務に適用したビジネスに貢献するシステムを構築するには、OTやIT、AIに関わる多様なスキルと個別のインテグレーションが必要となる。

　ではこれらの課題をどう解決すればよいのか。本資料では製造現場における画像AIシステムの導入をスムーズに実現するソリューション「Hitachi Visual Inspection Application （HVIA）」について解説。HVIAは、画像AIを活用した本番システム構築や運用管理を低コストかつスムーズに行えるように設計されたアプリケーションプラットフォームになっており、製造現場における画像AIシステムの活用を模索するユーザーはぜひ一読しておきたい資料だ。