![](https://makinarocks.shoplic.cloud/wp-content/uploads/2024/06/PLC-데이터-기반-제조-특화-AI-thum.png)
- 製造業
- AIプラットフォーム
- 予知保全
Runway:PLCリアルタイムデータに基づいた製造業特化AIシステムの構築
製造現場のPLCリアルタイムデータを活用したAIシステムを構築し、多様な製造データの特徴量を反映、高い解像度のデータを使用して持続可能なAIプロセスを構築。
もっと知る1つのモデルのみデプロイ可能な単一オペレーティングシステム(Monolithic Architecture)はメンテナンスが難しく、一部モジュールを変更してもシステム全体に影響を及ぼし、運用安定性が低下。イメージデータの収集・管理、モデル開発・デプロイ、運用・モニタリング環境がそれぞれ分離され、イメージ分析モデルの性能改善のための再学習過程でも制約が発生。 モデル性能の低下、モデル性能の比較、サービス品質管理を一目でできる視覚化モニタリング支援が必要。
並列マイクロサービスアーキテクチャ(多重モデルデプロイが可能な環境)に転換し、モジュール変更による運用サービスに対する影響を最小化し、新しいサービスに拡張可能なデプロイ環境を構築。開発・運用環境を統合し、再学習パイプラインを構築して一元化されたプラットフォームで持続可能なAIサービスを提供。 再学習モデルとサービスモデル間のA/Bテストモニタリングが可能な直観的なGUIを提供。
従来従来は単一モデルのみをデプロイしていたが、8 つのさまざまなモデルを複合的にサービスに適用。年間1回の再学習プロセスをAIプラットフォーム(Runway)で随時行い、新車発売サイクルに合わせて迅速にモデルをアップデート。既存ソフトフェアの永久ライセンスに比べてソフトウェアのメンテナンスコストを40% 削減。
このケースについて詳しく知りたいですか?