分散拠点向けのハイブリッド構成
エッジと中央の組み合わせにより、ほぼリアルタイムの映像分析、継続監視、遠隔での監督状況の把握を支えます。
Sinopec 導入事例
分散する石油・ガス現場の安全を支えるエッジ・中央 AI
Sinopec は広い地域で掘削設備、輸送ライン、LNG ターミナルを運営しています。Awakedata はエッジと中央を組み合わせた AI 構成を提供し、24 時間の安全分析、映像監視、モデル最適化で、事象対応と点検精度の改善を支援しました。
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導入の背景： このプロジェクトは、業務に特化したモデル学習と計器読み取りアプリの導入を組み合わせたものです。成果は元の顧客プロジェクトについて説明しています。
ソリューションの特長
石油・ガス分野の複雑な複数拠点環境に対応する、実用的な構成。
AI による計器読み取りの流れ
業務に特化したモデル学習と現場導入で計器読み取りを自動化し、点検の一貫性とデータの即時性を改善します。
安全イベントの画像付き通知
- ヘルメットと保護具の着用検知
- 人の入場と滞在の監視
- 人との距離・接近の検知
- 煙と火災の危険検知
AI シナリオの拡張
- 日常の定期点検を自動化
- 閉所作業の監視
- ガス検知器の使用遵守確認
- 防護服と作業着の検知
- 危険物の識別
測定された成果
点検と巡回のフローへ AI を広げ、業務効率を向上。
−30%～−50%
人手による巡回の投入量を削減。
-40%
単一の作業区域で日常点検の時間を削減。
+15%～+25%
業務全体の効率向上。
+30%+
巡回ロボットの運用効率向上。
+50%
潜在リスクの発見から対応完了までの効率向上。
この経験を、現在のプラットフォームへ
Sinopec のプロジェクトは、業務に特化したモデル開発と現場点検を結び付けました。実際の目的に合わせた学習、結果の検証、現場環境に適した導入の重要性を示しています。
詳しく見る モデルとアプリの開発には Studio, 本番実行には Edge、および 導入・イベント管理には Hub.
同様の点検や安全管理の課題はありますか？
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