# MANUFACIAについて

Q. MANUFACIAって何？

>A. 製造業向けの異常検知や予知保全を行うAIを誰でも生成することが出来る、AI生成ツールです。生成されたAIは様々な装置に搭載して運用頂くことが可能です。

Q. MANUFACIAで扱えるデータは？

>A. 製造現場で収集される時系列・振動・画像データに対応しています。

Q. MANUFACIAの特徴は？

>A. MANUFACIAでは
>- AIに関する知見を必要としない簡単なフローでAIが生成できます。
>- NN（Newral Network）が搭載されており、機械学習と違い特徴量を人が指定する必要もありません。
>- 学習したAIを実際の製造装置に組み込んで運用することができます。

Q. AIの知識がほとんどありません。AIモデルを作成できますか？

>A. MANUFACIAは、AIの知見は必要ありません。プログラミングも不要で、直感GUIで簡単にAIを生成できます。

# 購入とサポート

Q. 導入までのステップおよびプランは？

>A. 自社のデータを用いて効果を確認しながら導入いただけるステップを準備しております。

>- AI Factory：実際のデータを使用して、ワンタイムのAI生成（有償）<br>データをお預かりしてから約1週間でMANUFACIAを使用してAIを生成し、結果をレポート致します。
>- トライアル：三ヶ月間のツール評価用ライセンス（CPU版およびGPU版）
>- ツール購入

Q. サポートサービスはどうなっていますか？

>A. 年間ライセンスと併せて年間保守契約を締結頂くことで、ソフトウェアのアップデートやサポートが受けられます。

Q. 費用はどれくらいかかるのか？支払い方法は？

>A. それぞれのプランのお見積りは、弊社代理店・販売店へお問い合わせください。

Q. 代理店・販売店の連絡先は？

>A. MANUFACIAは、代理店/販売店経由でご購入頂けます。ご購入希望の際は下記のいずれかの代理店/販売店へコンタクトをお願いします。（順不同、敬称略）

>- **パーソルプロセス＆テクノロジー株式会社**<br>
>WEB：[https://www.persol-pt.co.jp/seizodx/](https://www.persol-pt.co.jp/seizodx/)<br>
>お問い合わせフォーム：[https://www.persol-pt.co.jp/seizodx/contact/](https://www.persol-pt.co.jp/seizodx/contact/)<br>
>メール：WS製造業DX統括部 セールスグループ ws_seizodx_sales@persol.co.jp

>- **丸文株式会社**<br>
>WEB：[https://www.marubun.co.jp/](https://www.marubun.co.jp/)

>- **SB C&S株式会社**<br>
>WEB：[https://cas.softbank.jp/](https://cas.softbank.jp/)<br>
>お問い合わせフォーム：[リンク](https://docs.google.com/forms/d/1YsZ8L1JR748BnSYOxRNz4Mpl1NnsOq_NKMvEr0Fw0FQ/viewform?hl=JA&hl=JA&edit_requested=true)<br>
>メール：SBBMB-nvidia-ai@g.softbank.co.jp

>- **株式会社たけびし**<br>
>WEB：[https://www.takebishi.co.jp/](https://www.takebishi.co.jp/)

>- **加賀FEI株式会社**<br>
>WEB：[https://www.kagafei.com/](https://www.kagafei.com/)

>- **第一実業株式会社**<br>
>WEB：[https://www.djk.co.jp/](https://www.djk.co.jp/)

>- **JFE商事エレクトロニクス株式会社**<br>
>WEB：[https://www.jfe-shoji-ele.co.jp/](https://www.jfe-shoji-ele.co.jp/)

Q. いきなりサーバを購入してツール導入するのは難しいです。どうしたらいいでしょうか？

>A. 初期検討段階でMANUFACIA-CPU版でのトライアルをご利用頂ければ、通常のノートPCでAI生成の評価が可能です。

(recommended-hardware-specification)=
# 推奨ハードウェアスペック

Q. 学習環境：ホスト（サーバー）PCの環境

>A. サーバーでの学習時には多くの演算処理が必要となりますので、取り扱うデータに応じて以下のスペックを推奨します。
  
>通常版
>- プロセッサ：Intel® Core™ i7-9700 (8 core, 8 threads, 4.9GHz) もしくはそれ以降
>- メモリ：32GB (16GB x 2)
>- ストレージ：4TB SSD またはそれ以上（データ量によっては2TBでも可）
>- ネットワーク：ギガビット
>- グラフィックカード：NVIDIA® GeForce RTX™ 2080 Ti 11GB-GDDR6<br>(画像データを扱わないなら　GeForce 1070 でも可)
>- OS：Ubuntu 20.04 LTS & CUDA 11.2
>- 仮想環境：Docker (ver 20.10.17)

>CPU版
>- プロセッサ：Intel® Core™ i5-5257U (2 core, 3.1GHz) もしくはそれ以降
>- メモリ：8GB
>- ストレージ：256GB (SSD 推奨)　もしくはそれ以上
>- OS：Ubuntu 20.04 LTS　(Windows10 Home/Pro上での WSL2 環境含む)
>- 仮想環境：Docker (ver 20.10.17)

```{important}
  CPU版MANUFACIAをお使いになる際には、ご使用予定のPCに搭載されておりますCPUがAVX/AVX2/FMAのCPU拡張命令セットの全てに対応していることが必須となります。
  
  **これらに対応していないCPUを搭載したPCでは、演算が正常に行われず学習が全てエラーとなります**。
  
  これからPCを新規にご購入予定の場合には販売店等でお問い合わせください。
  現在ご使用中のPCでCPU版MANUFACIAが使用可能か否かは、以下のツールなどで上記のCPU拡張命令セットの全てに対応していることをご確認ください。ツールのインストール、又は使用方法につきましてはウェブベージをご参照ください。

1. Microsoft Coreinfo: [https://docs.microsoft.com/ja-jp/sysinternals/downloads/coreinfo](https://docs.microsoft.com/ja-jp/sysinternals/downloads/coreinfo)
2. Office Daytime ツール: [https://www.officedaytime.com/cpuext/ja-jp/](https://www.officedaytime.com/cpuext/ja-jp/)

```

```{note}
  MANUFACIAのAWS上での動作確認はしていますが、その他のCloudサーバー上での動作は未確認です。
```

Q. 操作環境：クライアントPCの環境

>A. クライアントPCではブラウザを立ち上げるだけですので、通常のオフィスPCのスペックで十分です。MANUFACIAの動作確認がとれているのは以下のブラウザです。
>- Google Chrome 102.0.5005.115 (64bit)
>- Microsoft Edge 103.0.1264.37 (64bit) 
  
Q. 運用環境：エッジ側に必要なマシンのスペックは？

>A. エッジ側では処理の内容に応じて、GPUが必要なケース、CPUのみで十分なケースがあります。

# データ準備

Q. 学習用データのフォーマットは？

>A. 以下のデータフォーマットに対応しています。
>- 時系列・振動：csvデータ
>- 画像：RGB、グレースケール　PNG/BMP/ （JPG：推論精度に関わるため非推奨）

Q. csvデータを用意する場合、データ長をそろえる必要がありますか？

>A. データ長が異なるものはMANUFACIA内で処理は可能ですが、データ長が大きく異なる場合正しく処理できない可能性がありますので、事前に調整をお願いします。

Q. 画像データはどのようなものを使えばいいでしょうか？

>A. 学習に使う画像データは、データが大きければ大きいほど処理に時間がかかるため、**推奨224x224ピクセル、最大512x512ピクセル（前処理での最大設定）を想定**しています。そのため、それ以上に大きな画像をそのまま使用してもアップロードに時間がかかるだけになります。<br>　また、AIが特徴量を掴みやすくするために、人の眼で観て異常(異物混入、傷、巣入、変色、汚濁など)があり、それが**画像のピクセル数（幅や高さ）の5%～10%（数十ピクセル）を占めるような大きさで写っているのが望ましい**です。

Q. 正常/異常のデータはそれぞれどのくらい準備すればいいでしょうか？

>A. 課題によってはMANUFACIAで数十枚からでも特徴量を抽出可能です。可能であれば、**正常/異常　各々50枚～300枚の範囲内が望ましい**です。

Q. 異常データが採取できませんが、どうすればいいですか？

>A. 製造工場においては、十分な量の異常データが採取できないケースも多いです。MANUFACIAは正常のデータのみでAIを生成することが可能です。（教師なし学習）　ただしその場合も検証用の異常データはご準備ください。

Q. お客様のデータの秘匿性は？

>A. 現状のMANUFACIAはオンプレでお使い頂きますので、データを外部に送信することなく、お客様自身でAIを生成頂けます。

Q. データ不足の場合は？　

>A. 画像データをご利用になるお客様には、データオギュメンテーションツールをMANUFACIAと一緒にお渡ししております。このツールを用いることでデータの水増しが可能です。

# その他

Q. MANUFACIAで対応できない課題は？

>A. クロスコンパスではカスタムAIの開発も行っています。AIの受託開発の他、コンサルティングや教育、セミナー等のご要望も承ります。