AI駆動型産業用HMIの構築

工場フロアのオペレーターは、安全要件や生産目標に適応する必要があるタッチスクリーン、ダッシュボード、ディスプレイを通じて複雑な機械とやり取りします。同時に、工場は人手不足、積極的な生産性目標、そして高まるセキュリティ懸念に直面しています。

AIによって強化されたヒューマンマシンインターフェース（HMI）は、個々のオペレーターを認識し、ワークフローを合理化し、人為的なエラーを削減し、アクセス方針を施行することができます。例えば、顔認識によるパーソナライズされたユーザーアクセスでは、カメラを通じて認証済みオペレーターを特定し、装置や文書にアクセスする前に許可を与えます。これにより、不正な操作リスクを減らし、訓練を受けた人員だけが重要な機械を操作できるようになります。

このAI駆動の機能は既存のHMIアーキテクチャに対する段階的なアップグレードであり、OEMやシステムインテグレーターに「良い‑より良い‑最良」の産業用HMI製品ポートフォリオを構築する道を提供します。

こうしたポートフォリオを設計する最適な方法を理解するには、まず典型的な産業用HMIの基本的なアーキテクチャと構成要素を定義することから始まります。

標準的な産業用HMIのアーキテクチャとAI拡張

従来型の産業用HMIは、組込みOS（LinuxやWindowsなど）を実行し、シリアルポートやEthernetを介してPLCやセンサーと通信し、HMI/SCADAツールで作成された操作画面を表示する複雑なシステムです。

この機能をサポートするために、標準的な産業用HMIには最低限以下の構成要素が含まれます：

• 7〜15インチのタッチスクリーン付きディスプレイ
• 組込みプロセッサ、メモリ、ストレージ
• フィールドバスおよびEthernet接続用インターフェース
• 工業環境で稼働できるよう設計された堅牢な筐体（IP等級）

HMIアーキテクチャをAIで拡張するには追加リソースが必要です。例えば顔認識は畳み込みニューラルネットワークに基づいています。FaceNetやYOLOv3Faceのような「軽量」モデルはOpenCVやLiteRT (TensorFlow Lite)で実行可能で、CPUやNPU上の推論を最適化します。

パフォーマンス面では、スムーズな顔認識体験のために低遅延と最小限のメモリ負荷が求められます。軽量モデルはおよそ1MBのRAMで済みますが、複数プロセスおよび安全な生体認証データ保存を支援するため少なくとも1GBのシステムメモリが必要です。

SECO App Hubの例では、専用NPUでの推論は約36msの遅延に収まり、CPUのみでは440msを超えることがあります。明らかに、AIワークロードに適したディスプレイコンピュータとそうでないものが存在し、リアルタイム性能を確保するためにNPUやGPUが重要な役割を果たします。

もちろん、AIアプリケーションを実用化するには、従来HMIの構成に加えて以下の追加コンポーネントも必要です：

• カメラモジュール：十分な解像度とレンズ性能、暗所用IR機能を備え、ディスプレイベゼルに搭載しMIPI-CSIまたはUSBで接続
• エッジAIアクセラレーション：NPU、GPU、VPUを統合したプロセッサによって推論処理をオフロード
• 4GB以上のRAMと16GB eMMC：OS、AIモデル、アプリケーションを格納
• ハードウェアルートオブトラスト、安全なブート、暗号化：顔テンプレートを保護し、オペレーター認証を実施

AI対応産業用ディスプレイコンピュータの設計アプローチ

自動化装置サプライヤーは、従来型HMI、個別アクセスHMI、そして警告アシスタントのような高度な機能を備えたHMIの製品ライン構成を検討できます。

よく使われる2つの設計アプローチはモノリシック設計とモジュール型アーキテクチャです：

• モノリシック設計：従来型、個別アクセス、AI高度化用にそれぞれHMIを設計。用途ごとに専用構成を用い性能を最適化しますが、複数設計の並行維持によりコストとサプライチェーンの複雑性が増します。
• モジュール型アーキテクチャ：COM標準（Computer‑on‑Module）に基づき、キャリアボードに差し込む演算モジュールを交換。キャリアはEthernet、USB、シリアル、カメラ、ディスプレイ等を提供し、同じ筐体・ディスプレイでエントリーモデルから高性能AIモデルへスケール可能です。

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SECOのModular Vision HMIファミリーは、演算コアとI/O基板を分離することで、HMI全体を再設計することなくプロセッサをアップグレードできます。SMARCのようなCOM標準により、同一キャリア上でArmまたはx86モジュールを利用可能で、リスク低減と市場投入までの時間短縮を実現します。

Modular Vision：柔軟なAI対応HMIアプローチ

SECOはSMARCベースのModular Visionコンセプトを採用し、画面サイズ、プロセッサ、AI/非AI用途要件を組み合わせています。以下の表では3つのModular Visionモデルを比較します：

これらのModular Vision製品は共通の基板とディスプレイを使い、アプリケーション性能要件に応じて演算モジュールを差し替えます。OEMはシンプルな7インチ版から始め、後に10.1インチや15.6インチにアップグレードしてAI機能を拡張できます。

Modular Visionによる設計

SMARCベースのModular Visionアーキテクチャを採用することで、機械メーカーは機械設計、コネクタ、ソフトウェア環境を共有するスケーラブルなHMIファミリーを活用できます。Clea OSのような最新Linuxディストリビューションと組み合わせれば、リモートデバイス管理、安全な更新、IIoTプロトコル統合が可能です。TensorFlow Lite、OpenCV、PyTorchによる顔認識を含む事前構築済みAIアプリを、Armおよびx86モジュールで性能調整程度で実行できます。

上記モデルは画面サイズ、計算能力、コストがどのようにバランスされ、様々なAI用途に適応できるかを示しています。工業用堅牢筐体、産業グレードディスプレイ、標準インターフェースを備えたこれらのシステムは、大規模生産・配備に対応できます。

HMIの産業用途がありますか？ SECOにお問い合わせいただき、Modular Vision、Clea OS、AIアルゴリズムがどのように要件に応えられるかをご相談ください。