工場IoTの分析層(3層)では「AI」の導入が必要とされています。AIの有効活用により、従来の条件や数式で表すことができない曖昧な事柄に対する判断が可能になります。ダイキグループ「IT事業本部」は、工場IoTにおいて、AIと画像認識を活用したデータ分析・予測を行い、お客様への問題・課題フィードバックを展開します。

大手自動車メーカー製造ラインにおけるセラミック研磨部材の異常値予測をAIで分析。不良結果の原因を追究し、素子幅不良の低減分析対象データ(加工した砥石の大きさ、幅や反り、厚み、メンテナンス記録など)を予測します。大量のデータパターンを分類・ビッグデータ化し、学習させて未知のデータを予測するルールを生成します。

AI技術の急速な発展により、IT業界ではエンジニア不足が深刻化しています。特に近年は、AIプログラミングや機械学習・ディープラーニング(深層学習)・データサイエンスの領域と親和性が高いプログラム言語Pythonのニーズが高まっています。ダイキグループは、AIエンジニアの創出に向け、人材教育を進めています。

AI学習のためのリファレンスキットとして「NVIDIA Jetson」を導入し、新技術に対応する人材育成を実践しています。画像認識・障害物認証機能など、AIで何ができるかを学べる環境を構築し、AIアプリケーションの開発はもちろん、モーター駆動などの制御システムまでAIを応用します。また自社スリランカ拠点との連携にて、幼児学習用のAIアプリ「Kids Learning System」や、手書き画像をデータ認識させる「Generating HTML Code」、顔認証を活用したAIセキュリティシステム等、様々な研究課題・自己研鑽に取り組んでいます。

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