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製造業におけるコンピュータビジョンは、物理世界（主に工場などの産業現場）から人工システムを処理・理解し、人間が生産に関連するさまざまな作業を行うのに役立つ適切な反応を生成することに焦点を合わせています。
コンピュータビジョンは、製造業などでは、画像に写った特定の特徴を認識し、それが所定のパラメータと一致するかどうかを検証するというルール原理に基づいて警告を発するものである。 しかし、この方法では誤検出が多く、画像や動画などの非構造化データソースを扱う場合、（小さな違いやバリエーションがある場合）非効率になることが多い。
人工知能、機械学習（ML）、ディープニューラルネットワークの最近の進歩は、こうした問題の解決に役立っており、メーカーは、繰り返される視覚パターンを認識して特定の品物と関連付ける自己改良アルゴリズムでコンピュータビジョンシステムを強化できるようになりました。 実際、機械学習によるコンピュータビジョンソリューションは、何百万枚もの画像を用いてトレーニングを行い、それぞれの物体の典型的な特徴を独自に発見し、認識方法を学習し、さらに時間をかけてその性能を微調整することができます。
これにより、高度なプログラミングを必要とせず、より高い精度、より良い文脈の理解、より良い柔軟性、新しい視覚的要素への応答性を実現します。
今日、製造業におけるコンピュータビジョンは、次のような目的で使用されることがよくあります。
ロボットを誘導して、自動化された製品を組み立てる。
品質管理・検査業務の遂行。
倉庫管理とサプライチェーンの最適化。
産業機械の動作の異常を検知する。
作業工程を監督し、スタッフの安全を確保する。
これらのユースケースに踏み込む前に、コンピュータビジョンサービスに投資することの利点と、利用の障害とそれを克服するためのベストプラクティスについて見てみましょう。
製造業におけるコンピュータビジョンのメリット。
新型コロナウイルスの運用や物流の混乱は、この2年間、製造業に大きな負担を与えてきました。
非常に不安定な状況において、産業をより柔軟にするための新たなドライバーの探求は、製造業のデジタル変革、すなわち産業を4.0に変革するための新しい先端技術の導入の大きなきっかけとなりました。製造業の発展を大いに促進するものとして、産業プロセスにおけるコンピュータビジョンの人気が高まっています：
生産性の向上：デロイトとMApIの「2019年スマートファクトリーレポート」によると、コンピュータビジョンを搭載したロボットやその他の自動化システムの導入は製造サイクルを加速し、労働生産性を12％、総生産量を10％向上させるとしています。
コストの最適化：生産性の向上は、コンピュータビジョンを用いた自動化やメンテナンスと相まって、機械のダウンタイムを減らし（マッキンゼーでは最大50％と推定）、全体的な運用コストの削減にもつながっています0機價免預繳iphone13。
品質の向上：マッキンゼーが指摘するように、コンピュータビジョン駆動型ロボットの正確な操作は、製品の品質向上を保証し、品質保証部の全体的な運用コストを10～20%削減します。
労働安全：製造業におけるコンピュータビジョンは、工場の従業員に危険を及ぼす可能性のある故障の特定、作業員の監視、疲労や不快感の兆候の検出などにも利用できます。
コンピュータビジョン市場に対する洞察。
ほとんどの業界分析で、コンピュータビジョンが製造業に与えるポジティブな影響は確認されているようです。 2020年のコンピュータビジョンの世界市場は、組立ラインの自動化や予知保全における技術の普及に基づき、製造業が牽引しました。
また、IBM Digital Transformation Assessment 2021によると、コンピュータビジョンは製造業のビジネス目標を達成するためのキーテクノロジーの1つです（調査対象企業の77％）。 一方、IBMの調査では、製造業における新技術の活用を阻む最も一般的な障壁も明らかにされています。
使用上の障壁とベストプラクティス。
上記の問題をよりよく定義し、製造シナリオにおけるコンピューター ビジョンの展開の課題に対処するのに役立つ一般的なガイドラインを定義してみましょう:
テクノロジーエコシステム：AI駆動型コンピュータビジョンには、データとそれを収集するための基本的な技術インフラが必要です。一般的なプロセス監視に用いられるデータセットは、機械学習アルゴリズムに適していない場合があり、最終的に逆効果になる可能性があるからです。 メーカーのネットワークやシステムのアップグレードには、適切な投資とノウハウが必要です。
投資支援：投資という点では、経営幹部や利害関係者は予算の大半をコンピュータビジョンや関連技術に費やすことに抵抗があるのかもしれません。 実行可能な解決策は、小さくても短期的な成果を確保するために、段階的な実施計画を策定することです。 これらの成果は、投資家や経営者にデジタル化の潜在的な利点を納得させるのに役立つはずです全球短信通訊收費。
従業員教育：自動化を促進する技術は、従業員のキャリアに大きな影響を与えることを従業員に納得させる必要があります。 この点で、コンピュータ・ビジョン・ツールをよりよく使いこなすために、的を絞ったトレーニング・プログラムによってスタッフのスキルを向上させ、確かな技術的専門知識を持つ新しい専門家を採用して、彼らと一緒に仕事をすることを検討してください。
プロセスの調整：新しい技術が既存のビジネスプロセスに完全にマッチするとは限りません。 製造工程を適切に調整し、これらの技術に慣れるために、コンピュータビジョンを徐々に導入していくことを提案しています。 また、これらのソリューションの利用を監督するセンター・オブ・エクセレンスを設立することも重要な要素です。
多くの組織は、最初の障害である正しいユースケースの選択さえも克服できていません。 ここでのルールは、お金第一主義に従うこと、つまり、コンピュータビジョンから最も恩恵を受けるアプリケーションの領域を選択することです。 例えば、品質検査でも製品追跡でも、ボトルネックだらけの工程を選択することです。
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