AIビジョンを使って、市場に出回る前に製品のわずかな欠陥を検出する。航空産業などでは、これにより事故を防ぎ、人命を救うことができる。
2) 製造ラインの精度を高め、エラーを最小限に抑え、製品のばらつきを減らす。
3) より高い生産量を生み出す。
4) 検査工程を自動化し、品質を犠牲にすることなく、より高い生産量を達成する。
- 欠陥をより迅速に特定
- ヒューマンエラーのマージンを最小化
- 高速検査と品質管理を実現
- リアルタイムモニタリング
コンピューター・ビジョン、人工知能、ロボット工学の統合により、製造業者はピッキング、配置、組み立て、品質管理などの作業に機械を効果的に活用することができる。
1.Predictive Analytics and optimized Maintenance
ȀAIアルゴリズムが過去のデータを分析し、機器が故障しそうな時期を予測することで、プロアクティブメンテナンスを可能にする。
2. Eagle-Eyeによる品質管理と欠陥検出
YOLOv8 はリアルタイムで製品を検査し、欠陥を特定し、一貫した品質を保証する。
3.サプライチェーンの最大化
ȀAIは需要を予測し、在庫レベルを最適化し、混乱を特定することでサプライチェーン管理を強化する。
Ȁ4.生産計画とスケジューリングの改善
ȀAIアルゴリズムはリアルタイムのデータに基づいて生産スケジュールを最適化する。
5.エネルギー管理の向上 6.より良いエネルギー管理
ȀAIは製造施設のエネルギー利用を改善し、改善点を特定し、全体的なエネルギー消費を削減することができる。
6.協働ロボット（またはコボット）
ȀAIがコーディネートするコボットは、人間の作業員とシームレスに融合し、生産性を飛躍的に向上させる。さらに、平凡な作業を自動化し、全体的な効率を高める。
