Vision AI

視覚データを実用的なインサイトに変換

従来のビジョンシステムはよりスマートな運用を約束しますが、多くの場合、大規模な展開では期待通りの結果を提供できません。大量の動画をクラウドにストリーミングすることで帯域幅コストが増加し、レイテンシーが真のリアルタイム意思決定を妨げ、機密データがサイトから離れることでプライバシーリスクが生じ、異なるベンダーからの複数のツールを組み合わせることで実装が遅く複雑になります。

エッジ（データが取得される場所）で直接視覚情報を処理することで、Vision AIは生のカメラフィードを、クラウドに依存することなく瞬時に実用的なインサイトに変換します。遅延なし。不要なデータ転送なし。プライバシーの妥協なし。

Our flagship product, SiteFlux—combined with Cumulocity’s advanced IoT platform—can connect with a wide array of different sensors and devices such as smart watches and cameras to provide real-time visibility and actionable insights through a single pane of glass. Cumulocity’s ability to seamlessly integrate with our SiteFlux solution to deliver industry-relevant use cases designed in collaboration with the end customer is powering a new business model based on value-added partnership.

Antonio Antonuccio

Head of Growth

AiFlux

エッジでビジョンを処理

高い帯域幅コスト

AIモデルは大量のデータを必要とし、生の動画をクラウドにストリーミングするのは高コストです。動画の1秒間には数万ページのテキストと同じ量のデータが含まれています。

エッジでの実用的なインサイトの不足

ローカル処理がなければ、インサイトは分析のためにクラウドに送信され、その後返される必要があり、遅延が発生します。この往復レイテンシーは、PLCでのアクション実行などのリアルタイム応答を妨げます。

プライバシーとセキュリティの懸念

機密の視覚データをオフサイトに送信することでリスクが増加します。接続が多いほど、セキュリティは低下します。

統合の複雑さ

複数のツールを組み合わせることで展開が遅くなります。Vision AIには単一のベンダーではなく、完全なエコシステムが必要です。

数字が物語る

90億ドル

2030年までの産業用サーマルカメラの推定市場規模。

出典: ‘Edge AI+Vision Alliance’
11%

研究された48のAIユースケースのうち、Vision AIに焦点を当てた産業AIプロジェクトの割合（最多）。

出典: ‘IoT Analytics’
17ヶ月

典型的なマシンビジョンプロジェクトの投資回収期間。Industry 4.0ユースケース全体より20%高速。

出典: ‘IoT Analytics’