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人工知能(AI)を用いた鉄スクラップ画像検知サッカー ベット, サプライヤーは最初に一緒にいます

エスピネーターがサプライヤーで初めて軽山事業所に人工知能を利用した鉄スクラップ画像検知サッカー ベットを導入しました. 安定した鉄スクラップの品質管理により、資源の好循環構造をより強固にすることが期待されます. 新しいサッカー ベットを導入し、管理中の慶山運営チームに会って話を聞いてみました.

サプライヤーは初めてAI画像検査サッカー ベットを導入しました. 導入の背景は何ですか?

サッカー ベットワンチーム長（以下サッカー ベット） AIを利用した鉄スクラップ画像検査サッカー ベットは2017年から国策事業に指定され、製鋼会社を中心に鉄スクラップ選別およびデータ収集技術研究開発を進めています. 鉄スクラップは通常、KS規格内の分類基準に従って配布されています. 需給条件, 市況, 製鋼会社別の購入基準または優先評価, 検査員等により同一品目についても分類判定基準が異なる場合が発生します. 特に人が肉眼で検収を進めると主観的な部分が作用することもあります. A社でBランクを付けた製品がB社ではAランクを受けることができるんです. それで、学習データに基づいて客観的で透明で標準化された検収プロセスを確立しようとする目的で導入されました.

南大一責任（以下M） 現在、製鋼会社と民間部門（ソフトウェア会社）のコラボレーションにより、複数のソリューション製品が開発されています, 慶山事業所に導入したソリューションは、LG CNSと大韓製鋼の合弁法であるアイモス（Aimos）の製品です. サードパーティ製品は製鋼士中心の検収用ですが, アイモスは製鋼会社だけでなく、サプライヤーの上車と下車区域に導入するサッカー ベットを共に開発しています. 私たちがサプライヤーでは国内で初めてこのサッカー ベットをデモンストレーションしています.

AI画像検査サッカー ベットはどのように製品の評価を決定しますか?

男 慶山事業所に導入したサッカー ベットは固定式と移動式の2つに, 固定式は出車位置が決められたギロチン上車区域に, リムーバブルは、掘削機の軌道ホイールが付いた本体に取り付けられたカメラで移動と高低をリモコンで調整でき、上下車位置が毎回変わるギターヤードで出荷される製品に使用しています. 出荷車両に載せられた製品を光学カメラからスキャンして, データを学習するプラットフォームにカメラのスキャン結果が入力されたら、評価を判断し、アプリとウェブを介してその結果を知らせます. それぞれ4月と7月に導入されました, 現在は大韓製鋼に納品される製品に限りデータ学習を進めています.

サッカー ベット 鉄スクラップを車両に積載する際、レイヤー単位で一層積み重ねます. そのようなレイヤーを載せると、カメラは蓄積されたデータに基づいて表面をスキャンし、さまざまな基材を認識してグレードを決定します. このようにして約5回ほど繰り返して積載とスキャンを完了した後, 完全な結果値に基づいて鉄スクラップの最終評価を行います. 現在、このサッカー ベットを使用して現場データを蓄積しています. 大韓製鋼の分析によると、現在この技術の精度は95％程度に達するそうです. またデータを積み重ねてサプライヤーである私たちのエスピ
ネイチャーと購入者であるサッカー ベット判定基準を合わせる過程中です.

サッカー ベット導入後に変わった点があるでしょうか? 内部スタッフや取引先の反応も気になります

サッカー ベット まだ品質検査の成果を測定できませんが, 何より京山事業所が大韓サッカー ベットとの縁を結んで新しい販売先を確保したという点が大きく変わった部分といえます.

男 AI画像検査サッカー ベットを導入する際、取引先の反発が少しありました. 物を降りるときにカメラが撮影しています, おそらく監視されているようで、拒否されたと思います. まだカメラがあって恥ずかしい気がするけど, 導入初期よりも適応していると思います. また、リムーバブルカメラはリモコンで調整して動くので、うまくいくのが面白いようです. スタッフも, 取引先の社長たちも直接働かせてみたいと要求が入るんですけど, まるで笛吹きはマッチョのように人気スターになったようで、担当者として気持ちがよかったこともあります. （笑）

今後のAI画像検査サッカー ベットはどのように進化するのか?

男 検査員が暑い夏にも, 冬の寒さにも外の現場で毎日鉄スクラップを検収しています. 労働環境はとても悪いですね. データを蓄積して高度化し、本格的にAI画像検査サッカー ベットを利用すれば、検手員の労働条件を少しでも改善できないかと思います. そして、取引先と物件の検収に関する意見の違いがよくあります. このサッカー ベットを通ると、客観的な検収の結果として認識され、対立することも徐々に消えていくようです.

サッカー ベット 現在AI画像検収サッカー ベットは「形状」と「色」を通じて判別するため、検収の主な項目である故の混積（DUST）や成分不良を判別できません. 高混乱とは、鉄スクラップの間に異物を混ぜたことを意味します. 現在のサッカー ベットのカメラには透視機能がないため、しばらく目視検査とサッカー ベットが並行するしかありません. そのような点で、人工知能サッカー ベットが検収員の仕事を100％交換するのではなく、検収員を支援し、労働環境を改善できるようです. その過程で何よりも95％の精度を100％まで引き上げることが重要です. 複数の企業が開発するサッカー ベット間の格付けの読み取りも標準化のための玄関口を通過しなければなりません. 一方, AIサッカー ベットの高度化のためには、異物や危険物判別技術, さらには、成分分析技術などが並行して開発されなければならないと予想されます.

これからサッカー ベット運営チームの役割, 今後の計画を教えてください

男 鉄スクラップ市場, 特にサプライヤーにAI画像検知サッカー ベットの導入が広がったら、私たちに資料の要求や助けをたくさん頼むでしょう. エスピネーチャー慶山事業所がサプライヤーで最初にサッカー ベットを導入したリーダーとして, ベンチマークのケースであり、ガイドを提供する役割を果たすようです.

サッカー ベット 炭素中立は世界中のミッションとして, ゴロと鉱石, コークスを利用するよりもサッカー ベットと電気を利用して鉄を生産することが二酸化炭素排出を大幅に減らすという点で重要な未来資源に数えられます. サッカー ベットは引き続き消費量を増やすしかありません. AIをベースにした品質判別能力を確保し、販売先と品質基準を合わせる一方, 国内サッカー ベット1位のサプライヤーとして、サッカー ベットの購入能力を引き上げ、市場シェアを高めるために努力する予定です.