Edge Intelligence Factory で、機器そのものを賢くする
小さなマイコンでも動き、その場で判断し、機器ごとに学び続ける。クラウドに頼らないエッジ AI で、現場の設備と製品に知能を組み込みます。
EIF
Edge Intelligence Factory
EIF™ シリーズについて
「EIF™（Edge Intelligence Factory）」は、HI3 が開発する、工場の設備や機器（エッジ）の中で、機器ごとに学習と予測を行う AI アルゴリズムのシリーズです。小さなマイコンでも動く軽さ、その場で判断する速さ、稼働しながら環境の変化に追従する学習を兼ね備え、予測・異常検知・画像認識・制御の製品として提供します。機器そのものを賢くすることで、ものづくりの現場の課題を解決していきます。
学習から制御まで、現場で完結する AI
Edge Intelligence Factory は、AI の学習・最適化から推論・制御までを、工場の中で完結させます。現場のデータでモデルを育てて設備に合わせて最適化し、エッジ AI コンピュータがその場で推論して、設備を直接制御します。クラウドに頼らないので、データを外に出さず、現場で改善を回し続けられます。
クラウドで動く AI
- 学習も推論もクラウドで行う
- 設備とクラウドの間を、常にデータが往復する
- 通信の遅れや途切れ、データの社外持ち出しが課題
一般的なエッジ AI
- 推論はエッジで行う
- 学習はクラウドに頼り、モデルの更新に時間がかかる
- 推論の結果を、設備の制御まで直接つなげにくい
Edge Intelligence Factory
- 学習・最適化を現場で行う
- エッジ AI コンピュータが推論し、設備を直接制御する
- データを外に出さず、現場で改善を回し続ける
Edge Intelligence Factory の特長
EIF™ Series
用途に合わせた エッジ AI のラインアップ
01
EIF Predict
予測・異常検知
センサーデータから設備状態や品質を分析し、将来予測・異常検知・予兆保全を実現するエッジ AI です。小さなマイコンでも動き、通信に頼らずその場で判断し、稼働しながら機器ごとに学び続けます。
02
EIF Vision
画像認識・外観検査
カメラ画像をエッジ上で解析し、欠陥・物体・設備状態などをリアルタイムに認識するエッジ AI です。良品画像だけから学習を始められ、ラインのタクトに合わせてその場で合否を出します。
03
EIF Control
AI制御・最適制御
センサーや AI の推論結果をもとに、設備・モーター・ロボットなどの制御量をリアルタイムに決定するエッジ AI です。目標に対する追従、パラメータの最適化、環境の変化への適応を、機器の中で行います。
よく寄せられる質問
- 工場の設備や機器の中（エッジ）で、機器ごとに学習・予測する AI を提供する製品です。小さなマイコンでも動く軽いアルゴリズムで、クラウドに頼らずその場で判断し、稼働しながら学習を続けます。
- Agentic Data Factory は、工場や企業に散らばるデータを統合し、AI エージェントが業務で働く基盤です。Edge Intelligence Factory は、個々の機器の中で動く AI です。機器の中で判断した結果を Agentic Data Factory に集めて、工場全体の分析や判断に使うこともできます。
- 機器の制御基板やマイコンの仕様をうかがったうえで、組み込み方をご提案します。新しい計算機を追加する構成にも対応します。
- はい。予測と学習を機器の中で行うため、通信がない、または不安定な環境でも動きます。
- 対象の機器とデータ、達成したいことをうかがい、検証用の実装で効果を確かめてから、製品や設備への組み込みに進みます。
機器の中の AI を、まず試してみる
事例・デモご紹介
見て確かめる
近い業界・業務での取り組みと、Edge Intelligence Factory のデモをご紹介します。
ご紹介する内容:
- 近い業務での取り組み事例
- Edge Intelligence Factory のデモ
- 御社の課題に近い使い方の例
- 導入までの進め方
無料デモ爆速開発
お話を聞いて、すぐ形に
御社の課題や業務の進め方をうかがい、それに合わせたデモを短期間でつくってお見せします。
デモ開発の流れ:
- 課題と業務のヒアリング
- ヒアリングをもとにしたデモの開発
- 実際の画面でのご確認
- 本格導入に向けた進め方のご提案
Edge Intelligence Factory
ご紹介資料
SERVICE GUIDE
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資料で知る
エッジ AI の仕組み、製品のラインアップ、導入の進め方をまとめた資料をご用意しています。
資料の内容:
- エッジで学習・予測する仕組み
- 製品のラインアップ
- 組み込みの進め方
- 活用シーン