AI活用の取り組み〜日経BP掲載記事紹介〜
九州オルガン針様とのAI活用事例〜日経BP記事紹介〜
2019.2.28に日経BPにてAIによる画像解析事例が紹介されました。
IoTやAIでミシン針の品質管理を高度化した取り組みが描かれています。
九州オルガン針様では1日70万本を100台の機械で全数検査されています。1日に約70万本作るため、多品種と大量生産の両方に対応する必要があります。一方で一本一本の針には適切な品質管理が求められます。
高い品質を担保するためには曲がった針の矯正が必要です。そこで同社は針の曲がりを自動的に検出して矯正する機械を製作されていましたが、1日約70万本作る針を全数について曲がりを矯正するために、叩き続ける矯正機は故障による停止が避けられないようです。故障発生時はパトライトを点灯させアラートしていたが、それだけでは約100台の矯正機のどれが停止したか分からず、止まっている機械を探し出し、原因を見つけて対処するしかありませんでした。
そこで矯正機をIoTでつなげて稼働情報を見える化を行い、PLC（programmable logic controller：機器の動きなどを制御するコントローラ）を介してすべての矯正機の稼働情報が一つのモニターに表示されるようになり、止まった機械をすぐに特定できるようになりました。
30秒で150～200本を検査する技の自動化へ
しかし針の不良は曲がりだけではなく、長さや太さなどの狂いのほか、傷や先端の折れ、穴バリなどさまざまな不良があり、その種類は全部で33に及びます。曲がり以外の不良は矯正機で検出できないため、同社は人の目による全数検査を行っているそうです。
不良サンプル写真をディープラーニングに
カメラ画像による外観検査の仕組みを生かしながら、人の作業を代替しうる検査は可能か。それを考えていた同社が目を付けたのが「AI」でした。
具体的には、不良ごとにサンプル写真を用意し、ディープラーニングにかけてパターン化。それをもとに従来の外観検査装置で不良の判定が可能かどうかを試されました。
具体的には、不良ごとにサンプル写真を用意し、ディープラーニングにかけてパターン化。それをもとに従来の外観検査装置で不良の判定が可能かどうかを試されました。
AIの効果を確認した同社は、今後AIで作った判定システムを外観検査装置に導入し、実際の検査業務に生かしていくことを目指されています。
「熊本AIコミュニティ」での取り組みが実用化された事例でした。