Ultralytics YOLOモデルにより、Vivity AIは物体検出精度99.8%、誤報の削減、安全性の向上を実現するリアルタイム産業オートメーションソリューションを開発できました。
産業オートメーションは、造船所、石油化学プラント、製造施設などの職場で効率と安全性を高めるうえで不可欠です。しかし、従来の監視システムは古くなっていることが多く、高額なダウンタイムや安全上のリスクにつながります。Vivity AIはこうした課題を認識し、リアルタイム監視を強化し、ワークフローを効率化し、業務上の障害を防ぐVision AIソリューションの開発に取り組みました。
産業監視を最適化するため、Vivity AIはUltralytics YOLOモデルを用いたコンピュータービジョンソリューションを開発し、リアルタイムの産業オートメーションを実現しています。たとえば、同社の産業向けAIイノベーションには、自動欠陥検出、予知保全、ワークフローの最適化が含まれます。これらは、業界が生産の進捗を追跡し、故障が発生する前に異常を検知し、安全規制への準拠を確保するのに役立ちます。
コンピュータビジョンで産業オートメーションを強化#
製造業では、自動化や安全監視に関する課題に日常的に直面しています。たとえば造船所だけでも、1隻の船の建造に1,000人を超える下請け業者と2万人の作業員が携わります。こうした大規模な作業を手動で監視すると、危険の発見が遅れ、事故や高額なダウンタイムのリスクが高まることがよくあります。
製造業向けAIソリューションの主要プロバイダーであるVivity AIは、こうした課題に対応するため、Ultralytics YOLOモデルを使用したコンピュータビジョンソリューションを構築しました。物体検出などのコンピュータビジョンタスクを活用することで、Vivity AIのイノベーションは危険を特定し、作業員や機器を追跡し、安全規制への準拠を確保します。これにより、重要性の高い環境で効率を高め、リスクを軽減します。
産業オートメーションの障壁：老朽化した技術と労働力不足#
造船所や重金属製品の製造工場などの産業環境では、デジタルトランスフォーメーションが複雑になることがあります。直線的な製造とは異なり、こうした業界では動的で非線形なワークフローが用いられるため、自動化の導入と維持が困難です。
最大の懸念事項には、健康、安全、環境リスク（HSE）があります。造船所や工場では、重量のある機械や大型の可動部品を扱うことが多く、事故が起きやすくなります。効果的なリアルタイム監視がなければ、安全上の事故が深刻な混乱や職場の危険につながる可能性があります。
また、インフラの老朽化や時代遅れのプロセスは、設備の頻繁な故障、品質管理の問題、環境規制への準拠に関する課題を引き起こすことがあります。多くの製造工場では依然として手作業による監視に頼っており、非効率でミスが起こりやすい場合があります。
一方で、熟練労働者の減少も懸念されています。高齢世代が退職する際、その経験や知識が必ずしも次世代に受け継がれるとは限りません。この人材ギャップにより、効率的な業務運営の維持が難しくなっています。
こうした懸念を踏まえ、Vivity AIは、これらの課題に取り組み、自動化、安全性、従業員の知識継承におけるギャップを埋める、よりスマートなAI主導のアプローチが必要だと認識しました。
製造業におけるVision AIの導入：Vivity AIのソリューション#
リアルタイムの産業モニタリングを実現するため、Vivity AIはAI主導のソリューションにUltralytics YOLOモデルを統合しました。コンピュータービジョンタスクを活用して時間のかかる手作業のプロセスを自動化することで、これらのソリューションは効率性、信頼性、職場の安全性の向上に役立ちます。
Vivity AIの主なソリューションは次のとおりです。
- Dynamic Visual Intelligence（DVI）：YOLOモデルを使用し、ドローン画像を1日に複数回処理して、船舶ブロックを検出・追跡し、建設の進捗を監視し、位置ずれを特定します。CADデータと統合することで、ブロックの配置が作業計画に一致していることを確認します。また、生産の遅れをリアルタイムで通知し、問題が混乱を引き起こす前にチームが対処できるようにします。
- Vivity Edge：危険な産業環境向けに構築されたこのプラットフォームは、YOLOを搭載した防爆カメラを使用して、機器を24時間365日監視します。リアルタイム分析を行い、故障の初期兆候を検出して、保守スケジュールの最適化を支援します。また、振動、霧、逆光などの厳しい条件にも対応し、正確な監視と安全規制への準拠を支えます。
図1 Ultralytics YOLOを使用して、ドローン画像から船舶ブロックを検出しています。
Ultralytics YOLOモデルを選ぶ理由#
Vivity AIは、他のVision AIモデルと比べて精度が高く、処理が速く、効率的にトレーニングできることから、Ultralytics YOLOモデルを選びました。YOLOはリアルタイム物体検出を可能にします。遅延が大きなコストにつながる産業オートメーションでは、これは非常に重要です。
より長いトレーニング時間と高い計算能力を必要とする従来のモデルとは異なり、YOLOはVivity AIのソリューションで99.8%の検出精度と低レイテンシを実現しました。造船所や重工業施設のような環境から得られる複雑な視覚データを処理できるため、スケーラブルなリアルタイム産業モニタリングと安全基準への準拠に最適な選択肢となりました。
YOLOにより年間500万ドル超を削減#
Ultralytics YOLOを使用して構築されたVivity AIのコンピュータービジョンソリューションは、複数の業界に大きな影響をもたらしています。
たとえば造船業では、同社のDynamic Visual Intelligence（DVI）ソリューションによりブロックの位置を迅速に特定できるようになり、効率が向上して年間200万ドルを削減しました。また、船舶組み立ての追跡を最適化することで、年間300万ドルのコスト削減にも貢献しています。
同様に、製造業や石油化学産業では、Vivity Edge Platformが計画外の操業停止による約200万ドルの収益損失を防ぎ、工場全体への導入によってさらに30万ドルの生産性向上を実現しました。
故障検出でほぼ100%の精度を達成し、誤警報率を0.1%未満に維持するVivity Edgeは、効率化されたモニタリングと即時の警告通知を提供します。これにより、技術者は潜在的な問題に先回りして対処し、ダウンタイムを最小限に抑えられます。
最終的に、60 FPS（フレーム/秒）のリアルタイム推論を実現するVivity AIのYOLO搭載ソリューションは、産業業務の信頼性と生産性を高めています。
コンピュータービジョンによるデジタルトランスフォーメーションの推進#
Vivity AIは今後、世界中のパートナー企業の業務効率、安全性、環境規制への準拠をさらに向上させることに取り組んでいます。高度なコンピュータービジョン技術と機械学習技術を引き続き活用し、化学、エネルギー、製造業の企業がデジタルトランスフォーメーションの目標を達成できるよう支援することを目指しています。
AIを活用したソリューションの改良と拡充を進める中でも、Vivity AIはイノベーションを推進し、Ultralytics YOLOモデルなどのツールを活用して産業オートメーションと最適化を支援することに注力しています。
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