こんなお悩みに
製造現場で、こんなお悩みはありませんか
- PID のパラメータ調整に、熟練者の時間がかかっている
- 材料や温度が変わると、同じ設定では品質が安定しない
- サイクルタイムを縮めたいが、品質や設備への負荷が心配
- ロボットの動きが固定で、ワークのばらつきに対応できない
- エネルギーを抑えたいが、手動の調整には限界がある
そのお悩み、EIF Control が解決します。
EIF
Control
Edge Intelligence Factory
EIF Control について
「EIF Control」は、EIF™ シリーズのうち AI 制御・最適制御を担う製品です。センサー値や EIF Predict・EIF Vision の推論結果を入力に、モーターの回転数やロボットの軌道、設備の設定値といった制御量をその場で決めます。従来の PID や固定パラメータの制御では追い切れない非線形な挙動や、材料・温度・経年による変化に、安全のための制約を守りながら学習して追従します。
強み
EIF Control を支える3つの強み
アルゴリズムだけでは、エッジ AI は現場で動きません。載せる機器を選び、制約の中で設計し、工程に定着させる。その3つを一つのチームで担います。
ポイント1
ハード設計力
AIから逆算して、ハードウェアまで設計する
マイコンから産業用 PC、GPU サーバまで。Lenovo Enterprise Solutions LLC で AI 開発を率いたメンバーが、性能・消費電力・コストを見極めてハードウェアを設計します。
ポイント2
AI 構築力
現場の制約に合わせ、アルゴリズムからつくる
松尾研究所出身のメンバーを中心とする AI チームが、限られた計算資源でも性能を出せるアルゴリズムを設計。軽量化から予測・検知・制御まで現場に合わせて最適化します。
ポイント3
現場実装力
AIを、製造工程の中まで実装する
製造現場に精通したメンバーが、設備・センサー・検査基準・運用まで一体で設計。PoC で終わらせず、実際のラインで動き続ける AI まで実装します。
アルゴリズム
EIF Control のアルゴリズム
課題に合わせて手法を選び、組み合わせて使います。いずれも機器の中で動く軽さを前提に実装しています。
先を読んで、目標に合わせる
目標追従の制御
設備の応答モデルで先の挙動を予測し、目標値に最も近づく指令を選びます。非線形で遅れのある設備にも追従します。
条件に合う設定を探す
パラメータ最適化
温度・速度・圧力などの設定値を、品質・サイクルタイム・エネルギーの目標に合わせて探索します。試行の回数を抑えながら最適に近づけます。
変わり続ける現場に合わせる
適応・追従
材料のロットや経年劣化で設備の応答が変わっても、稼働しながらモデルを更新し、同じ品質を保ちます。
守るべき範囲を先に決める
制約と安全
速度・負荷・温度の上限や禁止領域を制約として与え、学習や最適化がその範囲を超えないようにします。
導入の流れ
導入までのステップ
導入を決める前に、検証テストで効果を確かめます。機器の手配や AI の構築は、その結果を見てから進めます。
導入相談
対象の機器と課題、達成したいことをうかがいます。
現場・データの確認
今あるデータや、カメラ・センサー・コントローラの仕様を確認します。
検証テスト
お預かりしたデータや現場のデータで効果と動作を確かめ、結果をレポートします。
機器の設計・手配
載せる機器と撮像・センサーの構成を決め、必要な機器を手配します。
AI 構築・組み込み
現場のデータで AI を構築し、設備や検査フローに組み込みます。
運用・追加学習
ラインで運用しながら追加学習を重ね、変化に追従させます。
よく寄せられる質問
- はい。既存のコントローラの上位で指令値や設定値を決め、PLC・サーボ・ロボットコントローラへ渡す構成が基本です。制御周期が厳しい場合は、コントローラのマイコンに直接組み込む構成もご提案します。
- 速度・負荷・温度の上限や禁止領域を制約として与え、学習も最適化もその範囲の中でだけ行います。立ち上げ期は、AI が提案した値を人が確認してから反映する運用から始めることもできます。
- はい。設備の応答データやシミュレーションで制御モデルを検証し、現行の制御と比べてサイクルタイム・品質・エネルギーがどう変わるかを確かめます。結果はレポートにまとめ、そのうえで本導入の構成と見積をご提案します。
- 条件出しや調整に熟練者の時間がかかっている設備、材料ロットや温度で品質がばらつく工程、サイクルタイムを縮めたいが設備への負荷が心配な工程が向いています。対象の設備とデータをうかがい、検証の進め方をご提案します。
- はい。EIF Predict の予測や EIF Vision の認識結果を入力にして制御量を決められます。例えば、検査で見つかった傾向をもとに加工条件を自動で補正する、設備の劣化予測に合わせて負荷を調整する、といった使い方ができます。
- はい。補助金の活用を検討されている場合は、スケジュールや見積の形をそれに合わせてご相談に乗ります。検証から始める小さな契約と、本導入後の運用・追加学習を含む契約のどちらにも対応します。
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