40年以上にわたる実績を誇るゴム製品業界のリーディングカンパニー。マレーシアを代表するトップメーカーの一つとして、高品質な製品を世界中のお客様にお届けしています。 ゴム製品の製造と開発における高い専門性を活かし、自動車、鉄道、産業分野向けの多様な防振システムや部品を提供しています。OEM（純正部品製造）やREM（補修部品製造）の分野で信頼されるパートナーとして、お客様のニーズに応え続けています。
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導入について
─ 品質・効率・安全性を高める画像認識AIの力
製造業における画像認識AI技術は、品質管理の自動化や組み立て工程の正確な確認、安全監視の向上を可能にし、業界の変革を支えています。現代の製造現場では、画像認識AIを用いて映像データを分析し、作業効率の向上、人為的なミスの削減、高品質な製品の維持を実現しています。これにより、生産プロセスの最適化、無駄の削減、一貫した品質基準の確保が可能となります。以下は、製造業における画像認識AIの主な活用例です。
- 品質検査の自動化: 製品の欠陥や異常を瞬時に検出し、高い品質基準を維持します。
- 組み立て検証システム: 部品の正確な組み立てを確認し、不良品や返品を減少させます。
- 映像監視による予知保全: 摩耗や不具合の兆候を早期に特定し、ダウンタイムを防ぎます。
- 効率的な仕分けと計数: 製品を外観に基づいて迅速に仕分け、計数することで生産性を向上。
- 安全性およびコンプライアンスの監視: 防護具の着用状況を監視して安全基準を守ります。
これらの技術により、製造業は高い製品品質、作業効率、安全性の向上を実現し、競争力を強化できます。画像認識AIを活用することで、業界標準を維持しつつ、自動化を推進し、変化する市場環境に柔軟に対応することが可能です。
─ 製造業における画像認識AI導入の課題
画像認識AIを導入する際、最大の課題の一つは高い計算リソースの要求です。特にディープラーニングを活用したアルゴリズムは、映像データをリアルタイムで処理するため、大量の処理能力とメモリを必要とします。その結果、多数の生産ラインでシステムを稼働させる場合、インフラコストやエネルギーコストが増加する可能性があります。また、大量の画像データ処理に伴う遅延が、製造プロセスの効率やスピードに悪影響を与えることもあります。これらの課題に対応するためには、計算リソースの効率的な管理が重要です。
─ IoTの組み合わせによる課題解決
この課題を解決する鍵としてIoTが挙げられます。IoTを活用することで、画像認識AIを必要な時にだけオンデマンドで起動する仕組みを構築できます。例えば、センサーが生産ライン上の特定の位置に製品が到達したことを検知し、そのタイミングで自動的にAI検査を開始する方法です。このように必要な場面でのみ画像データを処理することで、エネルギー消費を抑え、遅延を最小限に抑えることが可能です。
このオンデマンド方式により、高精度な画像認識AIの活用を維持しつつ、リソース使用の最適化が実現します。その結果、スケーラブルでコスト効率の高いシステムを構築・運用できます。
─ 実例: Kumpulan Jebco社によるAsteria AIoT Suiteの活用
Kumpulan Jebco社では、Asteria AIoT Suiteを活用してワークフローや品質保証プロセスを最適化しています。このソリューションにより、AIが常時稼働する必要がなくなり、センサーによる動作で必要な場面のみAIを起動する仕組みを導入。これにより、単一フレームでの検査（スナップショットでの検査）が可能になり、システム全体のコスト削減とパフォーマンス向上に大きく貢献しています。また、クラウド・エッジ両環境における検査工程の最適化により、効率的で持続可能な製造環境を実現しています。
システム概要
ノーコードAI/IoT統合プラットフォーム「Asteria AIoT Suite」
ニューノーマルへの対応が必要となりつつある今、オフィス、在宅勤務の次の存在となる「サードオフィス」は、立地や建物にこだわることで新しい働きの場の一つの選択肢として極めて有用である。そこにGravioを掛け合わせることで、環境情報のIoT化によるさらなる快適性の実現、さらにはCO2センサーがもたらす「安心感」といった新たな価値を提供出来るようになった。Tapway社のカスタム推論作成プラットフォーム「SamurAI Central」と画像認識AIの実行ツール「SamurAI Copilot」、さらにアステリア社のAI/IoTデータ連携・活用サービス「Gravio」を組み合わせたパッケージ製品が「AIoT Suite」です。
この組み合わせにより、双方の強みを活かしながら、相乗効果を発揮します。
AIoTSuiteを導入した企業は、画像認識AIだけでなく、IoTや既存データなどのデータ収集プロセス、アクチュエーター、数多くのAPIへの接続も可能になります。
AIoTSuiteの最大のメリットのひとつは、複数のセンサーを活用してAIの機能を強化するとともに、それぞれのセンサーを効率よく組み合わせることで、簡単に自動化やシステム連携を実現できる点です。
特に、従来はハードウェアのリソースを多く消費していた画像認識AIの分野で、優れた効果を発揮します。
具体的には、以下のような特徴があります。
製品に関してご不明な点や、製品紹介、操作デモなど、お気軽にご利用ください。
https://www.asteria.com/jp/contact/gravio/
Gravio
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Gravio
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Kumpulan Jebco
所在地
1569, Jalan Kusta, Kawasan Industri Kampung Jaya Sungai Buluh, 47000 Sungai Buloh, Selangor, MalaysiaURL
https://kumpulanjebco.com/設立
事業内容
ゴム製品の製造・開発および防振システムの提供
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