WG Tech SolutionsはUltralytics YOLOを活用して工場内の違反をリアルタイムで検出し、安全インシデントを28%削減するとともに、コンプライアンスを強化しています。
産業製造のオペレーションを追跡し、改善することは容易ではありません。特に、多くのプロセスが依然として手作業で行われています。オペレーションの可視性が不足すると、ボトルネックや労働力の未活用といった、見つけにくい非効率が生じることがよくあります。
たとえば、作業員が適切な個人用保護具（PPE）を着用しているか、材料が適切に取り扱われ、積み重ねられているかを確認する安全・コンプライアンス点検は、手作業で行われることが多く、ペースの速い現場では違反を見逃しやすくなります。
こうした隔たりを埋めるため、WG Tech Solutionsは継続的なモニタリングを行うAI搭載の動画分析プラットフォーム、WGDeepInsightを開発しました。コンピュータービジョンモデルやUltralytics YOLOモデルを使用してライブ動画フィードを分析し、オペレーションをリアルタイムで可視化することで、チームが製造プロセスを監視、分析、改善できるよう支援します。
ビジョンAIで工場の生産性と安全性を向上#
WG Tech Solutionsは、実環境向けのインテリジェントシステムの構築に注力するエッジAI企業です。カスタムハードウェア、AIモデル、アプリケーションソフトウェアを組み合わせたエンドツーエンドのAIソリューションを開発し、組織がエッジ上で直接オペレーションを監視、分析、改善できるようにしています。
インドを拠点とする同社は、製造、自動車、農業、医療システムなど、リアルタイムのインサイトと現場でのインテリジェンスが重要な複数の業界で事業を展開しています。
同社の中核プラットフォームであるWGDeepInsightは、AI搭載の動画分析を通じてオペレーションをリアルタイムに可視化するよう設計されています。セキュリティ、監視、安全コンプライアンス、品質検査などのユースケースに対応し、ユーザーはエッジ上で直接、活動を監視し、問題を検出して、ワークフローを改善できます。
コンピュータービジョンモデルとモノの人工知能（AIoT）機能を組み合わせることで、WGDeepInsightはメーカーが工場環境全体で活動を追跡し、コンプライアンスを監視し、オペレーションの可視性を高められるようにします。
工場オペレーションの可視性が損なわれる理由#
工場オペレーションを大規模にモニタリングするには、一貫した可視性が必要ですが、実際の生産環境では簡単には実現できません。作業内容は工程ごとに異なり、作業員は通常、一日を通してさまざまなタスクを担当し、複数拠点に分散した工場では環境条件も変化します。
多くの場合、工場チームはワークフローの追跡に、依然として目視観察や現場での点検に頼っています。こうした従来の方法で基本的な監視はできますが、実際にどのように作業が行われているかについて得られるインサイトには限界があります。
つまり、正確で偏りのない作業時間・動作データを取得することは困難です。安全性やセキュリティが関わる場合、データ不足はさらに深刻な問題となります。PPEの着用違反、不正アクセス、不適切な資材の取り扱いなどは見逃されやすく、対応が遅れると違反の再発防止も難しくなります。
たとえばWG Tech Solutionsは、複数の工場施設を運営する大手設計製造受託企業（ODM）と協業しました。この企業も同様の制約に直面していました。組み立て工程の大半が依然として手作業だったため、生産性、安全性、コンプライアンスの監視は目視点検に大きく依存していました。
生産性と安全コンプライアンスを最適化するため、このODMは、信頼性の高い作業時間・動作データを取得し、各工程における標準作業手順（SOP）の遵守状況を追跡し、安全・セキュリティ違反を検出する、より体系的な方法を必要としていました。
また、適切なチームにリアルタイムでフィードバックを届ける、より効果的な方法も必要でした。自動化なしでこのレベルの可視性を拡大することは、依然として大きな課題でした。
Ultralytics YOLOモデルで工場のモニタリングとコンプライアンスを高度化#
WG Tech Solutionsは、物体検出、物体追跡、インスタンスセグメンテーションなどの主要なコンピュータービジョンタスクを実現するため、Ultralytics YOLOモデルをWGDeepInsightプラットフォームに統合しています。ライブ動画フィードにこれらのモデルを適用することで、チームはオペレーションを継続的に監視し、正確な作業時間・動作データを取得し、非効率をリアルタイムで特定できます。
このアプローチは、前述の大手ODMへの導入で適用されました。WGDeepInsightはハイブリッド構成で導入され、作業ステーションおよび工場全体のIT環境にAxelera Metis AIアクセラレーターを配置し、Voyager SDKによって大規模なエッジ導入を効率化しました。
Ultralytics YOLOモデルの画像認識機能を活用し、工場の各ステーションでの作業を監視し、標準作業手順（SOP）への準拠状況を追跡するとともに、PPEの不着用、無許可の立ち入り、資材の不適切な積み重ねなど、安全およびセキュリティ上の違反を検出しました。
図1. 不規則に積み重ねられた箱の検出にUltralytics YOLOモデルを使用した例です。
これを支援するため、3週間にわたり複数の作業ステーションから動画データを収集し、独自のインターフェースを使ってアノテーションしました。このデータセットを使用して、工場環境に合わせたUltralytics YOLO11やUltralytics YOLOv8などのUltralytics YOLOモデルをトレーニングし、ファインチューニングしました。
実環境で信頼性の高い性能を確保するため、追加の推論ロジック、パラメーター調整、最適化手法によってモデルをさらに強化しました。導入後、このプラットフォームはリアルタイム監視と違反の自動検出を可能にし、データに基づく一貫した業務状況の可視化を実現しました。
Ultralytics YOLOモデルを選ぶ理由#
WG Tech Solutionsにとって、Ultralytics YOLOモデルは、さまざまな工場のユースケースに迅速に適応できるコンピュータービジョンソリューションを構築するための強固な基盤となりました。エッジで高性能な推論を実行できるため、大規模な製造環境に適していました。こうした環境では、低レイテンシと継続的な監視が不可欠です。
Ultralytics YOLOモデルは、ONNX、PyTorch、NCNNなど、デプロイに利用できるさまざまなエクスポート形式にも柔軟に対応しました。そのため、エッジデバイスと中央システムの両方に統合し、ハイブリッドアーキテクチャを構築しやすくなりました。
全体として、Ultralytics YOLOモデルを活用することで、WG Tech Solutionsは大規模な工場環境全体で信頼性の高い性能を維持しながら、カスタマイズしたソリューションをより迅速に提供できました。
WGDeepInsight、Ultralytics YOLOで従業員の違反を28%削減#
Ultralytics YOLOモデルを活用したWG Tech SolutionsのWGDeepInsightプラットフォームは、工場業務の継続的な監視と分析を実現し、安全性、コンプライアンス、業務状況の可視性を向上させています。
大手ODM企業では、従業員の安全違反が28%減少しました。デバイス上で低レイテンシに処理されるリアルタイムアラートにより、対応が迅速化し、同じ問題の再発も減少しました。その結果、工場全体で安全規定がより一貫して遵守されるようになりました。
このプラットフォームは各ステーションでの標準作業手順への準拠状況を追跡し、違反が発生すると通知しました。また、PPEの誤使用、無許可の立ち入り、過密状態、工程の未実施や誤りなどの問題も特定しました。
たとえば、トレイの取り扱い工程では、製品が正しく取り出されて配置されたか、各手順が所定の順序どおりに実施されたかを確認し、逸脱があれば通知しました。
図2. 片手でのトレイ取り扱いの検出を支援するUltralytics YOLOモデル。
さらに、他の業務やセキュリティ関連の工程にも活用範囲を広げました。CCTV監視室では、システムが人員の配置状況をリアルタイムで追跡し、人数が必要な基準を下回るとアラートを発信しました。
一方、品質検査工程では、作業手順を確認し、指定されたツールの使用を徹底するとともに、作業ごとの所要時間を監視し、逸脱があれば通知することで、一貫した基準の維持を支援しました。
こうした画像認識による分析結果から、時間の経過とともにプロセスの問題箇所がより明確になり、対象を絞ったトレーニングによる是正措置を支援しました。
アラートとフィードバックの仕組みは顧客の要件に合わせて調整し、既存の工場ワークフローと柔軟に統合しました。通知はメール、メッセージングシステム、役割ベースのダッシュボードなどを通じて配信され、関連するインサイトが適切なチームにリアルタイムで届くようにしました。
また、適切なツールの使用や、管理区域での最低人員数の維持など、重要な手順が一貫して遵守されるようになりました。その結果、日々の業務がより安定し、工場全体でのコンプライアンスが強化されました。
工場環境全体にリアルタイム監視を拡大#
産業オートメーションの進化に伴い、手作業を伴う業務の可視性と一貫性を高めるうえで、コンピュータービジョンが重要になっています。WG Tech SolutionsはUltralytics YOLOモデルをカスタマイズし、WGDeepInsightプラットフォームを新たな工場環境やワークフローに拡大する計画です。
これにより、工場内の安全・セキュリティ監視から工程レベルのチェックまで、幅広いユースケースに対応できます。エッジへのデプロイ、リアルタイム分析、Axelera MetisエッジAIアクセラレーターと組み合わせることで、製造環境全体にスケーラブルな監視と一貫した業務インサイトを提供します。
業務ワークフローへのVision AIの活用を検討していますか？Ultralytics YOLOモデルを使い始めるには、GitHubリポジトリとライセンスオプションをご覧ください。医療分野のAIや製造業のVision AIなどの活用例と、Axelera AI Export and Deployment | Ultralytics DocsなどのエッジAIアクセラレーターについてご紹介します。
