業界の専門知識を
AIに統合する
Superb AIの製造業向け産業AIソリューションは、製造現場のために設計されたビジョンAIソリューションです。Superb AIの産業特化型ビジョン基盤モデル「ZERO」を活用し、生産現場のカメラ映像をAIで解析することで、製品品質の向上と生産性向上を支援します。
1つのプラットフォームで、外観検査・外観不良検出、原材料・在庫の数量カウント、生産工程におけるボトルネックの特定まで、製造現場のさまざまな業務に対応できます。
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お客様の声
製造工程で発生する様々な欠陥を削減するために、Superb Platformを活用し、現場で直接デプロイできる最適化されたモデルを開発した。
"Superb AIと共同で、パイプ溶接の欠陥を自動分類するAIモデルを開発し、生産スケジュール内で平均90％の正確度を達成しました。自動化機能と再トレーニング機能の両方に非常に満足しています。"
発電所EPCソリューションプロバイダー「D社」現場のデータを活用し
製造業を革新しています。
Superb AIのお客様は、生産システム全体で当社のソリューションを活用することにより、大きな成果を上げています。
99.9%
データ品質
73%
返品率の低減
AI外観検査では、カメラで撮影した画像をAIで解析し、製品表面の傷、異物、変形などの外観不良を自動検出します。
ZEROのゼロショット検出を活用することで、約10枚の画像からPoC（概念実証）を開始できます。また、収集が難しい不良データは、合成データ生成によって補完することも可能です。
実際の導入事例では、パイプ溶接部の欠陥種類を自動分類し、プロジェクト期間内に平均90%の精度を達成しました。
具体的な活用例については、電子部品メーカーがAI外観検査へ移行した導入事例をご覧ください。あわせて、製造現場で活用できるビジョンAIの4つの導入事例もご紹介しています。
Superb AIの産業用ソリューションを使えば、
あらゆる産業アプリケーションに迅速にAIを導入できます。
SOLUTION 01
問題
"製造現場では、欠陥データのサンプルを収集することが難しく、欠陥検出のためのAIモデルを高い正確度で学習させることが困難です。"
ソリューション
合成データを生成することにより、不十分な欠陥サンプルを補完でき、AIモデルのパフォーマンスを向上させることで、より正確な欠陥検出が可能になります。
SOLUTION 02
問題
"24時間稼働の生産ラインでは、欠陥を見分け、各製品を正確にカウントすることが、現場の作業員だけでは対応が難しい状況でした。"
ソリューション
大規模な映像データを、5Gに最適化されたネットワークを活用してAI搭載のクラウドプラットフォーム上で処理し、リアルタイムで統計情報を確認できるようになりました。また、停電や通信障害といった緊急時にも業務が中断しないよう、生産ラインに直接AIサーバーを配備しています。
原材料の検査から
出荷前の製品確認まで、
バリューチェーン全体の
各プロセスを最適化しましょう。
原材料検査＆部品分類
原材料や部品の形状や欠陥をリアルタイムで分析することで、調達効率の向上や品質管理の強化が実現できます。
生産プロセスの最適化
生産中にセンサーによる画像キャプチャし、1日および1週間単位での生産効率を分析し、改善します。
一貫した品質評価
目視検査に頼ることなく、欠陥を迅速に検出し、高品質の維持と仕様の遵守を確実にします。
ダウンタイムの最小化
機器の摩耗や損傷の兆候を監視し、異常パターンを検出することで、生産のダウンタイムを最小限に抑えます。
在庫管理の改善
バーコードスキャニングと保管の最適化により、在庫管理を強化し、在庫不足を防止します。
サプライチェーンの最適化
検査とパレット追跡を自動化し、サプライチェーンを最適化して業務全体の可視性を向上させます。
どこでもAIをデプロイできます。
お客様の現場要件に最適な方法でご利用ください。
オンプレミス、エッジ
事前に設定されたデバイスにより、即時デプロイが可能で、既存の現場ハードウェアとの互換性も確保
インターネット接続は不要
クラウド
既存のクラウドインフラ
またはホストされたAPIを活用した簡便なデプロイ
製造業のAI導入：
よくある質問
AI外観検査では、どのような製造不良を検出できますか？
製品表面の傷、異物、変形、組み付け不良、部品の欠落など、さまざまな外観不良を検出できます。現場固有の不良にも、ゼロショット検出と少量の追加画像を活用して対応できます。
不良データが少なくてもAIを導入できますか？
はい。実際の不良が少なく、学習データの収集が難しい場合でも、合成データ生成によって不良画像を補完し、目標とするモデル性能の実現を支援できます。また、手元にある約10枚の画像からPoC（概念実証）を開始することも可能です。
AI外観検査以外に、どのような製造工程にAIを活用できますか？
受入検査、生産工程の最適化、原材料・在庫管理、設備のダウンタイム削減など、さまざまな製造プロセスに活用できます。
これらはカメラを使った画像・映像解析を共通基盤として活用できるため、まずAI外観検査から導入し、効果を確認しながら他の工程へ段階的に適用範囲を広げることができます。
生産ライン上でAIを稼働させることはできますか？
はい。オンプレミスやエッジ環境に導入することで、インターネット接続なしで生産ライン上のAI外観検査・画像解析を実行できます。
また、クラウド環境にも対応しているため、工場のネットワーク環境やセキュリティポリシーに合わせた構成を選択できます。
お手伝いできること
Superb AIがどのようにお役立ちできるかをご紹介します：
より効果的なデータセットをキュレートして、モデルの性能を15%以上向上させましょう。
10倍速く、より正確なコンピュータビジョンのデータセットを構築しましょう。
たった数クリックでAIモデルをトレーニング、診断し、デプロイしましょう。
世界をリードするAIチームの選択
"Superb Platformは非常に役立っており、強力なAIベースのデータキュレーション機能が追加され、これによりさらに最適化されました。データセットを自動キュレーションし、誤ラベルをキュレートする機能により、迅速かつ簡単に高品質なデータセットを構築することができました。"
Blaine Bateman, Chief Data Scientist