WG Tech SolutionsがUltralytics YOLOとAxeleraのAIアクセラレータで安全違反を28%削減

産業用製造現場のオペレーションの追跡と改善は、多くのプロセスが依然として手作業であるため、困難を伴う場合があります。オペレーションの透明性が不足していると、ボトルネックや労働力の過小利用など、把握しにくい隠れた非効率性が生じがちです。

例えば、作業者が適切な個人用保護具（PPE）を着用しているか、材料が正しく取り扱われ積み重ねられているかといった安全・コンプライアンスチェックは、多くの場合手作業で行われており、動きの速い現場では違反が見落とされやすくなります。

これらのギャップを埋めるため、WG Tech Solutionsは継続的モニタリングのためのAIを活用した映像解析プラットフォームであるWGDeepInsightを開発しました。Ultralytics YOLO modelsのようなcomputer visionモデルを使用してライブ映像フィードを解析することで、同プラットフォームはオペレーションのリアルタイムな可視化を実現し、製造プロセスの観察、分析、改善をチームがサポートします。

ビジョンAIを活用した工場生産性と安全性の向上#

WG Tech Solutionsは、実環境向けのインテリジェントシステム構築に注力するエッジAI企業です。同社は、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ており、組織がエッジ環境で直接オペレーションの監視、分析、改善を行うことを可能にしています。

インドに拠点を置く同社は、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不可欠な多様な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搭載のビデオ分析を通じてオペレーションをリアルタイムで可視化するように設計されています。このプラットフォームは、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を強化し、ユーザーがエッジで活動を監視し、問題を検出し、ワークフローを改善できるようにします。

WGDeepInsightは、コンピュータビジョンモデルとAIoT（人工知能モノのインターネット）機能を組み合わせることで、製造業者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、運用状況の可視性を向上させることを可能にします。

なぜ工場現場で可視性が低下するのか#

工場オペレーションを大規模に監視するには一貫した可視性が求められますが、実際の生産環境では、そう簡単にはいきません。ステーションごとに活動が異なり、作業者は通常1日の間に複数のタスクを処理し、分散した工場設備全体で状況が変化するためです。

多くの場合、工場の現場チームはワークフローを追跡するために、依然として手作業による監視や現場確認に頼っています。こうした従来の手法では基本的な監視は可能ですが、実際の作業がどのように行われているかという詳細な洞察には限界があります。

言い換えれば、正確かつ偏りのないタイム・アンド・モーション（動作時間）データを収集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、このデータ不足はさらに重大な課題となります。PPE（個人用保護具）の不着用、不正侵入、incorrect material handlingなどの問題は見落とされやすく、対応の遅れが違反の再発防止をさらに困難にします。

例えば、WG Tech Solutionsは、同様の制約に直面していた複数の工場施設を運営する大手ODM（相手先ブランド製造受託業者）と協働しました。このODMの組み立てプロセスの大部分は依然として手作業であったため、生産性、安全性、コンプライアンスの監視は視覚的な確認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、ODMは、信頼性の高い時間と動作のデータを収集し、ステーション全体でのSOP順守を追跡し、安全およびセキュリティ上の違反を検出するための、より体系的なアプローチ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提供するための、より効果的な方法も求められていました。自動化なしでは、このレベルの可視性を拡張することが主要な懸念事項となっていました。

Ultralytics YOLOモデルによるスマートな工場監視とコンプライアンス#

WG Tech Solutionsは、WGDeepInsightプラットフォームにUltralytics YOLO modelsを統合することで、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computer vision tasksを可能にしています。これらのモデルをライブ映像フィードに適用することで、同プラットフォームはチームによるオペレーションの継続的モニタリング、正確なタイム・アンド・モーションデータの収集、および非効率性のリアルタイムな特定を実現します。

このアプローチは、前述の大手ODMとの導入事例において適用されました。WGDeepInsightはハイブリッド構成で導入され、ワークステーションおよび工場全体のIT環境にはAxelera Metis AIアクセラレータが配備され、Voyager SDKによって大規模なエッジ展開が効率化されました。

Ultralytics YOLOモデルのビジョン機能は、工場ステーション全体のオペレーション監視、SOP順守の追跡、そしてPPEの不適合、不正アクセス、不適切に積み重ねられた材料といった安全およびセキュリティ上の違反検出に使用されました。

図1。Ultralytics YOLOモデルを使用して不規則に積み上げられた箱を検出する例。

これをサポートするため、複数のワークステーションから3週間にわたって映像データが収集され、独自インターフェースを使用してアノテーションが行われました。このデータセットは、工場環境に合わせて調整された、Ultralytics YOLO11やUltralytics YOLOv8を含むUltralytics YOLO modelsのトレーニングとファインチューニングに使用されました。

モデルには、推論ロジックの追加、パラメータチューニング、最適化技術が施され、実環境で確実にパフォーマンスを発揮できるように強化されました。導入後、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実現し、データに基づいた一貫した運用状況の可視性を提供しました。

なぜUltralytics YOLOモデルが選ばれるのか#

WG Tech Solutionsにとって、Ultralytics YOLO modelsは、さまざまな工場のユースケースに素早く適応できるcomputer vision solutionsを構築するための強固な基盤を提供しました。エッジ環境において高性能な推論を実現するその能力により、低レイテンシと継続的モニタリングが不可欠である大規模な製造セットアップにとって優れた選択肢となりました。

また、Ultralytics YOLO modelsは、ONNX、PyTorch、NCNNなど、デプロイ用のさまざまなエクスポートフォーマットにおいて柔軟性を提供しました。これにより、ハイブリッドアーキテクチャに向けてエッジデバイスと一元化されたシステムの双方との統合が容易になりました。

全体として、Ultralytics YOLOモデルを採用したことで、WG Tech Solutionsは大規模な工場環境全体で信頼性の高いパフォーマンスを維持しつつ、カスタマイズされたソリューションを迅速に提供できるようになりました。

WGDeepInsightがUltralytics YOLOにより作業者の違反を28%削減#

Ultralytics YOLOモデルを使用するWG Tech SolutionsのWGDeepInsightプラットフォームは、工場オペレーションの継続的な監視と分析を提供し、安全性、コンプライアンス、運用の可視性を向上させます。

前述の大手ODMのケースでは、作業者の安全違反が28%減少しました。デバイス上で低遅延で処理されるリアルタイムアラートにより、対応時間が短縮され、繰り返しの問題が減少しました。その結果、工場現場全体で安全プロトコルの順守がより一貫したものとなりました。

同プラットフォームは、ステーション全体でのSOP順守を追跡し、違反が発生した際にフラグを立てました。また、不適切なPPEの着用、不正アクセス、過密状態、プロセスの手順漏れや誤りといった問題も特定しました。

例えば、トレイ取り扱いのワークフローでは、アイテムが正しくピッキングおよび配置されたかどうか、各ステップが必要な順序に従っているかを確認し、逸脱がある場合にはアラートを出しました。

図2。片手でのトレイ取り扱いを検出するUltralytics YOLOモデル。

さらに、他のオペレーションやセキュリティのワークフローにも活用範囲が拡大されました。CCTV監視ルームでは、システムが人員の存在をリアルタイムで追跡し、スタッフ数が必要な基準を下回った場合にアラートを発信しました。

一方、品質検査ワークフローでは、プロセス手順の確認、指定されたツールの使用の徹底、タスクごとの所要時間の監視を行い、一貫した基準を維持するために逸脱があれば報告しました。

時間の経過とともに、これらのビジョンAIの洞察によってプロセスのどこで問題が発生しているかが明確になり、ターゲットを絞ったトレーニングを通じて是正措置をサポートできるようになりました。

アラートおよびフィードバックメカニズムは、顧客の要件に合わせてカスタマイズされ、既存の工場ワークフローへの柔軟な統合を実現しました。通知は電子メール、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のチャネルを通じて配信され、関連する洞察が適切なチームにリアルタイムで確実に届くようになりました。

これにより、正しいツールの使用や管理区域内での最低限のスタッフ人数の維持など、重要な手順が一貫して守られるようになりました。最終的には、日常業務がより安定し、工場全体でのコンプライアンスが強化されました。

工場環境全体へのリアルタイム監視の拡大#

産業オートメーションが進化するにつれ、手作業における可視性と一貫性を向上させる上で、コンピュータビジョンが中心的な役割を担うようになっています。WG Tech Solutionsは、Ultralytics YOLOモデルをカスタマイズすることで、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、安全性・セキュリティのモニタリングから、工場現場におけるプロセスレベルのチェックに至るまでのユースケースがサポートされます。エッジベースのデプロイ、リアルタイム解析、およびAxelera MetisエッジAIアクセラレータとの組み合わせにより、製造環境全体にわたって拡張性のあるモニタリングと一貫したオペレーショナルインサイトが提供されます。

オペレーショナルワークフローに向けたビジョンAIをご検討ですか？Ultralytics YOLO modelsを始めるには、GitHub repositoryとlicensing optionsをご覧ください。AI in healthcareやvision AI in manufacturingなどのアプリケーション、およびAxelera AI Export and Deployment | Ultralytics DocsのようなエッジAIアクセラレータについて学んでください。