本記事では、鋼鉄圧延工場における故障予測のための機械ビジョンベースの異常検知システムの長期導入研究を紹介しています。このシステムは、産業用カメラを用いて、設備の運転状況や整列、熱い鋼材の動きをリアルタイムで監視します。ライブビデオストリームは、中央集中的なビデオサーバー上で深層学習モデルを用いて処理され、設備の故障やプロセスの中断を早期に予測します。このことにより、計画外の故障コストを削減し、プロセス制御システム（PLC）への計算負荷を軽減します。センサーからのデータと視覚データを共同分析することで、故障地点やその根本原因を特定し、予防保守のための実用的なインサイトを提供します。この統合アプローチは、工業製造環境における運営の信頼性、生産性、収益性を向上させることを目的としています。