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アドバンテックのAI開発・管理プラットフォームWISE-AIFS【事例】

事例紹介

このカタログについて

ドキュメント名 アドバンテックのAI開発・管理プラットフォームWISE-AIFS【事例】
ドキュメント種別 事例紹介
ファイルサイズ 9.2Mb
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取り扱い企業 アドバンテック株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧)

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EtherCAT コントローラーI/Oソリューション
製品カタログ

アドバンテック株式会社

このカタログの内容

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WISE-AIFS クロスプラットフォーム構成例
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WISE-AIFS︓クロスプラットフォーム構築 エッジ〜クラウドの共通AI管理 管理 セントラルコンピューティングのリソース監視 構成センター メインストリームのAIフレームワークの統合 ベアメタル コンピューティングリソースの構成 モデルディスパッチ トレーニングタスクディスパッチ モデルディスパッチ AIエッジ AIエッジ AIエッジ 推論エンジン 推論エンジン 推論エンジン OTA2.0エージェント MIC-730 MIC-710 Sky-6400 推論Dockerリモートデプロイメント GPUコンピューティングリソース拡張ノード 推論Dockerのリモートデプロイメント 推論 Dockerリモートモニタリング&管理 GPUの柔軟な拡張 モデルリモートデプロイメントのアップデート モデルリモートデプロイメントのアップデート コンピューティングノードのリソース使⽤率のリアルタイム監視
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WISE-AIFS︓クロスプラットフォーム構築 プライベート・クラウド〜パブリック・クラウドの共通AI管理 パブリッククラウドサービス グローバルモデル W1 W2 W3 ローカルFLモデル ローカルFLモデル ローカルFLモデル エンタープライズ エンタープライズ エンタープライズ ラージ ラージ スモール プライベートクラウド プライベートクラウド プライベートクラウド プライベート プライベート プライベート データ データ ベアメタル データ 医療センターまたは⼤企業の 地域病院または中規模企業の クリニックまたは中⼩企業向け プライベートコンピューティングセンター プライベートコンピューティングセンター エッジコンピューティング
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WISE-AIFS 事例︓スマートファクトリー
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⼤⼿SMT機器メーカーはAIFSをベースにAI AOIソリューションを構築 必要事項 ⽬視検査には、測定、識別、ポジショニング、検査の4つの機 能があり、その中でも最も⼈的要因の影響を受けやすいのが 検出である。 AIトランスフォーメーションと組み合わせることで、従来のAOI の⾼い誤警報率の問題が改善される。 効果的な普及を実現するには、複数の使⽤可能なAIモデル をプラットフォームで構築する必要がある。 SMT機器ベンダーはPCB SMT AI.AOI モデルをAIFSシステムに統合し、エンド AI AOI検出モデルはほとんどエッジで動作するため、クラウド カスタマーに継続的に最適化できるPCB トレーニングからエッジデプロイメントまでのシリーズ的なサービ SMTAI.AOIソリューションを提供する。 スが必要となる。
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⼤⼿SMT機器メーカーはAIFSをベースにAI AOIソリューションを構築 WISE-IoTSuite SMT Retraining Factory 1 SMT Retraining Factory 2 AI Model AI Model WISE-AIFS WISE-AIFS Edge Cloud Edge Cloud Data Data Retraining Data Data Model Retraining Model Retraining Model Model Retraining Mgmt. Mgmt. Mgmt. Mgmt. Production Line 1 Production Line 2 Production Line 1 Production Line 2 SMT SMT SMT SMT AI Model AI Model AI Model AI Model WISE-AIFS WISE-AIFS WISE-AIFS WISE-AIFS Edge AI Mgmt. Edge AI Mgmt. Edge AI Mgmt. Edge AI Mgmt.
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⼤⼿SMT機器メーカーはAIFSをベースにAI AOIソリューションを構築 0〜1︓フォーカスエリアに応じて最初に機能するAIモデルの構築を加速する
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⼤⼿SMT機器メーカーはAIFSをベースにAI AOIソリューションを構築 1〜N︓AIモデルを再トレーニングして最適化し、似たようなシナリオにデプロイする
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WISE-AIFS 事例︓検査⼯程の画像診断
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WISE-AIFS PCBA DIP AI.AOIのアプリケーション事例 必要事項 プリント基板のはんだスポットの⽋陥検出・修正には、各⽣産 で多くの⼈⼿が必要であった 製品の品質は⼀定でなければならない ルールベースの測定AOI機器を使⽤する場合、製品ごとに異 なるプログラムが必要となり、時間がかかるだけでなく、誤判 定率も⾼い。 PCB AI.AOIモデルとAIFSシステムを導⼊する ことで、お客様はオンプレミスのPCB AI.AOIソ ⼯場のIT部⾨が⾃動化された再トレーニングメカニズムを通 リューションを利⽤できる。これにより、モデルの再 トレーニングと最適化、およびリモート導⼊のた じてモデルを継続的に最適化できるように、⾃⼰制御型が望 めにオンプレミスでデータにラベルを付けることが ましい できる。
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PCBA DIP AI.AOIによるはんだスポットの⽋陥検出 AI.AOI PCBA事前トレーニングモデルで識別可能な⽋陥︓ ⽋陥のタイプ ブリッジ スキップ 過剰なはんだ付け 1 はんだブリッジ 2 はんだスキップ ⽋陥サンプル 3 過剰なはんだ付け 合部を覆うは ⽋陥の説明 2つのはんだ接合部が溶 はんだ接 け合っている んだがない、またはほと はんだ接合部のはんだ んどない が多すぎる 濡れ不⾜ ハンダ不⾜ 外観 ⽋陥のタイプ (スルーホール) 4 濡れ不⾜(スルーホール) 5 はんだ付け不⾜ ⽋陥サンプル 6 外観 パッド領域にボイドがある はんだ接合部のはんだ プリント基板にほこりや ⽋陥の説明 が不⾜している 異物が付着している
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PCB AI.AOI 再トレインフロー DIP AI AOI 事前訓練済みモデル タスクの再トレーニング AIトレーニングサーバー モデルのオートアップデート ミス&オーバーキルデータのアップロード 修正 プロダクトIDを読み取る ミス&オーバーキルデータ 次のステーション ラインスキャナー バーコードスキャナ DIP AI.AOI 推論エンジン オペレーターレビューシステム ⽣産技術システム オペレーターレビュー、 エンジニアラベリング& イメージラベリング、 モデルの⾃動再トレーニング 品質レポート 1 写真を撮る 2 DIP AI.AOI レビュー、ラベル付け、 モデルの ⽋陥検査 3 レポート 4 ⾃動再トレーニング
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AI.AOIによるパフォーマンス向上 検査の効率向上 検査の品質・安定性向上 ­ ⾼い検出率を確保する はんだ付け品質検査の効率を30%以上 向上させる ­ 検査データのデジタル化により、⽋ 検出率が⾼い 陥分布の分析が簡単になる 検出エラー率の低減 ソリューションスケールアップ効率向上 エラー率が低い ­ ⽬視検査により⽬の疲れを軽減する クラウドベースのソリューションによりモデル ­ 疲労による検査ミスのリスクを低減する の再トレーニングと再デプロイメントを可能 にし、異なる⽣産ライン/⼯場への拡張 性を実現する。
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WISE-AIFS 事例︓⽣産⼯程の品質管理
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WISE-AIFSによる⾼透磁率フィルムの品質予測アプリケーション事例 必要事項 ⾼透磁率フィルムは⾮常に粘着性があり、フィルムの両⾯から 粘性部分の2%〜3%の廃棄により製造コストが⾼かった ⽣産⼯程における70以上のパラメータのうち、どれが主要な 品質パラメータかわからなかった 異常予測はモニタリングボードに表⽰し、関係機器管理者に 知らせる必要があった PQA AIモデルとAIFSシステムにより、 フィルム製造機のロールツーロールプログラムの パラメータを収集・分析し、予測品質分析 また、AIモデリングに加えて共同分析・モデリングを⾏う必要 (PQA)モデルと品質予測警告システムを確 があった ⽴するのを⽀援し、警告が発⽣した場合に直 ちに関連パラメータを調整してフィルムロールの 品質を向上させ る。
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AIFS(+ダッシュボード+APM)による⾼透磁率フィルムの品質予測 機器パラメータ&アラート通知メカニズムの導⼊ 予測分類モデリング&要因分析 主要機能によるフィルム品質予測結果のモニタリング アラート通知 アセットマネジメント AIモデルのトレーニング&管理 データの視覚化 MQTT データベースサービス MQTT 冷却ホイール電流、冷却ホイ 冷却ホイール電流、冷却ホイー ール周波数、および冷却ホイ ル周波数、および冷却ホイール ール温度など、70種類以上 温度など、70種類以上のパラ AIFS推論エンジン のパラメータを収集する メータを収集する(8秒ごとに (10秒ごとに1回のサンプリ 1回のサンプリング) EIS フィルム成形機 ング) HMI EIS-D150 (cpu)