カリフォルニア州フリーモント発 — データストレージ企業のSeagateが、製造業務で評価を受けている。
同社によると先月、National Association of Manufacturers（NAM）傘下のManufacturing Leadership Council（MLC）から、スマート製造における「卓越したイノベーション」を評価され、Seagateは2022年のManufacturing Leadership Awardを受賞した。
受賞プロジェクトは、工場における大規模な人工知能（AI）分析の基盤を提供する。OPICAと呼ばれるこの技術戦略は、光学検査と集中分析を組み合わせたもので、工場のエッジでの分析を支援する。これは深層学習（DL）を備えたノーコードソフトウェアであり、生産中に発生し得る欠陥を特定し、後工程への流出を防ぐ。
Seagateによると、検査精度は少なくとも20％向上し、毎日数百万個の部品を手作業の顕微鏡で検査していた150人の作業員の業務を、7台の自動機で実施できるようになった。同社は、この導入によって最大300％の投資利益率（ROI）が得られたとしている。
Seagateは、数学的なコンピュータービジョンアルゴリズムの開発に関する専門知識は「もはや必須ではない」と考えている。その代わり、欠陥防止に取り組む専門スタッフが工程や装置を撮影し、画像に印を付け、ノーコードソフトウェアを使って「汚染を特定できるようモデルをトレーニング」できる。
このソフトウェアはAIを「人間の仕事の代替ではなく、拡張」として利用する。
OPICAソリューションは、1日あたり300万件のマルチクラス深層学習推論を処理する。Dockerコンテナ、Kubernetesコンテナオーケストレーション、RabbitMQデータメッセージング、エッジラインサーバー、人間参加型のモデル管理ダッシュボード、高速Seagateストレージなど、モジュール型でスケーラブルなデータエンジニアリング技術を使って構築された。
「このエントリーを評価した審査員は、検査の限界を押し広げ、確かな実績に裏付けられた先進的なテクノロジー活用を実証していると評価しました」と、MLCのシニアコンテンツディレクター、Penelope Brown氏は述べた。
Brown氏は、Seagateのソリューションについて「製造業で到来しつつあるデジタル時代に何が可能か」を示す一例だと述べた。
Seagateのソリューション開発に携わったエンジニアリングディレクターのGary Kunkel氏は、「コンピュータービジョンの課題は、製造業では一般的です」と語った。
「これまで、ソリューションはコンピュータービジョンエンジニアなどの専門人材によって開発されていました」とKunkel氏は述べた。「早い段階で、深層学習の手法を使えば、画像内の欠陥や特徴を特定するようニューラルネットワークをトレーニングできるノーコードツールを開発できることが明らかになりました」