MR+Edge AI
エネルギー会社は、多くの重要なデバイスの複雑な保守と運用のため、オペレーターがミックスドリアリティ（MR）ヘッドセットとAI支援を使用して、各操作ステップが準拠され、信頼性が確保されるようにしています。
EdgenesisはIoTプラットフォームを構築し、彼らをサポートしました:
- API開発作業の削減: MRヘッドセットの統合のAPI開発作業を80%削減しました
- 統合の削減: エッジAIプラットフォームの統合を50%削減しました
- ベンダー非依存: MRヘッドセットの採用に向けてベンダーに依存しないサポートを提供しました
- 拡張性: スケーラブルなエッジAIモデルの作成を支援しました
Challenges
MRデバイスとAIモデルはアプリケーションと結合されています。アプリケーションの開発はスケーラブルではありません。変更がデバイスやAIモデルと深く結びついています。
- 統合の遅れ: MRヘッドセットの統合が遅い。エンジニアが1つのMRヘッドセットに慣れるのに数か月かかります。異なるデバイスベンダーはこのプロセスをさらに遅くします。
- 結合されたAIモデル: 結合されたAIモデル。MR AIパワードアプリは、AIモデルと深く結びついています。AIモデルの変更には、アプリの変更が必要です
- 再利用不可: 再利用不可。1つのアプリケーション用のMRヘッドセット統合は、ビジネスロジックが常に変化しているため、他のアプリケーションに再利用できません
- スケーラビリティの欠如: スケーラブルではありません。トレーニングされたAIモデルは、アプリと組み合わされています。他のインスタンスでの使用のためにそれらをスケーリングすることはできません
Edgenesis Solution
シンプルなMRヘッドセットの統合
Hololens2やVision ProなどのMRヘッドセットを、1つのIoTプラットフォームに統合し、MR AIパワードアプリの開発は、標準のIoTプラットフォームヘッドセットAPIに基づいています。アプリ開発者は、MRヘッドセット操作が単一のWeb API呼び出しになるときに、特定のMRヘッドセット統合に入る必要はもうありません
柔軟なAI統合
MRイベント関連看AI推論は、IoTデバイステレメトリサービスにリンクされたIoTプラットフォームに隠れることができます。アプリは、IoTプラットフォームのWeb APIを介して推論結果に直接アクセスできます。これにより、AI統合はWeb API呼び出しと同じくらい柔軟になります
再利用可能
MRヘッドセットはAPIサービスとして機能し、常にアプリの開発に利用できます。開発者は、アプリ自体に組み込むことなくそれらを統合できます。同様に、AI統合も同様です
スケーラブル
AIモデルはAPIサービスとして提供され、トラフィックが増加すると複数のインスタンスにスケーリングできます
Result
Edgenesisのサポートにより、柔軟なMRデバイスと迅速なAIモデルの進化を実現し、主要な発電所での運用のデジタル化とインテリジェントな保護を実現し、主要発電所全体での100％安全な生産を確保できました。
