概要
医療機器製造では極限の精度が求められ、わずかな微細な欠陥が患者の安全性に影響を与える可能性があります。大手医療機器メーカーは、自動検査ワークフローを近代化し、複数の生産拠点間での一貫性を強化しようとしました。同社は、PremioのAIエッジ推論産業用コンピュータをマシンビジョンステーションに統合することで、性能、拡張性、長期サポートの互換性を向上させました。
課題
- CPU性能は、増加するマシンビジョン推論ワークロードに対応する必要があった
- 複数の検査ラインに対応する異なるGPU性能階層をサポートする柔軟性
- 検証済み製造環境向けの長寿命ハードウェア
- TAA、CE、FCC、UL認証への準拠
- 将来のストレージ拡張とI/Oアドオンのための拡張機能
ソリューション
- PremioのAIエッジ推論産業用コンピュータ (RCO-6000-RPL-2)
- リアルタイムマシンビジョン分析用のIntel® 第13世代「TE」プロセッサーを搭載
- 精密な欠陥検出のためのRTX2000ADA GPUサポート
- 接続性向上と将来のビジョンハードウェアのためのモジュール式EDGEBoost拡張
- 継続的な検査ワークロードに合わせた産業グレードの信頼性
メリット
- マシンビジョン検査のスループット向上
- ライフサイクル安定性による長期信頼性
- モジュール式GPUとI/O拡張によるスケーラブルなパフォーマンス
企業概要
高度な心血管技術を専門とする著名な医療機器メーカーは、患者にとって極めて重要な機器のイノベーションを推進しています。同社の事業は、厳格な品質管理基準と精密な生産プロセスを通じて卓越しています。同社は、成長をサポートし、世界中の製品の一貫性を向上させるために、製造自動化の進歩を続けています。
課題
マシンビジョン向けCPU需要の増加
現代の医療機器検査は、高速での高解像度画像処理に依存しており、エッジコンピューティングの性能に大きな負荷をかけています。生産量が増加するにつれて、既存のハードウェアではリアルタイム推論スループットを維持することが困難になりました。同社は、複数のラインで一貫した確定的パフォーマンスを発揮できる強力なCPUプラットフォームを必要としていました。
さまざまなGPU要件のサポート
異なる検査ステーションでは、中程度の推論ワークロードからハイエンド構成まで、さまざまなGPUアクセラレーターが必要でした。以前のハードウェアではGPUの柔軟性が制限され、さまざまな検査ツール間での標準化が困難でした。同社は、システムフットプリントを再設計することなく、幅広いNVIDIA GPUに対応できるプラットフォームを必要としていました。
長期ライフサイクル安定性の確保
検証済みハードウェアに依存する製造環境では、長期間利用可能なコンポーネントが必要です。システムアーキテクチャの頻繁な変更や部品の生産中止は、認定サイクルを混乱させる可能性があります。グローバルな生産拠点全体で均一性を維持するために、長期的な供給安定性が不可欠でした。
業界認証要件への適合
医療機器製造における規制遵守は極めて重要であり、すべてのコンピューティング機器は厳格な認証要件に適合する必要があります。同社は、TAAガイドラインに準拠し、CE、FCC、UL認証も取得したハードウェアを必要としていました。これらの認証により、検査キャビネットや自動ワークセルへの安全な統合が保証されました。
将来の成長のための拡張可能な拡張性
マシンビジョン処理が進化するにつれて、ストレージ容量と追加I/O要件が急速に拡大する可能性があります。静的なハードウェア構成では、同社が将来のアルゴリズムやセンサーハードウェアを統合する能力が制限されていました。PCIeの追加やストレージのアップグレードに対応できるモジュール式設計が、主要な運用要件となりました。
ソリューション
Premio RCO-6000-RPL-2の統合
PremioのAIエッジ推論産業用コンピュータは、一貫した欠陥検出のための性能基盤を提供しました。そのファンレス産業用設計により、検査エンクロージャへのシームレスな設置が可能になり、最小限のメンテナンスでリアルタイム推論が可能になりました。このシステムは、複数の検査ラインにわたる標準化されたプラットフォームとなりました。
推論処理のための高性能CPU
Intel® 第13世代「TE」プロセッサーは、高速画像分析に必要なマルチスレッド性能を提供します。検査ベンチに直接導入されたプロセッサーは、ピーク出力時でもスロットリングなしで連続的なワークロードを処理しました。これにより、カメラの解像度や検査の複雑さが増しても、安定した性能が保証されました。
RTX2000ADAによるGPUアクセラレーション
RTX2000ADA GPUは、複雑な医療部品の微細な欠陥を正確に検出することを可能にしました。そのCUDA性能は、各マシンビジョンステーション内のニューラルネットワーク推論を加速するのに役立ちました。このハードウェアの一貫性により、異なる製造ライン間での検出の再現性が向上しました。
モジュラーI/Oとストレージ拡張
EDGEBoostアドオンモジュールは、システムが将来の検査要件に適応できることを保証しました。追加のPCIeハードウェアにより、ワークステーションを再設計することなく、より多くのセンサー、フレームグラバー、または拡張SSDストレージの統合が可能になりました。このモジュール性は、長期的な運用における柔軟性をサポートしました。
産業グレードの堅牢な信頼性
堅牢なファンレスアーキテクチャは、埃、振動、24時間稼働が一般的な工場環境においても信頼性の高い性能を保証しました。これらのシステムは、最小限のメンテナンス介入で継続的に稼働しました。Premioのロサンゼルス拠点からの現地サポートは、ライフサイクルと構成に関するニーズに対して迅速な対応を保証しました。
利点
検査効率の向上
AIによる推論の高速化により、ラインのスループットが向上し、より多くの製品をより高い精度で検査できるようになりました。
ライフサイクルとコンプライアンスの信頼性
長期的な可用性と 必要とされる 認証は、同社の規制された製造環境とシームレスに連携しました。
スケーラブルなモジュラープラットフォーム
拡張機能により、システム全体を交換することなく、新しい検査技術と大量のデータに対応できるようになりました。
結論
PremioのRCO-6000-RPL-2 AIエッジ推論産業用コンピューターを統合することにより、医療機器メーカーは、コンプライアンスとライフサイクル安定性を 維持しつつ、 自動検査プロセスを最新化しました。このアップグレードにより、欠陥検出の一貫性が強化され、将来の画像認識技術の進歩のためのスケーラブルな基盤が構築されました。その結果、医療機器製造の 高い基準 に合致した、より信頼性が高く将来性のある検査インフラが実現しました。