製造業におけるAI開発および活用の実態

製造業におけるAI開発および活用の実態に関連する解説記事やダウンロード資料などをお届けします。

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調査レポート:

TechFactoryでは「製造業のAI活用」についてアンケート調査を行った。業務でAIに携わっている率はまだ3割強であるが、携わっている回答者の4割以上が「商品化を前提としている」としており、製造業におけるAI活用は製品化を前提としたフェーズにあることが分かった。しかし、フェーズが進んだことにより課題も明らかになり……(続きは「調査レポート」にて)

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KDDI IoTクラウド 〜工場パッケージ〜:

KDDIは、工場の生産設備の稼働状況を可視化し、故障の予兆を検知するサービス「KDDI IoTクラウド 〜工場パッケージ〜」の提供を2018年8月上旬から開始する。

(2018年6月25日)
システム計画研究所:

システム計画研究所は、製造業向け外観検査ソフトウェア「gLupe」開発キットの販売開始を発表。数十枚の正常データのみで学習し、不良品を検出できるという。

(2018年6月25日)
TechFactory通信 編集後記:

製造業がAI(機械学習)に熱い視線を送っています。AIの活用で故障予知や技術伝承などといった問題を解決しようと各社が取り組んでいるものの、「ある問題」についてはまだ解決の糸口がつかめていません。

(2018年6月23日)
コニカミノルタ事例:

コニカミノルタが本格的なデータ活用に取り組んで1年半が経過し、故障予知から「顧客満足度UP」や「部品寿命の延長」といった成果を得るまでとなった。では、どうやって故障予知をビジネスに結び付けたのか、得られた知見と課題とは何か。製造業でのデータ活用はどのように進めるべきか、「SAS FORUM JAPAN 2018」にて担当者が語った。

(2018年5月28日)
日本システムウエア Toami Analytics for 予知保全:

日本システムウエア(NSW)は、製造業向け予知保全サービス「Toami Analytics for 予知保全」の提供開始を発表した。

(2018年5月22日)
東京エレクトロン デバイスなど3社が連携:

東京エレクトロン デバイス、金沢エンジニアリングシステムズ、ウイングアーク1stの3社は、生産設備の予知保全を実現する「IoT&AIシステム構築ソリューション」を開発し、提供を開始する。

(2018年5月11日)
ミック経済研究所:

製造業においてAI(機械学習)を利用した予兆保全にかかる期待は大きいが、2017年時点ではまだ実証実験にすぎず、本格的な利用は2019年以降になるとの予測をミック経済研究所が発表した。

(2018年4月19日)
大阪ガス DataRobot 導入事例:

機械学習を利用した予兆保全にかかる期待は大きいが、特性上ブラックボックスが残るため現場の理解を得られない可能性も残る。機械学習導入で故障時の対応時間短縮などの成果を出している大阪ガス担当者の語る、現場定着のコツとは。

(2018年3月20日)
企業動向を振り返る 2018年4月版:

Armといえば組み込みシステムにおける「一強」とも呼べる存在ですが、モバイル機器や産業機器などにおけるAI実行が一般化する時代において、その地位は揺らぐのかもしれません。

(2018年5月16日)
ミック経済研究所:

製造業においてAI(機械学習)を利用した予兆保全にかかる期待は大きいが、2017年時点ではまだ実証実験にすぎず、本格的な利用は2019年以降になるとの予測をミック経済研究所が発表した。

(2018年4月19日)
組み込みAI:

AIが組み込み機器にもやってくる――。2017年は各社が「組み込みAI」の実現に向けて取り組んだが、どれほどの進みをみせたのだろうか。Embedded Technology展(ET2017)の会場から推察する。

(2017年12月21日)
クアルコム:

NXPの買収を進めるクアルコムの幹部が来日、同社の事業戦略を語った。半導体企業の新要素として期待されるAIについては「電力もしくは価格当たりの効率性能が大きな意味を持つ」と、モバイルで鍛えられた企業ならではの見解を示した。

(2017年12月25日)
製造業のIoTスペシャリストを目指そう(4):

AI(人工知能)はその適用範囲を広げ、製造業でも利用され始めています。まずは「製造業におけるAI」について理解することから始めましょう。

(2017年11月16日)
矢野経済研究所 国内故障予知ソリューション動向:

矢野経済研究所は、設備機器ベンダー、プラント事業者、ITソリューションベンダーを対象に実施した「国内故障予知ソリューション動向に関する調査」の結果概要を発表した。

(2017年9月11日)
アナリストオピニオン:

実用的で一般企業でも使えるAI(人工知能)技術は何か? 今現在(2017年)、そして2〜3年先(2020年)という観点で2つの技術を取り上げる。

(2017年6月13日)
オムロン:

オムロンは各種FA機器に最適なAIアルゴリズムを搭載し、熟練技術者の知見や勘をAIに置き換えることで製造業が抱える課題を解決し、“機械が人の能力、創造性を引き出す”未来のモノづくり現場の実現に取り組んでいくことを発表した。

(2017年5月9日)
組み込みAI:

人工知能(AI)は組み込みの世界にとっても、無関係な存在ではなくなりつつある。FPGA大手を傘下に収めたインテルの考える「AIとFPGAの関係」とは。

(2017年4月14日)
ルネサス e-AI:

新規ではなく「追加」で、人工知能による予防保全を実現するソリューションをルネサスが発表した。組み込み機器でのAI利用を容易にする「e-AI」によるものだ。

(2017年4月14日)

関連ブックレット

特選ブックレットガイド:

IoT時代の組み込み系ソフトウェア品質を問う際、1つの指針となるのがIPA/SECのガイドブックだ。2018年3月に公開された「つながる世界の品質確保に向けた手引き」を元に、IoTの品質問答を紹介する。

(2018年5月29日)
特選ブックレットガイド:

TechFactoryに掲載された記事を、読みやすいPDF形式の電子ブックレットに再編集してお届けする「エンジニア電子ブックレット」。今回は『IoT検定模試(2)IoTシステムの構成と人工知能について』を紹介します。

(2017年12月5日)
特選ブックレットガイド:

言うまでもなくソフトウェアテストは重要だが、IoTやAIなどの新しい概念によってソフトウェア自体の在り方が変わりつつある中、旧来からのテストを踏襲するだけでは成果は得られない。新時代のソフトウェアテストについて考察する。

(2017年5月16日)
特選ブックレットガイド:

AIの活用がさまざまな領域で進もうとしており、それは強大な計算力を持てない組み込み開発領域でも変わりません。「組み込みAI」とも呼べる技術の実装に向け、半導体の巨人であるインテルも本腰を入れています。

(2017年5月9日)
特選ブックレットガイド:

AIの中で「CNN(畳み込みニューラルネットワーク)」はAlphaGoのような華々しい事例もあり注目されている。注視するのはエレクトロニクス各社も同様であり、CNNによる推論という手法は定着するといえるだけの理由がそろっている。

(2018年4月17日)
特選ブックレットガイド:

AIを活用した高度運転支援システム/自動運転の研究開発を通じて、安心、安全なクルマ社会の実現を目指すデンソー。同社が取り組む「AI R&Dプロジェクト」について紹介する。

(2017年8月25日)
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