【連載】JIGletを使って製造現場のIoT化を効果的に進めるアイデア その3

 

はじめに

こんにちは!JIGletプロジェクトチームです!
本連載では、製造現場でよく使われる代表的なITツールの特徴とその用途を整理し、JIGletを使って各ITツールによる製造現場のIoT化を効果的に進めるアイデアを4回の連載記事でご紹介しています。

連載3回目の本記事では、図1のITツールのうち、AIカメラの考察をしたうえで、JIGletが、AIカメラの導入時にどのように役立ち、IoT化を効果的に進めるのか説明したいと思います。その他のITツールについては別の記事でご紹介します。

連載1回目の記事
連載2回目の記事

図1.製造現場でよく使われるITツールとその用途
用途 PLCソリューション バーコードリーダー RPA AIカメラ PCアプリ(Excel)
作業監視
設備監視
報告・相談
実績履歴管理
IE(動作分析)
工数管理
設備稼働/停止分析
AIカメラの考察
AIカメラの特徴

AIカメラの特徴は、これまで人間が目で見なければ判断できないとされてきた作業を、カメラ(動画/ 画像)とAI(人口知能)とを組み合わせることで自動化できることにあります。最近では、様々な動作や行動の分析が可能になり、より一層高度な使い方ができるようになっています。

AIカメラの用途(例)

AIカメラの用途は、『品質検査の自動化』、『作業分析(IE)』、『安全管理』、『ポカヨケ』などさまざまです。また、収集・分析したデータを使ってロボット作業に応用することも多く、ますます利用範囲が広がってきています。

AIカメラの強みと投資・回収リスク

RPA同様に、AIカメラは現状業務を変えずに自動化できる点が強みです。動画をうまく使うと、人の経験や勘に頼っていた作業工程を自動化、技術を標準化できるようになる他、人の目では検知できないことが検知できるようになります。しかし、AIカメラの導入費用は非常に高額になりがちです。そして、AIの学習には膨大な学習データを集める時間と労力が必要です。苦労して学習させたAIの判定が、期待した精度にならない場合もあります。こうした費用・時間・労力の大きな投資に対して期待した効果が得られない、投資・回収リスクの大きい導入を現場がためらうのは無理もありません。

JIGletを使ってAIカメラの学習目的と範囲を特定するアイデア

AIカメラを有効活用するためには、AIの『学習の目的が明確である』こと、『学習の範囲が限定されている』ことが重要です。
JIGletを使って必要十分なAIカメラの導入につなげましょう。具体的には、AIカメラを使うべき箇所、業務を絞り込みます。図1のように、『ゆるみ』、『ワレ・カケ』などの不良分類を設定したサイコロを品質検査工程に置き、データを収集して不良傾向を見える化します。そして、図2のようなデータの傾向を見て、AIカメラでなければ改善できない問題点を絞り込みます。例えば、『ゆるみ』はネジ締めの動作に問題があるのでAIカメラでの動作分析が必要、『電気異常』は動作に関係ないのでカメラでの動作分析は不要など、導入範囲を見極めます。

図1.不良分類を設定したサイコロ
図2.不良傾向

こうすることで、何のためにAIカメラを導入するかが明確になりますし、またAIの学習範囲が限定でき、学習効率もあがります。この状態を作ってからAIカメラを導入すれば、費用対効果を高めることができます。

おわりに

いかがでしたでしょうか?
JIGletを使ってAIカメラでなければ改善できない問題点を絞り込むことで、AIカメラ導入の目的と得たい効果を明確化し、必要十分なAIカメラの導入につなげ、導入効果を得やすくします。是非、JIGletの導入をご検討ください!
次回(最終回)はJIGletとPCアプリ(Excel等)についてご紹介します。

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