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IoT・AI取り組みのご紹介(ASKA MARKET NEWS 2021年02月号 第321号)

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IoT・AI取り組みのご紹介(ASKA MARKET NEWS 2021年02月号 第321号)

第4次産業革命

IoTによるビッグデータやAI(人工知能)を使用した製造業の革新は「第4次産業革命」と言われています。
第1次産業革命では蒸気機関で機械を、第2次産業革命では石油から得た電力・化学を、
第3次産業革命ではコンピュータとインターネットを活用することで、生産効率が向上してきました。
そして第4次産業革命ではIoTでモノから情報を集めてビッグデータとし、
AIで解析・活用することで効率を飛躍的に上げることができる、現在はそのような時代への変革期と言われています。
アスカカンパニーでは生産プロセスで得たデータをダッシュボードで表示し作業者が解析をしたり、AIを通じて予測を人へ通知する仕組みを運用することで、人と機械の協働活動が営まれています。

 

カメラ画像検査データの解析と活用

代表的な事例がカメラで撮像した画像データの活用です。
弊社では製品を画像処理によって検査を行う品質管理システムがあり、製品毎に画像検査を行うターゲットが異なり、代表的なものにはコンタミネーションや形状不良を画像認識します。
画像処理でのNG・OK判定は、お客様との取り交わし規格に対してランクを設けた判断の分類を行っています。
NG判定の中でもアスカカンパニーでは悪さ加減のランクを設けています。
例えば規格外から規格内、さらに軽度ランクAやBといったように細かく分類しています。

カメラでNGと判断された製品は自動で排除するラインがほとんどですが、一部にはダッシュボードを人が監視しNG判定が表示された際にその製品を人が取り出すというラインもあります。こちらはまさに
「人と機械の協働活動」の模範的な事例です。
では、カメラに任せれば不良品は0になるのかと言えばそうではありません。
下の写真は製品上部に絞って検査をしています。
このように検査箇所を一部に絞っている理由は、カメラ検査の最大の目的はNG品を排除することではなく、生産の状態を時系列で管理することと考えているためです。
一部分のカメラ検査データでも解析をすることで、異常発生の傾向を見つけることが可能です。
アスカカンパニーでは、異常傾向を早期に発見し、作業者が対応することで生産状況を管理しています。

 

機械(カメラ)と人の協働

カメラの画像検査データをどのようにしてダッシュボードとし見える化し、作業者が生産状況を把握しているのかをご紹介します。
NG判定の発生数を解析してグラフにすることで、カメラが発している異常のサインを分かりやすく表示しています。
下のヒストグラムを見ると14ケース目から急激にNG判定の発生数が増えていることがわかります。
このように作業者が異常のサインを見つければ製造装置の異常の原因を探して、平常の状態に戻すことで、不良品の発生を早期に食い止めることができます。
また、検査者は不良発生数が増えたケースが分かるので効果的で効率的な対処を行うことができるようになります。
さらに副次的な効果として、作業者が異常を判断して、どこを調整・検査すればいいのか考え行動するので、作業者の技術や能力の向上にも効果がでています。
アスカカンパニーではこのように機械が発する状態を人が読み取る、まさに人と機械が会話するかのような関係を、「人と機械の協働」と考えています。

このようにアスカカンパニーではデータを集めて解析・活用することへの取り組みをさらに強くして参ります。
これからも更なるIoT化、データの活用を行うことで生産効率を向上し、お客様と社会に貢献いたします。
アスカカンパニーのIoTやAIの活動については「IoT・AI活用セミナー」にてカメラ検査の事例以外にも情報を掲載しています。
HPからカタログダウンロードができますので、詳細につきましてはお問い合わせページよりご質問いただければ幸いです。

 

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