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エッジAIを用いた制御

機械制御の高度化

Drone

AIが将来の状態を予測し、その結果を制御に組み込むことで既存制御の高度化を実現します。特にPID制御と組み合わせることで、既存のPID制御の課題である外乱に強い制御を実現できます。

匠の技をAIで継承

Forklift

"匠の技"のような言語化されていない緻密な作業や、周辺環境に応じた操作をAIが再現します。工作機械の操作や、フォークリフトや建機の操縦を自動化します。

パラメータチューニングの自動化

Motor

一般にPID制御などのパラメータを決定するためには、実機での試行錯誤が必要とされます。 AIにより実機の挙動をシミュレーションすることで、チューニングを簡単にします。

機械の経年劣化への適応

Machine-Deterioration

機械に組み込まれた後もAIが学習を続けることで、経年劣化などの環境変化に応じた制御を可能にします。

環境変化への追従

production-line

産業用機械が出荷された後も学習を行い、導入された現場の状況が変化していっても、最適な制御を継続します。

パーソナライゼーション

Smart-Watch

ユーザーの個人差をAIが学習し、ユーザーに寄り添った自動制御を実現します。
産業用機械の個体差の補正も行います。

センサー値の補正

Sensor

センサーに組み込まれたマイコンでAIが動作し、センサーの経年劣化によって生じる誤差を修正します。

ソフトセンサの実現

Sensor-Fusion

センシングが困難な部分の状態を推定することもできます。複数のセンサを組み合わせて、制御に利用するセンサ・フュージョンを実現します。

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エッジAIを用いた異常検知

予知保全

solution_cbm

センサーの値を監視し、生産設備や機械の故障が起きる前に警告します。 CBM(Condition Based Maintenance)とも呼ばれます。

故障検知

technology_feature

設備不良が起きた時に、直ちに機械の動作を停止し、大きな事故を防ぎます。

不良品判定

technology_feature

生産設備のセンサー情報から、作られた製品が良品か不良品かを判定します。

エッジAI導入までの流れ

1. AIプロジェクト立ち上げ

・エッジAI基礎講座※
・目的設定
・PoC要件定義
・データ取得

※有償プログラム
ご希望の場合のみご提案

2. PoC
(概念実証)

・データ探索
・AIモデル作成
・評価
・レポート報告

3. 共同開発

・実用の具体案策定
・AIシステム構築
・本番環境への実装

4. 実用化

・ライセンス契約締結
・AIシステムの保守