　今回の取り組みでは、大容量、低遅延、ゆらぎゼロというIOWN APNの特長を生かして、日東工業の掛川工場のラインカメラで撮影した製品画像を関東にある同社のデータセンターへ伝送し、画像認識AI「Deeptector」で不具合の箇所や種類を特定。解析結果に基づいて、工場のロボットアームをリアルタイムに制御し、不具合箇所へシールを貼付した。

同取り組みのイメージ図［クリックで拡大］出所：日東工業

　評価の結果、ネットワークの遅延が外観検査要件に影響を与えないことが確認された。日東工業では1日に1000点以上のパーツを検査しているが、AIが判定した基準外の製品のみを目視確認すればよくなるため、検査員の負担軽減に寄与する。また、遠隔の監視運用拠点にAI基盤を集約することで、複数工場の検査品質統一化や運用効率の向上につながるデータも獲得できた。

　各社の役割は、日東工業が実証現場となる掛川工場とデータセンターを提供し、微細画像を撮影できるラインカメラを選定したほか、遠隔AI外観検査やロボットのシール貼付工程の検査に関する評価を担当した。NTT西日本とNTTドコモビジネスはIOWNの提供と、県内および県間接続のIOWN APN構成検討を担った。

　3社は今後、AI外観検査の対象を複数製品へ拡大するとともに、データセンターと接続する工場拠点の拡充を進め、実生産ラインへの適用を目指す。

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