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製造AIの導入を検討するときに実際に直面する論点をまとめました。データの準備、モデルの検証、運用段階での判断基準を扱います。
製造データ標準化 — AASとKS X 9101が実際に担うこと
AAS(資産管理シェル)、OPC-UA、KS X 9101がそれぞれ何を解決するのか、製造データ標準化をどの順序で進めるのかを整理しました。標準化を飛ばした場合に後から生じるコストも扱います。
射出成形の難検出不良、AIビジョン検査は何が違うのか
ルールベースのビジョンカメラが射出成形工程の難検出不良を見逃す理由と、ディープラーニングによる検査がそれをどう扱うかを整理しました。不良サンプルが少ない場合のアプローチや、ライン速度を維持する方法まで扱います。
AI予知保全、始める前に確認すべきデータと手順
AI予知保全の導入にどのようなデータがどれだけ必要か、どの順序で進めるのかを整理しました。センサーの種類とサンプリング周期、故障履歴の最低条件、検証段階で見落としがちな点まで扱います。