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2021.02.03 09:23

SK C&C社の製造デジタル部門長H.J.Ryu氏、“アイファクトリースマートビジョンは非専門家でも既に検証されたAIアルゴリズムで、本人の業務によって容易く構成・分析できるソリューション。”




人の目でつかみ出せないマイクロメートル(μm)ピクセル単位の微細な差もつかみ出す「AI目」が公開された。

SK C&C社は2月3日、人工知能(AI)を搭載した汎用ソリューション「アイファクトリースマートビジョン(I-FACTs Smart Vision)」を公開して、本格拡散に立ち上がった。

SK C&C社のアイファクトリースマートビジョンは、画面の最小単位ピクセルを読み込んで、読んだ情報を早く学習する能力を持つ汎用AIパッケージソリューションで、生産工程全般にわたる部品および完成品の不良を除去する品質管理(QA, Quality Assurance)業務や水質管理などのESG(Environment∙Social∙Governance)分野で活用度が期待される。

カメラやCCTVを通じて生成されたイメージを収集し、データを分析して不良検査、製品識別、寸法測定等、既存作業者が効果の別途品質装備を活用しなければ出来なかった検査作業をAIがより早く、正確に遂行できるようになること。

アイファクトリースマートビジョンは、数年にわたってハイテック(Hi-Tech)、自動車、鉄鋼、一般製造等で既に優秀性を認められた。

ディープラーニング基盤イメージ類型学習を通じて、半導体、素材、バッテリー、鉄鋼切断面の計測等の品質管理でその真面目を発揮した。
自動車部品の外観検査や中古携帯電話の等級分類でも、人の目でつかみ出せなかった微細欠陥を見つけた。

今年は廃水の微生物の探索及び分類等まで適用は荷を拡大している。

SK C&Cは、アイファクトリースマートビジョンに、今まで主要産業現場に適用したAI基盤の各種製品のイメージ処理・分類・比較分析・学習の全ての機能を集めた。

作業者経験に基盤した分類業務をAI学習と分類技術に代替し、分類基準を標準化して分類の正確度を上げた。
マシンラーニングとディープラーニングを結合した推論と予測を通じて、定義してない不良も発見する。

大量のデータから自分で不良品の特徴を探し出して学習する教師なし学習(Self-learning)が可能なことである。
既存工程が全部完了された後に不良有無を判定してた既存のプロセスを、リアルタイム自動検収に変えてくれる。

又、リアルタイム動画からも最適な分析イメージを探索し、分類及び分析が出来るので可能なことである。簡単な活用教育だけを受ければ、現場の業務担当者誰でもAIモデリングが出来る。

現場で多く活用するイメージ処理アルゴリズムと、AI学習・分類アルゴリズムを業務プロセス別に形態素化して提供する。
担当者は業務プロセスによってアルゴリズムを、例えばレゴのように合わせながら、何回のクリックだけで分析モデルを構成できる。

新しくリリースされるアルゴリズムを持続的にアップグレード出来るし、工程・ライン変動によって自由に変更は勿論、適用前に「随時シミュレーション」で適用エラーも最小化出来る。

アイファクトリースマートビジョンは、自体プライベートブランド基盤に構築することは勿論、パブリッククラウド基盤で購読型サービスとしても利用可能である。
業務の規模及び現場の状況によって、プライベートとパブリッククラウドを混合運営することも一つの方法である。

SK C&C社の製造デジタル部門長H.J.Ryu氏は、“アイファクトリースマートビジョンは非専門家でも既に検証されたAIアルゴリズムで、本人の業務によって容易く構成・分析できるソリューション。”“不良監視による生産性向上は勿論、保健、安全及びESGの分野でも活用できると期待している”と述べた。

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