【ＡＩ】熟練工が1週間かかる調整作業→AIは1日で完了 三菱電機と産総研がFA分野でAI活用［02/05］
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三菱電機と産業技術総合研究所は2月5日、工場の生産ラインの準備作業を効率化するAI（人工知能）技術を共同開発したと発表した。産総研が提供するAI技術を、三菱電機が自社のFA（ファクトリーオートメーション）機器やシステムに実装する。熟練工が時間をかけて行っていたFA機器の調整作業などをAIに代替させ、作業時間の短縮を図る。
工場の生産ラインにおける準備作業とは（切削加工の例）
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生産現場では、FA機器やシステムの調整、機器を動かすプログラミングなどにかかる工数の増加や熟練工の減少が問題になっている。こうした課題を解決するため、FA機器やシステムの調整作業をAIで自動化しようと考えたという。
■「パラメーター調整」「画像判定」「異常検知」を自動化
小さな電子部品をプリント基板の決められた場所に載せる実装機では、機械の振動を抑えながら素早く目標位置に停止するようAIがモーターを制御。これまでは、あらかじめ熟練工が1週間以上かけて2種18個のパラメーターを手動調整して制御していたが、少ない試行回数で最適なパラメーター値を見つける「ベイズ最適化」の手法を応用したことで8種720個のパラメーター調整を1日で完了できたという。
製造機械のパラメーター調整にAIを活用
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レーザー加工機を用いた板金の切断加工では、経験の少ない従業員でも熟練工と同等の加工品質を維持できるよう、加工面の品質判定を画像認識AIがサポート。熟練工が目視で判断していた加工面のキズ、上面荒れ、溶融付着など5つのポイントをAIに判定させた。問題がある場合は、レーザーの焦点位置や加工速度、ガス圧力などあらかじめ設定された条件をAIが自動調整しながら最適な条件を見つける。
本来、ディープラーニングには数千〜数万枚もの学習用データ（画像）と膨大な計算処理が必要になるが、画像特徴量の1つである「高次局所自己相関特徴」（HLAC）に注目したことで、必要な学習データ数と学習のための計算量の削減に成功したという。これに熟練工が蓄積してきた加工知識を合わせ、AIの学習効率を上げたとしている。
レーザー加工ではAIによる画像判定を活用
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組み立て作業を行う産業用ロボットの「異常判定」もAIで自動化した。組み立て作業では力覚センサーでロボットに異常がないかを常時監視する。部品の欠損や異物混入などがあった場合はセンサー出力の波形が乱れるという。
産業用ロボットの異常検知もAIが自動判定
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従来は熟練工が「どんな異常が起きたか」を都度確認し、各ケースに応じて異常処理プログラムを作成する必要があったが、この判定部分をAIが代替。あらかじめ起きうる異常と波形のパターンをセットでAIに学習させ、その学習結果を異常処理プログラムに組み込んだ。時系列データ分析向けの機械学習技術（時系列データに適した構造のニューラルネットワークであるLSTMなど）を用いたという。
異常動作の自動判定により、従業員が異常処理プログラムを作成する時間を3分の1に削減できたとしている。
同社は、自社のFA機器やシステムへこれらのAI技術をいち早く実装する考え。
三菱電機の水落隆司氏（先端技術総合研究所長）は「技術的な問題はクリアしているが、実用化するにはユーザーインタフェース部分の問題がまだ残っている。今回紹介した作業は、いずれも現場が一番頭を悩ませていた分野。AIを活用することで、日本のものづくりの環境がさらに良くなっていってほしいと思う」と語った。
ITmedia NEWS
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1902/05/news120.html AIじゃなく、プログラムを更新しただけじゃないの？ エーアイキルド熟練工〜♪
エーアイキルド熟練工〜♪ 新人「あ、ああ〜〜また失敗しちゃった！ コツとかあるんですか？」
熟練工「出来が悪いな！ 見て覚えろ！」チッ
AI「君のやり方はここが悪いね！ ここをこうすると改善できるよ！」ガゾウシンダン〜
ありがとうAI 連休明け完全停止させてた設備の立ち上げって量産に入れるまで時間かかるし
気を使うからこれはいいな、だって不具合品出しまくってもAIのせいだしｗｗｗ
派遣工が捗るわｗｗｗｗ 熟練工を職人やら匠なんて持ち上げてたらAIに追い抜かれるわな。
単なる工員ってことを分からせなくちゃね。 国宝級の熟練の技しか残らないだろうね
AI研究者はそれをもやれるって言うんだろうけど これまでは、あらかじめ熟練工が1週間以上かけて2種18個のパラメーターを手動調整して制御していたが、少ない試行回数で最適なパラメーター値を見つける「ベイズ最適化」の手法を応用したことで8種720個のパラメーター調整を1日で完了できたという。
スレタイ、間違っているぞ
この内容なら熟練工は最低１ヶ月はかかるだろう レントゲンとかCTやMRIなんかはAIの方が良いように思うけどね 手始めに三菱電機の下請けさんから熟練工がリストラされる。
ってことかな。 >>18
18個のパラメーター調整に一週間かかってたのなら、720個だと10ヶ月位かかるんじゃね？
１日で終わるってことは熟練工300人分？ >>19
AIならではの見落としてってのもあるかもしれんから
生命にかかわることは併用がいい 調製無しで正確に動くようにする方向と
自動調整機能をくみこむのの両方ができるようになったのは素晴らしい
特に常時監視は機械の得意なところだからお任せでいい 実際の調整じゃなくって、調整手順の計画かよ！ 紛らわしいなあ 碁や将棋みたいに答えを探すジャンルは向いてるな。
工場のライン調整も正解に向かって行う作業だから適任。 AIで作ったバルブシステムと阿部寛がコンペする展開はまだかな？ 中華さまが世界中にセメント工場つくりまくってるよ
質で勝たんで量で勝つみたいな戦法 ますます移民なぞ不要になっていく
どんどん自動化して庶民を労働から開放しよう メンテに労働力はそれほど必要ないからな。
10人の熟練工が必要だった仕事が1人か2人で十分になるということだな。
しかもその1人か2人も非正規雇用になる。 >>36
市場から商品を手に入れる購買力を得る手段もなくなっていくやないか。
それは「解放」とはいわん。 移民を入れようが、ロボットに代替させようが、いずれも雇用を奪われる。
後者のほうが深刻だな。 >>20
熟練工は年寄りばっかりでもう長くない
若いのは非正規だから熟練工まで登れない登らせない
だからAIでってことじゃないの 深層学習もしていないのにAIか。
そんなAIは昔からある。文系を騙すのには丁度いいパワーワードだな これって熟練工が、AIのプログラマーにやり方を教えなければ
熟練工は仕事を失わないで済んだのでは？つまり自分を殺すやり方を教えたようなもんだ。
手に職を持ってる人は今後、将来の保障を約束してくれない限り、
プログラマに自分の技を簡単に教えないこった。 >>38
メンテ自体が機械でもおkだから最終的に人がいらなくなる 重い荷物を運ぶのに車を利用することになった
力自慢の作業者は職を失っただろうか これだけ出来れば、三菱電機で製造している全ての電化製品製造に対応できるじゃん
今まで製造した欠陥製品を改善でき、全て良品になるだろ
できないと言わさない >>31
そのうち人間には「なぜ効率的に動くのか」が理解できないレベルで調整するようになりそうだな。
パラメータの数が万単位になったら確実にそうなる。 >>46
失っただろ
車を利用することで不要になった労働者は失業したに決まってるじゃん
残っているのは車では代換できない労働者だけ >>46
人力車を引っ張る職業は激減してしまった
観光地で人力車に観光客を載せている所はあるが
明治時代には、たった5時間で東京から日光まで走る人力車の車夫もいたとされている
慣れると車輪が慣性で回る力を利用して、普通のマラソンより速く走れる！というのだが
どこまで本当かｗ
そんな技も体力も今では必要ないなあ
マラソン選手になれば別だが 熟練工の技は、そのデータは著作権に近い！
無償でAIに移しかえるのは盗作だ！
この分野の法的整備が急務だ！
日本から熟練工がいなくなる危機をはらんでいる！ ジェットも物に出来ない三菱にそんな技術はないよ
買いかぶり。 大量生産する製品のパラメータ調整なら有効だが
俺のとこみたいな多品種少量生産だとパラメータ設定が毎回違うから
どこまでAIを適用できるか でも何でもかんでもAI任せにすると、人の熟練工が育たない。
戦後復興は、日本に熟練工が残ってたから復興できたけど。
将来、日本が戦争や大災害で瓦礫になったら、もう復興できない。
>>57
人類は火打石や黒曜石が豊富にあった時代には石器時代を築けたが
今の段階で地球の文明が崩壊したら、そのような岩石が無いので
再び文明を築く子が出来ないのでは、という人もいたかな
特に天然銅なんかは現在は殆ど無いので、金属文明への移行が難しいだろうという人もいる
上手く「古代のゴミ捨て場」を掘り当てる人達が出るかも知れんがｗ 職人技を注ぎ込んでドヤ顔からの
ハッキングで根こそぎ取られて涙目と思いきや
その本当の価値も理解できてなくいまいちピンと来てない
までが日本のエリート まあ機械学習ではある。この手のややニッチな手法は昔から日本が得意な分野だね。
熟練工は教師データの元になるから一定数は必要かな。 >小さな電子部品をプリント基板の決められた場所に載せる実装機では、
その業界にいるが
人がやっても１週間もかからねぇよ！！調整しながら生産して1〜2日くらい
記事の意味も分からないし、何も知らない人が聞いて自分なりに理解したつもりで書いた感じ そもそもレーザー加工機をFA分野と言うのはムリがある。
レーザー溶接機をFA分野と言うのは許す。 >>7
パナソニックが中韓に技術教えて仕事無くなるのに似ている こういう業界真っ先にAIがやっちゃうよなぁ
熟練工とかの繊細な作業ってAIにやらせるのが一番手っ取り早い分野だし 熟練工は飯も食うし、トイレにも行くけど、AIは休憩時間すら必要ないからな。 >>71
そうでもないよ。メンテナンスなんかのランニングコストとマシンオペレーターが必要。 AIがなんでもやってたら
熟練工が減っていってAIを教育する基礎もなくなっちゃうんじゃないのん？？
AIをなんでも教育できるAIでもつくるのかな >>76
三菱電機の某部署にいた友人が「みんな死んだ魚の目をしている」
と言って退職した 頭いいお前らなら分かるだろ、AIはただの
実装方針でしかないって。
汎用のAI製品もあれば毎回作り込むものも
ある(特定用途向けのパッケージを作りこむ
ときはこっちが主流)。
要するに製品の出来によって違うんだよ。
なんか、AIが決まったもので、かつ、いま
ない人の心みたいなの持つとか言ってるやつ
あるけどさ、それカーツワイルだろ。未来の
話、文明史が変わる話といまのアイテーの
話をカーツワイルもゴッチャにしちゃいねー
だろよ。
お前ら頭いいんだろ、考えろよ。 んー、いいけど
中韓はこれ仕入れたら日本と同品質のものが作れるんだよね？
こういうの輸出制限とかした方がいいんじゃない？ これはAIで分析した熟練工の調整手法を模倣するものだから、
工作機やライン設備などとワンセットになるんじゃないの。だから、
「これを使えば調整時間が短縮できる」対象の機械を売るわけ
だから、その点は儲けになるものだと思うよ。
AIとかビッグデータとか言われてるけど、要するにいま市場で求め
られてるのは生産のためのデータ分析とそれを活用し、工場や機械
の運用を向上するための施策。さらに言えばデータ化を前提にした、
様々な製造工程の効率化。それによって多品種少量のプロジェクト
を、いままでの大量生産と同じコストで実現できる。そして、それを
目指すのが、ドイツから始まって、いまようやく想定通りの応用事例
が出ているIndustry4.0だと思う。
だから、手放しで、この機械の初期設定を行うアルゴリズムだけ
輸出してもあまり利は得られないんじゃないの。だって中国の
安いものって、いまでもそうだけど、価格はちょっと安く、そして、
品質は大幅ダウンって形だもの。 >>81
ハードならプラントごと買うよ？中国なら
韓国は技術者引き抜いておんなじの作るだろうし 機械のメンテを自動で行う機械まだか？
需要ありそうなんだが ISSM2018 - 半導体製造現場で注目を集めるAI活用
第6回 15年後の半導体デバイス製造の現場はどうなるのか？
第5回 YMTCの3D NAND市場攻略に向けた奇策「Xtacking」
第4回 3D NAND市場のゲームチェンジャー目指す中国YMTC
第3回 IDM、ファウンドリに次ぐ第3の半導体製造形態が中国で誕生
第2回 脚光を集める半導体製造プロセスの最適化・生産効率向上に向けたAI活用
第1回 AI活用でスマートな半導体工場を実現
https://news.mynavi.jp/series/issm2018 >>58 人工物産出「鉱山」は遠い未来が舞台のフィクションで定番小道具（大道具？）だな 中韓がこれを仕入れるのだろうし、
中韓でも簡単に精密な製品が造れるようになる。
日本のものづくり、どんずまりにしか見えないけど。 でも中国はむかしからドイツやイタリアや日本の工作機械を買ってたけど、同じような品質の製品はあまりない。
そう考えると日本の設計製造技術も大したものだよ。 これでめんどくせー生準の段取りが減るなら大歓迎だわ。ほかの仕事できるし他に覚えることもたくさんある。
やる気のない新人にアレコレ言って教えるよりよっぽどいい。 熟練工から技を盗むには難しいがAIから盗むのは簡単だな >>1
まるで人間の生業を、仇敵のごとく次々と征服する方針をとっているようだけど
せっかくの革命的な技術を、人間の道具や相棒として育てる気は皆無なんかなAI業界
まあパソコンの時代もそんな感じだったからな
「使いたかったらまず不合理なキーボードの配列を覚えて従え」
「仕事なんかより取説をくまなく読んでOSを常に最新アップデートすることにエネルギー注げ」っていう業者の高慢さ 問題は、熟練工が教えないと正しい学習ができない。
最終的に到達する結果だけ教えても最適解にはならないのは
セールスマン巡回問題で近似解しか出せないのは答えがでている。 熟練工を雇っておけば引き抜きされない限り盗まれないが
データ化なんかしたら盗まれたことすら判らない 工場の生産設備とAIを繋ぐのに熟練システムエンジニアが7日掛かるのだ。 はまればこうなるんだろうけど、
どこにはまるか見つけるのが大変。 でも工場ってどこも数十億の設備を入れてるのに、
コンピュータ使って安くなり、さらに正確になるところを殆どやってない。
共通基盤としてシーケンサーがあるけど、あれもメーカーの人が既定
動作させるためのプログラムをプリセットするためだけに動いてるし。
ラズパイよりも性能の低い(環境に強いとか安定性とかあるんだけど)
シーケンサーが機械につき一セット数十万もするのが当たり前になってる。
日本のSEってのはコンピュータがいらんと思われてた業種にかなり入り
込み、日本をどんどんコンピュータ化されてたけど、製造業だけがまだまだ
聖域になってるのは突破しないとアカン。 西陣織の工場では未だフロッピーが使われております。 インフラとか工場とか病院とかでは
俗にいう「枯れてる」ことが優先されてきた。
プライベートで使うパソコンでも、初めのうちは最新パーツとか
オーバークロックとかでベンチマーク成績上げに傾倒したりする時期が
あるけど、同定困難な動作不良やら経験していくうちに、
平然と動くことこそ一番重要とさとる。 アポロやスペースシャトルの搭載コンピュータは、あえて古いスペックの物だったのは有名じゃん。 オオクマなんかは従来対応していなかった旧機種のモニタリングを行う
ソリューションを発表しているよ。
https://newswitch.jp/p/16254
たしかに工場の機械ってのは安定しているものが一番。一日で数億円
流れるところもあるからね。でも、基幹のシーケンサーから読むだけの
モニタリングなら従来の動きを阻害しないし、ノンストップを実現するため
のデータ取りには有用。
技術の背景として、日立とファナックの技術が入ってるはずだから、そこ
は間違えないと思うけどね。 自動で動かす部分は勿論アポロもスペースシャトルもかなり古い、
確実な技術を選んでる。それはでも新しいCPUが悪いというわけじゃ
ない。あの規模のシステムだと一か所部品を交換するだけでかなり
の手間ってのもある。そもそも性能が要求されない部位も多いし。
コンピュータCPUを使った実装っていうのは、ソフトウェアの問題も
ある。つまり、どれだけプログラムを慎重に設計しても、基本、バグ
がつきまとう。その可能性を減らすためにCPUを固定することはまぁ
よくある話。
スペースシャトルはこなれてきてからは普通のパソコンも山ほど
導入されて使っていたよ。末端の制御部なんかはなかなか変えられ
ないんだろうけどさ。 西村隆司は自分の余生しか考えてない。Ｃ電がどうなるか知っちゃ無い。
総務はさっさと外注化しろ。
高学歴馬鹿の片岡孝昭が総務課長
なんで部長になったのか意味も価値も不明な眞田満
所長にコビを売るのが業務だと豪語する高給取りの菅原冬樹
痴漢やって有名になった坂井正尚も郡山で温存中。
これだけいらない野郎がＣ電にはいる。
上からゴミ掃除しろ >>105
ジャガード織機が始めの頃からパンチカード
使われてたことを考えると、デジタルメディア
全般が織機に有効なのは当然だと思う。 >>104
データ収集やるセンサにアクチエータサーボモータ...etc
システム工学やってる人なら、ダウンタイム増大に繋がる要素がそれだけ増えて行く事を認識した上で設計やってるだろ?
冗長性確保の方が優先で、データ収集とそのフィードバック機構は後の話なんじゃね。
まあシーケンサーは確かに高い印象はある... AI活用率で日本は世界のベスト30にすら入ってないね >>119
ファナックは昔からそれを保守でやってた
けど、オンライン化するのに経産省巻き
込んで、おそらく一千億規模の金入れて
基盤整備してるよ。
ダウンタイムが減る要因を最初から全部
予測するのは無理だし、予測し得ないこと
も含めての全データ収集は昔はコスト高かっ
たんだよ。 西村隆司は自分の余生しか考えてない。Ｃ電がどうなるか知っちゃ無い。
総務はさっさと外注化しろ。
高学歴馬鹿の片岡孝昭が総務課長
なんで部長になったのか意味も価値も不明な眞田満
所長にコビを売るのが業務だと豪語する高給取りの菅原冬樹
痴漢やって有名になった坂井正尚も郡山で温存中。
これだけいらない野郎がＣ電にはいる。
上からゴミ掃除しろ
山田剛製造部長も無脳だ。もうじきゴミだ。 ダキ２「なめるな。筋通せ」
三菱電機ってヤクザが契約社員になっとるんか。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
