▲ 構建過程的統合，實現遠程模擬：

之所以能實現了Engineering Chain的革新和虛擬生產制作，是因為我們通過一個軟件來“構建過程的統合”。

甚至，將CAD數據導入到這個軟件中進行模擬，可以在同一個軟件中獲得包括機器人在內的設備信息。通過對前后工序段的仿真，讓導入前的工程設計等的事前驗證成為可能，使EngineeringChain的工時削減50%。

通過活用工程模擬，以往不導入上線制作便不了解的情況，現在事前就可以估算出所有設備的效率，這樣的話，像以往我們只有在現場才能確認的設備設計、生產設備稼動的模擬、以及狀態監測，都可以在虛擬空間進行再現，讓遠距離生產制造成為可能。

3、AI感官檢查

以往的畫像檢查，例如判斷各種顏色和尺寸的劃痕、產品本身有很大差異時的缺陷判定等，更多還是依賴于熟練工的感性和經驗。我們在制造現場經常能夠看到，熟練工10分鐘可以進行的檢查，非熟練工需要耗費20分甚至30分鐘，要使他們能夠達到辨別的水平需耗費大量的教育時間。

▲ 有效防止過檢

歐姆龍在實現自動化目視檢查時，非常重視檢查人員的檢查方法，并將這種“方法”利用AI技術化，并作為畫像過濾器搭載。例如，最常見的異物檢測，往往會因為檢測物的位置變動，導致過檢。

在「AI感官檢查」的展示樣機中，我們故意將某些檢測物的位置偏移，并將以往檢測方式與歐姆龍AI檢測方式，相互對比呈現。