IoT活用事例

ディープラーニング用の学習データを収集

業種:製造業・工場
導入製品:MODE Factory Cloud

課題

  • ディープラーニング用に摩耗したドリルの学習用画像データを10万枚集めたい
    検査機器とドリルの摩耗状況のデータを時系列に並べてデータを取得し、データをディープラーニングにて分析しアルゴリズムを作成することで、オンデマンドメンテナンスが実施できるようにしたい。

導入効果

ディープラーニング用の学習データとして10万枚の画像データとドリルの摩耗状況のデータを収集しました。ITインフラを構築することなく、3か月で構造化されたデータをクラウド上に蓄積することが可能になりました。データを自社資産化することで、 複数のAI会社と提携し最適なAIアルゴリズム開発につながります。さらにITインフラを構築する場合と比較して約9割のコストカットを実現しました。

ポイント

AIなど解析に必要なデータを工場内ネットワークを利用せず、ゲートウェイを置くだけで簡単にデータの収集を開始することができます。貯めたデータはRest API経由でAIエンジンにフィードすることでデータ活用を促進できます。また工場の機器からPLC経由でデータを取る場合、250種類以上のPLCに対応するHMIが利用可能です。

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ディープラーニングをかけるためには教師データが必要になります。摩耗している状態とカメラデータを時系列に合わせることは骨が折れますが、MODEのG/Wの機能で、統合されて整理されたデータを継続して集めることが可能です。

Satoshi Ueno / Japan Country Manager