最適化ツールでマシンビジョンシステムを強化する方法

2025 年 6 月 17 日

モデル最適化ツールは、マシンビジョンシステムのパフォーマンス向上に不可欠であり、物体検出や品質管理といったタスクの自動化に不可欠です。これらのシステムは、高レイテンシ、過剰なメモリ消費、ハードウェアの制限といった課題に直面することがよくあります。モデル最適化ツールを活用することで、速度、精度、効率性を向上させることで、これらの問題に対処できます。例えば、最適化されたモデルは、処理時間を最大1.347倍、メモリ使用量を最大48%削減できます。これらのツールは、ハードウェアの制約を克服し、推論の高速化と優れたパフォーマンスを実現し、マシンビジョンシステムが実際のアプリケーションで効果的に機能することを保証します。

重要なポイント

最適化ツールは、マシンビジョンシステムの速度、精度、効率を向上させます。遅延やメモリ使用量の増加といった問題を解決します。
量子化やプルーニングといった手法は、モデルサイズを縮小し、計算負荷を軽減します。そのため、小型デバイスでのリアルタイムタスクに最適です。
マシンビジョンシステムの改善は、処理の高速化やコスト削減など、大きなメリットをもたらします。これにより、工場などの産業そしてヘルスケア。
適切な方法を選択するには、ハードウェアとニーズに応じて判断してください。これにより、タスクに最適なパフォーマンスが保証されます。
しよう TensorFlow Liteのようなツール OpenVINOはマシンビジョンシステムを改善し、より良い結果をもたらします。

マシンビジョンシステムの理解

マシンビジョンシステムとは

マシンビジョンシステムは、機械が視覚データを「見て」解釈できるようにする高度な技術です。これらのシステムは、カメラ、センサー、ソフトウェアを用いて画像や動画を撮影・分析します。人間の視覚を模倣することで、物体検出、品質検査、パターン認識といったタスクを実行します。人間の視覚とは異なり、これらのシステムは膨大な量のデータを正確かつ高速に処理できるため、製造業、医療、農業などの業界では欠かせない存在となっています。

マシンビジョンシステムのコアコンポーネント

マシンビジョンシステムが効果的に機能するには、いくつかの重要なコンポーネントが必要です。これには以下が含まれます。

イメージングハードウェア: カメラとセンサーが高品質の画像を撮影します。
照明と光学: 適切な照明により、レンズがターゲットに焦点を合わせている間に鮮明な画像が形成されます。
処理装置これらのユニットは、アルゴリズムとディープラーニングモデルを使用して視覚データを分析します。
ソフトウェアソフトウェアはシステムを駆動し、物体検出や意思決定などのタスクを可能にします。

センサー、照明、光学系、コンピューティングプラットフォームといった画像処理コンポーネントの設計と仕様は、アプリケーションのニーズに応じて、システム全体の成功に不可欠です。ソフトウェアには、画像形成の不備や処理速度・パワーの不足を補う近道はありません。

画像の形成、取得、コンポーネントの制御、インターフェイスのタスクを実行するハードウェアコンポーネントはソリューションにとって非常に重要ですが、マシンビジョンソフトウェアは、イメージング、処理、そして最終的には結果をサポートおよび駆動する「内部の」エンジンです。

マシンビジョンシステムの一般的な用途

マシンビジョンシステムは、効率性と精度を向上させることで産業に変革をもたらしています。最も一般的な用途には以下が含まれます。

製造業：リアルタイム品質管理と欠陥検出生産基準を改善する。
看護師高度な画像システムは診断と外科手術に役立ちます。
自動車自動運転車はナビゲーションと安全性のためにこれらのシステムに依存しています。
農業精密農業では、マシンビジョンを使用して作物を監視し、収穫量を最適化します。
マシンビジョン市場は、さまざまな業界での自動化の需要の高まりにより拡大しています。
マシンビジョンシステムは、リアルタイムの視覚検査と品質管理を提供することで、効率、精度、生産性を向上させます。
AIと自動化の進歩製造業や医療などの分野で精度と効率性を向上させています。

これらのアプリケーションは、現代のテクノロジーにおけるマシンビジョンシステムの多様性と重要性の高まりを浮き彫りにしています。

マシンビジョンにおいてモデル最適化が重要な理由

マシンビジョンシステムの課題（レイテンシ、メモリ、ハードウェア制約）

マシンビジョンシステムは、パフォーマンスを阻害するいくつかの課題に直面しています。レイテンシ、つまり視覚データの処理における遅延は、多くの場合、リアルタイム予測に影響を与えます。メモリ消費量が多いと、特にエッジデバイスに導入する場合、システムのスケーラビリティが制限される可能性があります。また、計算能力の限界といったハードウェアの制約も、ディープラーニングモデルの実装を複雑化させます。

これらの課題は、リアルタイム画像処理などのタスクの複雑さと高速パフォーマンスの必要性から生じます。例えば、高解像度画像の解析には膨大な計算リソースが必要となり、レイテンシ削減のボトルネックとなる可能性があります。これらの問題への対処は、マシンビジョンシステムが要求の厳しい環境において効率的に動作するために不可欠です。

これらの課題に対処するためのモデル最適化の役割

モデルの最適化が重要な役割を果たすマシンビジョンシステムに固有の課題を克服する上で、最適化は不可欠です。マシンビジョンシステムを最適化することで、レイテンシを削減し、メモリ使用量を最小限に抑え、ハードウェアの制約に合わせてモデルを適応させることができます。このプロセスには、いくつかの手法が貢献しています。

量子化 ニューラルネットワーク内の数値の精度を下げ、モデルサイズを縮小し、速度とエネルギー効率を向上させます。
剪定ニューラルネットワーク内の冗長な重みを排除し、不要な接続を削除することでパフォーマンスを向上させます。
微調整 事前トレーニング済みのモデルを特定のタスクに合わせて調整し、精度を維持しながら効率性を確保します。

これらの技術により、リアルタイムのモデル最適化が可能になり、マシンビジョンシステムは高速なパフォーマンスとリアルタイム予測を実現できます。例えば、量子化によってレイテンシを大幅に削減できるため、リアルタイム画像処理を必要とするアプリケーションに最適です。

先端: 評価中 AIモデルの最適化技術ハードウェアとアプリケーションのニーズに基づいて、最適な結果を実現できます。

マシンビジョンシステムの最適化のメリット：速度、精度、効率

マシンビジョンシステムを最適化することで、全体的なパフォーマンスを向上させる目に見えるメリットが得られます。速度と精度の向上により、システムは視覚データをより高速かつ高精度に処理できるようになります。例えば、最適化されたシステムは欠陥の識別精度が99%を超え、手作業による検査を上回ります。

効率性の向上も同様に顕著です。製造業者は、リアルタイム検査によりダウンタイムが25%削減され、業務生産性が向上したと報告しています。また、廃棄物の削減と手戻り率の低下により、長期的なコスト削減も実現しています。これらのメリットは、優れた結果を達成するためにモデルパフォーマンスの最適化が重要であることを浮き彫りにしています。

モデルのパフォーマンス向上に注力することで、マシンビジョンシステムの潜在能力を最大限に引き出すことができます。ディープラーニングモデルを扱う場合でも、AIモデルの最適化技術を評価する場合でも、適切なアプローチを採用することで、システムは高速なパフォーマンスと信頼性の高いリアルタイム予測を実現できます。

マシンビジョンにおけるAIモデル最適化の主要技術

量子化：モデルの精度を下げて推論を高速化する

量子化は、マシンビジョンシステムの最適化ディープラーニングモデルにおける重みや活性化関数などの数値の精度を、32ビット浮動小数点数から8ビット整数などの低精度形式へと削減します。この削減により計算負荷が大幅に軽減され、推論の高速化と消費電力の削減が可能になります。

量子化を適用すると、マシンビジョンシステムは、特にハードウェアリソースが限られたエッジデバイス上で、視覚データをより効率的に処理できるようになります。例えば、量子化モデルは、フル精度モデルと同等の精度を達成しながら、レイテンシを最大50%削減することがよくあります。そのため、量子化は、自動運転車や産業オートメーションなど、リアルタイム予測を必要とするアプリケーションに最適です。

先端: 量子化は、推論中の速度と精度の低下を最小限に抑えるために、高品質のトレーニングデータと組み合わせると最適に機能します。

プルーニング：冗長なパラメータを削除してモデルサイズを縮小する

プルーニングは、ディープラーニングモデルにおける不要なパラメータの除去に重点を置いています。冗長な重みとバイアスを削除することで、モデルのパフォーマンスを損なうことなく、大幅なサイズ削減を実現できます。この手法は、メモリと計算能力が限られたデバイスに導入されるマシンビジョンシステムの最適化に特に有効です。

プルーニングはモデルアーキテクチャを簡素化することで、速度と精度を向上させます。例えば、プルーニングによってニューラルネットワークのサイズを最大90%削減できるため、推論の高速化とメモリ使用量の削減が可能になります。プルーニングは、最適化の目標に応じて、トレーニング中またはトレーニング後に実装できます。

L1/L2正則化などの高度なアルゴリズムは、大きな重みとバイアスにペナルティを課すことで、枝刈りをサポートします。これらの手法により、マシンビジョンシステムは最も関連性の高い特徴に焦点を絞り、効率と精度を向上させることができます。

吹き出し: トレーニング中に早期に停止すると、過剰適合を防ぎ、最適なモデルパフォーマンスの向上を保証することで、プルーニングを補完できます。

クラスタリング：効率的な計算のための重みのグループ化

クラスタリングは、マシンビジョンシステムにおけるディープラーニングモデルを最適化するための強力な手法です。ニューラルネットワーク内の類似した重みをグループ化することで、推論時の計算の複雑さを軽減します。このアプローチは、モデルの予測の整合性を維持しながら、速度と精度を向上させます。

クラスタリングを使用すると、マシンビジョンシステムはメモリ使用量の削減と処理時間の短縮というメリットを得られます。例えば、重みを少数の代表値にグループ化することでモデルサイズを圧縮し、エッジデバイスでの効率的な計算を可能にします。

高度なアルゴリズムであるベイズ最適化は、ハイパーパラメータと評価指標の関係をモデル化することで、クラスタリングをさらに強化できます。これにより、マシンビジョンシステムは最小限の計算オーバーヘッドで最適なパフォーマンスを実現できます。

注意: クラスタリングとドロップアウトなどの手法を組み合わせることで、入力データの多様な表現が促進され、モデルの精度がさらに向上します。

知識の蒸留：大規模モデルから小規模モデルへの知識の移転

知識蒸留は、マシンビジョンシステムを最適化するための強力な手法です。大規模で複雑なモデル（教師）の知識と機能を、より小規模で効率的なモデル（生徒）に転送します。このプロセスにより、元のモデルのパフォーマンスを維持しながら計算負荷を軽減できるため、エッジデバイスやリソースが限られたハードウェアへの導入に最適です。

大規模な教師モデルは、小規模なモデルの学習プロセスを強化する合成学習データを生成します。この合成データは、法的推論や数学的問題解決といった特定のタスクに合わせて調整することができ、学習モデルがその分野で優れたパフォーマンスを発揮することを保証します。事前学習中に知識蒸留を統合することで、学習時間とリソース消費を削減し、タスク間の汎化を向上させることができます。

技術	説明
教師生成合成データ	大規模な教師モデルは合成トレーニング例を作成し、小規模なモデルのトレーニングを強化します。
タスク固有の合成	特定のドメイン向けに合成データをカスタマイズすると、数学や法的推論などのタスクのパフォーマンスが向上します。
大規模トレーニングの効率性	事前トレーニング中に知識の蒸留を統合すると、トレーニング時間とリソースの消費が削減されます。
蒸留による反復的な事前トレーニング	教師モデルは、より小さなモデルの事前トレーニングをガイドし、タスク全体にわたる一般化を改善します。
少量蒸留	最小限のラベル付き例を使用した蒸留により、モデルは新しいタスクやあまり表現されていないタスクでも適切に実行できるようになります。
ゼロショットKD	TinyLLM や DeepSeek-R1 などのフレームワークに見られるように、生徒は教師からゼロショット一般化機能を継承します。

この手法は、少数ショット学習とゼロショット学習もサポートしており、小規模なモデルでも新しいタスクやあまり知られていないタスクで優れたパフォーマンスを発揮できます。例えば、TinyLLMのようなフレームワークは、学習モデルが教師モデルからゼロショット汎化機能を継承する様子を示しています。

先端: 知識蒸留のメリットを最大限に引き出すには、高品質のトレーニングデータを確保し、アプリケーションのニーズに合った教師モデルを選択します。

ハイパーパラメータチューニング：最適なパフォーマンスのためのモデルの微調整

ハイパーパラメータチューニングは、マシンビジョンシステムの最適化に不可欠です。学習率、バッチサイズ、レイヤー数など、ディープラーニングモデルの動作を制御するパラメータを調整することを意味します。これらのハイパーパラメータを微調整することで、速度と精度を大幅に向上させることができます。

モデルのハイパーパラメータを最適化すると、CIFAR-10などのベンチマークデータセットにおけるマシンビジョンシステムのパフォーマンスが向上します。研究によると、ハイパーパラメータの調整により精度が4～6%向上することが示されており、これは精密な視覚データ分析を必要とするアプリケーションにとって非常に重要です。

学習率: トレーニング中にモデルが重みを更新する速度を決定します。適切に調整された学習率は、過学習を防ぎ、より速い収束を保証します。
バッチサイズ: 一度に処理するトレーニングサンプルの数を制御します。バッチサイズが小さいほど汎化が向上し、大きいほどトレーニング速度が向上します。
層の数: モデルの複雑さと計算効率のバランスをとります。レイヤーを調整することで、過剰なリソース消費なく最適なパフォーマンスを確保します。

ハイパーパラメータの最適化は、ベイズ最適化やグリッドサーチといった高度なアルゴリズムに依存します。これらの手法は、ハイパーパラメータ空間を体系的に探索し、マシンビジョンシステムに最適な構成を特定します。

注意: 高品質なトレーニングデータは、ハイパーパラメータのチューニングにおいて重要な役割を果たします。信頼性の高い結果を得るには、データセットが多様で代表的であることを確認してください。

ハイパーパラメータの調整に重点を置くことで、ディープラーニング最適化の潜在能力を最大限に引き出すことができます。このプロセスは、速度と精度を向上させるだけでなく、マシンビジョンシステムが実際のシナリオで効率的に動作することを保証します。

マシンビジョンシステムにおけるモデル最適化のためのツールとフレームワーク

TensorFlow Lite: モバイルおよびエッジデバイス向けの軽量モデル

TensorFlow Lite TFLiteは、モバイルデバイスやエッジデバイス向けにマシンビジョンシステムを最適化するために設計された多用途ツールです。量子化、プルーニング、重みクラスタリングといった手法をサポートし、モデルサイズを縮小し、推論速度を向上させます。これらの機能により、TFLiteはスマートフォンやIoTデバイスにおけるリアルタイム物体検出など、エッジでの推論を必要とするアプリケーションに最適です。

ベンチマーク結果はTFLiteの効率性を際立たせています。例えば、量子化されたMobilenet_1.0_224モデルは、Pixel 5 CPUでわずか4ミリ秒の処理時間を達成しました。このパフォーマンスは、TFLiteが制約のあるハードウェア上で、より高速で効率的なマシンビジョンシステムを実現することを示しています。

先端: ウェアラブルデバイスや自律型ドローンなど、低レイテンシとエネルギー効率が重要なアプリケーションには TFLite を使用します。

TensorRT: NVIDIA GPU 向けの高性能推論

TensorRTは、NVIDIA GPU上でマシンビジョンシステムの推論を高速化する強力なフレームワークです。レイヤーフュージョンや精度キャリブレーションといったシステム固有の最適化を提供し、スループットを最大化し、レイテンシを最小化します。そのため、TensorRTはビデオ分析や自動運転車などのリアルタイムアプリケーションに最適な選択肢となっています。

パフォーマンスベンチマークはTensorRTの能力を裏付けています。例えば、Llama 4 Scoutモデルは毎秒40,000トークンのスループットを達成し、3.4倍の速度向上を実現しました。これらの結果は、TensorRTが要求の厳しいワークロードを効率的に処理する能力を浮き彫りにしています。

吹き出しTensorRT は、特に NVIDIA ハードウェアと組み合わせた場合、エッジでの高性能な推論を必要とするシナリオで優れた性能を発揮します。

OpenVINO: Intelハードウェア向けモデルの最適化

OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）は、Intelハードウェア向けにカスタマイズされた高度な最適化ツールです。CPU、GPU、VPU向けにモデルを最適化することで、マシンビジョンシステムの導入を簡素化します。OpenVINOは幅広いディープラーニングフレームワークをサポートし、互換性と柔軟性を確保しています。

このフレームワークは、産業オートメーションや医療画像処理などのアプリケーションに優れています。OpenVINOを活用することで、高い精度を維持しながらエッジでの推論を高速化できます。ImageNetなどの標準化されたデータセットをサポートしているため、信頼性の高いベンチマークとパフォーマンス評価が可能です。

注意OpenVINO は汎用性が高いため、さまざまなハードウェアプラットフォームにわたってマシンビジョンシステムを最適化するための強力な候補となります。

ONNX ランタイム: 機械学習モデルのクロスプラットフォーム最適化

ONNX Runtimeは、複数のプラットフォームにまたがるマシンビジョンシステムを最適化するために設計された汎用性の高いフレームワークです。CPU、GPU、専用アクセラレータなど、幅広いハードウェアをサポートしています。この柔軟性により、多様な環境にモデルをデプロイするのに最適です。ONNX Runtimeを使用することで、精度を犠牲にすることなく、エッジでの推論を高速化できます。

ONNXランタイムの重要な機能の一つは、様々なディープラーニングフレームワークとの統合性です。PyTorch、TensorFlow、その他のプラットフォームを問わず、ONNXランタイムはシームレスなモデル変換とデプロイを保証します。このクロスプラットフォーム互換性により最適化プロセスが簡素化され、パフォーマンスの向上に集中できます。

ONNXランタイムには、グラフ最適化や演算子融合といった高度な最適化ツールも含まれています。これらのツールは計算を効率化し、レイテンシを削減し、効率を向上させます。例えば、グラフ最適化は冗長な演算を排除し、演算子融合は複数の演算を1つのステップに統合します。これらの機能強化により、マシンビジョンシステムはより迅速かつ効率的にデータを処理できるようになります。

先端: リアルタイムのビデオ分析やオブジェクト検出など、エッジでの高速推論を必要とするアプリケーションには、ONNX ランタイムを使用します。

PyTorch Mobile: モバイルアプリケーション向けモデルの最適化

PyTorch Mobileは、モバイルデバイス上でマシンビジョンシステムを最適化するための強力なツールです。スマートフォン、タブレット、その他のポータブルデバイスにディープラーニングモデルを直接デプロイできます。この機能は、リアルタイム処理が不可欠な拡張現実（AR）やモバイルヘルスモニタリングなどのアプリケーションにとって極めて重要です。

PyTorch Mobileを使用すると、エッジで推論を実行できるため、クラウドベースの処理の必要性が軽減されます。このアプローチは、データをデバイス上に保持することでレイテンシを最小限に抑え、ユーザーのプライバシーを強化します。また、PyTorch Mobileは量子化をサポートしており、モデルサイズを縮小し、推論を高速化します。これらの機能により、リソースが限られた環境に最適です。

PyTorch Mobileのもう一つの利点は、その使いやすさです。既存のPyTorchモデルを最小限の労力でモバイル対応フォーマットに変換できます。また、このフレームワークにはデバッグとパフォーマンスプロファイリングのためのツールも用意されており、最適な結果を得るためにモデルを微調整するのに役立ちます。

吹き出しPyTorch Mobile は、モバイルアプリケーションに高度な最適化ツールを導入し、効率的で正確なマシンビジョンシステムを実現したいと考えている開発者に最適です。

マシンビジョンシステムに最適な最適化手法の選択

考慮すべき要素: ハードウェア、アプリケーションのニーズ、制約

選択するとき最適化手法マシンビジョンシステムでは、いくつかの要素を評価する必要があります。ハードウェア仕様は重要な役割を果たします。エッジデバイスなど、計算能力が限られているデバイスでは、軽量なモデルが求められます。一方、クラウドシステムは堅牢なインフラストラクチャを備えているため、大規模なモデルを処理できます。

アプリケーションのニーズも選択に影響します。リアルタイムアプリケーション自動運転車のようなアプリケーションでは、低レイテンシのソリューションが求められます。一方、医療画像診断のようなタスクでは、速度よりも精度が優先されることがあります。メモリの可用性や消費電力といった制約も、意思決定に影響を与えます。

以下の表は、最適化手法をハードウェアおよびアプリケーションの要求に合わせて調整する際に考慮すべき主要なメトリックを示しています。

メトリック	説明
CPU使用率	CPU リソースの使用状況を測定します。
メモリ使用率	メモリリソースの使用量を測定します。
ディスクI / O	ストレージシステムのパフォーマンスを評価します。
ネットワーク遅延	データが移動するのに要した時間を示します。
スループット	ネットワークの容量を反映します。
利用状況	システムの動作稼働時間を示します。
信頼性の向上	エラーのない機能性を保証します。
品質	システムに対するユーザーの満足度を示します。

これらのメトリックを分析することで、マシンビジョンシステムに最適な最適化戦略を特定できます。

ユースケースに合わせた技術のマッチング：エッジデバイスとクラウドシステム

特定のユースケースに適した最適化手法を適用することで、マシンビジョンシステムの効率的なパフォーマンスを確保できます。エッジデバイスには、量子化やプルーニングといった手法が最適です。これらの手法はモデルサイズと計算要件を削減し、限られたリソースを持つハードウェア上でリアルタイム予測を可能にします。

クラウドシステムでは、より強力な最適化戦略を活用できます。これには、データ転送の遅延を最小限に抑え、推論速度を向上させる手法が含まれます。クラウド展開ではより大規模なモデルを使用できますが、ネットワークレイテンシの最適化は依然として不可欠です。

エッジデバイスは、リアルタイム予測と強化されたデータセキュリティのメリットを享受できますが、ハードウェアの制約に直面します。
クラウドシステムは、より大規模なモデルとより高い計算負荷をサポートしますが、データ転送に遅延が発生する可能性があります。

導入環境に合わせて技術を調整することで、マシンビジョンシステムのパフォーマンスを最大限に高めることができます。

トレードオフのバランス：精度 vs. 速度 vs. リソース使用量

最適化には、精度、速度、リソース使用量の間でトレードオフが伴うことがよくあります。アプリケーションに応じて、どの要素を優先するかを決定する必要があります。例えば、産業オートメーションでは、生産効率を維持するために速度が精度よりも優先される場合があります。一方、ヘルスケアでは、レイテンシが増加しても精度が最も重要です。

リソース使用量も選択に影響します。軽量モデルはメモリと電力消費量が少なく、エッジデバイスに適しています。ただし、これらのモデルは精度を多少犠牲にする可能性があります。適切なバランスをとることで、マシンビジョンシステムはパフォーマンスと運用目標の両方を達成できます。

先端ベースラインモデルから始めて、最適化手法を反復的に適用します。このアプローチは、システムの信頼性を維持しながらトレードオフを効果的に評価するのに役立ちます。

マシンビジョンシステムの最適化の実際の応用

イメージソース：ペクセル

自動運転車における最適化されたマシンビジョン

自動運転車は、安全かつ効率的に走行するためにマシンビジョンシステムに大きく依存しています。これらのシステムは、物体検出を用いて歩行者、車両、道路標識を識別します。マシンビジョンシステムを最適化することで、リアルタイム画像処理に不可欠な意思決定の迅速化が実現します。例えば、マシンビジョンシステムのモデル最適化ツールはレイテンシを短縮し、車両が数ミリ秒単位で障害物に対応できるようにします。

量子化とプルーニングは、この分野で一般的に用いられる手法です。これらはディープラーニングモデルのサイズを縮小し、車載プロセッサなどのエッジデバイスへの導入に適したものにします。この最適化により、速度とエネルギー効率の両方が向上し、動的な環境下でも自動運転車が確実に動作することを保証します。

先端: 自律走行車用のマシンビジョンシステムを設計する場合は、精度を損なうことなく速度を向上させる技術を優先します。

産業オートメーションと品質管理におけるアプリケーション

製造業において、品質管理は最優先事項です。マシンビジョンシステムは、製品の欠陥検査において重要な役割を果たします。マシンビジョンシステムの最適化により、より高い精度とより迅速な検査を実現できます。例えば、ある世界的な電子機器メーカーは、回路基板の解析にマシンビジョンシステムを導入しました。このシステムにより、欠陥検出率が25%向上し、不良品の削減と顧客満足度の向上を実現しました。

マシンビジョンシステムのモデル最適化ツールは、組立ラインに不可欠なリアルタイム画像処理も可能にします。クラスタリングや知識蒸留といった技術により、リソースが限られたハードウェア上でもシステムの効率が向上します。その結果、メーカーはダウンタイムを最小限に抑えながら、高い生産基準を維持できます。