Japanese
Flowforest CIM技術が各産業でどのように実際の価値を創出しているかをご覧ください
従来のAOIシステムは誤判定率が15%と高く、クラウド計算が必要なため、リアルタイムでの不良品検出ができませんでした。
FFI8805 Proを生産ラインに配置し、カスタムトレーニングされたYOLOモデルで3W未満の消費電力でミリ秒レベルの欠陥検出を実現。ネットワーク不要。
300台以上のカメラ映像をクラウドにアップロードして分析する必要があり、帯域幅コストが高く、プライバシーコンプライアンスリスクが大きかった。
各IPCにFFI8805 Miniを組み込み、ローカルで顔検出、行動分析、異常アラートを完了。イベントサマリーのみアップロード。
音声アシスタントがクラウドASRに依存しており、ネットワーク不安定時の体験が悪く、音声の継続的アップロードによるプライバシー懸念がありました。
FFI8805 Miniを統合し、デバイス上でウェイクワード＋コマンド認識を実現。200以上の一般的なコマンドを完全オフラインで200ms未満の応答時間で実行。
無人棚で500以上のSKUをリアルタイム認識する必要があり、クラウドソリューションでは2-3秒の遅延がチェックアウト体験に影響していました。
各棚ユニットにFFI8805 Miniを配置し、ローカルで商品認識モデルを実行。300ms未満の認識速度でオフライン動作をサポート。
基層クリニックには専門医が不足しており、画像診断は上位病院への紹介が必要で、24-48時間の待ち時間がありました。
FFI8805 ProのSLM推論エンジンで胸部X線スクリーニングモデルをローカル実行し、即座に診断提案を提供。データはクリニック外に出ません。