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。
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 | 〇 | ||||
| 設備監視 | 〇 | 〇 | |||
| 報告・相談 | 〇 | 〇 | 〇 | ||
| 実績履歴管理 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 | |
| IE（動作分析） | 〇 | ||||
| 工数管理 | 〇 | 〇 | |||
| 設備稼働/停止分析 | 〇 | 〇 | 〇 |
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。
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。