人材に余裕がないわけではありませんが、AI 検査の方がコスト効率が良いのです。

著者 | Tu Chengye

レビュー | Chonglou

石炭、電力、化学などの多くの産業では、安全な生産が極めて重要です。これには、検査を通じて機器の動作状況をリアルタイムで監視し、潜在的な安全上の危険をタイムリーに検出して対処し、事故の可能性を減らすことが必要です。しかし、従来の検査方法では、通常、紙の記録や手動入力などの手作業に依存しています。このアプローチには、データの不正確さ、効率の低さ、記録の追跡不能、管理の難しさなど、多くの問題があります。地下炭鉱、発電所、トンネルなどの複雑な環境では、従来の検査方法の限界がより顕著になります。

それで解決策はあるのでしょうか?いくつかの！

科学技術の進歩により、インテリジェント技術が広く利用されるようになりました。これにより、インテリジェント検査の出現のための技術的基礎が提供されます。インテリジェント技術により、自動データ収集、処理、分析、早期警告などの機能を実現し、検査の効率と精度を大幅に向上させます。

1. インテリジェント検査の概念

スマート検査とは、インテリジェント技術を使用して、機器や設備を自動的に監視および検出し、安全性、正常な動作などを制御および評価し、異常な状況に対応して処理するプロセスです。その中核となるのは、手動検査の代わりに機械知能を活用することで、設備保守担当者が障害や潜在的な問題を迅速に検出し、盲目的保守や人的要因によるエラーの影響を軽減できるようにすることです。

インテリジェント検査の応用シナリオは非常に幅広く、火力発電所、高速道路、油田などの産業設備のインテリジェント検査、スマートシティの街灯、水利施設、道路状況などの設備の監視などです。また、医療・健康産業におけるベッド衛生、薬物監視、手術器具洗浄などの上流と下流のリンクの検査にも応用できます。インテリジェント検査は、従来の手動検査のボトルネックを打破し、検査効率を大幅に向上させ、設備の安定性と安全性も向上させます。

インテリジェント検査の実現は主にモノのインターネット（IoT）センシング技術に依存しており、モノのインターネットを通じて情報を収集・取得し、検査情報を自動的に記録し、問題を適時に発見し、科学的な検査を実現します。モノのインターネット技術の継続的な更新と反復により、インテリジェント検査も社会の発展のニーズに常に適応し、あらゆる階層の人々に、より効率的で正確な機器検出およびメンテナンス サービスを提供します。

2. インテリジェント検査の重要性

インテリジェント検査は多くの分野で重要な役割を果たします。

1. 作業効率の向上: 自動検出とデータ収集により、インテリジェント検査は作業効率を大幅に向上させ、手動検査の時間と労力を削減できます。従来の検査方法の中では手作業による検査が主流ですが、検査の難しさや数が足りないなどの問題がありました。インテリジェント検査システムを導入することで、検査の自動化が実現し、同じ時間でより多くの異常状況を検出できるため、作業効率が向上します。
2. 安全性の向上: 高温、高圧、有毒、その他の危険な条件などの厳しい環境では、インテリジェント検査によって作業員がこれらの危険な環境にさらされる時間を短縮し、事故や人身傷害のリスクを軽減できます。同時に、機器の稼働状況をリアルタイムで監視することで、潜在的な問題をタイムリーに発見して解決することができ、機器の故障リスクを軽減します。
3. データ分析と予測: インテリジェント検査システムによって収集された大量のデータを使用して、機器の性能と寿命を分析および予測できます。データ分析を通じて、企業は設備の稼働状況をより深く理解し、将来のメンテナンスの必要性を予測し、より効果的なメンテナンス計画を策定することができます。
4. 管理効率の向上: インテリジェント検査システムは、機器の動作データを自動的に記録し、人為的エラーの可能性を減らし、データの精度と信頼性を向上させます。これにより、管理チームは機器のパフォーマンスと状態をより正確に把握し、より適切な意思決定を行うことができます。
5. コストの削減: インテリジェント検査では、機器の潜在的な問題を予測して事前にメンテナンスを実行し、機器の損傷による修理コストの増加を回避できるため、不要なメンテナンスコストを削減できます。同時に、保守計画を最適化することで、企業はリソースをより効率的に使用し、運用コストを削減できます。

一般的に、インテリジェント検査は作業効率を向上させ、安全性を高め、リソースの割り当てを最適化し、管理効率を高め、コストを削減することができます。

将来的には、情報技術の継続的な発展に伴い、インテリジェント検査の応用はさらに広範囲に及ぶようになるでしょう。

3. インテリジェント検査のための情報技術

インテリジェント検査情報技術は、伝統的なビジネスシステムの近代化の重要なシンボルであり、さまざまなハイテク手段を統合して、さまざまな機器の包括的、リアルタイム、正確な監視と管理を実現します。この技術を適用することで、業務システムの運用効率が向上するだけでなく、安全かつ安定した運用が確実に保証されます。

まず、インテリジェント検査情報技術は、モノのインターネット技術を使用して、スマートデバイスのリアルタイム監視とデータ収集を実現します。すべてのセンサーと監視デバイスがこのネットワークの一部です。それらは、機器の動作状態を常に監視する無数の鋭い目のような存在です。温度、湿度、圧力、振動など、あらゆる微妙な変化も「イーグルアイ」の目から逃れることはできません。

ビッグデータ技術の導入により、これらのデータの莫大な価値がさらに活用されるようになりました。これらの膨大なデータを効率的かつ正確に分析・処理することで、業務システム管理者は機器の稼働状況を完全に把握し、起こりうる問題を予測し、事前に保守・修理を行うことができます。これにより、機器の信頼性が大幅に向上するだけでなく、潜在的な障害がシステム全体に与える影響も効果的に回避されます。

しかし、インテリジェント検査情報技術の魅力は、これだけにとどまりません。また、人工知能やクラウドコンピューティングなどの最先端技術も取り入れ、システム全体をよりインテリジェントかつ自動化したものにしています。人工知能技術により、システムは機械学習とディープラーニングを通じて自己学習し、進化し、障害診断の精度と効率を継続的に向上させることができます。クラウド コンピューティング プラットフォームは、強力なデータ処理およびストレージ機能を提供し、データのセキュリティとプライバシーを保証します。

さらに、5Gテクノロジーのサポートにより、インテリジェントパトロール情報技術に新たな活力が注入されました。従来の通信技術と比較して、5G技術はネットワーク接続速度が速く、遅延が少ないため、データ伝送のリアルタイム性と安定性が保証されます。これにより遠隔からの検査・監視が可能となり、スマートデバイスの監視範囲と管理効率が大幅に拡大します。

では、人工知能やクラウドコンピューティングなどの最先端技術を取り入れたインテリジェント検査とはどのようなものなのでしょうか?

4. AI（人工知能）を活用した検査

AI ベースのインテリジェント検査は、自然言語処理とコンピューター ビジョン技術、大規模モデルなどを組み合わせて、効率的な設備検出と障害警告を実現する高度なテクノロジ アプリケーションです。

まず第一に、大型モデルはインテリジェント検査において重要な役割を果たします。大規模モデル (ディープラーニング モデルとも呼ばれる) は強力なデータ フィッティング機能を備えており、大量の履歴データからさまざまなパターンを学習できます。トレーニングを通じて、大規模モデルは通常の動作条件下での機器のさまざまなパラメータと特性を識別し、現在の機器の動作状態をリアルタイムで監視できます。異常が検出されると、大型モデルはすぐにアラームを発し、管理者に通知してタイムリーな処理を促します。

第二に、マシンビジョン技術もインテリジェント検査において重要な役割を果たします。マシンビジョン技術は、画像認識とコンピュータービジョンアルゴリズムを使用して、機器の外観、動作状態、周囲の環境をリアルタイムで監視します。マシンビジョン技術は、事前に設定された標準画像と比較することで、機器に異常、欠陥、故障があるかどうかを迅速に検出し、検査の精度と効率を大幅に向上させます。

さらに、大規模なモデルとマシンビジョンに基づくインテリジェント検査システムは、高度な構成と拡張性を備えています。トレーニング パラメータとアルゴリズム モデルを調整することで、さまざまなデバイスやシナリオに合わせてカスタマイズされた開発を実行し、さまざまな実用的なニーズを満たすことができます。同時に、技術の継続的な進歩とデータの継続的な蓄積により、インテリジェント検査システムの性能と精度は向上し続けます。

つまり、ビッグモデルとマシンビジョンに基づくインテリジェント検査は、高効率、高精度、構成可能性、拡張性の利点を備えた高度なテクノロジーアプリケーションです。自然言語処理とコンピュータービジョン技術を組み合わせることで、インテリジェント検査システムは、機器の状態と障害警告のリアルタイム監視を実現し、産業生産と機器メンテナンスを強力にサポートします。技術の継続的な発展と改善により、インテリジェント検査システムの応用展望はより広がります。

では、技術的な観点から見ると、AI 検査の技術アーキテクチャの違いは何でしょうか?

5. AI検査の技術的アーキテクチャ

AI検査技術のアーキテクチャは、主に以下の部分で構成されています。

1. 基本サポート層: この層の主なタスクは、さまざまなセンサーやデバイスを通じて、機器の動作状態と環境データをリアルタイムで監視することです。データには主に、電力設備の温度、湿度、圧力、電流、電圧などの設備の各種指標や、環境内の温度、湿度、煙、ガス濃度などの情報が含まれます。同時に、さまざまなハードウェア アーキテクチャへの展開をサポートします。データは、さらに処理および分析するために、ワイヤレスまたは有線でネットワークに送信されます。同時に、送信中にデータが改ざんされたり失われたりしないように、データのセキュリティと整合性を確保することも必要です。
2. リソース管理層: この層は主に、基本サポート層によって収集されたデータの抽出、変換、および保存を担当します。一般的な処理の後、データはターゲットを絞ってさまざまなトピックのデータ セットに整理されます。
3. コンピューティング層: この層は主に、送信されたデータの処理と分析を担当します。データが処理された後、対応するアルゴリズムとモデルを通じて機器の動作状態が評価および予測されます。同時に、異常なデータに対して早期警告やアラームを発し、機器の故障や潜在的な安全上の危険を迅速に検出することもできます。
4. アプリケーション シナリオ レイヤー: このレイヤーは主に、処理レイヤーの結果を視覚的にユーザーに提示し、対応する管理および制御機能を提供します。アプリケーション層は、ユーザーの役割と権限に応じてさまざまな機能とインターフェースを提供できます。例えば、電力会社の担当者は、アプリケーション層を通じて電力設備の稼働状況や環境データを閲覧し、異常事態に対して早期に警告や警報を発し、問題解決のために適切な措置を講じることができます。

技術アーキテクチャ

アルゴリズムモデル

最適化されたアルゴリズムモデル

一般的に、AI検査技術アーキテクチャは、センサー技術、通信技術、データ処理技術、人工知能技術など、複数の分野に関係するマルチレベル、マルチテクノロジーの総合アプリケーションシステムです。この技術アーキテクチャを適用することで、機器の運用効率と安全性が向上し、メンテナンスコストとダウンタイムが削減され、ビジネスシステム全体のパフォーマンスと信頼性が向上します。

ディープラーニング アルゴリズム モデルを追加することで、検査がよりスマートになり、より多くの業界のシナリオに適用できるようになります。

6. AI検査の応用シナリオ

AI検査の応用シナリオは主に冶金・鉱業、石油化学産業、電力産業などです。これらのシナリオでは、AI検査システムは人工知能技術を使用して監視ビデオをリアルタイムで分析し、侵入者、煙、炎などの異常状況を迅速に検出し、アラームを発することができます。 AI検査の導入により、安全管理の効率と精度が大幅に向上し、手作業による検査の作業負荷が軽減され、安全リスクも軽減されました。

多様なシナリオソリューション

化学産業における応用シナリオ

電力業界における応用シナリオ

具体的な応用シナリオについては、別の記事で詳しく説明します。

7. AI検査の展望

AI検査分野の発展展望は非常に広く、技術の継続的な進歩と応用シナリオの継続的な拡大により、AI検査はより多くの業界で応用されるでしょう。

今後のAI検査はよりインテリジェントかつ自律的になり、より効率的かつ正確な検査業務を行えるようになると考えています。同時に、AI技術の継続的な発展により、AI検査はより豊富で正確なデータ分析機能を備え、企業の意思決定にさらに科学的で信頼性の高い基盤を提供します。

著者について

51CTOコミュニティの編集者であるTu Chengyeは、省政府調達専門家、省総合入札評価専門家、公共電子調達入札および調達専門家です。情報システムプロジェクトマネージャー、情報システムスーパーバイザー、PMP、CSPM-2などの資格を取得しており、開発、プロジェクト管理、コンサルティング、設計の分野で15年以上の経験があります。当社は、プロジェクト管理、フロントエンドおよびバックエンド開発、マイクロサービス、アーキテクチャ設計、モノのインターネット、ビッグデータ、コンサルティング設計などに重点を置いています。