製造業に AI を導入するには～武蔵精密工業の事例～

NVIDIA JAPAN

21 Jan 202006:01

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

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🤖 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。

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🚀 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

これはビデオの主題である企業の名前であり、ビデオの内容はこの会社のビジョンと取り組んでいるプロジェクトに焦点を当てています。ビデオでは、この会社が社会に貢献するために独創的なモノづくりを探求していると紹介されています。

💡ビジョン

ビジョンとは、将来実現したい目標やイメージを指します。ビデオでは、武蔵精密工業が持つビジョンが社会に貢献することに関連しており、創造的な製品開発を通じて社会に価値を提供することを目指していると説明されています。

💡AI

AIとは、人工知能の略で、機械が人間のように学習し判断し行動する技術を指します。ビデオでは、AI技術を活用して生産現場にイノベーションを起こそうとしていると述べており、特に外観検査や物品の運搬工程の自動化に取り組んでいると紹介されています。

💡自動化

自動化とは、機械やシステムによって人の手を使わずに作業を自動的に行うことを指します。ビデオでは、武蔵精密工業が生産現場での自動化を進めており、特に物品の運搬や検査工程における自動化に注力していると説明されています。

💡レイヤーの導入

レイヤーの導入とは、新しい技術やシステムを既存のプロセスに取り入れることを指します。ビデオでは、製造現場へのAIの導入が簡単ではないとされており、エンジニアリングの知識とAIの検証能力が両方必要とされていると述べています。

💡画像処理

画像処理とは、デジタル画像を分析、加工、解釈する技術を指します。ビデオでは、武蔵精密工業が従来の画像処理技術を用いて自動化に取り組んできたが、傷の有無を判断するのが難しいケースがあったとされており、AIを用いてその問題を解決しようとしています。

💡推論速度

推論速度とは、AIモデルがデータを処理し結果を出すまでの時間を指します。ビデオでは、開発されたAIが推論速度と検出精度を向上させる取り組みをしていると紹介されており、これにより生産現場でのAIの活用が可能になるとされています。

💡パイロットライン

パイロットラインとは、新しい技術やプロセスを試験的に導入し、その効果を検証するためのラインを指します。ビデオでは、開発されたAIをパイロットラインで導入し、試験を進めていると述べています。

💡SDV

SDVとは、自律走行車（Self-Driving Vehicle）の略で、自動で運転することができる車を指します。ビデオでは、SDVの導入により従来の単純反復作業やけがのリスクが高い作業を解消できると期待されていると紹介されています。

💡NVIDIA

NVIDIAは、GPU（グラフィックプロセッシングユニット）を中心としたハイテク企業で、ビデオではAI技術の提供者として紹介されています。ビデオでは、武蔵精密工業がNVIDIAと協力してAIを導入し、製造現場のイノベーションを目指していると述べています。

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。