コラム

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製造現場ではAIを活用した画像や振動、時系列データによる異常検知や予知保全の取り組みが盛んになっています。「現在導入を検討している」「過去に取り組んでみたことがある」といった方が多いのではないでしょうか。 今回はその中でも”振動データ”と”時系列データ”に絞り事例や実際に進めていく際のポイントを紹介いたします。   ■振動データの事例 振動データは、対象の部品や設備に振動センサとデータロ・・・

製造業界では現在、異常検知や予兆保全の質の向上のためOT(制御技術)データの収集に着手する企業が増えています。 しかし、そのデータを十分に活用できず、熟練者の経験則に依存したプロセスから脱せない企業が多いことも実情です。 本コラムではAIを用いた外観検査(画像データ活用)の高精度化をテーマに運用までのフローや事例をご案内します。   ■なぜ外観検査にAIを活用するのか 現状、製造現場での・・・

製造業のDXというと、ラインへのロボット導入や基幹システム刷新による一元的データ管理のような大々的な業務変革を想像する方が多いのではないでしょうか。しかし、これらの実現には長い年月や膨大なコストがかかることが少なくありません。一方、「紙の伝票内容をシステムに手打ちするために出社する」「月末の締め作業での残業する」などいわゆるノンコア業務と呼ばれる部分を減らすことで、少ないコスト・短い時間で生産性の・・・

昨今、生産現場でAIを活用していく取り組みが盛んになっています。その中でも特に注目されているのが、正常・異常を判断する外観検査や異常検知の分野へのAI導入です。 そこで今回は、なぜ検査・検知の分野にAIが導入されるのか、そしてどのような導入事例があるのかをご紹介いたします。   ■なぜ検査・検知にAIを導入するのか 検査・検知の分野へのAIの導入を考える際には、まずは導入によって変わる点・・・

現在、多くの企業がデジタルトランスフォーメーション(DX)に取り掛かっていますが、何から手を付けてよいかわからず思うように推進できないという企業は少なくありません。DX推進に成功している企業の多くは、スモールスタートで一部の業務の効率化・自動化を行い、一定の効果が出始めたら、他部署や業務へ広げていくという進め方を行っています。 本資料では短期間で効果の出やすい受発注業務を題材に、RPA×AI-OC・・・