【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］
■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
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）
http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1902/05/mitsu_02p.jpg
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
http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1902/05/mitsu_03p.jpg
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
http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1902/05/mitsu_04p.jpg
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
http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1902/05/mitsu_05p.jpg
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 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
