物联网・人工智能「第4次产业革命」（ASKA MARKET NEWS 2022-02 No.324）

第4次产业革命

使用物联网（IoT）大数据和人工智能（AI）的制造业革新被称为「第4次产业革命」。
第1次产业革命把蒸汽机使用于机械，第2次产业革命从石油中获取电力・化学，
第3次产业革命使用计算机和互联网提高了生产效率。
在第4次产业革命中使用物联网从事物中收集信息，并将其作为大数据用人工智能进行分析和利用，可以显著提高效率。
现在我们正处于向这个时代转变的时期。
ASKA公司通过把在生产流程中取得的数据显示在仪表盘让员工进行分析，通过AI把预测信息通知到相关人员，通过运用这个机制，来开展人机协作活动。

相机图像检测数据的分析和活用

代表性的例子是相机捕获的图像的灵活运用。
我们拥有通过图像处理检查产品的质量管理系统。
每个产品进行图像检查的目标都不相同，典型的代表是污染和形状缺陷。
图像处理中的 NG 和 OK 判断是通过与客户交换的标准设置等级进行排名的判断分类。
在NG判断中，ASKA公司也设定了不良等级。
例如，从非标准到标准，再细分为轻度等级 A 和 B。
大多数的生产线会自动通过相机排除被判断为不合格的产品，还有一部分生产线是通过人工监视仪表在发现不良产品的时候需要人工排除，这正是典型的「人与机器的协同合作」事例
那么如果有了相机的话不合格产品就会为零了呢?也不是这样的。
下面的照片是集中检查产品的顶部。
之所以将这些检查集中在一部分，是因为我们认为相机检查的最大目的不是消除NG产品，而是按时间顺序管理生产状态。
通过分析部分摄像机检查数据，就可以发现异常发生的趋势。
在ASKA公司，通过早期发现异常趋势，并由工作人员快速对应从而来管理生产状况。

机器（相机）和人员协作

如何将相机的图像检查数据可视化到仪表板
介绍作业人员是如何掌握生产状况。
通过分析NG判定的发生数并将其做成图表，
以简单易懂的方式显示相机发出的异常信号。
从下面的直方图可以看到14箱开始NG判定的发生数量急剧增加。
如果作业人员像这样提前发现异常标记，寻找制造装置异常的原因，并且尽快使其恢复到正常状态后，可在早期防止不良品的发生。
此外，检查员能够知道不良发生数增加的情况，所以可以进行有效和高效的处理。
另外，作为辅助的效果，工作人员判断异常，考虑判断进行调整、检查的部位，然后采取行动，
对提高工作人员的技术和能力也有很好的效果。
在ASKA公司中，像这样人读取机器发出状态，就像是人与机器之间进行对话，这就是「人与机器之间的写协作」

ASKA公司将进一步加强在数据收集，分析和灵活使用数据方面继续做出不懈努力。
今后，我们希望通过进一步实现物联网和数据利用，提高生产效率，为客户和社会做出贡献。
关于ASKA公司的物联网和人工智能活动，详情请关注「物联网和人工智能应用研讨会」
我们还详细介绍除了相机检查以外的例子。
通过公司网页可以下载详情请通过咨询页面咨询。