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製造

製造のケース一覧

AI・分析プロジェクトにおけるマネジメント職育成支援

AI・分析プロジェクトのマネジメント担当者様向けに、プロジェクトガイドラインの策定方法から、目的・KPI設計・評価方法、AIアルゴリズムの概要などを学ぶことで自社でのAI・分析プロジェクトを円滑に進めるための知識を習得。

複数のセンサーデータを活用した製品劣化度合い判定アルゴリズム

使用に伴い摩耗・劣化していく製品の状態を判定するためのアルゴリズムを構築。現状は高価なセンサーを用いていたが、複数の安価なセンサーに置き換えることで安価かつ高頻度に製品状態を判定できるように改善。様々な種類の特徴量を作成することにより、製品の劣化度合いや劣化の種類を正確に判定できるアルゴリズムを実現。

複数のセンサーデータを活用した異常動作検知

正常時のセンサーデータのみを用いてアルゴリズムを構築し、検査データ中に現れる異常を検知することで、それまで熟練者の感覚に頼っていた異常検知をAIで代替。技術伝承と省人化の両面から人手不足を解消できます。異常データが存在せず教師あり学習ができない場合でも、時系列的な変化・複数の要因を考慮できる隠れマルコフモデル(状態空間モデル)を用いて正常時から逸脱する値を異常と判定することで、アルゴリズム構築が可能。また、複数種類のセンサーデータの組み合わせに対応可能のため、人間では認識しにくい異常も検知できます。

産業
分析テーマ
活用データ
分析手法

単眼カメラによる深度推定

単眼の車載カメラ映像を用いて距離の推定を行い、複眼カメラ同様の精度を実現。学習の際は複眼で撮影した動画を使用して深度推定アルゴリズムを構築しており、実運用時には、単眼で撮影した映像を用いた推定が可能です。また、車・人・信号・標識などの物体を認識するアルゴリズムと組み合わせることで、認識した物体までの距離も推定可能です。小型の単眼カメラで実現可能のため、コストダウンと省スペース化に繋がります。

産業
分析テーマ
活用データ

ロボットのAI化による業務効率化

ピッキング・ねじ締め・組み立てなど汎用的な作業を行うロボットは稼働前に複雑なプログラミングを行う必要がありますが、AIを用いてプログラム不要のロボットを作ることで、ロボットの実稼働までにかかる膨大な準備期間を短縮。従来のプログラミングでは対象物を二次元上の輪郭で認識させていたところを、汎用的で高精度な物体認識を行うために単眼カメラのみで対象物の形状と三次元姿勢を推定することで、プログラムが不要となります。これにより、ルールベースでの物体認識を行うことなく対象物を認識でき、準備期間の短縮と柔軟な製造品種変更が可能となります。また、色味や影等の撮像環境の変化に影響を受けにくいため、さまざまな環境下でロボットの利用が可能となります。

産業
分析テーマ
活用データ

工業生産の最適化

人が生産時のパラメータを調整する場合には時間も検討できる組み合わせも限界がありますが、AIで代替することで、従来手法では検討できなかった組み合わせも検討対象に含めた上で加工条件の予測を最適化。既存データで実行可能性を十分検証した上で従来手法をベイズ最適化に置き換えて自動化し、効率的に最適値を求めることが可能です。これにより、品質の安定と省力化を実現し、歩留まり率を高めます。

正常な画像データのみを活用した外観不良検知

不良データがない場合にも、正常時の画像データを数百枚学習し、正常ではないと判断された画像に対して「不良」と判定する外観不良検知アルゴリズムを構築。これにより、人の目による再検査が大量に発生する従来の外観検査装置とは異なり、人の目による判断に近いアルゴリズムを用いて再検査を減らすことで、人手不足を解消できます。また、注目箇所の可視化により画像内のどこを重視して判断したのかを確認できるため、判断のブラックボックス化を回避可能です。

データサイエンティスト育成支援

データドリブンマーケティングを促進することを目的として、マーケティング担当者様向けに、ALBERTのデータサイエンティストが基本的な統計学やRの基礎プログラム等の講義を実施。データに対しての正しい見方や評価方法を学ぶことで、実践で活用できる知識を習得。

キャラクターチャットボット

オウンドメディアサイトにおけるユーザーとの関係性強化のために会員向けAIチャットボットを提供。これにより、会員に対するメリットの創出と多様なコンテンツにおけるパーソナライズされた接客支援を実現。また、チャットボットの活用によりユーザーの声やニーズを取得することができ、メディア運用におけるユーザー理解を深めることができます。

活用データ
分析手法

車載カメラ動画から車両識別・構造物識別

車載カメラの動画データを用いて障害物、走行車、歩行者等を自動的に識別するアルゴリズムを構築。これにより、レーンごとの車両有無を特定し、自車が走行しているレーンの特定が可能。また、従来の画像認識手法をディープラーニングに置き換えることにより、道路上の白線や縁石などの識別困難な画像の識別精度向上を実現。

産業
分析テーマ
活用データ

UNIX不正コマンドの自動検知

異常(不正処理)データが存在しないため、正常データのみで学習し、不正コマンドを自動検知するアルゴリズムを構築。当てはまりが著しく悪い場合を異常と判定しサーバー管理者にアラートを出す仕組みを開発することで、社内業務における不正行為(情報漏洩行為など)を抑止できます。

産業
分析テーマ
活用データ
分析手法

バッテリー劣化予測

車輌から取得したデータを用いて、バッテリーの劣化状況を予測するアルゴリズムを構築。数ヶ月以内の劣化を予測し、交換が必要になる会員に事前通知する仕組みを実現。

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活用データ
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