製造業におけるコンピュータ・ビジョンがインダストリー4.0エコシステムの一部として最適な理由

コンピュータ・ビジョンは、現代のコネクテッド・ファクトリーに不可欠な要素として急速に台頭しています。

コンピュータビジョンは何十年も前から製造業で使用されていますが、機械学習と画像処理の最近の進歩により、製造業での新しい使用例が可能になりました。もはや構造化された反復作業に限定されることなく、AI支援型コンピュータビジョンプラットフォームは、ますます複雑化する環境でも機能することができます。AI支援型コンピュータビジョンプラットフォームは、オペレーターと連携して継続的に作業することで、効率の向上、エラーの減少、データの改善につながります。

しかし、すべてのマシンビジョンプラットフォームが同じメリットを提供するわけではありません。コンピュータ・ビジョン・ソリューションが最も効果的なのは、スマート工場に戦略的に統合され、ラインでのデジタル・パフォーマンスとヒューマン・パフォーマンスの両方が強化されたときです。

Tulip、最高のコンピュータ・ビジョン・ソリューションには2つの重要な特徴があることを発見しました：

1. オペレーターを補強する-つまり、オペレーターと協力して、より効果的で正確、効率的な作業を実現します。
2. インダストリー4.0のエコシステムの一部として機能します。

言い換えれば、コンピュータ・ビジョンの恩恵を最大限に享受するためには、組織は以下の2点を考慮する必要があります：1.)1.)その技術によってオペレータやエンジニアがどのように能力を発揮できるか、2.)その技術の利点を最大限に引き出すために、他の技術がコンピュータビジョンソリューションとどのように連携するか。

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マシンビジョンとは？

マシンビジョンは 、歴史的にコンピュータビジョン技術の製造アプリケーションのサブセットを指します。1980 年代以降、カメラ、ライト、リフレクタ、ソフトウェアなどのシステムは、視覚に基づく作業の自動化と最適化に役立ってきました。品質保証、コンプライアンス、在庫管理などの強力なアプリケーションにより、マシンビジョンのバージョンは、効率的な製造に不可欠なものとなっています。例えば、マシンビジョンシステムは

• ボトリングラインのボトルの充填レベルを監視し、基準からの逸脱を検出し、自動的に是正措置を開始します。
• 機械加工された部品の品質不良を検出します。
• 超人的な速度で連続的な視覚情報を処理

しかし、これらのシステムは反復的で構造化されたシナリオに限定されます。カメラ、ソフトウェア、厳重に制御された照明など、そのコストは高額になりがちです。製造業で初期の機械学習を使用した最初のシステムのひとつですが、プログラミングには専門家が必要で、一度導入すると融通が利きません。

大まかに言えば コンピュータビジョンとは、コンピュータが視覚入力から情報を抽出、処理、分析するための数多くの手法のことです。この技術の応用範囲は広い。コンピュータ・ビジョンは、以下のようなシステムを支えています：

• ドライバーレスカーが周囲の環境を処理するのを支援
• ソーシャルメディア上のユーザーの写真から、年齢、性別、アクティビティ、位置情報などの特徴を読み取ります。
• 工場内での複雑な組立作業におけるオペレーターの誘導

既存のマシンビジョンシステムとは対照的に、最新のコンピュータビジョンシステムはより柔軟です。制御された環境で構造化された情報を処理するだけでなく、これらの新しいシステムは、半構造化または非構造化シナリオで機能する能力が向上しています。また、反復的で自動化されたプロセスに限定されません。

インダストリー4.0コンピュータビジョンシステムは、オペレータと連携し、オペレータのアクションに反応し、新しい形のデジタル-ヒューマンインタラクションを可能にします。

このことを念頭に置いて、組織がコンピュータビジョンシステムを最大限に活用するにはどうすればよいのでしょうか？

製造業の中心は人間です。そのため、最高のコンピュータ・ビジョン・ソリューションはオペレーターと連携し、より効率的で正確な作業を実現します。

最新のコンピュータ・ビジョン・ソリューションは、いくつかの方法でオペレーターの負担を軽減することができます。

インダストリー4.0のコンピュータ・ビジョン・ソリューションは、タスクを実行するオペレーターを追跡するだけではありません。応答もします。

このような対応には様々な形があります。コンピュータビジョンシステムは、製造業者の作業でトレーニングされ、工程内のすべてのジェスチャーを認識し、各工程を完了する際に複雑な作業指示を通してオペレーターをガイドすることができます。コンピュータ・ビジョンは、工程レベルでの監視を提供することで、オペレータが作業するインラインでの品質チェックを支援することができます。システムによっては、オペレータの動作を経時的に検出・分類し、エンジニアに各工程のタイミングと実行の可視性を提供することもできます。

オペレーターとコンピュータ・ビジョンの間のこの物理-デジタル-物理のフィードバック・ループから生まれるのは、より効率的で、ミスが少なく、徹底したリアルタイムのデータ収集によってより可視化されたプロセスです。

これまでの議論で一貫しているのは、コンピュータ・ビジョンは統合された技術群の一部として最もうまく機能するということです。

オペレーターを補強するには、パフォーマンスに関するデータを収集するコンピューター・ビジョン・システム以上のものが必要です。むしろ、効率を最大化するための視覚的作業指示書やSOPのようなフレームワークが必要です。オペレーターとの通信やデータ交換を促進するためには、他のIoTデバイスが必要です。また、他のオペレーション・アプリとの統合も有効です。

コンピュータ・ビジョンの約束のひとつは、プロセスを継続的にリアルタイムで可視化することです。その名の通りです。しかし、コンピュータ・ビジョン・システムによって収集されたデータは、機械からのデータや他の視覚的でないオペレータのデータとのコンテキストに置かれたとき、より意味を持ちます。コンピュータビジョンは新しいデータソースを提供することができますが、それでもコンテキストと妥当性のために完全な画像が必要です。

要するに、コンピュータ・ビジョンの最大の利点は、システムがリアルタイムでオペレータの行動に反応し、影響を与える信号を送ることができるときに発揮されます。そして、コンピュータ・ビジョンがリアルタイムでオペレーターと対話するためには、それをサポートする技術が必要です。エコシステムが必要なのです。

現状では、コンピュータビジョンはデジタル工場の重要な一部です。オペレーターやエンジニアに、より良いデータを収集し、オペレーターに力を与え、アセンブリのエラーを防止するツールを提供します。

デジタルトランスフォーメーションを考えている人は、コンピュータビジョンがオペレーターを補強し、インダストリー4.0のエコシステムの一部として機能するときに、最も効果的に機能することを念頭に置くべきです。