業務課題
製造業がAI技術を導入してデジタルトランスフォーメーションを進める際、以下の主要な課題に直面しています：
- データ転送の遅延：AIトレーニングシナリオにおける高頻度データ処理は高速な演算を必要とします。VLMによるリアルタイム品質検査やAIoTクラウド処理は、低遅延かつ高帯域幅のデータ転送が不可欠です。
- セキュリティとプライバシー：データ処理の過程で情報漏洩が発生する可能性があります。特に、NIS2やIEC 62443といった産業規制の制約に適合させる必要があります。
- 統合性と柔軟性：機械ビジョン、AMR（自律移動ロボット）、QSR（品質自動スクリーニング）といった多様なAIモデルが既存のシステムと連携する必要があります。また、性能とリソースのバランスを最適化するため、最適なハードウェア構成の選定が求められます。
- コストとリソースの最適化：エッジAI運用ではハードウェア要件が高まり、インフラコストや消費電力が増加しています。
- 生産予知能力：デジタルツインとAIoTを統合した予知保全技術は、さらなる改善が必要です。これにより、自動化生産のダウンタイム削減を実現することが目指されています。
ソリューション提案
製造業の物理的な世界は、デジタル情報よりもはるかに複雑です。そのため、AIを製造現場に導入するには、生産過程で生成される膨大なデータを分析・分解し、多数のシミュレーションやテストを経て、仮想工場で生産プロセスを模擬する必要があります。これにより、リアルタイムの生産データがAIモデルに反映され、AIの応用能力を強化し、実用化を加速します。
また、スマート製造環境では、AIアプリケーションにエッジコンピューティングが不可欠です。これは、分散型工場の操作やリアルタイムの検出と識別といった多様な生産シナリオに対応するためです。エッジコンピューティングは、システムの安定性と高性能を確保しつつ、データのクラウドアップロードの必要性を大幅に削減し、データプライバシー保護を強化します。
AIスマート製造ソリューションは、AI-Stackのコア技術を活用し、製造業に対してモデル訓練から導入までの包括的な支援を提供します：
- 高速なモデル学習と最適化：
- AI-Stackの事前学習済モデルと自動化AIワークフローにより、大規模モデルの学習期間を短縮し、モデル精度を向上。
- 欠陥検出や予知保全モデルなどの機械ビジョンモデルを迅速に生成および最適化可能。
- エッジ推論とデータ同期：
- AI-StackのオープンソースモジュールとHPCによるリアルタイムエッジ推論機能で、遅延を削減し、データ処理効率を向上。
- デジタルツインモデルと統合し、多様なシナリオでリアルタイムのシミュレーションと調整を実現。
- モジュール化アプリケーションデプロイ：
- AI-Stackのモジュール化構成を使用して、AMR（自律移動ロボット）、機械ビジョン、スマート生産ラインアプリケーションを迅速にデプロイ可能。
- KubernetesやSlurmとの統合により、マルチクラウド環境での運用をサポート。
- 自動化運用管理ツール：
- 自動スケジューリングとモデルのデプロイ・アップデート機能により、AIインフラ管理に必要な人的資源を削減。
ソリューションの強み
スマート製造とAI-Stackの強力な連携が製造業にもたらす価値：
- より迅速なモデル実用化と導入：AI-Stackは、オープンソースの開発ツールおよびエコシステムを提供し、環境設定からコンテナイメージのセットアップをわずか1分で完了。これにより、AI開発者はモデル学習から推論までの導入サイクルを大幅に短縮できます。
- リアルタイムな生産最適化の実現：エッジデバイス上の推論モジュールは、生産パラメータをリアルタイムで調整し、効率を向上させると同時に、不良品率を削減します。
- コスト最適化と持続可能な発展：複数のGPUアーキテクチャに対応し、全体的な計算資源の利用効率を向上。インフラと運用コストを削減し、企業の持続可能な開発目標達成を支援します。
- 安全性と信頼性の向上：ゼロトラストアーキテクチャとエッジコンピューティングの組み合わせにより、データの安全性を強化し、情報漏洩リスクを最小化します。
- 多様なシナリオへの適応：プラットフォーム管理システムにより、自動化されたデプロイを実現。GPUの待機時間を削減し、全体的なサーバー運用効率を向上。また、モジュール化設計と柔軟なデプロイ機能により、工場のスマート化開発およびアップグレードを効果的に支援します。
ソリューション構成
AI-Stack 機能を統合したスマート製造ソリューションの構成：
| 階層 | 説明 | AI-Stackの関連機能 |
|---|---|---|
| エッジデバイス層 | データ収集とリアルタイム処理：センサー、機械ビジョンデバイス、エッジコンピューティングデバイスによるリアルタイムデータの収集と処理を行い、低遅延な計算を確保します。 | GPU分割技術により、複数タスクのリソース分配をサポートすることで、エッジデバイスのデータ処理効率を向上させます。 |
| データ処理層 | データのクリーンアップ、標準化、分析：各種データを集中管理し、デジタルツインや多様なシナリオでのシミュレーションをサポートします。 | HPC支援の分散計算技術（多ノード分散学習や高効率並列処理）を活用し、大規模データを迅速に処理します。内蔵されたGPU最適化システムにより、高スループットと低遅延のデータ処理を実現し、データ事前処理およびモデル推論を効率的に実行します。また、多様なシナリオでのリアルタイムシミュレーションと調整をサポートします。 |
| 応用管理層 | モデル学習、デプロイ、アップデート：大規模深層学習モデルの学習と迅速なデプロイをサポートし、予知保全や自動化生産ライン監視など、多様な応用シナリオに適応します。 | HPC加速によるAI学習と推論プラットフォームは、大規模並列計算と多ノード協調をサポートします。エンドツーエンドのMLOpsワークフローを提供し、モデルの開発、デプロイ、監視を簡素化します。また、多ノード分散学習をサポートし、モデルの効率と精度を最適化します。 |
| セキュリティとコントロール層 | リソース管理とデータセキュリティ：システム内のデータとリソースが未承認のアクセスを受けないよう保護すると同時に、効率的なリソース配分と協調を実現します。 | ゼロトラストアーキテクチャとロールベースアクセス制御（RBAC）を内蔵し、GPUリソースのプール管理をサポートします。また、タスクスケジューリングとリソース割り当てを最適化し、リアルタイム監視と診断ツールを提供して、運用の安定性を確保します。 |
ソリューション効果
- 效率向上：GPU分割技術を採用し、GPUリソースの利用率を30%から最大90%まで引き上げ、リソース使用効率を大幅に向上させます。
- 費用対効果：ハードウェア構成を最適化することで、インフラニーズを削減し、最大10倍の投資収益率（ROI）を実現します。
- リアルタイム運用：HPC技術を組み合わせることで、分散型モデル学習を加速し、AI学習時間を大幅に短縮しながら精度を向上させます。また、エッジコンピューティングと低遅延推論をサポートし、スマート製造の動的な生産ニーズに対応します。
AI-Stackのコア機能により、製造業におけるAIアプリケーションの導入サイクルを短縮します。これにより、高効率、柔軟性、安全性を備えたソリューションを提供し、製造企業がより効率的なスマート製造と運用を実現できるよう支援します。
