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SCAP
㈱イノシグナル
目 次
１．企業紹介
2．技術紹介
３．市場現況及び見込み
4．権利獲得現況
５．マーケティング目標
1．会社紹介
会社名(設立日)
㈱イノシグナル
(2015年 08月 20日)代表者
名前: ファンキュウファン
漢子 : 黃 圭 桓
英文 : HWANG KYUHWAN
技術分野(主生産品)
ソフトウェア供給及び電子機器測定試験、分析 主な生産品
リアルタイム溶接欠点全数検査装備
資本金 630 百万ウォン売上
( 2017年)15 百万ウォン
住所 ソウル特別市城北区ファラン路14ギル 5 H-1、 941AB
Homepage www.innosignal.com E-mail ー
TEL ー FAX ー
２．技術紹介
❑ 技術概要
[自動化ロードマップ]
- モニタリングの結果に基づき製品/サービスの機能をコントロール
- コントロールによる動作- Connected 環境であれば遠隔モニタリング·制御·動作が可能
- モニタリング,制御及び動作の結果を製品/サービス運営に最適化するアルゴリズムにセッティング
- アルゴリズムの結果に従って動作
- 自律的な製品運営が可能- 状況に合わせて、自分でモニタリング,制御及び動作しセルフ調整及び自動化
• 製造業は、通信の接続と AI/ロボットの発展により Automationから Autonomyに進化しつつある。
Monitoring & Sensing
Control & Actuation
Monitoring & Sensing Monitoring & Sensing
Optimization
Control & Actuation
Monitoring & Sensing
Optimization
Control & Actuation
Autonomy
Connectivity
- 内部センサーと外部ソースを通じた総合的なモニタリング
- モニタリングに基づいて変化に対する警告及びアラムを提供
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機械学習Machine Learning
指導学習Supervised Machine
Learning
非指導学習Unsupervised Machine
Learning
最初の学習からすべての状態に対するビックデータが必要
Ex) AlphaGo (GOOGLE)PREDIX (GE)
❑ 技術概要
２．技術紹介
Autonomyに進むためには、人間の判断ではなく、自ら一番効率的な判断が可能な人工知能が必要
Existing A.I.
SCAP
一つの状態に対するデータで最初学習が可能
今まで常用化された事例無し
SCAPとは？(Stochastic Classification Algorithm for Prediction)既存のマシンラーニング技法を基盤にしてイノシグナルが独自に開発した人工知能アルゴリズムで、対象の状態を数値的に視覚化する技法である。
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• 究極的な目標は100%判断をする人工知能であり、時間及びコストを最小化して適用可能
Public for ALL
Data
Data EData DData CData B
SCAP
Existing A.I.
Data A
But, I need Customizing.
Yes,I’m perfect.
Unique for YOU
Just “1” Rule
Ready to Work
I’m working.I’m training.
Data
❑ 技術特徴
２．技術紹介
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• SCAPを製造工程に適用する場合、1日1個の正常信号で学習し、1秒内での判定が可能
Data
SCAP
Yes,I’m perfect.
Unique for YOUReady to Work
I’m working.I’m training.
Data
高度化段階
自動再学習過程を繰り返し、すべての状態に対するSCAPモデルを学習し、すべての状態変化に対する感知及び予知
初期適用段階
正常 SCAPモデルを自動学習し
リアルタイム正常/異常判定をスタート
1Day
1Data
1Sec
Just “1” Rule
２．技術紹介
❑既存技術との比較
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• SCAPは製造工程に適用される品質管理プラットフォームの中でコアアルゴリズムの役割をする。
Smart & Multi Device
Application Service, Dash-Board, Web, APPMonitoring System, Service
Data Analytics Engine
Application PlatformData management System
Production Data, Data Bank(RAW Data, Data Source)
Network Communication(WIFI, 3G, LTE, Ethernet)
Machine LearningRules, Event
API
IoT Sensor Network(AI, DI, RS232/485, I2C)
Physical Facilities)
Other System(*ERP, MES..)
Use
rCLO
UD
INTERN
ET
FACTO
RY
２．技術紹介
❑技術適用範囲及び適用分野
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２．技術紹介
❑技術適用範囲及び適用分野
NEEDS Company WANTS BENEFIT by SCAP
自動車部品会社
重工業(造船)
工作機械製造社
工作機械製造社
エレベーターメンテナンス業者
エスカレーター管理業者
ネットワークセキュリティ業者
• 製品開発前のテスト装備を利用した現場試験の適用結果、感知された溶接
Arc 溶接
抵抗溶接
２．技術紹介
❑ 技術試験の適用事例
製品開発履歴• 1次製品(HW, SW)開発完了 – スタッド溶接 4, アーク溶接 1 試験適用中
• 2次製品設計中
現場に設置されたシステム
4システムリアルタイム溶接状態をモニタリング
(Server)特定チャンネル詳細モニタリング(Client)
２．技術紹介
❑ 技術試験の適用事例
学習中合格 合格合格 学習中
❑ 期待効果
• 制御管理を超え、リアルタイム分析/再学習で品質向上及び工程の安全性確保によるブランド価値を向上
製造工程
制御管理
自律化進入
SCAP
価値創出
• ビッグデータ蓄積による不良率を持続的に減少
• 故障に関する早々の対応による生産効率の増大
• リアルタイムで感知、再学習を通じた工程の改善
バリュー・チェーンの効率性増加及び資源管理、活用の最適化による製造業の革新
製造工程
制御管理
自動化生産
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２．技術紹介
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自動車溶接欠陥感知装置の市場規模
7,413 7,894 8,405 8,950 9,530
10,148
2016년 2017년 2018년 2019년 2020년 2021년
世界市場(億ウォン)
国内潜在市場(億ウォン)
890 947 1,009 1,074 1,144 1,248
2016년 2017년 2018년 2019년 2020년 2021년
▪ 現在溶接市場規模から溶接欠陥検出装置市場規模を推定すると、7億ドル以上と予想される。
▪ 現在、韓国内市場は、最大1千億
ウォンを超える潜在市場を持っている。主に自動車や自動車関連協力業者
1593 1697 1807 1924 2048
2181
2016년 2017년 2018년 2019년 2020년 2021년2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 2021年
日本潜在市場(億ウォン)
資料: bcc リサーチ, 2016
▪ 日本の潜在市場は約1800億ウォン規模を持っている。
日本の自動車メーカーの基準
３．市場現況及び見込み
❑韓国市場現況及び見込み
2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 2021年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 2021年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 2021年
３．市場現況及び見込み
❑売上高現況
NO 企業名/販売国 製品名 販売額 /販売年
1 ATSignal㈱ / 韓国工作機械のスピンドルモーターの
故障予知診断ソリューション15百万ウォン/ 2017
４．権利獲得現況
❑特許登録現況
番号 特許出願国 特許番号 出願（登録）日 特許名
１ 韓国第10-
1040926号20100810 機械の欠陥診断方法
２ アメリカUS
8,426,771 B2
20130423METHOD OF MONITORING
MACHINE CONDITION
5.マーケティング目標
□ 技術移転の条件
• 国内溶接品質関連の故障診断ソリューション
に関するテスト実績をベースにToyota自動車
とのコラボレーションにより、最大6ヶ月の性
能検証期間を置いた後、量産ラインに拡大
適用する計画。
• Toyotaの性能検証実績に基づいて、トヨタの
親会社であるMitsuiグループのプラント事業
領域に図のような新たな障害管理プラットフ
ォームを提案。
5.マーケティング目標
❑ 技術ライセンシング希望先
希望順位
技術輸出(移転)希望バイヤー
Homepage希望類型
(技術輸出、移転、合併など)
備考(事前意思打診可否
など)
１ Mitsuihttps://www.mitsui.com/jp/e
n/index.html技術販売及び合作法人
２ Toyota http://www.toyota.co.jp 技術販売