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マシンビジョンとディープラーニングが工場自動化を可能にする

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過去10年間の技術変化のペースは、人類の歴史の中でも画期的ですが、それは今後数年間で起こるブロックチェーン、ロボティクス、エッジコンピューティング、人工知能(AI)、ビッグデータ、3Dプリンティング、センサー、マシンビジョン、モノのインターネットなどの準備段階にすぎず、業界における大きな技術シフトのほんの一部です。 

製造業において、その一部またはすべてを採用し、活用するための戦略的な計画が重要になってきます。米国では、製造業が年間経済活動で2.17兆ドルを占めていますが、マッキンゼーでは、わずか5年先である2025年までに「スマートファクトリー」が3.7兆ドルもの価値を生み出すことができると予測しています。つまり、工場をインテリジェントな自動化ハブに素早く変えることができる企業は、長期的な投資を成功させるであろうということです。 

「従来の方法に固執し、製造プロセスをデジタル化できない場合、生産費用は上昇し、製品の市場投入が遅れ、独特の付加価値を顧客に提供する能力は低下します」と、情報技術・イノベーション財団のグローバル・イノベーション・ポリシーのエキスパートである Stephen Ezell は、製造業におけるAIの将来に関する Intel のレポートで述べています。

工場や製造現場で適用されるこれらの技術は、「あれば便利」ではなく、ビジネスに欠かせなくなっています。フォーブス・インサイツ(Forbes Insights)の最近の研究報告によると、自動車および製造部門の回答者の93%が、成功おいて AI は「非常に重要」または「絶対に重要」であると分類しています。しかし、この回答者の 56% だけが人工知能への支出増加が 10% 未満であると回答しています。

より多くのファクトリオートメーションを可能にする新技術の重要性を認識することと、その技術に費やす意欲を切り離すことは、最終的に成功する企業とそうでない企業に反映されます。おそらく、AI のようなものに投資する際に躊躇する理由は、その ROI、機能、または実際の使用事例の理解が不十分である可能性があります。業界アナリストの Gartner, Inc. は、多くの AI アプリケーショには、多くの期待が寄せられていることには変わりンがない。と言っています。

しかし、AI、特にディープラーニングや例に基づくマシンビジョンは、従来のルールベースのマシンビジョンと組み合わせることで、製造工場とそのチームに大きな力となります。現代のスマートフォンやその他の家電製品の複雑な組み立てなどのプロセスに導入されます。ルールベースのマシンビジョンとディープラーニングを組み合わせることにより、ロボットアセンブラが正しい部品を識別し、ネジの欠落やケースの不整列などの違いを特定するのに役立ち、部品の存在の有無、欠落の確認、組立て位置の確認などを検出し、そこに問題があるかどうかをより迅速に判断するのにも役立ちます。そして、これを前代未聞の規模で実現できます。 

マシンビジョンとディープラーニングを組み合わせは、企業による次世代の規模、精度、効率性、財務の成長を可能にして、よりスマートなテクノロジーを採用するための入口となっています。しかし、従来のマシンビジョンとディープラーニングの微妙な違いや、それらが互いにどのように補完するかを理解することは、その投資を最大化するために不可欠です。  

マシンビジョンとディープラーニングの違いおよび補完については、当社の電子ブック「ディープラーニングとマシンビジョン」をダウンロードしてご覧ください。

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