Ultralytics YOLOモデルにより、Vivity AIは99.8%の物体検出精度、誤警報の削減、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構築しました。
造船所、石油化学プラント、製造施設などの職場における効率と安全性の向上には、産業オートメーションが不可欠です。しかし、従来の監視システムは古いことが多く、その結果、コストのかかるダウンタイムや安全上のリスクにつながっています。Vivity AIはこうした課題を認識し、リアルタイム監視の強化、ワークフローの効率化、運用上の障害の防止を目的とした、ビジョンAIを活用したソリューションの開発に着手しました。
産業監視を最適化するため、Vivity AIはUltralytics YOLOモデルを使用したコンピュータービジョンソリューションを開発し、リアルタイム産業オートメーションを実現しました。たとえば、同社の産業AIイノベーションには、自動欠陥検出、予知保全、ワークフロー最適化などが含まれます。これにより、各業界で生産の進捗を追跡し、故障が発生する前に異常を検出し、安全規制への準拠を確保できます。
コンピュータービジョンによる産業オートメーションの強化#
製造業では、オートメーションと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社を超える下請け業者と2万人の作業員が関わります。こうした大規模なオペレーションを手作業で監視すると、危険を発見するまでに遅れが生じやすく、事故やコストのかかるダウンタイムのリスクが高まります。
製造業向けのAI駆動型ソリューションを提供する大手企業である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ー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ー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、作業員や設備を追跡し、安全規制への準拠を確保できます。これにより、リスクの高い環境における効率を向上させ、リスクを低減します。
産業オートメーションの障壁：老朽化したテクノロジーと人手不足#
造船所や重金属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。直線型の製造とは異なり、これらの業界では動的で非線形のワークフローが発生するため、オートメーションの導入と継続的な運用が困難です。
最大の懸念の一つは、健康・安全・環境上のリスク（HSE）です。造船所や工場では、大型機械や大きく動く部品を扱うことが多く、事故が発生しやすくなります。効果的なリアルタイム監視がなければ、安全上のインシデントが深刻な業務中断や職場の危険につながる可能性があります。
さらに、インフラの老朽化や古いプロセスは、設備の頻繁な故障、品質管理の問題、環境規制への対応に関する課題を引き起こす可能性があります。多くの製造工場では今でも手作業による監視に依存しており、非効率でエラーが発生しやすい場合があります。
一方、もう一つの深刻化する懸念は、熟練労働者の減少です。上の世代が退職すると、その経験や知識が必ずしも継承されません。この人材ギャップにより、効率的なオペレーションの維持がより困難になります。
これらの懸念を総合し、Vivity AIは、こうした課題に取り組み、オートメーション、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駆動型アプローチの必要性を認識しました。
製造業へのビジョンAIの導入：Vivity AIのソリューション#
リアルタイムの産業監視を可能にするため、Vivity AIはAI駆動型ソリューションに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使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、信頼性、職場の安全性の向上に貢献します。
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モデルを使用してドローン画像を1日に複数回処理し、船体ブロックを検出・追跡し、建造の進捗を監視し、位置ずれを特定します。CADデータと統合することで、ブロックの配置がワークフロー計画と一致していることを確認します。また、生産の遅延をリアルタイムで警告し、問題が業務中断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、24時間365日の設備監視を実現します。リアルタイム分析を提供し、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、まぶしさ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サポートします。
図1. Ultralytics YOLOはドローン画像内の船体ブロックの検出に使用されています。
なぜUltralytics YOLOモデルを選ぶのか#
Vivity AIは、他のビジョンAIモデルと比較して高い精度、高速な処理、効率的なトレーニングを実現できることから、Ultralytics YOLOモデルを選択しました。YOLOはリアルタイム物体検出を可能にします。これは、遅延が大きなコストにつながる可能性がある産業オートメーションにおいて重要です。
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のソリューションに99.8%の検出精度と低レイテンシをもたらしました。造船所や重工業の製造施設などの環境から得られる複雑なビジュアル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監視と安全規制への準拠に最適な選択肢となりました。
YOLOにより年間500万ドル以上を削減#
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、ブロック位置の特定を高速化して効率を向上させ、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300万ドルの削減にも貢献しています。
同様に、製造業や石油化学業界では、Vivity Edge Platformにより、計画外の操業停止1回あたり約200万ドルの収益損失を防ぎ、工場全体への導入時にはさらに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、効率化された監視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事前対応し、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により、Vivity AIのYOLO搭載ソリューションは産業オペレーション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、グローバルパートナーの業務効率、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きます。高度なコンピュータービジョンと機械学習テクノロジーの活用を継続することで、化学、エネルギー、製造業界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を搭載したソリューションの改良と拡張を進める中で、Vivity AIは、Ultralytics YOLOモデルなどのツールを使用してイノベーションを促進し、産業オートメーションと最適化を支援することに引き続き注力しています。
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