製造業に AI を導入するには~武蔵精密工業の事例~
Summary
TLDR武蔵精密工業株式会社の社長の大塚啓さんは、会社が持つビジョンである「独創的なモノづくりを探求し社会に貢献すること」について話しました。AI技術を活用して生産現場にイノベーションを起こし、特に外観検査と物搬の自動化に取り組んでいます。しかし、AIの導入は簡単ではなく、技術者だけでなくAI検証も必要とされています。彼らは機械による自動化が困難だった官能検査の代替や自律制御機能を持つ搬送装置を実現し、自動車部品の大量生産を行っている武蔵野工場で自動化を進めてきました。AIを用いた傷の検出技術を開発し、推論速度と検出精度を向上させています。将来的には検査制度の改善とAIとの共存により品質向上につなげたいと話しました。
Takeaways
- 😀 大塚啓さんは武蔵精密工業株式会社の社長であり、ビジョンは独創的なモノづくりを探求し社会に貢献することです。
- 🛠️ プロジェクトは生産現場でのイノベーションを目指しており、特に外観検査と物搬の自動化を進めています。
- 🤖 AI技術を活用して製造現場に革新をもたらすと想定しており、AIの導入にはエンジニアリングスキルとAI検証能力が必要です。
- 🚗 武蔵野工場では自動車部品の大量生産に取り組んでおり、長年の自動化取り組みを通じて進歩を続けています。
- 👷♂️ 従業員の割合は、運搬が20%、製造が60%、検査が20%となっており、さらに自動化を目指しています。
- 🔍 従来の画像処理では難しかった外観検査をAIで代替し、自律制御機能を持つ搬送装置を実現させることを目指しています。
- 💡 AIは傷の特徴を学習し、画像データから傷を見つける能力を開発しました。現在は推論速度と検出精度を向上させる取り組みをしています。
- 📈 開発されたAIは人と同じ速度精度に達しており、パイロットラインでの試験が進んでいます。
- 🛠️ NVIDIAのジェットソンTF 2を使用してAIを実装し、最も良いモデルを見つけるために様々なネットワークを試しています。
- 🚚 SDV(自律走行車両)の導入により、単純反復作業とけがのリスクが高い作業の問題が解消されると期待されています。
- 🔧 AIの導入により、これまで難しかった改善が実現し、将来的には検査制度の改善とAIとの共存による品質向上が期待されています。
Q & A
武蔵精密工業株式会社のビジョンは何ですか?
-独創的なモノづくりを探求し、社会に貢献することです。
武蔵精密工業が取り組んでいるプロジェクトの主な目的は何ですか?
-生産現場でのイノベーションを起こし、特に外観検査と物を運ぶ工程の自動化を進めています。
AIを生産現場に導入することの難しさは何ですか?
-単なるAIエンジニアだけでなく、それを形にする設備を持つエンジニアも必要であり、両方とAIを検証できる現場が必要です。
武蔵精密工業が開発しているAIの目的は何ですか?
-これまで機械による自動化が難しかった官能検査の代替や自律制御機能を搭載した搬送装置の実現を目指しています。
武蔵野工場でどのような部品を生産していますか?
-自動車の部品を大量に生産しています。
武蔵精密工業の従業員の割合はどのようになっていますか?
-10%がアンフォロー、60%がものづくりのコア、20%が検査を行っています。
AIを用いた画像処理の目的は何ですか?
-画像データから傷を見つけさせるAIを開発し、推論速度と検出精度を向上させることを目的としています。
武蔵精密工業が使用しているAIの種類とその効果は?
-NVIDIA Jetson TX 2を使用しており、人間と同じ速度精度に達していることが確認されました。
SDVの導入による利点は何ですか?
-単純反復作業を減らし、従事する行員のけがリスクを下げることで、生産効率を向上させることを目的としています。
武蔵精密工業が将来的に目指していることは何ですか?
-検査制度の改善を通じて、より高付加価値の工程でAIを活用し、品質向上につなげたいと感じています。
NVIDIAとの関係性はどのようなものですか?
-2017年12月に初めて打ち合わせを行い、AI技術の活用に関する協力関係を築いています。
Outlines
🤖 AIを活用した製造業のイノベーション
武蔵精密工業株式会社の大塚社長が、会社ビジョンである独創的なモノづくりと社会貢献を紹介します。AI技術を活用し、生産現場におけるイノベーションを目指しています。特に外観検査と物やりの自動化に注力し、AIの導入は簡単ではなく、エンジニアリングとAIの検証が両方必要であると強調しています。彼らは音楽を通じて愛を工場現場に持って行き、機械による自動化が困難だった官能検査の代替や自律制御機能を持つ搬送装置の実現を目指しています。武蔵野工場では自動車部品の大量生産に取り組み、自動化の進んだ工場だと自信を持っていますが、まだ改善の余地があると認識しています。従業員の割合についても紹介しており、20%が検査に携わっていると説明しています。AIを用いた画像データからの傷の検出を開発し、現在は推論速度と検出精度を向上させる取り組みを進めています。彼らはAIを導入し、従来の画像処理では難しいケースにも対応できるようになり、パイロットラインでの試験を進めています。
🚀 AI導入による製造業の改善と未来への展望
武蔵精密工業はAIを導入し、製造業における業務の改善と将来性を見据えています。従事する行員が単純反復作業やけがのリスクが高い作業から解放されることを期待し、SDVの導入でこれらの問題を解消できるとしています。彼らはコンパクトで高性能なNVIDIA Jetson TX2を用いて、モデルを実行し、製造設備に取り付けることなく配置できる利便性を強調しています。また、DGXを使用してモデルの学習時間を短縮し、学習したモデルをJetson TX2に実装できる共通のプラットフォームを採用しています。AIの導入により、これまで困難だった改善が可能となり、検査制度の改善を通じて品質向上につなげたいとしています。さらに、物流工程におけるイノベーションも目指しており、従来の反復作業から創造的な業務に携わることで、モノづくりの根幹を支えると確信しています。2017年12月にNVIDIAとの打ち合わせを持ち、日本の製造業を支える改善活動に挑戦する意気込みを示しています。
Mindmap
Keywords
💡武蔵精密工業株式会社
💡ビジョン
💡AI
💡自動化
💡レイヤーの導入
💡画像処理
💡推論速度
💡パイロットライン
💡SDV
💡NVIDIA
Highlights
武蔵精密工業株式会社の社長である大塚啓は、独創的なモノづくりを社会に貢献することをビジョンに掲げています。
プロジェクトは生産現場でのイノベーションを目指し、AI技術を活用して製造プロセスを改善しています。
外観検査と物品輸送の自動化が進んでおり、レイヤーの導入は簡単ではなく、エンジニアリングスキルが必要です。
武蔵野工場は自動車部品の大量生産に長年取り組み、自動化の進んだ工場とされています。
まだ自動化されていないプロセスとして、物品輸送と検査が残されています。
従業員の割合は、60%が製造に、20%が検査に、10%が他の業務に従事しています。
AIを用いて、機械による自動化が困難だった官能検査の代替を目指しています。
AIは画像データから傷を見つけ出す能力を開発し、推論速度と検出精度を向上させています。
開発されたAIは、人間と同じ速度精度に達しており、パイロットラインでの試験が進められています。
AIの導入にあたり、NVIDIAのJetson TX 2を使用し、コンパクトで高性能なモデルを実行しています。
DGXを使用することで、モデルの学習時間を大幅に短縮し、生産性を向上させています。
AIの導入により、262の改善が実現し、検査制度の改善を目指しています。
将来的には、AIと人間の共存により品質向上につなげ、物流工程のイノベーションを目指しています。
従来の画像処理では難しかった工程の自動化に取り組み、AIを活用して改善を目指しています。
2017年12月にNVIDIAと初の打ち合わせがあり、AI技術の活用を模索しています。
製造業でのAIの活用を洗練させ、他の産業にも貢献を目指しています。
物流工程で20%の反復作業を行っていた従業員が、より創造的な業務に携わることが期待されています。
Transcripts
フープ
私が武蔵精密工業株式会社
社長の大塚啓であります当社のをビジョンは独創的なモノづくりを探求し社会に貢献を
していくことである
我々のプロジェクトは生産現場で勝ち運営開発に日々力を注いでいます
ai というテクノロジーを活用して生産現場にイノベーションを起こそうと思ってい
ます
特に外観検査そして物を運ぶ工程の自動化を進めているのですが
製造現場へのレイヤーの導入はそんなに簡単ではなくて
ana エンジニアだけでもまたそれを形にする設備がはのエンジニアだけいても実現
難しくその両方と ai を検証できる現場を兼ね備えていることが必要になります
我々の最大の趣味はそのすべてを持っていることです
[音楽]
0愛を工場の現場で活用するための研究開発を行っています
具体的にはこれまで機械による自動化が難しかった
官能検査の代替や自律制御機能を搭載した搬送装置の実現を目指しています
me
武蔵野工場では自動車の部品を大量に生産をしています
長年にわたる改善自動化への取り組み
これを進めてまいりました工場全体においてかなり自動化の進んだあー工場だと思い
ますそれでもまだ到達して来ないプロセスがあります
それが物を運ぶ工程そして偏差をする工程になりますここで
武蔵生産現場で働いている従業員の割合を紹介したいと思います262パティ10%が
アンフォローあ今ベール所60%がものづくりのコーン
の部分に中将している人そして最後の20%が検査をしていることなんです我々は物を
運ぶ
20%ポリウレタン100% pure nude 塩使っでさらなる
自動化を目指してまいりますん
これまで武蔵精密工業は従来の画像処理を使用し
工程の自動化に取り組んできましたしかし
傷があるか判断するには難しいケースが多々ありましたなのでそこに対して a を
使えないかと考えました
私は傷の特徴を ai に覚えさせ
画像データから傷を見つけさせる ai を開発しました
現在は推論速度を検出精度向上に取り組んでいます
私たちが開発した人工知能は不 poc で人と同制度の速度精度に達していることが
確認されました
なので現在はパイロットラインを導入し試験を進めています
ai の実装にはジェットソン tf 2を使用しています
最も良いモデルを見つけるためにさまざまなネットワークを試してきました
構内物流に従事する行員は
単純反復作業を行っているだけでなくけがを負うリスクが比較的高い作業を行ってい
ます
sdv の導入によりこれらの問題が解消できると考えています
ジェットソン tx 2は非常にコンパクトながら我々の作成したモデルを十分に実行
できる処理能力があります
またコンパクトであるため製造設備に場所をとることなく配置することができます
dgx を使用することでモデルの学習時間を大幅に短縮できます
またジェットその tx 2とリー gx が共通のプラットフォームを採用している
ことで学習したモデルをそのまま tf 2に実装できるメリットがあります
ai の導入によってこれまで難易度の高かった
262の改善をようやく実現する道筋が見えてきたと感じています
将来的には検査制度を改善することで県債要因をより付加価値の高い工程で活用できる
ようにする
または ai と人との共存により品質成分向上につなげたいと感じています
sdb についても2割の物流工程にイノベーションを起こしていきたいと考えてい
ます
これまでの2割の反復作業を行ってきた人たちは
より創造的な業務に携わる事になり
例えば工程の改善提案などを行い
我々のモノづくりの根幹を支えてくれると確信しています
2017年12月
nvidia と初めての打ち合わせを持ちました
[音楽]
ポラ位のあー旺盛に衝撃 m here チーム e re here 改善活動愛は
ありません6割のプロセスで業務をするひとつは
より良いを除くにつながるそして日本のものづくりを支えるための改善活動に挑戦する
こととなります
私たちはまず製造業での ai をより洗練させていきますそしてリク行くはあの産業
にも貢献していきたいと思っています
[音楽]
تصفح المزيد من مقاطع الفيديو ذات الصلة
5.0 / 5 (0 votes)